我研究了最热门的200种AI工具，却发现这个行业有点饱和

随着软件开源成为一种标准，初创公司找到一种行之有效的商业模式变得很困难。任何刚起步的工具类公司都必须与现有开源工具竞争。所以，如果初创公司选择开源内核的商业模式，则必须决定开源软件中涵盖哪些功能，付费版本中包含哪些内容才不显得贪得无厌，以及如何让免费使用工具的用户开始付费。

未来展望

关于 AI 泡沫是否破裂的讨论此起彼伏。很大一部分的 AI 投资流向了自动驾驶汽车，但我们已了解完全自动驾驶的车辆离落地应用还有很长的路要走，一些人猜测投资者将会对 AI 完全丧失信心。

谷歌暂停了 ML 研究人员的招聘，优步也解雇了 AI 团队中一半的研究人员。这些决策都是在新冠肺炎爆发之前做出的。此外，有传言称，由于选择攻读机器学习的人数太多了，市场上 ML 的工作需求却远远少于掌握 ML 技术的人才。

那么问题来了，现在进入 ML 领域还是好时机吗？不可否认，AI 炒作确实存在，在某种程度上，这种热度需要「降温」。这一点可能已经发生了。然而，作者并不认为 ML 会消失。可能越来越少的企业能够支撑得起 ML 研究，但依然会有企业需要工具将它们的 ML 付诸生产。

由此，如果必须在工程和 ML 两者之间选择，作者建议选择工程。优秀的工程师学习 ML 知识更加容易，但 ML 专家想要成为优秀的工程师就比较困难了。如果可以成为一位能够构建优秀 ML 工具的工程师，那真是再好不过了！

（编辑：西安站长网）

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