2018年互联网创业会更难吗
现在互联网技术向生活渗透的幅度是很大的，未来只会越来越大，更多的页面需要有设计，更多的软件、小程序需要有程序员来做，各种各样的工作对人的需求量只会加大，互联网对社会的渗透面，渗透深度也只会加大。打开手机，打开电脑，能看到的所有的都是程序员做的，所以，计算机相关专业未来的发展还是很有前景
首先感谢邀请
17年尾巴已经到了，而在17年发生了许多大事情。
人工智能AI
17年科技界很大部分的大事件都与人工智能相关。相信你一定听过看过:阿尔法狗与棋手的大战
无人零售
无人零售很大程度上是人工智能与零售的结合，但又不仅仅局限在人工智能方面，不断发展的物联网技术、人脸识别以及移动支付技术，都为无人零售提供了技术保障。马云在互联网大会上的演讲，震撼着我们。
共享经济
结合互联网更易于推广，大大方便了广大用户。今年风风火火的漫天共享单车，让人又爱又恨。随后的共享充电宝，共享雨伞，共享洗衣机······让你措手不及的各种共享。
同城快递
同城快递就是在同一城市完成寄件活动，前提是在规定的时间内，类似于外卖送餐，但是业务更多，送水果鲜花蛋糕，更是可以代买代送，现在比较出名的闪送，微快运等等。
因此我相信，18年更会是一个互联网的大时代，创业机会一直在，就看怎么把握了。
谢谢悟空君邀请，题主问2018年互联网创业是不是会更难，我想说的是不止是互联网创业，只要是创业都越来越难，只是互联网因为其开放互联的特性，会让整个创业显得比较轻，不像传统创业一样重。我们常常听说的互联网创业就是三两个人，几平米的办公室，几台电脑就组成了一个完整的互联网创业团队，从起步来说显得比较简单。
从近两年人工智能AI概念的不断炒作，整个互联网仿佛都在为人工智能服务一样，不论是互联网巨头还是新兴的互联网公司，都在不停往人工智能方向靠拢，而最直接的就是数据。罗振宇在《时间的朋友》跨年演讲中也提到过，人工智能的粮食就是数据，因为AI的发展就是自我学习，而学习的来源就需要大量的数据，人工智能如果要更懂人，就需要海量的用户数据来支撑。那人工智能创业难不难，难！国内互联网中的用户大数据基本上都掌握在BAT三个巨头手中。
互联网的马太效应越来越凸显，小到一个自媒体平台我们都能够看出来，头部用户拥有这大部分的流量，这也许也是逃不开二八定律。做为互联网创业中的一个小分支自媒体创业都显得越来越难，在内容创作上忽然发现单单是内容质量还不能完全决定你能够获得成功，而是坚持，能够坚持到成为头部用户，持续创作反而才是最重要的，我们是否能够忍受持续的付出而没有获得预想的回报。
马云不是也说过嘛，今天很残酷，明天更残酷，但后天很美好，绝大部分人死在明天晚上。能够永不放弃，坚持过明天到后天的黎明方能获得成功。最后来了句鸡汤，希望我的回答能够帮到题主。
人工智能抢饭碗，将迫使人类转向哪方面的工作
如果你想在机器主导的 21 世纪找到一份工作，那就需要找到一份连 AI 都无法处理的更加人性化的工作。
在 2018 Techonomy 大会上，创新工场 CEO（前微软、谷歌高管）的李开复指出，人工智能在创意和常识的战略性使用上仍存在着局限，更别提缺少同情心了。
即便如此，AI 仍可帮助创意人员发挥更大的创造力、让战略决策者更具战略性、让核心人员将更多精力放在人性化上。
李开复在 Techonomy 2018 上发表讲话（via Cnet / Stephen Shankland 摄）
站在科技界大佬们的视角，人工智能是一场革命，它触及生活、并深深扎根于技术的每一个部分。即便如此，李开复还是提到了 AI 的局限性。
像医生这样的工作，将需要更多的 EQ、同情心、人与人之间的互动，而 AI 会接管更多的分析与诊断性工作。
李开复的创新工场，已经投资了 45 家初创企业，其中有 7 家设计人工智能，其中大多数都在寻找能够取代人类工作的技术，如电话推销、客户服务、信贷员、水果采摘、以及洗碗机。
《AI Superpowers》作者称，对于大多数企业而言，技能的在培训是比较困难的。白领将最先受到打击，然后是蓝领。任何不大涉及人与人之间互动的工作，将很容易被 AI 完全取代。
埃森哲 CEO Paul Daugherty（via Cnet / Stephen Shankland）
咨询公司埃森哲 CEO 兼《人类与机器》（Human + Machine）作者保罗·道格蒂（Paul Daugherty）在会上表示，人工智能将改变更多的工作岗位。
我们将看到 AI 改变人们 90% 的工作量，15% 的工作岗位将在完全自动化后被取代，但主要的工作岗位将会得到改善。
举个例子，油井钻机的操作人员，将获知有关拉伸阻力和扭矩等信息的直接物理反馈，允许他们择机作出操纵钻机的决定。对比目前的工作，仍依赖于高层的指令。
Daugherty 表示，在人工智能的加持下，可将决策权下放至组织的边缘，而不是直接抹杀前线的工作机会。
Omidyar Network 技术与社会解决方案实验室负责人 Paula Goldman（Stephen Shankland / 摄）
然而人工智能还是引发了一些争议，尤其在希望股价上涨的股东的压力下，企业可能会裁撤“不必要”的员工来削减开支，而不再优雅地投资于技能培训。
Omidyar Network 技术与社会解决方案实验室的负责人保拉·戈德曼（Paula Goldman）表示：许多投资者非常关注这些问题，但企业应该遵循最佳的实践，比如评估 AI 响应的业务风险。
