這個數字聽起來很多，但事實上還有半數公司依舊靠風投活著或已經死了，暫時沒有出路。
根據 TheInformation 報導，過去兩年時間收購人工智慧公司最多的是 Google，可也只買了 9 家。接著是蘋果買了 5 家人工智慧創業公司，以及同樣買了 4 家人工智慧公司的英特爾和 Twitter。
這些大公司如此活躍參與人工智慧投資的原因，有的是為人才儲備，也有的是寄希望於人工智慧技術在晶片、新產品上的應用，能帶來下一個利潤增長點。
圖片來自：TheInformation
Google 收購的大部分公司是專門從事語音和圖像識別，例如 API．ai、Moodstocks、Dark Blue Labs 和 Vision Factory。
這些公司很年輕，平均年齡只有 3．2 年，大多來自大學的科研專案。如 Dark Blue Labs 來自于牛津大學的電腦科學專業，團隊主要成員 Phil Blunsom 是該專業副教授，他們的研究方向是深度學習、自然語義識別等。
相關技術對於 Google 包括自動駕駛汽車和虛擬私人助理在內的產品起到重要的推動作用。
同時 Google 通過這些收購，搶佔人才儲備的先機，並建立起與學術界的人才交流管道。
Google 一年有 160 多億美元淨利潤，它不著急將人工智慧的前沿技術馬上變現，被收購後的初創公司仍然可以專心研究。這種氛圍可以吸引到更多學術界人才加入。Google 在 2014 年花 4 億英鎊買下的 DeepMind 的就是一個例子。
DeepMind 當時有 50 － 75 人規模的團隊，被收購之後依舊在倫敦國王十字車站附近的辦公室裡獨立運營。後來它在2015 年 2 月和2016 年 1 月兩次登上《自然》雜誌封面，一本世界上最早也是最權威的學術期刊之一。
如今 DeepMind 科研團隊規模已經擴充到 400 人以上，大部分都是電腦和神經科學家。
除了 Google，蘋果、Twitter、IBM 等大科技公司買的人工智慧創業公司也都很年輕，平均成立 2－3 年時間。
英特爾是另一個活躍買家，但它跟其他幾家大公司收購成立兩三年的初創公司不同，它收購的人工智慧公司更成熟，平均成立時間接近十年。
英特爾收購了電腦視覺公司 Itseez 以及Movidius，加快圖像、視頻識別的能力。英特爾還擊敗了 Nvidia 公司買下 Nervana Systems 發展深度學習。Nervana Systems 用於自動駕駛汽車中，通過語音和圖像人工智慧技術，識別路上的汽車和行人。
現在高通、ARM 握著移動設備晶片市場，Nvidia 做顯卡晶片的同時也加入到人工智慧領域，比如在 Drive PX 2－ Auto Cruise 自動駕駛晶片裡，加入神經網路即時分析汽車身上多個雷達和感測器採集的資訊。
對著這些競爭，英特爾可以通過收購成熟公司，儘快將前沿技術轉換成商業應用，不錯過正在起來的人工智慧生意。