人工智能在今年很火，人工智能的創業在今年同樣很火。但是，人工智能其實是一個非常廣闊的領域，其中有很多路線可以讓創業者選擇，這些選擇有些是好的，有些則看起來很美好，但實際上很艱辛。
一位大數據領域的創業者如此評價行業內的真實現狀：“這兩年在大數據領域，純粹講概念沒有技術的公司都死完了。融資過很多的錢的企業雖然還存活著，但大多過的也都很難受。”
其實，在兩年前就有人表示，大數據已經進入寒冬，但仍然不乏資本和初創公司進入大數據的領域。去年，隨著《網絡安全法》的實施，大數據野蠻生長的時代被腰斬。在今年，大數據的洗牌變得更加激烈，大數據的冬天真的到來了。
大數據公司的寒冬已經來臨
在現在的情勢下，大數據領域的公司已經成為三個體系：BAT、華為為主的巨頭體系；TalkingData、華云數據為主的創業體系；電信、移動、聯通為主的國有體系。其實，大數據領域的春天是2013年至2016年這三年，在這段時間之內，大數據的創業公司非常容易拿到融資，少則百萬多則數億。在當時，有業內人士調侃說，只要在電腦上打開一個excel表格就敢說自己是大數據公司，就能融到資。
但是，從2016年開始，大數據行業的公司數量就開始減少。大數據公司在融資方面遭受到了非常大的困難，除了頭部的部分工資能夠獲得大數額的融資外，其他大多數尤其是初創公司獲得的融資十分有限，甚至還有很多公司的融資記錄一直停留在數年之前。
除了融資難的問題以外，現在的大數據領域，也還沒有形成真正能夠規?；儸F或者利潤很高的公司，頭部公司憑借其雄厚的資金能夠運作，但初創公司就難以支撐了。如今，融資熱潮褪去，在當初開給投資人的溢價無法得到兌現，后續融資的壓力也非常大。
所以在現在，大數據的風光時刻已經無法再重現，創業公司也不可能再通過概念獲得融資，大數據行業正處在風雨飄搖的關頭，對創業者來說，著實不能算作創業的好項目。
大數據行業緣何舉步維艱？
大數據行業熱潮退去開始洗牌，究其原因，核心的底層技術缺失是其一。雖然大數據已經發展了6年，但是它的核心技術仍然缺失。國內大部分標榜做大數據的公司，其實使用的還是美國的Hadoop底層核心技術，一旦技術遭到切斷，那么國內很難有大數據公司能夠繼續運作。
國內的大數據公司，底層核心模塊全部來自于美國公司，其中包括騰訊阿里等頭部公司。所以國內公司的業務更多圍繞應用層面進行創造。這是國內互聯網創業者最擅長的事，同時也是變現、見效最快的方式。但是底層技術的缺失會造成數據公司根基不穩，一旦行業動蕩，就很容易發生大的變故。
與此同時，行業的建設周期長也是大數據行業存在的一個問題。恰巧的是，國內的投資人大多無法接受長線投資。有很多投資人的心態是，一年翻倍、三年推出、四年上市，這也就導致了大數據在國內發展初期概念成風而沒有產品和技術落地的怪圈。大數據之所以稱之為大數據，正是要通過數據的累積才能夠變現，而累積又是一個需要時間的過程。
由于投資過于急躁，創業公司又急于變現，所以導致大多企業無法專注于技術開發，再加上《網絡安全法》的實施和健全，大數據公司迎來洗牌其實是一個必然事件。
可以看到的是，現在對于大數據行業來說，已經到了最艱難的時刻。我們不能否認當泡沫爆炸之后能夠走出優秀的公司，但它們背后是無數的對手在競爭中被淘汰。大數據正在經歷泡沫將要破裂的時期，但只有邁出這一步，才能真正成長出優秀的企業。
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來源：A5創業網 作者：大熊 轉載請注明出處
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