首先強調下不要無腦黑 BAT，事情一碼歸一碼。
其次這個事情最好不要用“感覺”說話（不是針對各位，畢竟影響到整個行業，有必要好好說說），很多答案都是憑著對公司整體印象回答的，充滿了個人情緒色彩，達摩院這個事情影響的可能是未來的經濟走向、科研、工業等方方面面。
最後，研發院不單單是研究，也有開發，落地對本身 BAT 這種以業務為核心的企業，比起微軟和谷歌更容易產生市場價值。
如何評價達摩院建議從以下角度考慮：
一、看外部大環境（阿里在 BAT 中研發處於什麼地位，在全球知名互聯網企業中研發處於什麼地位，看各司研發費用，看政策支持）
二、看內部環境（出於什麼目的來做達摩院，以及達摩院在未來處於阿里集團的什麼戰略位置，看阿里目前總營收 Total Revenue 和 凈利潤 Net-Income，看阿里能不能支撐起整個達摩院）
三、看 AI 人才需求和儲備，看科研能力（全球 AI 人才儲備情況 / 科研能力，我國 AI 人才儲備情況 / 科研能力，阿里 AI 人才儲備情況 / 科研能力）
四、看 AI 的迫切性（為什麼這個時間點來建立達摩院，金融 / 機器智能 / 智聯網對 AI 需求的迫切性）
以下所有數據僅供參考，匆忙搜集整理的，可能有紕漏。
外部大環境：
RHS 是指這個圖例以右邊的刻度來看。（條形圖看右邊刻度，三角形比例圖看左邊）
這兩個圖說明什麼呢？
一、BAT 的研發投入占營收額比谷歌和微軟要低，但是大家日常黑的百度現在在拚命把錢投入研發。
二、BAT 在人力資源層面，其實開發人員佔比要比谷歌和微軟高。其中騰訊開發人員占員工數最高，過半。
上面的兩個結論，結合一些別的數據（比如微軟的連續裁員），我們可以得出一些簡單的推理性質的結論：
一、中國的研發人員不值錢，研發成本低，所以 BAT 公司都有一個高的研發人員比例。（根據上面數據可知）
二、谷歌和微軟兩家科技企業會不斷裁撤非研發部門人員，但研發人員佔總員工比例短期內不會跟 BAT 持平，他們研發人員用人均單價更貴。（根據微軟 CEO 裁員計劃等等可知）
三、各司總人數約為
百度員工數：5 萬 研發人員 2 萬 2 千左右
騰訊員工數：4 萬 研發人員 2 萬左右
阿里員工數：5 萬 研發人員 2 萬 3 千左右
微軟員工數：12 萬 4 千 研發人員 3 萬 8 千左右
谷歌員工數：7 萬 5 千 研發人員 2 萬 8 千左右
收入和研發費用：
可能有誤差，財報上的 revenue 應該沒問題，但是算的是 FY2017Q1 的 revenue 上面兩個 R&D 費用圖我沒查是具體 Q1 還是 Q2 的，各公司利潤這裡就不算了
百度在 Q117 的收入是 US$ 2454 million，投入研發的費用是 US$353 million
騰訊在 Q117 的收入是 US$ 7182 million，投入研發的費用是 US$560 million
阿里巴巴在 Q117 的收入是 US$5605 million，投入研發的費用是 US$605 million
微軟在 Q117 的收入是 US$20500 million，投入研發的費用是 US$2972 million
谷歌在 Q117 的收入是 US$24750 million，投入研發的費用是 US$9405 million
（所以說美帝做技術，中國做業務也是有一定道理的）
根據以上內容以及業務相關產生的推論：
百度投入研發占營收比高可能是百度營收不好，換個角度想百度是在營收不好的情況下喊出了 AI 當先的口號，可見壯士斷腕的決心，但是做好做不好很難說。之前媒體大肆渲染的百度掉隊，其實只是營收和利潤沒有以前高了，核心技術百度依舊有領先，要正視事實。
騰訊的主要營收點是 P4P 廣告業務和遊戲，為什麼買絕地求生，想想 LOL 和王者榮耀帶來的 revenue 就知道了，騰訊在營收比阿里高的情況下，對研發的投入比阿里少，騰訊屬於 BAT 中入行最晚的。
