AI下正需要有厚度的技术服务商(2)
在互联网时代前端免费或低价，后端变现的思路确实成就了一些企业，比如360和小米。延伸下来一个很自然的思路就是：AI时代的所有算法和技术都会被大公司免费，作为获取用户的手段。
这种模式在后端衍生价值大，但获取用户成本低的领域上必然发生，比如亚马逊的Alexa并不会收费，而是会鼓励更多的人来用。但这模式有一种清晰的边界，比如一旦偏向软硬融合，那这种免费的模式就不会发生。否则Intel根本不需要花150亿美元买Mobileye，等着有人免费且开源就好了。这里的关键点在于：免费之后获取的用户成本是否能在用户的整个生命周期里赚回来。比如说汽车免费，那显然后端怎么变现也赚不回来，但软件工具免费因为工具自身的成本几乎为零那就肯定能赚回来。
从这个角度就特别容易理解那些算法和服务会免费而那些不会：
1.软硬融合的肯定不会，因为一免费就会持续造成大规模的亏损，并且看不到赚回来的可能性。此前互联网公司大规模做硬件并且纷纷挂掉是个直接证据。
2.与内容融合的很难，因为内容方自己的钱还没赚回来，正在疯狂研究变现渠道（想想视频网站）。但这点上不排除有钱公司通过大力补贴造成短期免费的事实。
3.越偏通用工具的越会免费，比如通用的语音识别，这类工具受众极大，均摊下单个用户的使用成本几乎为零。
4.越偏垂直工具的越不会免费，还拿ASR举例子，如果医疗的ASR开发需要2000万，免费了也只能获得2000个用户，那就只有在人傻钱多的时候会免费。
这个列表还可以延长，但已经可以说明问题，把它和AI发展阶段结合，就很容易发现眼下互联网的免费模式在AI上短期还不会是主流。
对于AI现在即缺普遍使用的新终端（比如亚马逊Echo）也缺一种新平台，核心要解决的问题还是Enabling Technology（往往需要软硬融合）与成功的新终端。而这两个点上不太可能培养出互联网模式。
假设说某公司的自动驾驶研发完毕，然后它免费授权给几个车厂使用来获得用户，最终它尝试只靠几百万的免费用户来养活自己的场景。这时即使抛开车厂敢不敢用的问题，这模式显然也无法成立（收支不可能平衡）。因此这类场景下必然会回归到卖硬件赚取利润与收取License费模式。后两种模式的核心特点是公司获取利润更加直接和快速，这样的话在行业初期可以养活一家公司，然后推进技术的深度和广度。把技术想象成一锤子买卖显然是错误的，Mobileye值那么多钱和它17年的历史有本质关系。显然的一种有高技术附加值的硬件产品如果卖1百万件，那大多时候已经可以支撑一家公司的运营和发展，但对于互联网模式100万个用户通常很难支撑一家公司的持续运转。(责任编辑：方向)
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