戴著鐐銬起舞的演算法市場

世界的參差究竟有多大?

2007年iPhone釋出，還沒有第三方應用，被嘲笑“居然連貪吃蛇都玩不了”;

習慣了手遊的小朋友們可能也想不到，十幾年前玩電子遊戲只能購買一盒盒光碟;

而開發者現在想要靠軟體賺錢，只需要上傳到各類應用商店，而不需要在個人部落格、託親訪友地尋找發行商。

應用商店模式，幾乎橫掃了軟體消費市場，讓成千上萬的精彩應用與遊戲，無數開發者的腦洞與創意，可以與龐大的消費市場直接觸達。

到了智慧時代，彙集了各類AI演算法的演算法市場也在過去幾年間如雨後春筍般地湧現。華為雲AI市場、百度AI市場、阿里演算法模型市場等等，一眾科技巨頭悉數入局。針對計算機視覺、智慧語音等垂直演算法的創業平臺，也屢見不鮮。

在移動網際網路時代，我們看到了無數開發者、網際網路企業藉助應用市場而聲名鵲起、斬獲成功的傳奇。那麼，開發者們將自己開發訓練的AI演算法模型放到這些平臺上，能夠再一次上演“造富神話”嗎?

必須承認的是，AI演算法與移動網際網路產品的邏輯並不相同，而這，是演算法市場區別於應用市場的開始。

AI，尋找know-how

要說AI演算法與移動應用最直觀的區別，前者是一個需要不斷演進的半完成品，後者則在上線時就需要以相對成熟的姿態來吸引終端使用者。

AI的可演進性，需要與其他軟硬體裝置來共同發揮作用、需要與垂直行業的業務細節來共同打磨成效，這些都直接導致了演算法市場/開放平臺更多是在做toB的買賣。

對於開發者來說，買單者是那些希望購買現場的演算法、或者有某種演算法場景需求的企業型客戶。這時候，除了演算法本身的能力之外，是否需要底層硬體、終端裝置的協同，定製化開發訓練服務等等，也被涵蓋其中。

而另一方面，這些希望從演算法市場找到解決方案的客戶，之所以要以眾創的方式來滿足需求，也是因為專案規模小、業務場景碎片化、營銷少，比如通過計算機視覺來識別倉庫內吸菸行為、AI識別自家果林裡的水果瑕疵等等，頭部大廠無暇顧及這樣的腰尾部客戶，這讓個人開發者及中小創業公司有了機會。

如前所說，AI開發是一個需要深入到具體行業需求中去尋找know-how的工作，往往需要以軟硬體排列組合、定製化場景開發、不斷優化演進的方式為產業釋放價值，這時候，演算法市場所扮演的角色，就不僅僅是買賣平臺那麼簡單了。

2021，AI市場眾生相

發展到現在，演算法市場主要有三種模式：

第一是頭部AI巨頭所搭建的開放平臺和AI市場，為開發者提供從底層晶片硬體、開發框架和工具、通用模型、專項資料集、開發者社群等等全棧支撐，並憑藉品牌優勢吸納產業訂單。這有點像是App Store、手機廠商的應用商店一樣，能夠給開發者提供形成一條完整的供需鏈，打造產業生態。

第二種則是某一些垂直領域的AI公司，通過在本領域積累起足夠的口碑、海量的資料、廣泛的實踐之後，從而有實力匯聚垂直行業的技術和演算法，來滿足本領域更多元、細分的使用者需求。比如計算機視覺領域的一些平臺，就像是遊戲平臺TapTap那樣可以繞過手機硬體廠商的應用商店而打下一片江山。

當然也不能忽略創業公司搭建的第三方演算法市場，通過連線開發者、硬體廠商、行業客戶，建立一個相對整合的綜合供需平臺，解決個人開發者品牌信任度不足、小微企業定製化開發成本高企等現實問題，加速達成交易。

目前，知名的演算法市場基本都提供了便利的基礎設施和各種易上手的一站式服務，各種資源扶持如需求對接等也五花八門。這麼多的平臺也都在呼喚著開發者去參與創新、改變世界，那麼，開發者究竟該去哪裡賺錢?

