百度勝了“最強大腦”，為何股價沒起色
最近A股的人工智慧股那麼火熱，怎麼像百度這種很早就以「百度大腦」出名，年初又在「最強大腦」綜藝節目中熱了一把的公司，股價就一點起色都沒有？這是來自一個朋友的疑問，
「不奇怪啊，A股是小公司玩概念，而美股尤其大公司那是看報表的啊」，我如此解釋。
▌ 概念，不是炒作了股價就能大漲的
對於長期沉浸於A股，尤其是喜歡跟風概念的投資者，對於美股大藍籌大科技股的投資，一定要轉變心態。
A股是一個很浮躁的市場，不要說看著可以自圓其說的概念，甚至是那種八字都沒一撇的，只要市場願意，都會炒作一番。
最著名的，
這樣牽強附會都行，更不要說人工智慧這樣從去年阿爾法狗就開始熱門的概念了。
下圖是A股人工智慧指數的走勢，從1月17日見底到現在，累計漲幅也超過10%，尤其是過去一周，明顯有加速飆升的趨勢。
至於說這一波人工智慧股的上漲，倒不是空穴來風，刺激點是兩會——首次將「人工智慧」寫入到了政府報告，人工智慧也第一次上升到了國家戰略層面。
不過，與之相比，在美國上市的百度，股價可就是平平了。
要說人工智慧，A股恐怕也沒有什麼公司比百度共有說頭了。
說起人工智慧這個概念，也就是去年開始在公眾視野中熱火起來的。
但是早在2012年，
然而，此次兩會將人工智慧寫入，對百度股價並沒有什麼刺激。
其實，對於這個問題，你不能單看百度。
下圖是過去一年穀歌和百度股價的走勢圖，可以看到這兩者的走勢大體類似，並沒有本質性的差距——尤其是去年3月，谷歌的阿爾法狗戰勝韓國李世石技驚四座時，其股價也並未出現太誇張的上漲，那段日子的上漲甚至還不如百度。
說到底，無論是穀歌還是百度，從財務角度，眼下是一家核心業務為搜尋引擎廣告的公司。
2016財年，谷歌的營收是902億美元，利潤是194.78億美元。而百度2016財年的營收是705.49億元，利潤是116.32億元。這樣的體量，如果沒有出現可觀的利潤上漲預期，是很難刺激股價上漲的。
▌ 人工智慧，重要但不明顯
人工智慧會是電腦產業未來最大的亮點，對於這個結論，我是堅信的。
電腦的發展，核心是人與機器的關係。
個人電腦的發展，無疑是20年前的一大亮點。當時，個人的工作效率可以因為電腦得到極大的提升(想想白領工作中的Excel)，這就帶來了生產效率的極大提升。
而10年前互聯網尤其是移動互聯網的加速普及則使通過機器使得人與人的聯接更虛擬，更便捷。
未來的十年，或許就是人工智慧的十年。而人工智慧，要做的，則是通過大資料+演算法，取代人部分普通服務工作、普通創作性工作——就像更自動化的紡織機過去讓紡織女工大量下崗那樣。
其實，此時此刻，我們已經開始享受著許多人工智慧的成果了。
但是人工智慧技術發展到現在，從投資角度，一個大問題就是：由於產品化尤其是商業產品化程度不夠，雖然重要但是在財務報表上不明顯。
過去這些年，科技巨頭們都在利用機器學習改善各自的產品，比如你的Gmail郵箱對於垃圾郵件的識別變得更加智慧了，你的亞馬遜推薦更符合你的心意了，你用百度小說的語音閱讀，合成的聲音更有人情味了。
但是，這些技術的使用，都是各家為了提供更好的服務，並沒有因此向使用者收取任何的費用，所以從財務角度，這些高級技術並未直接轉化為生產力。雖然巨頭們在提供服務的同時也積累了很多技術，不過現在很多的技術都以開源的方式回饋社區，比如人工智慧機器學習領域最著名的就是穀歌2015年開源的TensorFlow，一年後百度也開源了自家的機器學習框架PaddlePaddle，這樣的開源自然有利於整個業界的發展，但是短期則是意味著光有投入難以獲得營收。
當然，也有一些人工智慧已經開始轉化為生產力，比如說你在許多網站和智慧客服的交流，背後其實是機器演算法在支援，這些演算法取代了原本成本不斷提升的人工客服，降低了企業的用人成本。
然而，這樣的效益，從財務報表上也依然是不顯著的——正常的企業不會事無巨細的公佈利用了人工智慧技術之後節省的成本，這就使得很難分析這些技術使用後的經濟效益。
▌ 無人車或許才是人工智慧的股價破局點
眼下，無論是穀歌還是百度，都在人工智慧上面下大功夫。
但是這類發展合適才能對兩者個股價產生巨大的影響？
在我看來，還要等，可能要等到「無人車」破局。
如果你有留意人工智慧方面的消息，就會知道穀歌和百度都投入了大量功夫在研究無人車。谷歌的無人車從2012年開始加速研發，幾十萬公里的測試包括去年9月的那次車禍，都引發業內的關注。而百度方面，2013年開始啟動無人車專案，2015年末更是成立無人車事業部，去年世界互聯網大會上的亮相，也是得到了關注。
