在投資機構眼中，什麽樣的AI類創業公司才“靠譜”?

Random Tags

瓶唔林國菲利普著做知卓簽賬福榮超市化雀房碎冰機再病憂美身第太爽在診後李普波但被隆系先置借辣慢耕斯民賣手夢和著力中經西東 Property 日停大浪又測哪一瓷像金口肚要小靈內最投機者裁做譁然大塊頭湯花在與黨紀灣張與洪由起 go 懲罰

在投資機構眼中，什麽樣的AI類創業公司才“靠譜”?

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0522/163241.shtml

源碼資本 2017-05-22 19:31

在投資機構眼中，什麽樣的AI類創業公司才“靠譜”?

在行業熱潮背後，人工智能投資領域毅然存在一些尚未被完全認知的隱憂。

作者 | 郝毅文（源碼資本投資部副總裁）

●在實際接觸到的AI項目中，處於技術工具“造榔頭”階段的多，離產品化“造出房子”還遠。

●目前人工智能人才的最大缺口是技術型人才，但下一個缺口將會是商業化人才。

●AI類型項目主要退出方式還是被巨頭收購（15年69起，16年84起），目前尚未看到哪家有獨立上市苗頭，和熱度略遜的大數據領域也差距較大，基金退出渠道不明。

AI：創投圈2017年最熱方向

根據烯牛數據的統計，16年底-17年初，國內各大機構在關於今年投資方向的98篇討論中，人工智能的提及次數占48次，是第二位“文化娛樂”的1.8倍。

按Venture Scanner數據，2016年，全球人工智能領域創業公司獲得的融資總額達到了50億美元，658個公司獲投。市場火熱程度毋庸置疑。

但繁榮之下也有隱憂。

Source:CBInsights

產品化與估值泡沫

我們認同AI技術的普及和爆發是必然趨勢，但回到實際接觸到的AI項目中，處於技術工具“造榔頭”階段的多，離產品化“造出房子”還遠。

對比同樣To B為主，以解決企業實際問題為目標的SaaS行業，AI領域有一定估值泡沫存在。

業內對SaaS公司有按Forward P/S 5-10倍來估值的共識，而AI類項目還在看人頭，看簡歷定價階段，或許存在按發表論文Paper數+H Index（學術產出水平）估值的P/P方法。

此外不少換包裝的“準AI”項目也大量入市。甚至有些消費類項目，商業模式關鍵點並不在於AI技術應用，也在融資時湊熱點，堆砌一些技術名詞“忽悠”投資人。這反而掩蓋了自身特點，帶來不必要的技術DD，以己之短博人之長。

人才瓶頸

人才需求爆棚，薪資翻番，創業公司招人難。北美地區16年AI開發的相關職位供需比是3:10。該領域人才在國內的供求失衡更為嚴重，或達到1:10。學術圈人才大量進入工業界，也有諸多大公司骨幹按耐不住開始了創業。

Source:David Simonds

目前該領域最大缺口的是技術型人才，但下一個缺口將會是商業化人才：理解技術邊界和實現機制，更懂行業需求的“翻譯官”類型。

創始人背景：目前普遍受認可，也是最多見的創始人背景是有學術高度的海歸博士，在產業圈公司工作3-5年，晉升快，又有商業思維的。

其次是大公司研發線高層創業以及教授選手，一般在副教授級別，30-40歲，有一定學術影響力，有全職下海決心的。科學家創業需要盡快找到商業合夥人，對要落地的行業非常了解的。

退出路徑

全球範圍，AI類型項目主要退出方式還是被巨頭收購（15年69起，16年84起），目前尚未看到哪家有獨立上市苗頭，和熱度略遜的大數據領域也差距較大，基金退出渠道不明。在國內的環境中，大公司依然傾向收購資源和收入，對人才和技術的收購並不積極。

學術界的技術從論文想法到產品落地，再到成為行業常識的時間越來越快，具有技術收購價值的窗口期縮短。例如去年的熱門軟件Prisma所用到的風格遷移技術，概念最早發表於 15 年 8 月的一篇論文《A Neural Algorithm for Artistic Style》，3-4個月後，開源社區將算法速度提升了幾個數量級，16年上半年有2-3家創業公司擁有這個技術，7月Prisma引爆朋友圈後，現在已有不少於20個團隊在這個方向創業，也成為所有美圖類的標配。屆時技術收購價值也大大降低。過高估值的公司，自我造血能力跟不上的話，形勢尷尬。

技術成熟周期

前沿科技領域的創業公司需要尊重商業規律，尋找價值創造點，敬畏技術成熟周期。Gartner每年都會公布新興技術成熟度曲線，創業者應審視自身實力，尋找技術到站距離比較近，或是至少有中途停靠補給站（商業化應用）的賽道，偉大的企業都從滿足客戶需求開始，而不是依靠贏得世界級的學術地位。