【獵云網(wǎng)（微信號(hào)：）】9月14日?qǐng)?bào)道 （編譯：小白）

軟件或許正在吞噬整個(gè)世界，但每在企業(yè)軟件上花費(fèi)1英鎊，就有3英鎊消耗在IT服務(wù)商——咨詢、系統(tǒng)集成和外包。了解人工智能——當(dāng)今最重要的技術(shù)——我們必須了解AI相關(guān)的IT服務(wù)市場(chǎng)上正在發(fā)生的結(jié)構(gòu)變化。我們與IT服務(wù)買家和供應(yīng)商進(jìn)行了52次電話會(huì)議，并調(diào)查了市場(chǎng)數(shù)據(jù)。以下，我們總結(jié)了AI服務(wù)市場(chǎng)上的七大動(dòng)態(tài)——從軟件和IT服務(wù)公司的“融合”到專業(yè)化分工時(shí)代。

AI服務(wù)供應(yīng)商為中型買家和企業(yè)提供了各種舉措，從聊天機(jī)器人應(yīng)用到提供基于AI的分析工具（“AI分析”）——AI技術(shù)的一個(gè)核心用例。而我們的分析則側(cè)重于可以實(shí)現(xiàn)這一AI分析的IT服務(wù)公司。

AI分析是指將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)數(shù)據(jù)以獲得洞察力。AI分析通常適用于：

- 企業(yè)資源數(shù)據(jù)，如庫(kù)存和訂單管理信息，以獲得商業(yè)智能；以及

- 來(lái)自業(yè)務(wù)功能的數(shù)據(jù)，以提高績(jī)效，比如分析營(yíng)銷信息來(lái)改善客戶細(xì)分和流失預(yù)測(cè)。

新興市場(chǎng)

AI服務(wù)市場(chǎng)仍屬于新鮮事物——得益于企業(yè)內(nèi)部對(duì)AI本身的接納仍處于早期階段。

買家對(duì)AI的認(rèn)識(shí)與他們對(duì)該技術(shù)的了解存在一定差距。鑒于媒體對(duì)AI的關(guān)注，以及供應(yīng)商對(duì)該技術(shù)的營(yíng)銷，企業(yè)高管對(duì)AI技術(shù)有著較高的意識(shí)——在中型（營(yíng)收2-10億美元）的企業(yè)和大型（營(yíng)收10億+）的企業(yè)中，八成以上管理者十分清楚AI技術(shù)的重要性，但是買家們對(duì)AI的理解卻十分有限，僅三成。他們對(duì)AI技術(shù)原理，用例和部署方法，知之甚少。

雖然他們對(duì)AI的理解十分有限，但是由于買家們急切地試圖從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值并避免被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手超越，他們對(duì)AI技術(shù)的投資十分慷慨。

盡管對(duì)AI的潛力十分看好，很多高管依然對(duì)采用AI舉措感到不安，原因主要在于供應(yīng)商未能對(duì)具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題給出針對(duì)性的解決方案，難以證明投資回報(bào)率，供應(yīng)商的過(guò)度Cheng錯(cuò)以及重要項(xiàng)目的失敗。除此之外，許多買家仍在實(shí)施或整合以往在核心數(shù)據(jù)管理方面的投資，包括數(shù)據(jù)湖和報(bào)告工具。許多買家在投資先進(jìn)的基于AI技術(shù)的分析工具之前，仍有許多重要的數(shù)據(jù)收集、整合和統(tǒng)一工作需要完成。因此，AI服務(wù)市場(chǎng)仍處于早期結(jié)算，大多數(shù)買家仍處于“測(cè)試和學(xué)習(xí)”狀態(tài)。幾乎每一個(gè)參與都是從概念驗(yàn)證項(xiàng)目開(kāi)始。與企業(yè)高管們的交流告訴我們，我們正處于變革的萌芽階段，未來(lái)十年內(nèi)，各個(gè)企業(yè)將逐步展開(kāi)范式轉(zhuǎn)變。