阿里 GMV 增速放緩，國內市場吃的其實差不多了，為什麼馬雲一直喊要走向國際，為什麼要做 AI，跟阿里的國內電商業務快要進入穩定期有關（雖然目前增長還是很強勁，但有報告指出後續阿里的 GMV 增速會下降，直到市場飽和）。
谷歌對研發的投入非常高，營收是微軟 1.2 倍的情況下，研發費用是微軟的 3.2 倍。
BAT 帶來營收的核心業務：
這裡我用 Value Split 百分比來衡量，百度 搜索引擎（64%），阿里巴巴 core 電商（天貓，淘寶，共計 72%），阿里巴巴 associate 螞蟻金服（4%） ，騰訊 core （遊戲 55.7%，廣告 26.9%），騰訊 investment（京東 3.2%）。
某些第三方機構對 BAT 的展望：
百度：搜索引擎業務恢復放慢（魏則西這事影響太大），宏觀變差
阿里：核心業務是電商，放慢的 GMV growth，市場競爭加劇（唯品會、京東等等各種電商網站），吸引力變低
騰訊：核心業務是遊戲和廣告，在線遊戲增長變慢（為什麼今年要買絕地求生，lol、王者榮耀盈利性要下降了，遊戲的特性就是時節性，多久衰退看運營和市場能力），P4P ad 市場的競爭進入“慘烈”狀況。
中國與美國 AI 生態的對比（截至 February 2017，部分小規模未收錄）：
還有中國的 AI 生態與美國相比仍有很大差距。
政策支持：
具體的數字和產業規模在國務院關於印發新一代人工智慧發展規劃的通知里可以查到：國務院關於印發新一代人工智慧發展規劃的通知（國發〔2017〕35 號）_政府信息公開專欄
不多說，最起碼政策是支持的。
以上總結一下就是：
2020 年 AI 核心產業規模到達 1500 億人民幣，AI 相關產業規模到達 10000 億人民幣
2025 年 AI 核心產業規模到達 4000 億人民幣，AI 相關產業規模到達 50000 億人民幣
2030 年 AI 核心產業規模到達 10000 億人民幣，AI 相關產業規模到達 100000 億人民幣
就市場角度來說，達摩院有存在的必要性。
內部環境：
錢的問題（研發費用）：
1000 億人民幣拿當前匯率算下大致就是 15181417944.436 美元，約等於 US$15181 million。馬雲說未來三年內。我們取個平均數，每年 US$5060 million。
即使是理想狀態下，達摩院跟 google 的 R&D 費用相比還是不到一半，一定比 Microsoft Research Lab 的研發費用高，這個就不用算了。
從阿里巴巴的 FY16 中可以看到，Non-GAAP Net Income 是 US$6629 million，所以三年內逐年上升的趨勢拿出 US$15181 million 做達摩院還是有機會的，阿里營收也在成長，其中上面提到的核心業務 China commerce 在 FY17 中給出了 25x P/E。
錢對阿里做達摩院來說，應該不是太大的問題。
戰略位置：
阿里巴巴董事局主席馬雲曾在過去數年中多次提及阿里巴巴未來二十年的目標與路徑——構建世界第五大經濟體。
“達摩院”的研究方向定位於基礎科學和顛覆式創新，首批公布的研究領域包括：量子計算、機器學習、基礎演算法、網路安全、視覺計算、自然語言處理、人機自然交互、晶元技術、感測器技術、嵌入式系統等，涵蓋機器智能、智聯網、金融科技等多個產業領域。作為最高學術諮詢機構，學術委員會具有的前沿學術思維與阿里巴巴的人才、技術、數據、平台有機結合，將為科技進步和人類未來生活帶來極大的想象力。
目前，阿里巴巴達摩院已經開始在全球各地組建前沿科技研究中心，主要包括亞洲達摩院、美洲達摩院、歐洲達摩院等；他們還將在北京、杭州、新加坡、以色列、聖馬特奧、貝爾維尤、莫斯科等地設立不同研究方向的實驗室，初期計劃引入 100 名頂尖科學家和研究人員。
