Information 报道称，微软已经成为被竞争对手“挖角”AI 技术人才最多的公司。在过去的6年间，谷歌、Facebook和亚马逊三家公司从微软挖到大量的AI人才，比例最高的 Facebook有9%的AI人才来自微软。同样，在中国，微软也扮演了“AI 人才输出最大来源之一”的角色，BAT 有大量高管和核心技术人员都来自微软。
来源：新智元（id：AI_era）
The Information 近日报道，微软已经成为竞争对手挖角AI人才最频繁光顾并成功率最大的公司。
The Information在报道中写道：“在科技行业，几乎每一家公司都在搜寻拥有 AI 技术和经验的人才，他们可能都会想去微软看看。”
引用最新的数据，The Information 说，对于竞争者谷歌、亚马逊和Facebook，微软已经成为最大的“挖角”对象。在过去的6年间，这三家公司从微软挖到的AI人才占整个公司的 AI 人才比例，最少的有5%，最高的占到了9%。
迄今为止，微软已经成为了这几家公司的最大的AI人才来源企业。Facebook的 AI 人才中，有7%来自谷歌，9%来自微软，这已经是最接近的数字了。
数据来源：paysa。Paysa 是一个提供数据，帮助专业人士比较薪资或做职业决定的网站。本文的数据来源于 Paysa，这些数据基于第三方收集或用户直接提供的5273份简历。
微软长久以来一直都是AI 领域的大玩家，推出了一些强大的产品，比如虚拟助理Cortana。但是，似乎微软并没有获得和它的竞争对手一样多的关注。
微软在AI人才上的深度储备，让它成为其竞争对手最大的“挖角”地。Facebook的AI人才中，有3%来自雅虎。而谷歌的AI 人才中，有2.6 %来自亚马逊，5.3%来自微软。
Amazon 的 AI 人才有7.6%来自微软，4.8%来自谷歌，来自Facebook的有1.3%。
软件工程，特别AI 其实是一个竞争非常激烈的领域，人才总量相对较少，并且愿意经常流动的人也不多。
以上这些数据显示，微软的AI人才储备非常深。这是当然，微软是世界上最大的科技公司之一，拥有大约11万 3000 名员工。
Information 在报道中说，另外一个事实是，谷歌和Facebook这样的公司在持续地获得关注。一方面，这些数据也是“可挖性”（poachability）的一个指标，或者说是一个信号：哪家公司的员工正在寻找新的工作机会。
早在 2011年7月，微软的人才流失情况就已经被媒体注意到。福布斯在一篇名为“硅谷人才争夺战中的赢家和输家”（Winners And Losers In Silicon Valley's War For Talent）的文章中，给出了上面这张人才流向图。在苹果、LinkedIn（后被微软收购）、Yahoo、Facebook和谷歌的人才双向流动上，微软成为从竞争对手方面人才流入最少，但流出最多的公司。
来自百度和腾讯的进击：挖大人物，把研究院开到微软家门口
目前还没有具体的数据描述中国的AI企业，特别是以阿里、百度和腾讯为代表的大公司的AI人才中，有多少是来自微软。 不过，在这一个方向的流动中，却不乏顶级的大人物。
比如陆奇。
陆奇是备受关注的微软高管之一，他和微软另一位执行副总裁、上文提到的沈向洋是目前美国科技行业中担任最高管理职位的华人。自2008年加盟微软，陆奇主管微软的应用和服务部门，负责过Office、Office 365、Skype、Bing、Yammer等诸多业务的研发，微软必应搜索引擎正是陆奇亲手打造的。在微软高层管理圈中，陆奇直接向CEO Satya Nadella 报告，在微软数次高层调整中，陆奇的地位始终非常坚固。
陆奇出生于1961年，毕业于复旦大学和美国卡内基梅隆大学，拥有计算机博士学位，随后先后工作于IBM和雅虎，担任雅虎高级副总裁职位。2007年，陆奇加入微软，负责微软互联网业务，亲手打造了微软必应搜索引擎。
2016年9月，彭博社获得微软方面确认，陆奇离职微软。理由是数月前在骑行时受伤，现在伤情加剧。
2017年1月17日，百度正式宣布任命陆奇担任百度集团总裁兼首席运营官。在此期间，业界不乏传闻腾讯也在与陆奇进行接触，希望把陆奇招入公司。
2017年4 月 2 日，在深圳召开的 IT 领袖峰会上，李彦宏、马化腾和沈向洋坐在了一起，共论人工智能。马化腾谈到 AI 人才时说，人才十分关键，一年以来腾讯招揽了很多 AI 人才，还在西雅图设立了实验室，“微软很多人不愿意离开，所以我们只好在旁边设”。
对此，微软 AI 领军人、全球执行副总裁沈向洋开玩笑地回应，现在百度和腾讯都在做研究院，这是好事情——但 Pony 有一个不太好，就是把研究院开到了微软的家门口。