為了釋放市場(chǎng)價(jià)值，供應(yīng)商必須提供有形的投資回報(bào)率（ROI）。無(wú)論是影響收入的直接驅(qū)動(dòng)力還是減少公司的超額支出或資源需求，供應(yīng)商的效果將被拿來(lái)與買方現(xiàn)有的流程和關(guān)鍵業(yè)績(jī)指標(biāo)進(jìn)行比較評(píng)估。為了節(jié)約成本，AI服務(wù)供應(yīng)商往往會(huì)提供沒(méi)有針對(duì)性業(yè)務(wù)價(jià)值的“AI”。在可測(cè)量結(jié)果而非感知收益驅(qū)動(dòng)下的市場(chǎng)上，能夠給予有形收益的企業(yè)將具有更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

外包趨勢(shì)

隨著中型公司和企業(yè)不斷開(kāi)始進(jìn)行AI試驗(yàn)，大多數(shù)方案都至少包括了將一個(gè)要素外包給AI服務(wù)供應(yīng)商以實(shí)現(xiàn)其整體目標(biāo)，這一趨勢(shì)為AI服務(wù)市場(chǎng)提供了增長(zhǎng)。缺乏AI專門(mén)知識(shí)技能人才的公司則尋求專家來(lái)在試驗(yàn)和測(cè)試周期中提前占據(jù)優(yōu)勢(shì)，并且重新部署現(xiàn)有員工的同時(shí)將不得不放慢其他措施。

在接下來(lái)的三年中，我們預(yù)計(jì)大多數(shù)公司將與第三方公司在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域展開(kāi)合作。鑒于資源限制和聘請(qǐng)內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的風(fēng)險(xiǎn)，中小型企業(yè)更傾向于外包整個(gè)AI項(xiàng)目。而大型企業(yè)，則會(huì)采用“混合”方式——一邊與外包供應(yīng)商合作，一邊開(kāi)發(fā)他們自己的數(shù)據(jù)科學(xué)能力。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，中型公司將持續(xù)成為第三方AI功能的主要用戶。考慮到雇傭和增強(qiáng)AI團(tuán)隊(duì)的困難與成本，以及外包商們?cè)谔囟I(lǐng)域提供***解決方案的能力，AI服務(wù)企業(yè)將成為重要的合作伙伴。

市場(chǎng)高速發(fā)展

雖然目前的AI服務(wù)市場(chǎng)仍十分新穎，我們預(yù)計(jì)隨著買家的信心不斷增加，以及概念驗(yàn)證在更廣泛的部署中獲得認(rèn)可，這一市場(chǎng)的發(fā)展將極為迅速。一般分析服務(wù)的支出將十分龐大，每年約600億美元，且以每年20%的速度高速增長(zhǎng)，到2020年支出將達(dá)1000億美元。然而，眼下，一般分析服務(wù)支出中僅有5%不到被用于人工智能分析服務(wù)。但是到2020年，我們預(yù)計(jì)這一比例將增加三倍乃至更多，并形成一個(gè)價(jià)值數(shù)十億美元的大型市場(chǎng)：

•  隨著核心部署趨于成熟且不斷尋求先進(jìn)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，客戶將把他們用于一般分析預(yù)算中的先進(jìn)分析技術(shù)投資比例增加到40%以上；

•  隨著AI逐漸成為基石技術(shù)，高級(jí)分級(jí)中使用AI技術(shù)比例將從一個(gè)微不足道的技術(shù)發(fā)展至囊括大量的高級(jí)分析部署——約40%。

融合與整合

“融合”的強(qiáng)大趨勢(shì)正在重塑AI服務(wù)市場(chǎng)。有效的軟件公司正在加強(qiáng)其服務(wù)能力，以實(shí)現(xiàn)更廣泛、更成功的部署。同時(shí)，服務(wù)公司正在開(kāi)發(fā)和獲取從工具到全面應(yīng)用的技術(shù)資產(chǎn)，以獲得客戶機(jī)會(huì)并降低服務(wù)成本。

