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AI創投的冰與火:泡沫、跟風、短板和有錢難花的沮喪

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0418/162643.shtml

AI創投的冰與火:泡沫、跟風、短板和有錢難花的沮喪
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AI創投的冰與火:泡沫、跟風、短板和有錢難花的沮喪

國內的AI行業仍處於野蠻生長階段。熱錢不少,優質項目卻不多。創業者拿錢難,投資者有錢卻花不出去。

本文由刺猬公社(微信ID:ciweigongshe)授權i黑馬發布,作者哲銘

江山代有風口出,各領風騷一兩年。這兩年在全世界的創投圈都異軍突起的人工智能(AI),最近風頭似乎被共享充電寶蓋過了。AI創投圈呈現出一面是冰、一面是火的奇異景象。

今年3月5日雷軍表示,小米將增加對人工智能的投資。恰巧就在同一天,由於Messenger聊天機器人的錯誤率高達70%,Facebook決定削減對機器學習和人工智能技術的投資。

AI創投到底冷暖幾何?風向究竟在往哪邊偏?

泡沫與死亡:“每個商業計劃書上都要加上人工智能”

從創投大數據平臺“清科私募通”獲取的統計數據顯示,2001年4月9日到2017年4月9日,中國共有234家AI公司獲得融資。其中,僅2016年以來就有112家公司獲得融資,數量達到一半。

艾瑞咨詢的統計結果相對較少——中國目前有約65家AI公司獲得投資,共計29.1億元人民幣(約合4.5億美元)。

調研機構Venture Scanner於今年3月發布的報告則顯示,目前全球人工智能領域的企業達到了955家,其中395家已累計獲得48.5億美元的融資。

統計口徑的不同,導致結果所有差異。

“如何定義AI項目其實是個重要話題,有時很難說清楚。”聯想之星的投資副總裁高天垚對刺猬公社舉例說,比如一些屬於消費服務領域的項目,現在借助一些無人化的概念也會被認為是AI項目,其實不妥。但在這個領域,什麽是比較純粹的AI,很多時候比較難鑒定。

在清科私募通、投中網的投資行業分類中,目前尚未有“人工智能”這一單獨分類。如此熱門的投資領域,卻沒有在創投大數據平臺上得到反映,就是因為領域界定的難題。

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人工智能目前主要有四個方向:語音、視覺、自然語言理解、控制。而這四個方向分類下又有不同的垂直應用。語音包括合成、語音增強等;視覺包括面部及物體理解;控制包括機器人、無人駕駛等。媒體人對自然語言理解或許更為熟知一些,如聊天、問答、數據挖掘等。

“在AI投資各領域中,目前視覺的場景比較多。”華登國際投資總監蘇東對刺猬公社說,人類60%的信息獲取通過眼睛,所以機器視覺有很大空間。城市安全、無人駕駛乃至掃地機器人的智能視覺都是很好的應用場景。國內視覺創業公司也已有數百家。

“最近幾年,人工智能項目從獲得投資的數量上看,肯定是越來越多,退出的卻很少。”高天垚說,資本市場從來不缺新的炒作概念,物聯網、互聯網金融、O2O、共享經濟等等,一波接一波。“可能初衷都是好的,但過度的渲染就會導致一些泡沫,使本來不應該出現的創業者或資本進入某個領域。”

“同一階段AI公司,在國內估值是在國外的3倍。”北極光創投董事總經理楊磊對刺猬公社說。

一直看多AI的創新工場董事長李開複,也在此前“尋找中國創客大會”上說,“現在創投市場人工智能泡沫很嚴重,每個商業計劃書上都要加上人工智能,幾乎任何行業的創始人都說自己是人工智能公司。”

創新工場近年來在人工智能領域布局頻繁,4月上旬剛聯合海南生態軟件園主辦了第一屆德撲人機大戰。

李開複認為,現在人工智能“有點兒過火”。他預計明年初開始,或將有第一波企業走向死亡。

跟風與短板:“不投也得投,怕錯過”

