最近一直在研究美国的AI应用类企业，广告应用的Applovin，军工应用的Palantir，电商Saas平台的Shopify，营销Saas平台的Salesforce ，数据治理的Databicks，数据标注的Scale AI，网络运维的DataDog，网络安全的Palo Alto等等几十家。
再回来对标国内的同类型企业，逐渐形成一种认知：美国的AI应用企业无论是在底层技术，创新理念，还是产业分工，业务模式（Saas平台订阅）都远远领先国内，对标模式的传导至少要三五年。
这两天在深入研究区块链技术和Web 3.0生态时，突然有种强烈的感觉，从对标美国企业的角度去看待国内AI应用产业的发展，实质上是掉进了一种路径依赖的陷阱，没有抓住事物发展的主要矛盾。
在互联网时代，我们国内很多优秀的互联网企业都是对标学习美国的先进模式，在国内应用落地的结果，阿里，京东，百度，滴滴等等，不胜枚举。
因为当时国内的互联网生态实在是落后太多，中国是美国的跟随者和模仿者，但在AI时代呢？
似乎中美是直接的竞争者，美国的先发优势并不明显，在很多领域最多只有半个身位，以DS为例。
以中国如今的互联网和智能制造的发展阶段，其形成的信息化和智能化产业基础，加上庞大人口形成的场景和数据优势，在AI应用方面，中国有必要还一直摸着鹰酱过河吗？
如果说美国在上游技术层面的创新体制与创业理念方面更具优势，那么中国在下游的商业应用层面应该是更具优势的。
庞大的人口，丰富的场景，良好的信息化和智能化产业基础，在这种良好的环境下，只要AI技术（算力与模型等）的发展到基本平权的状态，下游应用的突破必然在国内不断涌现。
此时，利用政商关系一心捞钱的文化氛围并不见得是坏事，只会被解读为市场拓展能力强，经营灵活性高。
毕竟把别人的钱揣自己口袋，是中国老板们梦寐以求的，而所谓的商业模式创新，不就是这么回事吗？
国内AI应用中最有前景的应该是那些客户需求显性，市场规模巨大，信息化和智能化基础扎实的下游赛道。
以及其中那些苦心孤诣探索AI技术应用，处心积虑利用AI技术搞模式创新，推动行业洗牌的，开放，创新，勇敢，有野心，有魄力的民营企业。
最终能与开篇提及的那些美国AI科技巨头平起平坐的中国AI大佬，或许有不少是他们。