除了開(kāi)發(fā)技術(shù)資產(chǎn)，公司也在不斷收購(gòu)這些資產(chǎn)。僅2015年一年，咨詢巨頭麥肯錫已然收購(gòu)了高級(jí)分析公司4Tree（一家針對(duì)消費(fèi)品價(jià)格和促銷優(yōu)化的公司），VisualDOD（國(guó)防行業(yè)分析公司）以及QuantumBlack（企業(yè)績(jī)效分析公司）。

在這個(gè)分散的市場(chǎng)中，全球咨詢公司和系統(tǒng)集成商與專業(yè)的和中型的AI服務(wù)供應(yīng)商互補(bǔ)。我們預(yù)計(jì)未來(lái)幾年的收購(gòu)價(jià)格將持續(xù)升溫。那些在特定業(yè)務(wù)功能或領(lǐng)域具有***能力和優(yōu)秀AI專家的專業(yè)或中型AI服務(wù)供應(yīng)商，將成為尋求更強(qiáng)大能力與AI技術(shù)人員的全球供應(yīng)商眼中的香餑餑。但與此同時(shí)，這對(duì)于專業(yè)和中型AI服務(wù)供應(yīng)商來(lái)說(shuō)也是把雙刃劍。有些成功退出，有些則在一個(gè)不斷合并的市場(chǎng)中被逐漸邊緣化。

托管服務(wù)的興起

AI服務(wù)的交付模式也在不斷變化。大多數(shù)大型AI服務(wù)公司為客戶提供以下選擇：

•  托管服務(wù)部署（一種云服務(wù)，每月支付一定費(fèi)用以便持續(xù)訪問(wèn)遠(yuǎn)程托管功能）；或者

•  時(shí)間和物料模型（定義好規(guī)格、成本與期限的項(xiàng)目）。

到目前為止，市場(chǎng)對(duì)托管服務(wù)部署的需求仍十分有限。我們預(yù)測(cè)，AI服務(wù)公司總營(yíng)收中僅不到25%來(lái)自托管服務(wù)部署，意味著企業(yè)客戶依然偏好時(shí)間與物料模型的合作方式。

但是，對(duì)托管服務(wù)部署的需求預(yù)計(jì)在中期會(huì)翻一番，占到總業(yè)務(wù)的50%，其中中型企業(yè)將領(lǐng)跑這一趨勢(shì)。較低的前期成本，更好的靈活性，持續(xù)的幫助以及來(lái)自托管服務(wù)供應(yīng)商***的技術(shù)更新，都為較小型的買家涉足AI技術(shù)***步提供了得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。

中期市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)

盡管AI服務(wù)市場(chǎng)仍處于早期結(jié)算，由于***的全球供應(yīng)商專注于中型合同而中型AI服務(wù)供應(yīng)商可提供具有吸引力的價(jià)值和專業(yè)化，因此針對(duì)年總價(jià)超過(guò)15萬(wàn)英鎊的合同的競(jìng)爭(zhēng)將異常激烈。

那些眼下正在瘋狂競(jìng)爭(zhēng)大型一般分析服務(wù)合同（年總價(jià)在1000萬(wàn)英鎊到1億英鎊之間）的全球系統(tǒng)集成商，咨詢公司和專業(yè)服務(wù)公司如今把目標(biāo)對(duì)準(zhǔn)了AI實(shí)力。這些企業(yè)，包括埃森哲、阿托斯、CapGemini、Cognizant、德勤、EY、IBM、Infosys、畢馬威、麥肯錫、Palantir、普華永道、TCS和Wipro等，都已經(jīng)了開(kāi)發(fā)了價(jià)值數(shù)十億美元的傳統(tǒng)分析方法，通常擁有5000到15000名內(nèi)部的分析專家。然而，就平均而言，這些分析專家中是為數(shù)據(jù)科學(xué)家的比例不到8%。企業(yè)們無(wú)不在加大投資力度，以增加他們的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)規(guī)模，但進(jìn)展各不相同。我們估計(jì)，平均每家公司擁有1200名左右的數(shù)據(jù)科學(xué)家，但少數(shù)公司僅有不到100人。速度十分關(guān)鍵；全球供應(yīng)商在手機(jī)客戶數(shù)據(jù)集方面的潛力遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過(guò)小型競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，并進(jìn)而提供數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)——更多的數(shù)據(jù)帶來(lái)更好的算法，其改進(jìn)的結(jié)果將吸引更多的客戶和數(shù)據(jù)。

