w88优德 - 如何判断一个 AI 公司值得投资?

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Union Square Venture 的 Fred Wilson 对 2017 年“预测”第 5 条:投资者第一个问题会是“你们 AI 战略是什么”··|,并对“没 AI 战略”公司保持谨慎(详见硅发布报道《》)··|--。


千真万确··|,现在源源不绝的创业公司都自称 AI··|,对投资者挑战是:如何去芜存菁找到真正的 AI 公司|-··?来看下美国顶级投资机构 Canaan Partners 的 Rayfe Gaspar Asaoka 撰写的一个“方法论”··|,其主要投利用 AI 全新、独特数据来破坏旧商业模式的初创公司··|--。以下是我们翻译简写··|--。


AI 已经过热··|,但也仅仅是个开始··|--。


从初创、大企业甚至到好莱坞··|,AI 无处不在··|--。过去两年··|,对“深度学习”搜索频率增加了 4 倍··|,AI 似乎是每篇学术论文、行业研讨和创业公司主题··|,感觉已“言过其实”··|,但穿越“炒作”··|,AI 的确是下代创新浪潮——且还仅仅是个开始··|--。

复合驱动:平台、算法和结果


过去几年 AI 平台迅猛发展··|,尤其是其子领域“深度学习”:其传播算法背后的微分方程足以令大多数开发者头晕目眩··|,但开源库 TensorFlow(注:谷歌开源人工智能系统)却能让任何人得以建立最新分类和复杂的 ConvNet··|--。今天我们有一把开源选择··|,如学术机构研发的 Theano、Caffe 和 DyNet;商业化公司提供的 TensorFlow、CNTK 和 MXNet··|--。她们竞相成为开发平台时也互相推动改进功能··|,这场竞争其实也是企业内部的“特洛伊木马”··|,随平台变得更易使用··|,AI 也会日益成为企业核心··|--。


当算法从经典的“Rules-based AI”(专家系统)··|,到 Regressions(机器学习)··|,到多层网络(深度学习)··|,到现在的强化学习··|,我们看到 AI 渗透进企业的各种新方法··|--。如深度学习重新定义了使用非结构化数据的领域(如:计算机视觉和语音);强化学习有了更广泛应用领域··|,从时间序列数据领域(如:金融和安全)到多步骤过程(如:机器人和物流)··|--。对初创··|,去部署利用多代算法建立专有数据和模式的护城河已刻不容缓··|--。


那么带来结果是什么|-··?AI 第一次在“规模化”上··|,实现在真实产品和服务中提供真实结果··|--。像谷歌、Facebook 和百度等已在 Geoffrey Hinton、Yann Lecun 和吴恩达等科学家帮助下对 AI 展开应用研究··|--。谷歌高管 Jeff Dean 最近谈到谷歌内部对 AI 使用增加——不仅是研究领域··|,还包括“生产”··|--。许多方面··|,这与 20 年前“软件优先”及 10 年前“手机优先”相似··|,下代成功公司将是“AI 优先”··|--。


去芜存菁的投资


源源不断的创业公司都自称 AI··|,对投资者和创始人的一个挑战是:如何去芜存菁找到真正的 AI 公司|-··?对“应用层面上构建 AI 解决方案的公司”尤其如此··|--。为穿越“炒作”··|,我用一个简单的 2X2 框架来说明我们机构如何做这种潜在评估··|--。


在一个轴上··|,我寻找具差异化数据集(如:有唯一标记的数据、专有数据)或算法的公司··|,它们将通过改进 Train、Process 和提高模型获得长期竞争优势;第二个是商业模式创新··|,特别是··|,那些将颠覆耗时耗力的人工程序的以 AI 为中心的应用··|--。


如果一个公司在一方面很强··|,但另一方面几乎没有··|,它可能会获得短期成功··|,但有更优质数据或更独特商业战略的竞争者会在未来利用他们弱点“弯道超车”··|--。下代 AI 赢家将是这两方面都有优势的公司··|,不仅会改变一个行业对自己业务模式观点··|,且当竞争对手发现并试图挑战时··|,想打破他们数据和算法”防御壁垒“为时已晚··|--。


举例说明:我们投的 Ladder··|,它有差异化数据集和独特 AI 模型能实时处理人寿保险申请··|,而传统保险业需 6-8 周处理一个申请··|,这使购买保险便捷/易用··|--。而当他们继续从消费者获得更多数据··|,实时包销模型将获得指数级改进··|,从而得到数据护城河和商业模式的双重优势··|--。


最后阶段:AI 民主化


我们正进入人工智能生态系统的一个关键转折点··|,“平台”、“算法”和“结果”的力量不是彼此孤立··|,它们紧密相连且产生病毒网络效应··|--。AI 依然非常早期(尽管已大肆宣传)··|,该新兴产业大部分价值创造仍有待实现··|,但毫无疑问··|,AI 潜力和广阔领域是真实的··|--。


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