算力这块蛋糕，技术壁垒极高，进入门槛是极其高的。要么是上一轮浪潮中的赢家---Intel，IBM英伟达之流，要么是有zf背景加持的寒武纪，要么是互联网行业野心勃勃的王者——微软、谷歌。总之，这个领域是权(涉及到国家层面的较量)贵(新贵+旧势力)们的游戏!

　　2、算法

　　我们现在经常提到的“深度学习”是属于人工智能算法(软件)层面的。自从深度学习取得突破性进展以后，巨头们频频开源，所有的巨头都想成为AI时代下一个开发IOS的“苹果”或是开发Andriod系统的“谷歌”。毕竟大佬的终极梦想都是我吃火锅，你们剩下的吃火锅底料。当这些大佬们把开源做好，就可以收割接下来做应用场景的AI(app)公司的韭菜。这些公司使用开源平台进行算法的迭代时，开源平台可以获取数据，以及市场对应用场景热度的反馈,掌握绝对的控制权和话语权。

　　自动驾驶系统和物联网成为算法这块蛋糕中，大佬们争夺的现行焦点!后续会有更多的焦点，争斗会一轮比一轮的猛烈。而这场游戏注定是大佬们玩的，前期巨大的投入，才能在后期收割，能玩的起的玩家不多!

　　3、大数据

　　笔者认同：

　　第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，

　　第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，

　　第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，

　　第四次工业革命以可再生能源为基础，数据和内容作为互联网的核心为标志。

　　这三者中，作为燃料的大数据是离商业化场景最近的，也是机会最多，洗牌最惨烈的维度。大数据时代下的核心在于预测分析，在《Big date，大数据时代》这本书中，作者认为基于充分数据，95%的人的行为是可以预测的，大数据的模型就是帮人类做出决策分析。所以数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。

　　不同于，算力和算法的维度，基本被大佬们占住了山头。在大数据时代，很多行业有重新洗牌的机会。上图中的七大行业就潜在着巨大的经济价值，自上而下分别是教育，运输，消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、消费金融，每几个领域里面，每个都有可能出大佬，我们现有的商业模式里，很多都可以被大数据摧毁重建。所以在现阶段躺着挣钱的阿里和腾讯都在在疯狂争夺数据，它们的焦虑不是没有道理的。

　　芯片世界里的群雄争霸

　　人们越来越看好人工智能的前景及其潜在的爆发力，而上面三个领域里，要说已经开始创造现金流的要属“算力”这个领域。笔者接下来想重点谈谈这个这个领域里相对应的投资机会。

　　无疑此阶段大获全胜要属英伟达，凭借自身旗下的GPU芯片，股价飙出天际。但笔者想说大局未定。或者说，你错过了英伟达，还有其他的选择。

　　1、移动端的新选择

　　GPU最初是作为应对图像处理需求而出现的芯片。其特点为擅长大规模并行运算，可以平行处理大量信息。在人工智能技术发展早期，因其优异的大规模数据处理能力，GPU被使用在多个项目之中。谷歌的图像识别项目、AlphaGo项目、特斯拉/沃尔沃等诸多汽车厂商的辅助驾驶系统和无人驾驶实验中，均使用了GPU作为加速芯片。

　　然而，从芯片底层架构来讲，由于GPU并非专为深度学习设计的专业芯片，未必为人工智能加速硬件的最终答案。

　　在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。目前，能够适应深度学习需要的芯片类型除了GPU还有FPGA和ASIC等。

　　再者，GPU不适合移动端的，人们迫切的希望能把人工智能也带到移动终端，尤其是能够结合未来的物联网应用。

　　对于移动端人工智能硬件的实现方法，有两大流派，即FPGA派和ASIC派。FPGA流派的代表公司如Xilinx主推的Zynq平台，而ASIC流派的代表公司有Movidius(被英特尔收购)。两大流派各有长短。