第四大考驗：資本化問題。
由于人工智能是巨頭公司的天下，所以「被并購」是許多初創(chuàng)公司的宿命。當前，谷歌、IBM、雅虎、英特爾、蘋果、Salesforce以及國內(nèi)的百度、阿里等互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭公司布局勢頭「兇猛」，引發(fā)了一場全球范圍內(nèi)的人工智能投資收購熱潮。
根據(jù)風投數(shù)據(jù)公司CB Insights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2011年起，拿到融資的人工智能創(chuàng)業(yè)公司里面有近一半（140家）都被收購了，其中2016年就有40家。主力買主是谷歌、Twitter、IBM、雅虎、英特爾和蘋果，谷歌以11次收購的成績位列榜首。
然而，一些巨頭公司在并購人工智能初創(chuàng)公司的時候卻面臨著重重問題。專注于大數(shù)據(jù)人工智能領(lǐng)域投資并購的前海梧桐并購母基金總經(jīng)理馬春峰道出了自己看法：
首先，反觀目前國內(nèi)人工智能企業(yè)估值偏高，僅有2~3人的早期初創(chuàng)公司有時開價達1~2億元，較成熟公司的估值甚至比上市公司還高。這種高估值企業(yè)有時甚至讓產(chǎn)業(yè)投資者難以接受，結(jié)果導致某些上市公司和產(chǎn)業(yè)基金紛紛出海，布局硅谷、以色列等海外市常
不過，上市公司或產(chǎn)業(yè)基金布局海外市場都需要考慮落地問題，這時候溝通成本、管理成本、人員適應本地化成本便會增加。因此，如何降低成本成為布局海外市場的一大難題。
其次，上市公司在投資初創(chuàng)企業(yè)時多對其業(yè)績有要求，這就使得它們在投資并購時傾向于選擇較為成熟的AI公司。然而目前國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司在整體效果上并沒有達到上市公司的期望值，許多初創(chuàng)公司的成熟度與上市公司自身業(yè)務發(fā)展的匹配度也不夠高。
所以，現(xiàn)在多數(shù)上市公司采取的方式是先在體外投資孵化，待孵化的公司成熟到一定程度時再裝進上市公司內(nèi)部。
另外，有些上市公司自身也存在追逐熱點的問題，在并不具備布局大數(shù)據(jù)、人工智能產(chǎn)業(yè)的基因的情況下，但卻在積極布局。這使得被投資或并購來的公司不能匹配上市公司的業(yè)務、管理能力和戰(zhàn)略發(fā)展方向，反而導致初創(chuàng)公司的未來發(fā)展受到了限制。
第五大考驗：安全問題。
這里面的安全不是某一項人工智能產(chǎn)品是否存在風險，而是對強人工智能何時出現(xiàn)的整體的考量。
其中，比較極端的觀點來自于未來學家雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil )，他提出摩爾定律的擴展定理，認為很多技術(shù)處于指數(shù)增長中；后來又發(fā)表奇點理論，預測技術(shù)在突破一個稱之為奇點的臨界點后將實現(xiàn)爆發(fā)性增長，在2045年左右會出現(xiàn)自己思考的人工智能。
當然，在大多數(shù)行業(yè)專家看來這是個偽命題。吳恩達表示「人工智能毀滅人類論」就是炒作，目前我們的科技還停留在弱人工智能階段，強人工智能目只存在于科幻片。
對于人工智能的安全性，扎克伯格的觀點代表了中國創(chuàng)投界大多數(shù)的想法：我們過度擔憂人工智能，將阻礙人工智能實際的進步。現(xiàn)在擔憂人工智能的安全性，就如同兩百年前擔心要是以后有飛機了飛機墜毀怎么辦一樣。我們要先造出飛機，再擔心飛機的安全性。
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