值得注意的是，雖然部分大型供應(yīng)商專注于的董事會(huì)層面交易和價(jià)值數(shù)億英鎊的多年全球轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，其他大型企業(yè)則專注于同企業(yè)的IT團(tuán)隊(duì)打交道，越來(lái)越多地，將目標(biāo)瞄準(zhǔn)小型的基于項(xiàng)目的分析業(yè)務(wù)，年合同價(jià)格大約30萬(wàn)英鎊起。因此，部分全球供應(yīng)商將對(duì)中型供應(yīng)商構(gòu)成越來(lái)越大的競(jìng)爭(zhēng)威脅。

包括Mu Sigma、Fractal Analytics、Cartesian和Opera Solutions在內(nèi)的各個(gè)中型供應(yīng)商有著顯著的收入（通常為2000萬(wàn)到2億英鎊），大量的員工以及活躍于多個(gè)領(lǐng)域和部門(mén)。因?yàn)檫M(jìn)入市場(chǎng)時(shí)間比較早，他們提供強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)專長(zhǎng)，并針對(duì)特定行業(yè)和/或商業(yè)功能開(kāi)發(fā)強(qiáng)大的專業(yè)功能，這些中型供應(yīng)商在年合同價(jià)值15萬(wàn)英鎊到100萬(wàn)英鎊之間的AI服務(wù)交易中具有相當(dāng)?shù)母?jìng)爭(zhēng)力。雖然AI服務(wù)日益上升的采納率為他們帶來(lái)的不少好處，但他們也日漸面臨來(lái)自***全球供應(yīng)商進(jìn)入該市場(chǎng)以及專業(yè)供應(yīng)商的帶來(lái)的壓力。

考慮到買家對(duì)AI的采用仍處早期階段，專業(yè)供應(yīng)商在與中型客戶簽訂較小的初始合同（年總價(jià)小于15萬(wàn)英鎊），或幫助大型公司***嘗試AI服務(wù)方面，具有較大的優(yōu)勢(shì)。全球有大量的專業(yè)供應(yīng)商，雖然有的規(guī)模不大，但也有不少具有雄心壯志且有能力成為中層贏家。我們?cè)谟?guó)市場(chǎng)版圖中發(fā)現(xiàn)的一家快速發(fā)展的此類公司之一為Peak。Peak以機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)平臺(tái)結(jié)合***的數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)服務(wù)于上述需求。我們與中型AI服務(wù)買家的討論顯示，這些買家通常更愿意與小型的AI供應(yīng)商合作。***的專業(yè)供應(yīng)商通過(guò)更有反應(yīng)性的關(guān)系，***的專業(yè)化分工商業(yè)功能，更加強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)專長(zhǎng)以及往往比大型供應(yīng)商更低的成本，來(lái)為買家提供一條通往AI的無(wú)障礙通道。

