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    線性資本創(chuàng)始人王淮:人工智能賽道有泡沫,但多是有價(jià)值的“啤酒泡沫”

    記者 | 李京亞

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    人工智能賽道已經(jīng)進(jìn)入到“擠泡沫”階段,去年下半年,四小龍的不佳境遇使得AI風(fēng)口從泡沫膨脹走向低潮,投資人們開始重新復(fù)盤這個(gè)賽道的價(jià)值邏輯,商業(yè)化落地和盈利成為了當(dāng)下的核心議題。

    “人工智能一定有泡沫,但泡沫分為兩種,一種是吹出來的泡泡,破滅之后就什么都沒了,還有一種是啤酒泡沫,啤酒上面的泡沫喝完之后,下面能喝的到真實(shí)的啤酒,這是有價(jià)值的泡沫,我認(rèn)為人工智能的泡沫是有的,但屬于后者?!?span id="xeuopru" class="wpcom_tag_link">線性資本創(chuàng)始人兼CEO王淮在日前的亞馬遜云科技創(chuàng)新大會(huì)上這樣表述了自己對(duì)AI賽道泡沫的看法。

    線性資本成立于2014年,聚焦在數(shù)據(jù)智能和前沿科技相關(guān)的投資項(xiàng)目。目前共管理著十支基金,總規(guī)模約20億美元左右,以天使至A輪領(lǐng)投為主。線性資本的知名投資項(xiàng)目包括地平線、特贊、神策數(shù)據(jù)、酷家樂、Rokid、思靈機(jī)器人、數(shù)數(shù)科技等多個(gè)行業(yè)頭部玩家,也包括將前沿科技應(yīng)用在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、制造等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新項(xiàng)目,例如上周剛宣布完成新一輪融資的農(nóng)業(yè)科技“當(dāng)紅炸子雞”愛科農(nóng)。

    在泛智能賽道深耕多年,王淮最近重點(diǎn)看好人工智能領(lǐng)域2個(gè)投資方向,他稱第一是近年來重視起來的新場(chǎng)景,例如人工智能大數(shù)據(jù)跟生物醫(yī)藥結(jié)合的領(lǐng)域;第二是本身和人們生活比較接近的領(lǐng)域,例如與市場(chǎng)營銷相關(guān)的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,也就是商業(yè)營銷Martech領(lǐng)域。

    就第一類投資方向而言,王淮解釋說,數(shù)據(jù)獲取必須需要通過大量實(shí)驗(yàn),也必須與相關(guān)行業(yè)結(jié)合,這其中有許多機(jī)會(huì);后一類投資方向,在數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)顆粒度更豐富的情況下,能夠幫企業(yè)找到用戶需求與產(chǎn)品定位的結(jié)合點(diǎn),“這在我看來過去十年是一個(gè)的金礦,在未來十年依然是一個(gè)金礦。”王淮提到,國內(nèi)企業(yè)在營銷側(cè)每年花費(fèi)萬億,線性資本已在其間布局大量企業(yè),從早期的神策數(shù)據(jù)、觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)、數(shù)數(shù)科技,到近兩年面向 ToB 市場(chǎng)的徑碩科技,它們的共同特點(diǎn)都是能讓不同的客戶更好的理解自己用戶,理解自己的產(chǎn)品,以及用什么樣的方式能讓自己的產(chǎn)品找到對(duì)的客戶。

    在AI細(xì)分賽道具體投資層面,王淮在亞馬遜云科技創(chuàng)新大會(huì)上強(qiáng)調(diào)了找機(jī)理模型的思路,也就是 Elon Musk 所說的“第一性原理”,即對(duì)行業(yè)規(guī)律、對(duì)事物本身原理的理解。如果沒有機(jī)理模型,大數(shù)據(jù)的效率會(huì)比較低,因?yàn)樾枰诖罅康臄?shù)據(jù)中先去尋找機(jī)理模型。因此,他認(rèn)為將大數(shù)據(jù)模型與產(chǎn)業(yè)的機(jī)理模型結(jié)合,做出的決策會(huì)讓很多事情事半功倍。

    近年,在數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域的深耕和亮眼成績讓線性資本聲名鵲起,王淮也一直稱線性資本投資的項(xiàng)目為“DaaS”,即 Decision as a Service,意思是投資機(jī)構(gòu)尋找的下一代企業(yè)軟件應(yīng)該以大量高質(zhì)量、高顆粒度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以商業(yè)決策為出發(fā)點(diǎn),獲取、分析數(shù)據(jù)目的最終為商業(yè)決策服務(wù)。

    談到人工智能的下一發(fā)展階段需要克服的技術(shù)瓶頸,王淮建議初創(chuàng)公司可以重點(diǎn)關(guān)注3個(gè)方面,第一是重視小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí);第二是走到產(chǎn)業(yè)中去,在產(chǎn)業(yè)中搞懂機(jī)理模型,想辦法找到機(jī)理模型和數(shù)據(jù)的有效結(jié)合,并且在團(tuán)隊(duì)方面重視與有產(chǎn)業(yè)背景的人才組合;第三是盡早將客戶的思考和問題引入創(chuàng)業(yè)過程,這會(huì)讓技術(shù)創(chuàng)業(yè)者對(duì)問題形成更好的認(rèn)知,并對(duì)技術(shù)什么取舍。

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