AI互联网的第三个基石是深度学习、数据和计算能力。其中计算能力的增长借助GPU增速最为迅猛，也最为确定，3年间训练速度增加60倍，Inference速度增加约16倍。数据的获取则会受制于传感器的部署，但算法的进一步突破则具有高度的不确定性，科学家们很可能在十年间也搞不定NLU和无监督学习，这是让AI互联网迟到的最大风险。

　　商业信号则从另一个侧面佐证了很多大公司也作出了同样的判断。

　　最近与此相关的三场收购是高通收购NXP，三星收购哈曼，ADI收购固态激光波束转向技术Vescent Photonics。如果这些公司如果不是对未来的做出了某种预判这些收购就不会发生。

　　其中高通的收购最具代表性，下图是对这次收购的核心概括（应该是WSJ的，找不熬出处了...）：

　　看了你就会发现对这次历史上最大半导体收购的唯一合理解释就是AI互联网会来，并且这种变革首先从车开始。而其它的两次并购在这逻辑下也同样成立。

　　深刻理解这种技术要素上的发展程度再深刻理解一般人对商业成绩的线性期待就能够比较好的理解上面陈孝良博士对未来趋势的判断。

　　谁是AI互联网时代的主导者

　　谁主导AI互联网谁就是下一个BAT。

　　但这地方有一个极为关键的点被惯性思维掩盖了，那就是未来并不会有Windows也不会有Android，而只会有软硬一体的产品。所以未来的BAT很可能从硬件产品厂商中首先诞生。

　　我们假想一下这样一种情况，Oculus Rift、索尼和HTC Vive最终成为极为流行的VR设备并占据60%的市场，剩余的市场份额被其它小厂商瓜分。那么这时候这三家厂商那家会愿意把操作系统让出来或者把应用商店让出来，成就一个微软或者Android而自己变为纯粹的设备制造商吗？没有一家会这么做，这相当于自己春天辛苦种地，但秋天的时候则把收成免费让给别人。每一家都会用尽一切办法确保自己能够主导生态，拿到最大利润。引申一步那就是不会再有微软、不会再有Android、不会再有联想和Dell，有的只是一个个或大或小的苹果。

　　历史的惯性给了很多人一种错觉，总是觉得过去的模式会被重复，但实际上过去的商业现实已经深刻的教育了所有参与者，没人想成为单纯的做壳，做销售的公司。硬件产品开发者已经认识到做产品的核心不是销售数量而是把握品牌和生态，没粘性的销售数量只有短期价值。

　　这导致很多现有互联网公司的硬件产品打法非常值得商榷。互联网时代核心的盈利模式是广告和游戏，特征则是前端不赚钱后端变现。这导致互联网公司对赚取前端利润不感兴趣。比较下述两种打法：

　　一种是从高往低打，在新品类的初期不追求低价和销量，而是打磨产品追求美誉度，理想结果就是品牌即品类。

　　一种是从低往高打，在新品类的初期就做便宜的产品，期望能够累积数量，形成有价值的入口。互联网公司的后端变现思路导致他们做硬件的时候会选择这方式，因为低价数量会多，所有市场数据也确实证明低价数量会多。

　　但在做有科技含量的新品类的时从低往高打其实会完败。我们拿这种思路和Rokid（从高往低打的代表）进行比较就可以把事情看的更清楚。

　　从低往高打做出的便宜智能音箱确实可能多卖一些，比如30万台。从高往低打的Rokid显然会卖的少比如几千台或者几万台。但这个时候市场并没有启动，所以即使多也不存在迅速占据市场的可能。再往下便宜的产品由于产品体验限制（你不可能在新品类上做出即便宜又体验好的东西）会被用户迅速抛弃，人们不再记得还有这么一款产品。Rokid虽然也没卖几台，但Rokid已经累计了它的品牌价值，atv，甚至已经代表了这个品类，如果智能音箱真的起量，它就可以迅速推出中档的产品占据市场份额。

　　我们仍然很难猜测谁是AI互联网时代的成功者，但如果上面说的两点（成功的产品玩家会控制生态而不是把操作系统、应用商店等开放出来，互联网公司秉持硬件低价抢入口的思路不可能改变）同时成立那看起来似乎不应该是上个时代的赢家，曾经成功的思维模式正在成为下一步的障碍。

　　想象不用工作的日子

　　移动互联网的核心是便利和便宜，但AI互联网除此之外还可能带来的一个后果是工作时间缩短。