软件吃掉世界，而算法将接管软件世界

硅谷知名投资人 Ak16z 合伙人 马克·安德森曾在 2011 年就提出：软件将吞噬世界。由此，整个科技行业开始对这一话题进行了不断延伸。2015 年，Alex Woodie 就提出「机器学习正吃掉软件世界」，进入到 2016 年，3 月，Amit Karp 又提出「深度学习正吃掉世界」，5 月，Sean Everett 便正式向世人宣告「人工智能正吃掉软件」。有人在猜疑：这个世界究竟怎么了？这是否危言耸听？这难道是语不惊人死不休的狂言？

时至今日，我们发现这并非是谎言，在 2017 年 SaaStr 年度峰会上，红点合伙人 Tomasz Tunguz 一场关于 AI 正在变成 SaaS 基础平台的主题演讲，瞬间轰动了全场。我们再次感受到：人工智能正吃掉软件！更确切地讲，算法将正式接管软件世界。

此前，诸多流派都有以下几大观点：

1、软件吃掉世界，而机器学习正吃掉软件

在数据爆炸的时代，如何创建「智能系统」成为焦点。这些应用程序内所体现的智能技术，并非是将实用指令添加到代码中，而是可以让软件自己去识别真实世界中发生的事件，从而相应的做出调整。

未来软件工程将由数据科学和机器学习所改变。

2、深度学习吃掉世界：深度学习通过激发大量多层次虚拟神经元，这些神经元可以让电脑进行学习识别抽象的模型，正如人类大脑神经元一样。通过建立一个大型独一无二的数据集，可更好地训练深度学习运算法则，从而产生更好的洞察力。这些洞察力接下来被转化成产品，从而产生更多的客户。当客户与企业共享数据，这将提升数据集的质量和大小。AI 是第一步，形成一个良好的数据链则更为重要。

3、人工智能吃掉软件：企业产生大量数据。通过 AI 这种技术工具可以自动算出重要结果。从业务操作中获得洞察力，从刚开始的数月数年，到最后的几秒内，甚至做到即时。想要需要以下几点：创新力、计算能力、数据、资金、设备和使用。

 图注：创业公司依靠深度学习建立数据网络

因此，我们还不断看到这类围绕人工智能技术创业的科技公司，往往会赢得巨头的关注，或获得巨额投资，或被其收入麾下。足以见得，伴随云计算重现视野的人工智能技术必将颠覆传统软件。

而今，此次 SaaStr 大会上 Tomasz 直接将矛头指向 SaaS 创业服务，那么 SaaS 创业公司的 AI 应该如何进行呢？（信息来源：环信创始人兼CEO 刘俊彦）

1. 企业一定要有自己的私有数据来源：

所谓私有数据，就不是你随便可以从百度下载到的数据或者从微博上扒下来的数据，而一定是只有你才能获取的独特数据。

关于怎样获得私有数据来源，这对很多初创企业都是一个难事。Tomasz 有 2 个建议：

a. 创建自己的工作流工具。比如你可以先去做一个 CRM 软件，当大家都在用你的软件的时候，你就有了数据。当然这个过程可能会很慢，你要有耐心。

b. 找到那些全球 500 强企业。告诉他们，这是你们现在面对的问题，你们自己搞不定，我们可以用 AI 帮你们搞定。得到 500 强企业的授权后，你就能接触到大量的数据。

2. 这个企业一定是做 end-to-end 的应用的，而不是做 AI 平台的。

一定不要告诉我，你要做一个通用的 AI 平台。很明显，和巨头公司是无法在这个层面竞争的。

对创业企业来说，你要回答的问题是：你在巨头的平台上做工作，你能在这个平台上增加什么额外的价值，可以带来什么额外的竞争优势？

3. 要有基于 AI 的很强的 go-to-market 的策略。

光有 AI 不行，还要想好怎么推向市场。

4. 一定要有特定领域的行业专家

光有 AI 科学家和 AI 工程师是不行的，还要有领域知识和领域经验，要把这些领域知识翻译成 AI。

5. 如果有 AI 算法优势那就更好

这也是为什么有自己的 NLP 引擎的公司比完全用公用的 NLP 引擎的公司可能要更值钱的原因

最后，AI 创业公司向 VC 介绍自己时，最好的 AI 公司是那些可以不用提机器学习，不用提深度学习，不用提任何 AI 的公司。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。