商汤的另一面(9)

除技术进程缓慢外，AI产业还面临着 “商业化瓶颈” ，这里所说的瓶颈并非厂商们找不到商业化出口，而是 业界基于成本与效益的矛盾，暂不愿为“不经济”的解决方案买单 。毕竟对于中小企业老板而言，最关心的不是技术多么先进，而是能不能只花小钱，就把大事办了。

显然，当下的AI应用很难达到老板们的预期，不然也就不会有“AI祛魅”一说了。这背后的逻辑则在于， AI厂商难以满足各行业、公司迥异的商业化需求 。

以CV场景为例，由于AI厂商们欠缺量产高可用AI模型的能力，海量数据标注清洗仍需人工来完成，俨然沦为“人力密集型产业”，导致解决方案成本较高，难以切入更广泛的市场。这一点从各家AI厂商的财报即可一窥究竟——ToG业务始终占据着半数江山，长尾场景则难以登上台面。

但换个思路，一旦有玩家端出可用性、经济性皆具的“杀手级技术”，便可突破当下的桎梏。一众AI企业高额投入的目的就在于此， 毕竟谁能率先走出“黑障区”，谁就能吃到螃蟹 。

环顾整个AI赛道，第一批吃到螃蟹的玩家一定是当下布局最为完善的厂商，商汤无疑就是其中之一。究其原因在于 商汤找准了AI落地的正确路径——平台化 。