而DeepMind持续保持亏损状态，谷歌大脑难以提供鲜明产业支持等问题，也说明了学术端的速率似乎还是与产业端不同。
这或许表明，产学分立的传统AI模式，正在日益像百度等企业代表的产学一体方向过度。天平开始倾向有清晰计划和高度产业组织能力的AI力量。
日益封闭还是持续开放，这是一个问题
隐匿在产学天平背后的，是企业如何思考AI，认识AI产业的问题。
去年5月的2017 Google IO 大会上，谷歌全面明确了“AI first”战略。进而第一个表现就是全阵列化的“硬件+软件套餐”，打造了迄今为止地球上最庞大的AI产业群。
显然，谷歌对AI first的理解，是Google first in AI.在战略出发点上选择了大而全的模式，谷歌的AI生态开始出现两种显著表现：占坑和排他。
所谓“占坑”，是指但凡有人想出来的AI产品，谷歌就要有类似的。于是我们看到了谷歌有类似苹果Siri的谷歌语音助手，有类似亚马逊Echo的智能音箱，有对标Facebook的信息和图片助手等等。更有手机、平板、相机、穿戴设备等等AI硬件。
而“排他”，则是谷歌在推进AI first时，逐渐开始放弃合作与分工的互联网行业准则。开始进行全流程的AI谷歌化。比如我们看到在算力上提供了TPU和谷歌云的AI能力集成，在算法上以TensorFlow为中心打造闭环生态，在数据上封锁谷歌数据体系对外合作的可能，在人才上开始了世界各地的研发人才争夺战。
其实谷歌今天的AI战略，可以用中国互联网用户非常熟悉的一个词来解释：跑马圈地。这也是为什么谷歌不在乎产学的同步和连接。因为在谷歌的进度中，收集和占据最好的学术资源，并将成果源源不断纳入谷歌体系才是第一位的。所以军备竞赛式的企业学术氛围依旧通行于谷歌内部。
可谓大而全，意味着日益满足于自我循环和封闭与外界联系。于是今天的欧美AI世界中，一种反谷歌的情绪或许正在酝酿。这背后的原因，有媒体归结为谷歌严格执行，且在日益提高的生态封闭与全谷歌化策略。换言之，霸权是令人生畏的。
由于AI是一个多元化严重的技术种类，这些战略的执行，意味着谷歌正在日益挤压美国同行的话语权。从TensorFlow的排外性、云服务和TPU的绝对谷歌化，到语音业务社交业务的封闭，谷歌处处打压作为“后来者”的Facebook等等。如今的谷歌很像是当年3Q大战前的腾讯，有一种“凡AI就要谷歌”的气质。
但AI一定要封闭和独大吗？这或许也是一个我们今天应该思考的问题。
相比较来说，AI产业的另一种模式可以说是百度代表的开放合作模式。
可以肯定的说，百度正在践行陆奇所说的“多个朋友多条路”。在产业生态化、技术开放性和战略合作上有着开放的思维和优质的合作案例。这是今天在AI界更能行得通，更受到行业容纳的一种模式。
另一个关于产业开放还是封闭的聚焦问题，来自对开发者的影响。谷歌的开发生态确实在持续提高技术吸纳力，但真实进度却一直没有谷歌期待的那么理想，很大原因在于过分封闭的产业生态，给开发者的选择性太小。
举个例子来说，谷歌的AI课程和培训计划，是完全针对于TensorFlow的，提供开开发者的硬件API，也是只能接入TensorFlow系统的。而提供的TensorFlow社区资源与新的AI开发工具，又是完全部署在谷歌云上的。
简单来说，就是开发者一旦进入谷歌体系，就基本被禁止在任何一个端口引入其他公司或者平台的优势。在框架、云计算、硬件三重壁垒架构后，谷歌的开发者系统也变得越来越封闭，甚至在某种程度来到了逼开发者做选择的境地。
AI是一个快速变化，处处有惊喜的技术世界，选择谷歌就等于放弃世界，显然是很多开发者所不愿的。这点百度的兼容性和创造基础也相对更好，对于开发者的赋能计划也比较多元。很多美国科技企业，似乎如今也更倾向于百度所代表的“平台与开发者共同探索”模式，逐渐趋离严格而死板的平台逻辑。
总体而言，谷歌在今天越来越封闭，而百度代表的大多数AI新势力正在不断通过开放攫取生态话语权。这形成了很有代表性的AI两条路，越来越多的企业在调整自己，找到适合自己与时代相处的方式。当然，未来究竟如何还难以判断。但不断尝试和自我疑问，其实是一个产业富有活力的象征。
两种模式之争，或许会成为2018的AI年度大戏。