其實馬雲的演講表達的已經足夠清楚了：
一、三年陸續投入 1000 億（他說的五年陸續，後來新聞都是三年，應該五年是個口誤或者三年是為了宣傳）
二、研究院要做一個跟微軟、英特爾、貝爾實驗室、IBM 不一樣的研究院，要適合這個世紀的研究院
三、未來研究院要能夠自己養活自己，沒錢的走不長，只看錢的走不遠，達摩院要解決問題同時有利潤有研究能力，自己做一套出來。避免政府、企業、學校的贊助，自營自立。
四、達摩院活得要比阿里巴巴長
獨立於阿里巴巴的賺錢兼顧科研的研究院，屬性更像一個科技經濟體。
人才 / 科研能力的問題
AI 人才（只看到了 Linkedin 做了這樣一個統計，僅供參考，因為不知道這家的統計方式，所以部分數據有待商榷，其他途徑獲得的數據誤差目前更大，暫且用這個）：
從 LinkedIn 的全球 AI 人才報告中可以看出，我國 AI 人才儲備並不樂觀。但是我嚴重懷疑這裡數字的真實性。
我國 AI 人才有多少？我按照常用的市場估算方式算下。
2015 年全國信息傳輸、計算機服務和軟體業就業人員共計約 700 萬
2014 年這個人數是 672 萬人，其中 IDC2014 年的報告中給出了中國開發者人數（包含業餘愛好者）共計 185 萬。
700*（700/672）*（700/672）*185/672 * 0.05 約等於 10.5 萬，這裡 2014 年的從業者比 185 少個幾十萬沒問題。%5 是我根據跟各公司接觸，對研發人員中從事 AI 工作的平均預設比例（只在今年 AI 崗位井噴了）為%5。
所以 LinkedIn 給出這個中國 5 萬 AI 領域從業者數量，我認為是可信的，並不是領英只算了自己註冊用戶中填寫 AI 開發者資料的用戶。
按照數量從大到小依次是：美國 85 萬>印度 15 萬>英國 14 萬>加拿大 8 萬>法國 5 萬=中國 5 萬=澳大利亞 5 萬>其他。
中國排全球第七。
AI 人才斷檔問題嚴重：
阿里的國內達摩院如果想快速獲得大量資深 AI 人才，可能要去各種挖美國牆角了。
恰好美國是迴流中國 AI 人才最多的，不過美國在 AI 領域對人才吸引力更勝一籌。
當初有人私信問過我推薦系統和 CV 選哪個，我說 CV 是有背後的道理的。
國內的達摩院放在北京和杭州兩地。
雇傭 AI 人才數量上：阿里有成立達摩院的動機
科研能力：
下面左圖是論文數量（深色為別人引用，淺色為自引用），右圖是發表物的影響因子。
從上圖可得到結論如下：
截至統計時，AI 相關領域的論文發表，中國產出了最多的論文數量，但影響力遠不及美英兩國，且中國自引用比例高達 70%，美國自引用比例為 38%。（自引用的意思是：當一篇期刊發了某個論文，同時這個期刊的另一篇文章用了這篇）。
推論：
一、中國學者製造了大量垃圾論文，且喜歡抱團刷影響因子。
二、英美在 AI 研究領域依舊是世界領先地位。
如果達摩院僅僅靠國內人才，難以在科研領域有所作為。
成立達摩院的急迫性：
對 AI 在各行業市場規模的預測：
2018 年 軍用 US$7.5 billion
2025 年 無人機 US$14 billion
2020 年 農業 US$16.3 billion
2018 年 家庭&娛樂：US$19.8 billion
2022 年 醫療保健：US$38.6 billion
2025 年 工業：US$55 billion
2020 年 基於 AI 的分析行業：US$70 billion
2030 年 運輸業：US$87 billion
2020 年 金融業：US$ 255 billion
第六次成功的科技革命：
2021 年未必會像上面描述的那樣，僅供參考。
這個時間節點搞這個事情對科技企業是應該的，成立達摩院也是如此。