人工智能是风口，想腾飞却是难事(2)
如今，强于并行计算的GPU成了人工智能的计算中枢。相比于CPU，GPU 具有数以千计的计算核心，强大、高效并行计算能力，可实现 10-100倍应用吞吐量，特别适用于人工智能的海量数据训练。目前深度学习解决方案几乎完全依赖GPU。
根据高盛的报告，自1993年以来，计算机的计算能力呈指数级增长，而单位计算能力的价格却大幅下降。如果没有超强计算能力的支撑，训练神经网络模型（人工智能的核心技术）花上十天半个月也不足为奇，这也使得计算能力成为人工智能加速的重要因素。
算法
深度学习，是机器学习的重要分支，也是人工智能的快速发展的关键。在传统的机器学习中，需要用带有特征标注的数据训练数据模型，再由模型进行进行工作，这其中，特征由人设计，特征标注也是人工智能的瓶颈。
而在无监督的深度学习中，重要的特征并不是由人类提前设定的，而是通过算法学习和创造的，这是巨大的进步，也使深度学习成了人工智能的大脑。
越来越多的算法研究推动着深度学习的实用性，伯克利、谷歌、Facebook也纷纷公开自家的源代码框架，也就是Caffe、TensorFlow和Torch。源代码的开放吸引着越来越多的软件开发者尝试新的算法，不到一年，TensorFlow就以及该形成了一个活络的存储库GitHub，作为目前最大的开发商合作网站。当然，并不是所有的AI都出自于开源框架。
可以说，数据、计算能力和算法三方面的逐渐成熟，合力推动了人工智能的快速发展。
2. 人工智能是高度垂直的，各行各业的头部价值凸显
有人将人工智能比作第四次工业革命，以凸显其对各行业带来的深远影响。此言并不夸张。科技的每一次基础层面的突破，都会推进行业改革，激起创新热潮。在感受到互联网、移动互联网的巨大影响力之后，没有企业愿意错过人工智能时代。
人工智能对企业之所以重要，是因为谁能率先给行业插上人工智能的翅膀，谁就有可能完成市场资源的再整合和优化配置，进而改写游戏规则，在这一轮竞争中占据有利竞争优势，成为新晋“寡头”。
今日头条就是一个典型的例子。今日头条将人工智能技术应用到了新闻资讯，通过挖掘用户的兴趣爱好，完成个性化推荐，并进行智能分发，取得了不错的成绩。截止去年年底，今日头条已经累计有6亿的激活用户，1.4亿活跃用户，每天每个用户使用76分钟，成为让百度都害怕的巨头。(责任编辑：方向)
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