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

          習慣了手游的小朋友們可能也想不到，十幾年前玩電子游戲只能購買一盒盒光盤；

          而開發者現在想要靠軟件賺錢，只需要上傳到各類應用商店，而不需要在個人博客、托親訪友地尋找發行商。

          應用商店模式，幾乎橫掃了軟件消費市場，讓成千上萬的精彩應用與游戲，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。

          到了智能時代，匯集了各類AI算法的算法市場也在過去幾年間如雨后春筍般地涌現。華為云AI市場、百度AI市場、阿里算法模型市場等等，一眾科技巨頭悉數入局。針對計算機視覺、智能語音等垂直算法的創業平臺，也屢見不鮮。

          在移動互聯網時代，我們看到了無數開發者、互聯網企業借助應用市場而聲名鵲起、斬獲成功的傳奇。那么，開發者們將自己開發訓練的AI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算法與移動互聯網產品的邏輯并不相同，而這，是算法市場區別于應用市場的開始。

          AI，尋找know-how

          要說AI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，后者則在上線時就需要以相對成熟的姿態來吸引終端用戶。

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

          對于開發者來說，買單者是那些希望購買現場的算法、或者有某種算法場景需求的企業型客戶。這時候，除了算法本身的能力之外，是否需要底層硬件、終端設備的協同，定制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，也是因為項目規模小、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煙行為、AI識別自家果林里的水果瑕疵等等，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，往往需要以軟硬件排列組合、定制化場景開發、不斷優化演進的方式為產業釋放價值，這時候，算法市場所扮演的角色，就不僅僅是買賣平臺那么簡單了。

          2021，AI市場眾生相

          發展到現在，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芯片硬件、開發框架和工具、通用模型、專項數據集、開發者社區等等全棧支撐，并憑借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、海量的數據、廣泛的實踐之后，從而有實力匯聚垂直行業的技術和算法，來滿足本領域更多元、細分的用戶需求。比如計算機視覺領域的一些平臺，就像是游戲平臺TapTap那樣可以繞過手機硬件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算法市場，通過連接開發者、硬件廠商、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、小微企業定制化開發成本高企等現實問題，加速達成交易。

           目前，知名的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。這么多的平臺也都在呼喚著開發者去參與創新、改變世界，那么，開發者究竟該去哪里賺錢？

           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”的征兆。有數據顯示，以軟件為主的 IT 互聯網領域， AI 開發者占比人數高達 80.1%。

           所以，找到需求并把它“做出來”已經不是什么難事，難的是順利把算法模型“賣出去”。在爭奪開發者的同時，算法市場也需要思考如何幫助開發者變現——總不能在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.如何保障市場中的算法質量

          軟件質量差、扣費陷阱多、盜版軟件猖獗等等，都是曾經在應用商店中出現過的老問題，而算法時代對于平臺的要求則更進一步，除了要經過嚴格審核、專業測評來保證算法質量以外，還需要在標準化和安全性上發力，以保證算法實際落地時能夠兼容最多的硬件載體，不會竊取用戶數據和隱私。

          但算法模型是一種不斷演進的技術，對其加以審核、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、提供數據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，在一些巨頭搭建的算法市場中，往往也會出現官方算法和開發者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，如果一款程序無法得到有效推廣，那么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，除了加大審核力度之外，更豐富多元的交易方式也十分關鍵，提供軟件、硬件、軟硬一體解決方案、定制化部署落地等等綜合服務，有助于更多開發者有的放矢、打造出獨特的競爭力，也讓算法市場能夠真正成為AI項目落地的橋梁。

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

          3.如何設計分利政策

          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。那么，分利政策就十分關鍵。

          除了應用商店慣用的分成傭金模式之外，AI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制化算法）、解決方案等變現模式。

          但AI交易的一個矛盾在于，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，對于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、開發者往往處于一個既合作又博弈的關系當中，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用戶。

          總的來說，一個成功的算法市場，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，目前各個算法市場還在探索連接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：“暴風雨結束后，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后的風和日麗、群生燦爛。