最新消息显示，微软资深AI研究员俞栋已经加入到腾讯的AI技术核心部门。腾讯AI Lab官网介绍，俞栋博士于2017年加入腾讯，现任腾讯人工智能实验室杰出科学家和副总经理。加入腾讯前，他在微软公司工作了19年并任职微软研究院首席研究员。他是语音识别和深度学习方向的资深专家，出版了两本专著和160多篇论文，是50余项已授权专利和10余项待审批专利的发明人、及深度学习开源软件CNTK的发起人和主要作者之一。
在中国的AI发展中，微软也扮演了人才提供者的重要角色，其设立于中国北京的微软亚洲研究院被称为中国互联网“黄埔军校”，从这里走出了众多优秀的人才，几乎撑起了当下中国人工智能行业的“半壁江山”。
以上为不完全列表，仅用于举例。
微软在AI 上的最新内部人才结构的调整，可以追溯到2016年9月30日，当时微软宣布组建5000人规模的工程和研发团队，专注人工智能。新成立的部门 Microsoft AI and Research Group 将由微软行政副总裁沈向洋领军。除了沈向洋此前领导的团队外，微软的另外几支工程师团队也将加入新的AI研发团队，包括信息平台、Cortana和必应，以及David Ku等人的 Ambient Computing and Robotics团队。这些团队联合组成的微软AI研发团队将包括AI产品工程部门、基础和应用研究实验室，以及新体验与新技术部门(NExT)。
当时，沈向洋在一份博客中称，新的团队“将使微软具备创造真正智能系统和产品的能力，我相信我们拥有这个地球上一些最好的人工智能人才，我们将继续吸引更多的人才加入”。
对于人工智能企业的发展来说，顶级人才的重要性毋庸置疑，它几乎可以决定一个企业的成败。
显然微软在AI上已经做好了长期作战的准备：上个月，微软的CEO Sayta Nadella 在一次公开讲话中，曾对“AI 热”提出警告，称这是一条非常长的道路，他还把AI 称为“最后的终极突破”（the ultimate breakthrough）。
＞＞＞延伸阅读：人工智能报告：资本+AI=人工智能的应用元年
来源：GPLP（id：gplpcn）
2016年3月，DeepMind开发的AI程序AlphaGo击败了“可能是当今世界最强围棋手”的李世石，这轰动了全世界，被万众所瞩。
如今，这股风挂到了中国。
2017年，刚刚落幕的两会提出“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化”的战略部署。这次“点名”不仅是“人工智能”首次出现在政府工作报告中，更有可能让“人工智能”在2017年乃至今后更长的时间里成为最受人关注的领域之一。
那么，到底什么是“人工智能”?又为什么它会有如此广阔的发展前景呢?
可能我们每天都能听到“人工智能”这个概念，可到底什么是“人工智能”呢?
“一万个人心中有一万个哈姆雷特。”
从定义上来讲，人工智能可分成“人工”和“智能”两个方面。关于“人工”，顾名思义，即人力制造，而“智能”则标准比较模糊。它涉及到思维、意识、自我、伦理等多方面的问题。目前，比较普遍为大家所认可的人工智能评价标准是“图灵测试”，但是到目前为止，除一款名为尤金·古斯特曼的程序外，再无计算机通过图灵测试。(严格来说，尤金·古斯特曼并不是超级计算机，它只是一款聊天程序而已)
因此，包括Alphago在内，我们生活中大多数所接触到的“人工智能”严格意义上来说并不具有“智能”，它们更多是按照现有的模式进行运作而不具有更高级别的学习和创造功能(因此，Alphago战胜李世石更像是‘一百个二流棋手合力战胜了一个一流棋手’)。当然，虽然严格意义上的“人工智能”具有更强大的思维与运算能力，但也同时加大了其自身的不稳定性与不可控性(可参见《黑客帝国》、《终结者》等作品~)所以，更稳定、更实用的“低端”人工智能已经逐渐为大众所接受。
但是未来是否会出现这种人与机器的大战，虽然低端人工智能不会出现，但是未来几十年科幻电影出现的场景显然不排除这种可能。
而且，由于人工智能其自身的“可塑性”极强，它具有广泛的应用领域与极高的应用价值。目前，包括教育、医疗、交通、通信等极多重要领域已经开始在传统的运作模式下加入“人工智能”这一重要元素，因此，从行业来讲，作为先进生产力的人工智能必将是大势所趋。
2017年初，专注于智能物流仓储的机器人公司Geek+不断获得资本注入则代表了人工智能大幕早已开启。
如果说，2016年人工智能得到跨越式的发展，是“人工智能元年”，那么2017年则极有可能成为“人工智能应用元年”。
如何投资与创业，显然还要具体根据行业的基本额情况而来。
通常而言，人工智能的发展有三个阶段，即“运算智能”、“感知智能”和“认知智能”。目前，在前两个阶段我们都已将取得了相当的成果。可以说，“人工智能”技术的理论储备对于当前的实际问题而言已基本充足的。
但是，客观而言，为何在过去五年人工智能没有被大规模关注?无论是创业还是具有预见性的投资机构?
