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九合創投王嘯:智能互聯網時代的AI要踩準哪些風口?

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0323/162090.shtml

九合創投王嘯:智能互聯網時代的AI要踩準哪些風口?
黑智 黑智

九合創投王嘯:智能互聯網時代的AI要踩準哪些風口?

技術型創業是否迎來了自己的春天?近年來逐漸走熱的人工智能,未來的機會又在哪里?

剛閉幕的兩會上,“人工智能”被寫進了政府工作報告。緊接著舉行的“中國發展高層論壇2017年會”中,政商各界都認同,智能互聯網等所代表的新技術革命,將成為新產業革命的“催化劑”。

2011年,身為“百度七劍客”之一的王嘯創立了九合創投,並投資了下廚房、91金融、ZEPP、青雲QingCloud、日食記等一系列移動互聯網和企業級服務項目。在九合創投創辦5周年時,王嘯和黑智(ID:VR-2014)進行了對話。他認為,互聯網已經從傳統的互聯網時代跨入一個全新的智能互聯網時代。演進的本質,是互聯網的核心價值驅動力由連接發展為數據,從流量經濟走向了效率經濟的時代。而在這個時代,立足於大數據、物聯網和智能化的領域,將成為投資的熱點。

那麽在這個基礎上,技術型創業是否迎來了自己的春天?近年來逐漸走熱的人工智能,未來的機會又在哪里?九合創投又是如何對項目進行判斷的?對於這些問題,王嘯也對黑智(ID:VR-2014)透露了自己的看法。

口述 | 王嘯

整理 | 黑智(ID:VR-2014)

2011年,我從百度出來,選擇了做投資。我之前做過各種各樣的業務,涉及的領域比較寬泛,而我在這個過程中,對業務底層的東西,在商業邏輯、趨勢判斷上,都積累了經驗。尤其是2B業務,無論是軟件、技術、產品等,幾乎所有的方向我都接觸過。這個項目的行業方向是否適合,項目的商業模式如何,團隊的技術能力行不行,我是可以很快做出判斷的。所以,我選擇了投資,我覺得,這也是我非常合適的領域。

投“有格局”的人

九合的行業研判,和其他機構略有不同。我們主要是基於和行業中創業最前沿的人的溝通,來對未來趨勢做出判斷。我們不做定量的判斷,而主要是“定性”的判斷,來看什麽方向最有機會,什麽樣的模式在這個方向里最有機會。

而對於做這類判斷,我們有著豐富的經驗。我們在經過信息的溝通,以及和創業者的充分溝通,結合以前的商業模型、海外的模式,以及行業機會分析、影響以及底層邏輯的思考之後做出的判斷,基本都沒有產生過大的錯誤。這個行業必然存在信息不對稱造成的問題,但我覺得,九合在於什麽領域、在什麽階段會發展到什麽程度這種判斷上,基本還是很清晰的。其實這相當於一道推理題,它是有規律的,尤其是科技的發展,脈絡是非常清晰的,比如從PC互聯網、移動互聯網到智能互聯網,這是必然的趨勢。

但行業判斷之外,對人的判斷其實是更加複雜的。我在做投資的時候,對創始人本身的能力是很看重的。就算你投的賽道對了,這個創始人也必須是里面比較強的一個。賭對了方向,但是賭錯了人,這對投資者來說,是非常痛苦的。

我們會更願意投,創始人對自己的項目非常具備熱情、興趣度非常高的人。也許總的看來,我們投過的創始人,和其他基金比起來,他們的年齡會相對年輕一些。甚至有時候,沒畢業的人創辦的項目,我也敢投。

因為我判斷的標準,主要是創始人對自己項目的看法、他對項目投入的熱情,以及他自身的成長性。那些原來是年輕的中層、能力比較強,聰明,並且比較執著,我們更願意投這類人的項目。

其實對於技術創業,實際上,雖然一開始創業的基礎是技術,但是,當你往深度區域走的時候,你會發現,涉及更多的,將是商業模式、銷售、產業鏈等這樣一系列內容,而不完全是技術的範疇了。

我在看技術型創業項目時,重點則是會看,創始人在商業判斷和格局上的能力。技術是要有商業做指引的,僅有技術是不行的;而格局意味著管理能力,意味著公司長期和短期利益的平衡,這對於技術創業者是非常大的挑戰。如果在這個問題上不做思考,那麽你的格局是有限的。

這里面有個小技巧。比如最簡單的問題,你可以和創始人談估值,就能基本體驗出他的格局大概如何。在創業早期,估值體系還不完善,創始人對利益的感知最容易體現出格局,怎麽分配,他是怎麽想的,就能體現出他平時是怎麽來思考問題的。

另外,你可以通過他看事情的長度以及方法論,來判斷他的格局大小。如果一個創始人,對一年之後的發展毫無預判,那麽,他又如何來把握以後的方向呢?

九合創投至今三期基金規模共8.7億,第一期包括36氪、下廚房等優秀創業公司,賬面回報達13倍。

九合一期基金從7千萬到現在的10億元+,年化複合增長率達90%左右。截止目前,二期年化複合增長率為64%。

什麽是智能互聯網時代?

