對于什么是“人工智能公司”，目前還沒有明確的分類。對一些人來說，人工智能只是一個流行詞，被添加到營銷策略中以吸引資金。很多初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術，雖然這給市場帶來了一些真正創(chuàng)新的解決方案，但它也催生了大量假冒的人工智能。倫敦的MMC Ventures在2019年進行了一項調查，結果顯示，40%的歐洲人工智能初創(chuàng)企業(yè)根本沒有使用任何人工智能。
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　　這似乎讓人不可思議，但對于和人工智能打交道的人來說，人工智能公司的發(fā)展要經歷多個階段。
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　　要成為一家成功的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，需要經歷漫長和艱辛的歷程。AI公司不可能永遠保持初創(chuàng)階段。它需要解決更多的挑戰(zhàn)，以走向成熟的規(guī)模階段。最終，要將AI解決方案投入生產，在市場上取得成功。
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　　在Unbabel，我們經歷了人工智能公司發(fā)展的前兩個階段。下面，我們來看看這幾個階段以及在每個階段公司需要關注什么。
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　　AI初創(chuàng)公司：AI核心產品
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　　要想成為一家合格的人工智能初創(chuàng)企業(yè)，人工智能必須是產品的基本組成部分。與Netflix的推薦列表recommendations和Facebook的optimized news feeds不同，你的產品必須依賴人工智能才能工作。例如，盡管Airbnb現在可能已經整合了人工智能，但它并不是其產品的基本組成部分——因為該網站最終的建立和發(fā)展是不需要依賴人工智能的。
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　　你還需要人工智能專業(yè)的技術人才，制定你的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，最重要的一點是，人工智能初創(chuàng)公司從一開始就需要那些對人工智能有深刻見解和豐富知識的人員，以及對公司目標和商業(yè)計劃有廣泛認同的人員——所有這些都是為了確保人工智能得到恰當的使用。
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　　成長中的AI公司：構建自己的AI
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　　即使初創(chuàng)公司進入了規(guī)模化階段，在構建和培育人工智能方面，仍有很多東西需要考慮。
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　　很多公司沒有資源直接建立自己的人工智能，這種情況還是比較普遍的。許多成功的人工智能公司已經在諸如TensorFlow、Pytorch或Marian MT等開源平臺上構建了解決方案。
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　　通過使用第三方人工智能模型并使用自己的數據對其進行訓練，公司仍然可以獲得專家知識并從其他用戶那里獲益。隨著人工智能公司的成長，他們將需要開發(fā)自己的人工智能系統(tǒng)，而不是僅僅使用公共API，而且他們肯定需要那些專業(yè)的人工智能團隊來定制自己的模型。
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　　成熟的AI公司：基礎AI與應用AI相結合
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　　不出所料，許多公司并沒有進入完全成熟的人工智能階段，原因有很多。在這個階段，企業(yè)必須能夠平衡它們在基礎人工智能(專注于進行開創(chuàng)性研究)和應用人工智能(有效地將人工智能引入產品)方面的工作。
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　　基礎人工智能和應用人工智能需要非常不同的思維方式。在這個階段，如果你只開發(fā)基本的人工智能，你可能會發(fā)現你的公司正在進行大量的研究，而沒有足夠的資源投入生產。如果你只開發(fā)應用人工智能，你的企業(yè)可能會充分利用現有的專業(yè)研究成果，但你可能會錯過發(fā)現新成果的機會。因此，成熟化的人工智能初創(chuàng)企業(yè)和人工智能規(guī)模需要同時依賴于應用和基礎人工智能，以不斷優(yōu)化人工智能的能力。
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　　基礎人工智能和應用人工智能都需要技術雄厚的研究人員。企業(yè)人工智能要進入成熟化階段，企業(yè)必須自己進行研究，才能找到以前沒有研究過或未知的創(chuàng)新型解決方案。為此，你需要一個深入研究人工智能的團隊，就他們的研究課題發(fā)表一系列論文。
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　　當然，僅雇傭一堆無法將自己的研究理念或模型轉化為產品的學者是沒有用的——你還需要具有商業(yè)頭腦的團隊來確保你的想法對投資者有吸引力。你經常不得不花時間為你的新技術找到合適的產品市場，那么很簡單，你需要商業(yè)資金來支持它。
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　　AI業(yè)務增長：精確度、性能和規(guī)模
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　　也許發(fā)展為一家成熟的人工智能公司值得令人慶祝，但在競爭日益激烈的市場上，企業(yè)不能滿足于既得榮譽。人工智能公司需要不斷地評估他們的產品是否適合投入生產。原型是一回事，規(guī)模是另一回事。根據我的經驗，人工智能初創(chuàng)企業(yè)失敗的最常見原因之一，是決定何時將研究投入生產。生產產品的精度和性能顯然是兩個關鍵的業(yè)務指標，但企業(yè)還需要考慮在大規(guī)模生產某種產品的成本是否可行，特別是在與更大的競爭者競爭時。
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　　我鼓勵人工智能創(chuàng)始人也與他們的同行共同分享他們在成長中學到的經驗教訓。通過這樣做，更多的新公司將能更好地駕馭人工智能之旅——提供成熟的解決方案，幫助解決全球業(yè)務和全球問題。
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