風暴前夜：戴著鐐銬跳舞

“零門檻也能開發AI”，幾乎成了有實力的科技巨頭吸引開發者的通用招牌。這種“普惠大放送”，近兩年AI開發者的增長也開始出現了“內卷”的徵兆。有資料顯示，以軟體為主的 IT 網際網路領域， AI 開發者佔比人數高達 80.1%。

所以，找到需求並把它“做出來”已經不是什麼難事，難的是順利把演算法模型“賣出去”。在爭奪開發者的同時，演算法市場也需要思考如何幫助開發者變現——總不能在演算法模型里加廣告吧。

也正因如此，無論巨頭羽翼下的AI市場，還是第三方開放平臺，目前都還要戴著鐐銬跳舞，去解決至少三個基本問題：

1.如何保障市場中的演算法質量。

軟體質量差、扣費陷阱多、盜版軟體猖獗等等，都是曾經在應用商店中出現過的老問題，而演算法時代對於平臺的要求則更進一步，除了要經過嚴格稽核、專業測評來保證演算法質量以外，還需要在標準化和安全性上發力，以保證演算法實際落地時能夠相容最多的硬體載體，不會竊取使用者資料和隱私。

但演算法模型是一種不斷演進的技術，對其加以稽核、監管的難度可想而知，這也對平臺的技術能力提出了嚴格要求。比如能否通過自動化的生產流程、提供資料處理推理等全程工具端管理等等，來幫助開發者提升效率、提高產品質量。

2.如何讓好的演算法脫穎而出。

不僅AI開發者的數量不斷增長，在一些巨頭搭建的演算法市場中，往往也會出現官方演算法和開發者演算法混合售賣的情況，這時候，這時候中小開發者對接到服務商的機會就被稀釋了。其實同樣的故事在應用商店中就曾上演過，如果一款程式無法得到有效推廣，那麼就會在異常激烈的競爭中淹沒，甚至滋生了刷下載、刷評論、刷星級等黑灰產。

面對這樣的情況，開發者們的積極性無疑會受到嚴重打擊。平臺自然不能袖手旁觀，除了加大稽核力度之外，更豐富多元的交易方式也十分關鍵，提供軟體、硬體、軟硬一體解決方案、定製化部署落地等等綜合服務，有助於更多開發者有的放矢、打造出獨特的競爭力，也讓演算法市場能夠真正成為AI專案落地的橋樑。

未來，擁有認證體系、交易保障的演算法市場會加速形成品牌優勢，讓整體演算法質量決定一個市場的成敗。

3.如何設計分利政策。

演算法市場的根本是讓優秀的開發者獲得商業成功，在初期，沒有一個良好的盈利模式，保證開發者的收益，很難吸引開發者加入。那麼，分利政策就十分關鍵。

除了應用商店慣用的分成佣金模式之外，AI演算法也根據交易方式而產生了直接交易(開發者與平臺合作定製化演算法)、解決方案等變現模式。

但AI交易的一個矛盾在於，潛在購買者往往無法提出一個具體且清晰的技術產品需求，而是渴望找到一種能力、一種方法，對於這種模糊需求就需要大量的溝通、確認、匹配的工作，這時候，平臺方、服務商、開發者往往處於一個既合作又博弈的關係當中，需要共同為購買者提供價值，又都需要犧牲一部分利益去教化使用者。

總的來說，一個成功的演算法市場，必須擁有技術能力強、整體質量高、工具鏈完整、交易多元化、分利模式合理等特質，缺一不可。

從這個角度看，目前各個演算法市場還在探索連線供需雙方的有效路徑，距離“你死我活”、爭奪開發者的較量還有距離。不過，風暴已經在醞釀。

村上春樹在《海邊的卡夫卡》中寫道：“暴風雨結束後，你不會記得自己是怎樣活下來的，你甚至不確定暴風雨真的結束了。但有一件事是確定的：當你穿過了暴風雨，你早已不再是原來那個人。”AI、開發者和各行各業，都在等待鼎革天地又一寬後的風和日麗、群生燦爛。