那麽，為什麽中國做不出航空發動機呢？遇到類似問題的，還有中國的人工智能創業公司。2018年7月17日，全球最大FPGA芯片廠商Xilinx宣布收購中國人工智能創業公司深鑒科技。這當然一方面被解讀為中國科技創業史上的裏程碑事件，另一方面也意味著中國的人工智能技術得到全球的認可。但從其中反映出的一個更為深刻道理：用戶只會為最終的“航空發動機”付費，而不會為了其中的某個技術或某個組件付費。

2018年8月8日，在今夏熱門科技讀物《未來版圖》的品讀會上，深鑒科技創始人姚頌分享了從被收購中得出來的“領悟”：研發出頂尖的技術是一回事，從技術到產品再到商業化又是另外一回事，很多技術創業者都是從技術底層往上層產品思考，但往往最終用戶買單的商品與創業者最初的設想會差很多。創業者做了一個自己覺得性能特別好的芯片，但不一定是客戶需要的，而GE、Xilinx這樣的商業公司恰恰完成了按用戶需求的技術組合，以解決方案的形式向客戶銷售，最終實現了商業化的閉環。

“你要花很多時間理解客戶，接觸到客戶真實的需求，最終把客戶綁定到產品上。”姚頌分享他從一個人工智能創業者到Xilinx公司成員的體會。深鑒科技是一家來自北京的創業公司，專註於自研的神經網絡剪枝、深度壓縮技術及系統級優化，自2016年成立以來就一直基於Xilinx的FPGA芯片開發機器學習解決方案。前不久，姚頌曾表示，中國的人工智能行業從2018年下半年開始，對於新技術的熱度會逐漸降低，對技術在實際應用中的落地會更加關註。

人工智能領域的初創企業，想要將技術進行落地，實現“彎道超車”，姚頌認為並非易事。對深鑒科技而言，如果想自己做AI芯片，還需要一個完整的生態鏈，這包括操作系統、軟件、應用等，但小公司往往沒有自己的生態鏈；而另一方面如果單純將芯片架構設計授權給企業進行生產，像ARM公司的商業模式那樣，那麽又難以形成像英特爾這樣的制造企業的規模。只有將芯片、系統、軟件甚至算法和解決方案全部實現，就像NVIDIA公司現在正進行的轉變那樣，才能真正讓用戶買單，才能形成規模化收益。

傳統觀念上認為NVIDIA是一個GPU芯片公司，但NVIDIA在人工智能時代卻做了很多非芯片的技術開發工作，針對具體的可落地的用戶場景，提供了從芯片到軟件到開發語言再到應用的完整解決方案，用戶只需要更改具體的算法即可以形成自己的產品。例如在針對自動駕駛場景，NVIDIA就提供了一整套完整的解決方案，讓車企在簡單修改後就可以直接用到自己的車上。

“必須要認真的走到行業裏面去，走到應用層面去，真正看到應用是什麽，要從一個芯片公司變成一個系統公司，變成一個解決方案的公司，當你掌握了整條堆棧的時候，才能確保芯片被用起來。”姚頌認為。

今天的NVIDIA還是一家GPU芯片公司嗎？不，今天的NVIDIA已經是一家GPU計算公司，它推廣的是基於GPU的計算生態。自 2010 年開始，《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review) 每年都會選出 50 家公司（以下簡稱TR 50），作為全球科技創新公司的代表。2017 年，排名第一的公司是 GPU 的生產商NVIDIA，這是因為該公司生產的芯片極大地推動了深度學習和自動駕駛等領域的進步。而NVIDIA能入選TR 50還有一個更重要的原因，是NVIDIA對於深度學習和自動駕駛等領域的技術商業化推動。

《未來版圖》一書正是系統梳理了自2011年到2017年7年共195家上榜公司，這些被譽為“全球最聰明公司”的科技創新趨勢和商業化路徑引發了整個科技界的關註。其中，在2011年到2017年的榜單中，IBM和SpaceX在7年內無一缺席，中國公司入選次數最多的騰訊共5次入榜，與蘋果並列。無論是IBM、SpaceX、騰訊還是蘋果，它們不僅是新技術的發明者，更像GE和Xilinx一樣，根據用戶需求對新技術組合進行“裝配”，最終以解決用戶痛點的產品，完成商業化閉環。

從這個角度來說，無論未來版圖如何變化，能根據用戶需求“裝配”出好產品並完成銷售的公司，才是真正的創新驅動者。（文/寧川）

從創業到商業，AI公司深鑒科技被收購背後的趨勢