為什麼「無人車」或許是人工智慧技術對於巨頭股價產生影響的一個頗具點？核心就在於體量。
是的，相比語音辨識或合成、人臉識別等許多我們在使用但是認為免費是理所當然的技術，相比那些無法直接從營收中體現的人工智慧技術，無人車沒有人認為應該是免費的，而且汽車的售價，又是絕對的高額。更何況，無人車是否可以上路，以及無人車真正普及時對於司機行業的衝擊，本身也是有巨大衝擊的。
這樣的一個產品，是可以支撐高估值的——想想不過是在能源技術上做了革新的特斯拉眼下的估值就達到了392億美元，已經是百度市值597億元的65.66%，可想而知無人車如果真的商用，可能帶來的市值能有多大——這樣的體量對於巨頭級的公司股價才可能產生真正的影響。
當然，這個破局點會在何時，還是一個未知數。畢竟即使是比較樂觀的百度，對於無人車定下的目標也不過是「三年商用，五年量產」，這還沒有考慮法規對於無人車的寬容程度。
所以，對於人工智慧，還是先盡情享用技術的盛宴，至於股價的推進，可以先放放。
對於這個結論，我是堅信的。電腦的發展，核心是人與機器的關係。
個人電腦的發展，無疑是20年前的一大亮點。當時，個人的工作效率可以因為電腦得到極大的提升(想想白領工作中的Excel)，這就帶來了生產效率的極大提升。
而10年前互聯網尤其是移動互聯網的加速普及則使通過機器使得人與人的聯接更虛擬，更便捷。
未來的十年，或許就是人工智慧的十年。而人工智慧，要做的，則是通過大資料+演算法，取代人部分普通服務工作、普通創作性工作——就像更自動化的紡織機過去讓紡織女工大量下崗那樣。
其實，此時此刻，我們已經開始享受著許多人工智慧的成果了。
但是人工智慧技術發展到現在，從投資角度，一個大問題就是：由於產品化尤其是商業產品化程度不夠，雖然重要但是在財務報表上不明顯。
過去這些年，科技巨頭們都在利用機器學習改善各自的產品，比如你的Gmail郵箱對於垃圾郵件的識別變得更加智慧了，你的亞馬遜推薦更符合你的心意了，你用百度小說的語音閱讀，合成的聲音更有人情味了。
但是，這些技術的使用，都是各家為了提供更好的服務，並沒有因此向使用者收取任何的費用，所以從財務角度，這些高級技術並未直接轉化為生產力。雖然巨頭們在提供服務的同時也積累了很多技術，不過現在很多的技術都以開源的方式回饋社區，比如人工智慧機器學習領域最著名的就是穀歌2015年開源的TensorFlow，一年後百度也開源了自家的機器學習框架PaddlePaddle，這樣的開源自然有利於整個業界的發展，但是短期則是意味著光有投入難以獲得營收。
當然，也有一些人工智慧已經開始轉化為生產力，比如說你在許多網站和智慧客服的交流，背後其實是機器演算法在支援，這些演算法取代了原本成本不斷提升的人工客服，降低了企業的用人成本。
然而，這樣的效益，從財務報表上也依然是不顯著的——正常的企業不會事無巨細的公佈利用了人工智慧技術之後節省的成本，這就使得很難分析這些技術使用後的經濟效益。
▌ 無人車或許才是人工智慧的股價破局點
眼下，無論是穀歌還是百度，都在人工智慧上面下大功夫。
但是這類發展合適才能對兩者個股價產生巨大的影響？
在我看來，還要等，可能要等到「無人車」破局。
如果你有留意人工智慧方面的消息，就會知道穀歌和百度都投入了大量功夫在研究無人車。谷歌的無人車從2012年開始加速研發，幾十萬公里的測試包括去年9月的那次車禍，都引發業內的關注。而百度方面，2013年開始啟動無人車專案，2015年末更是成立無人車事業部，去年世界互聯網大會上的亮相，也是得到了關注。
為什麼「無人車」或許是人工智慧技術對於巨頭股價產生影響的一個頗具點？核心就在於體量。
是的，相比語音辨識或合成、人臉識別等許多我們在使用但是認為免費是理所當然的技術，相比那些無法直接從營收中體現的人工智慧技術，無人車沒有人認為應該是免費的，而且汽車的售價，又是絕對的高額。更何況，無人車是否可以上路，以及無人車真正普及時對於司機行業的衝擊，本身也是有巨大衝擊的。
這樣的一個產品，是可以支撐高估值的——想想不過是在能源技術上做了革新的特斯拉眼下的估值就達到了392億美元，已經是百度市值597億元的65.66%，可想而知無人車如果真的商用，可能帶來的市值能有多大——這樣的體量對於巨頭級的公司股價才可能產生真正的影響。
當然，這個破局點會在何時，還是一個未知數。畢竟即使是比較樂觀的百度，對於無人車定下的目標也不過是「三年商用，五年量產」，這還沒有考慮法規對於無人車的寬容程度。
所以，對於人工智慧，還是先盡情享用技術的盛宴，至於股價的推進，可以先放放。