显然，这跟其相关特性也紧密相关——由于“人工智能”本身是没有任何商业模式与商业价值，如同水一样，虽然很重要，但是却是无形存在，因此，人工智能只有与实体产业结合起来才有可能创造更大的价值(这就好比一个会思考的人不去运用思维能力学习职业技能就很难创造社会价值一样)，因此，在技术储备相对充足的情况下，2017年可能会被爆发式地投入到实体产业中，创造一批新兴产业，比如物流行业及服务行业方面的机器人产业。
另外一个不能忽视的现实，同时人工智能最能爆发的领域为大数据，在互联网不断普及的时代背景下，GPLP君的观点为，“大数据”领域很有可能成为人工智能在广泛应用方面的第一个“孵化场”。
因为人工智能本身最大的优势就在于其计算能力、数据处理能力以及工作的持续性，因此，一旦人工智能与大数据结合后，数据的标准化处理问题的解决将会变得容易很多。同时，数据处理的准确性、时效性将大幅提高，而人力成本将会被压缩到一个极小的比重。同时，人工智能的垂直领域将会取得跨越式的发展甚至形成一次小规模的“产业革命”。例如交通方面无人驾驶系统、医疗方面自助医疗与远程医疗产业，VR、AR、工业生产无人化智能化的发展等等都给“人工智能”提供了广阔的发挥空间。
从数据上来看，人工智能在未来几年的发展几乎被机构一致看多。截至2016年11月，全球1485家人工智能公司总融资金额高达89亿美元。有关机构预测，到2018年，我国人工智能市场规模将突破380亿元。
“雷声大，雨点小”
如同AR领域的浮躁，在人工智能领域一样可以用“恐怖”二字形容。不管是创业还是投资，大家一窝蜂的都挤了进来——以人工智能为核心领域的新兴企业如雨后春笋般涌出，VC们更是不愿放过这个大好时机，将大量资本注入“人工智能”领域。
因此，这就诞生了新的问题——在人工智能市场的不断扩展是大势所趋还是泡沫堆积呢?这个行业到底有没有泡沫?
就这个问题，360董事长兼CEO周鸿祎和创新工场的董事长兼CEO李开复都曾肯定表示：泡沫是肯定存在的。
李开复认为，人工智能市场的泡沫肯定是存在的，并且该市场极有可能面临第一次调整，一批人工智能企业可能会在调整中面临死亡。但是，人工智能的整体发展趋势还是正向的，“调整”很快就会过去。
但同时，李开复认为VC们短期内的巨大利润要求很可能“带歪”整个行业的发展，导致一些AI公司死亡，整个行业估值下降。出身技术的他提出，在选择人工智能项目是要关注三个方面：一看创始人团队中是否有技术专家，二是要能够解决实际的商业问题，三则是看是否针对单一领域。尤其第一点。
“人工智能”在作为一项实体产业被关注的同时，VC们更应该看到人工智能被运用到“投资”本身时的巨大潜力。人工智能和金融的结合目前有多个领域：用人工智能进行量化交易;辅助生成报告、投资意向书;做语义搜索，用于行业研究;以及智能投资顾问等。
利用人工智能完善资本配置过程的行为已经不断出现。
其中 典型案例便是高盛等投行对于交易型人工智能平台及系统的研究——2014年，高盛投资并开始部署一款由人工智能驱动的交易平台“ Kensho”。对冲基金创业公司Walnut Algorithms从一开始就研究人工智能技术。另一家对冲基金公司Bridgewater Associates还组建了自己的团队，来打造可自我进行实际操作的人工智能系统。该项目的负责人为大卫·费鲁奇(David Ferrucci)，之前曾领导IBM沃森(Watson)计算机的研发工作。
十年变迁，高盛向我们讲述了自动化是如何给交易员带来毁灭性打击的——2000年，高盛位于纽约的股票现金交易部门有600个交易员。而如今，只剩下两个交易员，剩余的工作全部由机器包办。这还是在人工智能全面冲击高盛之前的情况。Kensho CEO丹尼尔·纳德勒(Daniel Nadler)称：“十年后，高盛员工肯定比今天还要少很多。”除了高盛，每家主要金融公司的交易大厅也将如此。
这虽然是个案，然而人工智能正在冲击人类这是所有人都必须承认的现实。
因此，在整体趋势看多的大环境下，人工智能能否进行最大利润的投资，则如何进行具体投资，这取决于VC们能否慧眼识珠，在众多的人工智能项目中选择最好的一个。
让我们且拭目以待。
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