潤米咨詢董事長劉潤認為,目前這一波AI熱潮是被投資催化出來的“虛熱”。

“不投也得投。從創業和投資兩方面來看,都會有跟風。”高天垚說,早幾年看,AI在投資圈並不是主流投資領域,而現在,機構或多或少都有“怕錯過”的心理。

這和當下包括共享充電寶在內的所謂“風口”受到資本追捧的背後邏輯,如出一轍——商業模式究竟是啥、能否賺錢先不管,把位置占了再說,而且,總能找到接盤手。

成立於2008年的聯想之星,從2011年開始投AI,已經投資了60多家相關企業。除此之外,創新工場、北極光等多家投資機構,也都將人工智能作為其重點布局的賽道。

但多位關註AI領域的投資人士告訴刺猬公社,現在這個領域的部分創業團隊給人感覺是“飄在半空中”,“有些甚至完全不懂AI”。

AI是強技術領域。高天垚此前在接受《21世紀經濟報道》采訪時表示,聯想之星布局人工智能走過兩個階段,第一階段關註底層技術,重點投資各種識別技術和理解技術、傳感器等。第二階段聯想之星主要在加大對智能機器+行業應用的布局力度,利用智能技術提高效率。

“譬如無人駕駛,一定是技術驅動的,否則,再有商業模式也不會有產品。”楊磊說,在這個領域中國和國外技術有挺大差距。

南洋理工大學教授黃廣斌對刺猬公社說:“國外商業包裝比國內好,比如AlphaGo。其實國內大約在2012年左右,中國AI協會就曾舉辦了人工智能大賽。”

黃廣斌曾在一篇微博中指出,人工智能能夠給中國帶來歷史機遇。但中國的AI創業者,雖然想做實事,卻又“比較浮躁,失去了很多機會”。

在機器視覺、自然語言處理、無人機等AI發展較早的細分領域,國內有一些公司已經融到了C輪、D輪等比較靠後的輪次,但現在大量的項目仍處於早期,能跑出來的還是鳳毛麟角。

清科私募通的數據顯示,處於B輪以前(不含)的AI公司,占比近九成。

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AI各融資輪次公司數量圖(數據來源:清科私募通)

光懂技術也不行。很多AI創業者有很強的技術背景,卻依然在融資路上步履艱難。主要原因是這些技術宅男“不會講故事”、“不懂商業”,無法讓投資人理解並認可自己的優勢和前景。

不過,投資人在技術上也有短板。楊磊告訴刺猬公社,很多投資人看不懂AI。

而一位不願具名的業內人士對刺猬公社說:“看不懂也不會焦慮。投資這件事兒特別簡單,就是我相信我所投的,我投的都不是我認為有問題的。現在來了個風口,多好啊。大家趕緊投,泡沫出了再說。”

什麽樣的AI項目能拿到投資?“技術做不出來,不投;太貴,不投”

AI創投泡沫何時破滅,業內莫衷一是。高天垚認為,“一定要預測泡沫何時破,沒有意義,而應該思考如何避免成為所謂的泡沫。”

在不少投資人眼里,AI是其投資的一個重點領域,卻也只是投資組合中的一部分。他們傾向於認為,考察AI創業項目與其他項目並無太大差異。

“主要考察團隊以及主攻方向。”蘇東說。

“所有技術類的投資都是這樣的,看團隊背景、賽道方向來選擇與我們投資邏輯相符合的團隊。”楊磊說。

明勢資本合夥人黃明明在接受《21世紀經濟報道》采訪時稱,該公司在選擇AI投資項目時,著重強調兩點,一是離行業更近一些,二是離錢更近一些。“創業公司要知道錢在哪里,否則算法準確度和數據未必是有用的。”

高瓴資本集團合夥人洪婧則表示,“更多還是看創業公司有沒有長期結構性的壁壘,只看需求很快就會藍海變紅海,主要還是看供給端。一定要把技術和實際的應用場景及預算結合起來,慢慢形成循環,積累數據和對行業真正的理解。”

李開複認為,投資人在選擇人工智能領域進行投資時,需要對相關技術、戰略以及成熟的速度有足夠的理解,而在投資一個案子前,要進行全面評估,“如果技術做不出來,我們不會投資,如果做出來太貴,我們也不會投資。”

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“AI這個領域的投資非常不容易”,楊磊說,在互聯網投資早期,中國的投資機構和其他國家都在一個起跑線,主要競爭的是執行力、資金,還有商業模式創新。

而如今的AI投資中,技術本身的重要性,與巨頭的潛在競爭,如何將技術與商業場景結合形成閉環以及AI領域本身快速的變化等問題,都造成AI投資的難度變大。

至少從目前的跡象看來,國內的AI行業仍處於野蠻生長階段。熱錢不少,優質項目卻不多。國內AI技術發展速度跟不上投資熱情。

而且,國內的這一矛盾比國外更尖銳。楊磊解釋說,因為國內較國外的熱錢更多,但國內技術水平又相對更弱,優質標的更少。

結果就是,創業者拿錢難,投資者有錢卻花不出去。對這二者來說,都很沮喪。

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