雖然市場(chǎng)對(duì)于年總價(jià)在15萬(wàn)英鎊以下的競(jìng)爭(zhēng)比較小，但專業(yè)供應(yīng)商必須應(yīng)對(duì)有限的營(yíng)銷運(yùn)算，以防止被分散的市場(chǎng)吞噬，被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的兼并邊緣化。并且，如果他們繼續(xù)進(jìn)軍上層市場(chǎng)，他們將面臨更具挑戰(zhàn)性的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。最終，隨著軟件公司如谷歌和Salesforce之流在他們的軟件平臺(tái)和應(yīng)用中不斷植入AI技術(shù)，各大企業(yè)對(duì)AI的追逐亦會(huì)變得越來(lái)越溫和——從而潛在地減少小型企業(yè)對(duì)借助第三方公司實(shí)現(xiàn)AI部署的需求。

專業(yè)化分工

逐漸地，AI服務(wù)供應(yīng)商越來(lái)越多專業(yè)化——專注于某一垂直領(lǐng)域（如零售）、業(yè)務(wù)功能（如營(yíng)銷）或者業(yè)務(wù)子功能（如客戶細(xì)分）。

特別是大型買家，他們?cè)u(píng)判供應(yīng)商專業(yè)化能力的依據(jù)往往在于供應(yīng)商在客戶垂直或業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)方面的專業(yè)技能，他們的大規(guī)模跨客戶數(shù)據(jù)集對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化，以及客戶垂直領(lǐng)域的同行參考能力。在短期內(nèi)，專業(yè)化能力已成為贏得大企業(yè)客戶市場(chǎng)份額的決勝因素。而從長(zhǎng)期來(lái)看，隨著買家自己內(nèi)部的數(shù)據(jù)科學(xué)能力的成熟，他們對(duì)供應(yīng)商的專業(yè)化需求會(huì)更大。

小型企業(yè)和中端市場(chǎng)客戶，他們一邊嘗試AI，一邊尋求通向這一技術(shù)的“入口”，但又受限于預(yù)算。這些企業(yè)和客戶，往往有其他的選擇標(biāo)準(zhǔn)。小型買家注重的是供應(yīng)商是否能夠迅速地解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題以帶來(lái)初始ROI，提供高人性化服務(wù)幫助買家度過(guò)“測(cè)試和學(xué)習(xí)”階段，提供地理位置、初始部署的靈活定價(jià)，并能夠簡(jiǎn)單便捷地與現(xiàn)有的用以數(shù)據(jù)提取和處理的IT系統(tǒng)相整合。

早期階段的終點(diǎn)

雖然AI服務(wù)市場(chǎng)目前仍在發(fā)展的早期，規(guī)模也不大，但其高速發(fā)展近在眼前。隨著買家越來(lái)越多地希望借助AI從過(guò)往對(duì)數(shù)據(jù)收集的投資中尋找高價(jià)值，AI服務(wù)將在2020年之前提供數(shù)十億美元的機(jī)會(huì)。當(dāng)然，競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)日益激烈。對(duì)于大額交易，全球服務(wù)公司會(huì)利用他們的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)家提升自身競(jìng)爭(zhēng)力。中等規(guī)模的交易將代表第二個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)，中層供應(yīng)商在這里互相廝殺的同時(shí)還要面臨來(lái)自上下層的壓力。專業(yè)化分工將成為有力武器之一。對(duì)于小額交易，優(yōu)質(zhì)的專業(yè)供應(yīng)商將通過(guò)為買家?guī)?lái)***的成功因素——可訪問(wèn)性、靈活與低成本——以獲得不斷的擴(kuò)展和成熟，最終發(fā)展成為中等規(guī)模供應(yīng)商。

不管在哪個(gè)層次，服務(wù)供應(yīng)商和軟件公司之間的界面將會(huì)越來(lái)越模糊；在數(shù)據(jù)時(shí)代，每個(gè)公司都將離不開(kāi)技術(shù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)管理專家。

到2020年，AI將滲透到分析的方方面面，而服務(wù)供應(yīng)商則為AI的應(yīng)用鋪平道路。眼下，我們正目睹AI在企業(yè)之間的傳播。生在如今這一變革的交界點(diǎn)，我們正目睹舊時(shí)代的終結(jié)，新時(shí)代的開(kāi)啟。