人工智能发展的这些年里，经历了激越和暗淡的浮沉。一直以来，芯片制造是國人的心病，AI也和5G等技术也被视为弯道超车的机会，但被炒得太热后，泥沙俱下也就随之出现：有用人力佯装为机器智能的“强行”AI，使AI成了一种修辞术，什么都要来蹭一下;也有类似“人工智能芯片打破国外垄断”这样的浮夸宣传，让宣传调门高过了真实境况。话语与话语碰撞，情绪与情绪纠缠，很多时候，AI产业的真相总显得不够澄明。
首先，因为算法模型授权费不高，且没有不可替代性，AI技术企业算法竞争力的壁垒不够强，如果只掌握算法，在面对大华和海康威视这样的硬件厂商就不可能掌握足够的话语权，很容易被边缘化;其次，人工智能的发展路径是深度学习，需要大数据的喂养，但这个命门一直掌握在互联网和硬件巨头的手中，在成熟行业里服务大公司，很容易被后者学到技术后取代，AI芯片企业中科寒武纪痛失大客户华为就是最值得警醒的例证。
在突破性技术还未到来时，抓紧AI的落地，扩展新的应用场景，成了当务之急。这是一个令人头疼的商业悖论：AI被坚定地判定为未来发展的方向，持续投入才有可能获得领先;而在商业应用的语境下，业已实现的AI落地场景寥寥，尚不具备大规模商用的环境，还不能形成完整的利润驱动循环。这形成了一种恶性循环，导致当前很多AI企业只能靠讲故事、吹泡沫维持估值。
AI产业或许是最考验资本耐心的领域之一。期待中的人工智能革命似乎总是要再过几年才能到来，呼之欲出的爆发期也在一轮一轮的融资中逐渐冷静：就在大家踮起脚尖观望的同时，反思的声音也逐渐复现。
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