隨著人工智能革命的穩(wěn)步推進，科技行業(yè)排名前五的公司正在向人工智能開發(fā)和人工智能工程人才投入巨資。與此同時，風投對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資也處于歷史高點。位于創(chuàng)業(yè)公司和前五名之間的是《財富》500強公司，雖然這些公司擁有從機器學習中獲益最多的數(shù)據(jù)，但卻不足以競爭人才。

人工智能人才要么在頂級公司賺高薪，要么在初創(chuàng)公司實現(xiàn)夢想。這意味著，《財富》500強中的大多數(shù)企業(yè)都被擠出了人工智能革命。如果這種擠壓繼續(xù)下去，我們可以預計，未來5年《財富》500強榜單上的名字將迅速發(fā)生變化。

過去，《財富》500強一直是研發(fā)投資的溫床。事實上，企業(yè)在研發(fā)上的投資處于歷史最高點。這種支出傳統(tǒng)上使跨國公司能夠抵御來自初創(chuàng)企業(yè)的競爭威脅。初創(chuàng)企業(yè)可能很靈活，但缺乏獲得全球規(guī)模運營資本的渠道。

但是在AI領域，玩法悄然改變。排名前五的頂級企業(yè)——Alphabet（谷歌）、亞馬遜、蘋果、Facebook和微軟，對人工智能投入了過多的關注和資金。他們擁有幾乎無限的財務和計算資源，并且在這個頂尖工程師可以獲得巨額薪酬的市場上，吸納了最優(yōu)秀的人才。

與此同時，在AI領域上的風投資金也打破了歷史記錄，去年投資金額高達93億美元，但投資交易數(shù)有所減少。這使得大量資金集中在少數(shù)幾家企業(yè)，這些企業(yè)資金充足得令人難以置信。他們要么能夠支付得起高昂的薪酬，聘用推動人工智能成功所必需的工程師，要么能夠通過解決那些太過引人注目而無法袖手旁觀的問題，吸引工程人才。

這些公司及其工程人員擁有一套豐富的開源人工智能研究軟件，訓練行業(yè)專用人工智能應用程序所需的行業(yè)專用數(shù)據(jù)已經在它們的數(shù)據(jù)庫中，這應該會給《財富》500強帶來巨大的競爭優(yōu)勢。例如，John Deere擁有大量關于農業(yè)機器性能的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以用來優(yōu)化機器，并為機器帶來自主性，也可以與天氣數(shù)據(jù)相結合，為任何給定氣候的機器推薦或自動更改設置。

毫無疑問，每一家《財富》500強企業(yè)都在談論人工智能，并可能投資一個小型實驗室或項目。但《財富》500強公司也有自己無法控制的局限性。例如，那些總部遠離硅谷或其他以科技為中心的地區(qū)的公司，可能更難吸引到頂尖的工程人才。如果他們提供給AI工程師的工資太低，或者他們沒有足夠的工程師預算來支持有效的開發(fā)工作，那么是時候重新審查和重新預算人力配置了。

如果財富500強無法延續(xù)其AI領域的前瞻性，它們和全球消費者都將蒙受損失。Visa基于人工智能的欺詐檢測網(wǎng)絡等成就，源自行業(yè)巨頭的大規(guī)模人工智能投資。同樣，Illumina在人工智能驅動的基因研究方面的世界級努力，可能會開啟無數(shù)新的疾病治療。如果企業(yè)領導人不專注于與他們垂直領域相關的人工智能項目，就會更多徒勞的燒錢項目產生。

如果《財富》500強公司想要迎頭趕上，它們必須投資于人工智能開發(fā)，就像它們過去把軟件放在首位一樣，現(xiàn)在需要把人工智能放在首位。僅僅有創(chuàng)新中心是不夠的。與現(xiàn)有業(yè)務捆綁在一起的項目也還遠遠不夠。人工智能要想改善國家的核心業(yè)務，就必須現(xiàn)在立刻馬上進行大規(guī)模投資。