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在陈俊宁的想象中，AI的理论应该是简洁而优雅的。“现代人口中的AI其实还是基于统计的机器学习，十分的实用主义，限制也非常多，需要大量调参去拟合数据。”陈俊宁顿了顿，“很不智能，像鹦鹉学舌一般，只是在模仿和做一些简单的预测。”在认清所谓“智能”的真相之后，陈俊宁对AI的期待一度跌到了谷底的。在此后的很长远一段时间里， 陈俊宁似乎一直极力避免与AI发生某些联系，努力“摸鱼”；但在行业浪潮面前，他所有的刻意规避最后都显得孱弱无力。周遭的同窗好友，有的去了港中文多媒体实验室继续学了计算机视觉，也有一起参加比赛过的同学去了AI公司。

他把发顶会论文比作过独木桥，发出去之后，工作和深造都会有好的保证，如果没有发出的话，就像过独木桥一样，很多人就掉下来了。这个群体好像是在逆水行舟，看起来原地不懂的人也比想象中辛苦：其他人都在激流勇进，仅仅是想要保证自己不被激荡的水流冲得越来越远，就已经很难了。

支持民企融资数据显示，2018年以来，中国债券市场发行各类债券36万亿元，总托管面值达到84万亿元，发行量较2014年翻了两番。发行的各类债券中，政府债券占比20%，金融机构债券占比60%，非金融企业仅占不到20%。从托管量来看，中国已经成为仅次于美国和日本，世界第三大债券市场。但是从占GDP比重衡量，日本债券市场规模占GDP的比例超过250%，美国也在200%左右，而我国的债券市场规模仍不足100%。因此，不论从融资规模，还是融资占比，都有很大提升空间。

对于这种巨大的不确定性所带来的压力，身在AI独角兽的陈俊宁有着更为深刻的感受。相比在互联网大厂里做AI，今年在独角兽工作的人所面临的压力更大。中国的人工智能领域的投融资热情，在经历了五年的飞速增长之后，在2019年跌到了谷底。投资人的口袋里拿不出多的钱，独角兽们不得不自己造血。市场把赚钱的压力传导到投资人身上，投资人把压力传导到CEO身上，CEO又传导到各个业务负责人身上，“资本非常着急，上级希望每周都能有一些非常‘良心’的进展，但很多时候做科研不太可能很快就会有一些结果出来，我们一直在和市场博弈。”

纽约华尔街上市的股票，上世纪80年代就有3000多个，美国每年上市二三百个企业，十年就有二三千个，20年就四五千个，长此以往会不会变成一万个？没有，现在还是3000个。为什么会这样？因为进退大体相当。有些年退市数量大于上市数量，若干年后累计，退市和上市的大体相当。比如，2009年退市200多个企业，上市100多个，退的多了点，但从过去10多年来看上市和退市差不多。

•2017 年，小米智能手机业务的收入占总营收比重为70.3%，同时 IoT 与生活消费产品业务的营收占比则逐年增加，2015 年至 2017 年，小米该业务的收入分别为 86.9亿元、124.1亿元、234.4亿元，2017年同比增长88.8%。