随着人工智能革命的稳步推进，科技行业排名前五的公司正在向人工智能开发和人工智能工程人才投入巨资。与此同时，风投对人工智能初创企业的投资也处于历史高点。位于创业公司和前五名之间的是《财富》500强公司，虽然这些公司拥有从机器学习中获益最多的数据，但却不足以竞争人才。
人工智能人才要么在顶级公司赚高薪，要么在初创公司实现梦想。这意味着，《财富》500强中的大多数企业都被挤出了人工智能革命。如果这种挤压继续下去，我们可以预计，未来5年《财富》500强榜单上的名字将迅速发生变化。
过去，《财富》500强一直是研发投资的温床。事实上，企业在研发上的投资处于历史最高点。这种支出传统上使跨国公司能够抵御来自初创企业的竞争威胁。初创企业可能很灵活，但缺乏获得全球规模运营资本的渠道。
但是在AI领域，玩法悄然改变。排名前五的顶级企业——Alphabet（谷歌）、亚马逊、苹果、Facebook和微软，对人工智能投入了过多的关注和资金。他们拥有几乎无限的财务和计算资源，并且在这个顶尖工程师可以获得巨额薪酬的市场上，吸纳了最优秀的人才。
与此同时，在AI领域上的风投资金也打破了历史记录，去年投资金额高达93亿美元，但投资交易数有所减少。这使得大量资金集中在少数几家企业，这些企业资金充足得令人难以置信。他们要么能够支付得起高昂的薪酬，聘用推动人工智能成功所必需的工程师，要么能够通过解决那些太过引人注目而无法袖手旁观的问题，吸引工程人才。
这些公司及其工程人员拥有一套丰富的开源人工智能研究软件，训练行业专用人工智能应用程序所需的行业专用数据已经在它们的数据库中，这应该会给《财富》500强带来巨大的竞争优势。例如，John Deere拥有大量关于农业机器性能的数据，这些数据可以用来优化机器，并为机器带来自主性，也可以与天气数据相结合，为任何给定气候的机器推荐或自动更改设置。
毫无疑问，每一家《财富》500强企业都在谈论人工智能，并可能投资一个小型实验室或项目。但《财富》500强公司也有自己无法控制的局限性。例如，那些总部远离硅谷或其他以科技为中心的地区的公司，可能更难吸引到顶尖的工程人才。如果他们提供给AI工程师的工资太低，或者他们没有足够的工程师预算来支持有效的开发工作，那么是时候重新审查和重新预算人力配置了。
如果财富500强无法延续其AI领域的前瞻性，它们和全球消费者都将蒙受损失。Visa基于人工智能的欺诈检测网络等成就，源自行业巨头的大规模人工智能投资。同样，Illumina在人工智能驱动的基因研究方面的世界级努力，可能会开启无数新的疾病治疗。如果企业领导人不专注于与他们垂直领域相关的人工智能项目，就会更多徒劳的烧钱项目产生。
如果《财富》500强公司想要迎头赶上，它们必须投资于人工智能开发，就像它们过去把软件放在首位一样，现在需要把人工智能放在首位。仅仅有创新中心是不够的。与现有业务捆绑在一起的项目也还远远不够。人工智能要想改善国家的核心业务，就必须现在立刻马上进行大规模投资。
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