公司决策层对人工智能的预期是“投入大”、“收益多”，期望聘请一位百万年薪的专家就能撬动整个公司的现有业务流，实现效率的提升，挖掘公司应得的隐形利润。
但立项后，由于将人工智能技术融入已存在行业需要重新建模、收集数据等工作，隐形利润的挖掘需要很长时间，但隐形成本却倍增——人工智能项目的成本不止百万年薪的人才成本，还有配套的数据采集、分析、深度学习云服务的成本。有创业公司因聘请到专家后，买不起深度学习服务器而最终放弃项目。
不过，当我们谈起“人工智能热”的时候，那些巨头公司的研究院，以及把无人驾驶、图像识别和语音识别等技术当成公司核心产品的公司，对人工智能科学家的“容忍度”前所未有地高。由于家底雄厚，它们也是推动人工智能人才高薪的主要原因。
但它们的人工智能产品无论多神奇，似乎永远只出现在新闻里而不是市场上。
谁为“高薪”买单
既然人工智能行业并不赚钱，那么人工智能从业人员的高薪是谁支付的？
与所有风口吹泡泡的故事一样，资本再次充当了那个“老好人”的角色，但资本自己并不如此认为。
从2016到2017年，国内投资过人工智能领域的机构多达145家，而无论是否投资过人工智能企业，几乎所有投资机构在公开场合都认为：人工智能的确是未来，只是在未来有多远，以及如何估值这个问题上存在一定疑问。
以学术水平论估值，是正在布局这个行业的一些VC的基本逻辑。
与投资App和消费升级不同，大多数人工智能创业公司都以To B为主要业务方向，同时有大量的研发支出。“短期内”现金流上巨亏似乎是不可避免的，在业务上也无法找到可以用于衡量的增长指标。
因此，核心团队是否有真才实学，是否能持续的从人才匮乏的学术界挖到人，维持整个公司的研发进度，成为VC衡量人工智能创业公司的一个重要因素。
“业内一些基金的逻辑其实是在投分裂，”一位基金投资经理告诉PingWest品玩，“基金进入每个行业都需要交学费，只不过人工智能和TMT不同，在投TMT的时候你可以找两个实习生，把市面上的项目都用一遍就学会了。但人工智能的学术门槛高，要想判断一个项目好坏，你不可能自己雇一个学术派来做投资经理。
你只能相信一些在学术上有可见成就的人，尽管他的公司可能商业上不成功，但他的学生和人脉会进他的公司。然后一段时间后他的高管和下属会离职创业，与一些商业逻辑更强的行业人结合在一起建立新公司，这个时候你才有机会投到这些公司。”
换句话说，投资人投的就是人，而不是公司，投资人恨不得亲自直接把高额的薪水钞票砸到这些人工智能专家的脸上。这种现象在其它领域的投融资虽然也有，但很少像人工智能创业公司那样，能靠团队撑起上亿美金规模的融资。
商汤科技的汤晓鸥就是在这一逻辑下最值得“被投”的人之一，汤晓鸥1990年于中国科学技术大学获得学士学位，1991年于美国罗切斯特大学获得硕士学位，1996年于麻省理工学院 (MIT) 获得博士学位。在计算机视觉、模式识别和图像处理等人工智能的细分领域上已有200余篇论文。
2014年，汤晓鸥创办商汤科技，背靠香港中文大学多媒体实验室，商汤科技迅速成为业界人才优势最强的人工智能创业公司之一。按照商汤科技官方的介绍，商汤科技主要研究人脸识别、文字识别、人体识别、车辆识别、物体识别、图像处理等技术的应用。在实际业务上，主要深耕金融、移动互联网和安防监控三个方向。
但商汤科技的技术人脉优势，在之后的几年反倒成为了商汤科技的软肋，商汤科技在发展过程中始终没有摆脱研究院式的学术气息，缺乏商业人才导致其在商业化上的探索并不成功。
去年12月，商汤科技引入拥有国资背景的鼎晖投资完成B轮融资，不到半年后又引入国资属性更强的赛领资本作为战略投资方。并与地方政府合作建立人工智能超算中心，强化了自身的技术研究院与基础设施属性。