AI民用兴起己有5年，昨天微软开发者大会线上召开，所有宣布的内容里给我印象深刻的是：通过Azure AI服务和GitHub，进一步将大规模AI模型、训练优化工具和超级计算机资源释放出来…为此我釆访了有关专家，发现之前所理解的AI有误区，并让我收获了AI技术应用分为水平和垂直两路，分工于厂商和用户开发相关，且后者不可能商品化：
算力越大水平AI越强
最早的AI技术和计算机技术一样，只用于军工、科研、航天领域。一般产生于各领域专有的超级计算机上，只有超级计算机有超算的能力，所以有可以生成AI平台。在15年前，民用的计算中心、和私有云算力平台上并没有那么的算力大，AI不可能产生于民用算力平台。14年前有了公有云计算及其生态链之后，才具备条件产生AI应用。由此可以说，算力越大生成AI越强，但至今仍然没有指标可以衡量AI的智商。
一直以来通用（水平）产生的AI技术应用并不是针对各行业用户专有的，所以不可能普及到各行业。
水平AI通用各行业无标准
通用的水平AI技术应用，一般产生于云计算服务厂商，所有行业的用户都会用到，例如：人脸识别、指纹识别等。各行业企业都需要上班打卡，现在用人脸识别指纹识别的打卡市场需求扩大。有了5G应用之后，通用AI可以秒到远程识别应用。
也就是说凡是云计算平台上所生成的AI技术应用都是通用水平的AI。今天所有云计算厂商所比的AI指标应用都是指水平AI技术、AI代表的算力算法和数据容量、体量及路径优化技术。遗憾的是对比的所谓AI指标根本也从来也没有AI人工智能的智商指标，几乎全都是形容词。
云计算服务商放弃垂直AI
关于垂直AI，云计算服务商只提供算力平台，实际上是放弃研发技术的主导性，为什么呢？因为AI由算力、算法、数据三要素组成，算法和数据这两项要素在用户手里，再者数据、算法是根据市场变化时实动态变化的，只有用户实时掌握。再者隔行如隔山，各行业用户才知道自己对AI的需求是什么，例如烟草行业的用户和化工厂的用户的智能化算法、数据完全不同，又如服务业金融行业和零售业智能化的算法、数据也天壤之别。
垂直AI技术不可能商品化
垂直AI技术应用必须是用户自己二次开发。自己开发自已用，不可能将其商品化，这必然会造成大量同一行业内的重复开发、重复投入现象。有异议者持怀疑态度，说是能否将某个特定行业的AI应用由一家企业开发之后，再行对行业大面积推广呢，不可能！因为早已不是计划经济时代，同行是冤家，这个市场定律3千年以前就有，帮助自己的竞争同行对手，来开发AI技术应用不太可能。即使愿意卖，肯定也不愿意买。一时间仿佛又回到20多年前私有云时代应用软件二次开发的窘况。
结束语
总结AI水平垂直双路的误区有三：一是，我们说的AI只说了一半，只说通用的AI；二是，垂直AI不可以商品化，难以形成产业，只可能自产自用；三是，水平AI和垂直AI都没有智商标准衡量。回到昨天微软的开发者大会话题，微软公司用开源和闭源两条路进军的是通用水平AI技术，而这种技术路线必然会影响到垂直AI应用的开发。