智能互聯網時代從邏輯上的層次,是跟移動互聯網,包括P2P互聯網基本上是在一個層次的,我們認為互聯網跨入到了一個新的時代,而這個時代最大的特征是數據驅動的智能。

以前我們說的互聯網就是看有多少用戶、有多少流量,它是一個流量經濟的範疇。而智能互聯網很有可能你的用戶不多,但數據的價值很大,對你的經營決策產生巨大的影響,它能提高效率,降低時間成本,提高資源投入產出比。

智能互聯網,就是互聯網連接作用發展到一定階段之後的演進形式,它建立在互聯網的基礎上,是以連接產生數據為核心,通過數據處理產生智能、價值,指導人和機器的高效決策和資源利用。

比如說,我從工作單位去某個地方,可能要用手機地圖搜一下路上堵不堵,需要多長時間,走哪條路線最快,什麽樣的出行方式最簡單。這就是平常生活中能夠體驗到的數據價值。

傳統互聯網有兩個載體,一個是PC,一個是手機。所以我們把第一代互聯網叫PC互聯網,第二代互聯網叫移動互聯網,就是因為移動手機的這樣一個名詞。但是智能互聯網很有可能不是以載體的形態來表現的,而是我們看不見的數據的形態來表現的,所以它的載體很有可能是雲、傳感器、算法、物體。比如汽車、家居、音箱,手機也可以。

這就是載體的分段化,導致我們對它的理解可能會出現一些難度,所以我們現在提的概念都是人工智能,但我覺得人工智能只是智能互聯網當中一種實現的操作系統層面的、算法層面的一個東西,它不能打破互聯網數據的特性,就是互聯網聯網的特性和數據產生價值對效率產生作用的特性。

互聯網時代做的事情,是消除信息的不對稱性。但是人工智能可能做的事情不僅僅是連接的屬性,它可能消除的是信息的不確定性。之前特斯拉的自動駕駛技術出了一起車禍,是因為它根本就沒發現前面那個白色的大貨車,一片白,沒有任何的標註點,也就是說它其實沒有遇到過這樣的數據,所以人工智能失效了。其實人工智能做的事很簡單,就是把以前所有的數據都收集一遍,就會掌握所有情況,就可以做出判斷來,來幫助你消除不確定性,提高決策效率,少犯錯誤。

我把這個時代再做一個更細分的層,從最底層來講,是數據層。傳感器和企業信息化的系統,產生了大量的信息。

第二個層次是基礎設施層。雲計算使為創業者瞬時提供幾千臺的服務器變成可能,像青雲的基礎基本上可以做到秒級分配上千臺服務器的能力,它們也在做GPU的集群。

第三個部分就是技術方面的設施。谷歌、百度、Facebook都在做人工智能開源的API和框架。當你的機器學科算法就像一根冰棍一樣,可以隨時獲取、買回來用的時候,所有的人都可以做人工智能的事兒。

再往上走就是講消費層,對創業公司來講,針對每一個細分領域,都有可能存在創業機會。包括設備的預警、機器的分檢、質量的檢測,包括以前需要人工去做的簡單的事情,都可以用人工智能來解決。

人工智能還有三年的投資窗口

傳統互聯網是C端先行,因為智能手機的普及是到C的。而智能互聯網會是B端先行

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從經濟模型上來說,傳統互聯網是流量經濟,它的收益模型其實最終是廣告,把這個人分發到另外一個地方去。而智能互聯網降低的是決策成本,比如應該做什麽事,降低了你的決策成本,讓你的生產環境更順暢,生產更高。

從B端來講的話,就是它從降低管理成本,變成了降低決策成本,從客戶的資產變成了數據的資源,也就是說最終是靠數據來掙錢。

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對於智能互聯網來講,要看一個公司的決策成本能不能隨著數據的增加而降低。數據有一個特點,它的拷貝成本為零,也就是說一加一的成本等於一,中間沒有任何數據成本的損耗,這是數據公司產生極大價值的最根本來源,也是我們看好所謂的大數據和人工智能的一個最主要的底層邏輯。

我認為,互聯網公司就是要做到邊際用戶服務成本為零,這是它能規模化的最重要的條件。百度、騰訊都是這樣的,包括滴滴打車也是這樣的,不買車,APP下載也不需要成本,只需要推廣花錢,貨幣的使用不需要花錢,車不是自己的,但是從車里面抽成,這就是滴滴模式為什麽可規模化的一個很重要的原因。

再講一講我們對C端的人工智能或者智能互聯網機會的預判。

第一個就是把現有的APP利用大數據做升級,今日頭條就是典型的例子。

第二個就是把家庭里邊的電器聯網化、智能化。

第三個就是智能消費。利用了大數據後,人工智能能夠在一些以前需要人的地方,變成了無人值守的消費,比如說無人便利店、無人倉庫等。

在目前,對於人工智能項目的落地,我認為,針對工業,針對非常具體化的應用,這些是有可能最先實現商業化的。例如說自動駕駛,或者工業成產線上質量檢測應用,或者醫療病癥檢測等,即能解決特別精準和具體問題的應用。

每一個領域都有它發展的波動和周期,人工智能投資現在是在走高,但在將來,它也會經歷下降,但這並不妨礙有價值的公司會逐漸出現。我並不擔心它會走低,但是“追高”,也並不是我會去做的。人工智能這個領域是比較離散的,但它的每個領域都非常細分,對於投資者而言,我認為,至少有三年的時間窗口。

而在2017年,“資本寒冬”期也將過去。投資就是這樣,一波振蕩基本是5年一個周期,而2017年,將成為資本下一個大年的開始。而人工智能,我認為還是會持續保持一段時間的投資熱度,之後,工業領域,例如機器人、工業生產線自動化,以及深度學習、圖像識別等在工業領域的應用,也許也將熱度有所增加。

現在在美國,已經出現了收購的趨勢。在技術領域,收購是非常重要的一個通道。最後能夠獨立發展並上市的,只是很少一部分比例。美國已經驗證了這個浪潮,在國內,人工智能領域的收購,也會漸成趨勢,只是時間的差別。

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王嘯 九合創投
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