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創業心得

投資AI十年以后,我的四個洞察

分類: 創業心得 創業詞典 編輯 : 創業知識 發布 : 12-31

閱讀 :523

經常有人問我,我是否能發表一些針對人工智能(AI)投資的見解。

事實是,該領域過于復雜多變,教條般的理論并不適用。

從這個意義上說,我的回答是沒有。

不過,經過十多年對AI投資的思考,我得出了一些結論。

其中一些是我跟特定公司合作后獲悉的商業洞察,另一些是我目睹行業成熟發展后自然得出的見解。

我希望這篇文章能夠幫助讀者更好地了解我對AI投資的看法,以及我是如何從行業經歷中獲得這些觀點的。

洞察一:成功的AI機遇是技術才能與商業敏銳性的結合得出這一結論時,我還在Facebook的董事會任職。

當時扎克伯格和他的團隊正思考運用AI技術,為團隊配備頂尖的AI人員。

在這一方面他們遙遙領先。

今天,大多數技術公司都明白,如果希望未來前途大好,他們必須開始運用,或至少開始探索AI技術。

Facebook早在2010年就認識到了這一點,甚至當時就愿意在AI戰略上投入大量的時間和金錢。

扎克伯格和他的團隊沒有將精力放在研究和大膽的企劃上,而是追求實際的目標。

Facebook認為AI項目若想物有所值,必須與商業目標密切相關。

但這并不妨礙團隊進行長期投資。

相反,在許多情況下,商業導向性思維使他們更愿意進行長期投資。

如果某AI項目具有商業意義又滿足了所有訴求,Facebook便樂于實行。

其他公司在這方面繼續迷失方向,他們主要關注技術,以為用例場景最終必然會實現。

Facebook非常在乎技術,但也注重可行性。

也難怪他們在AI領域有著如此令人羨慕的業績,并且繼續走在最前沿。

洞察二:最佳團隊形式是跨學科團隊我發現在AI領域尤為如此,這要感謝丹尼爾·納德勒(Daniel Nadler)為我指明了方向。

丹尼爾·納德勒創立金融數據分析公司Kensho時,還是哈佛大學的在讀博士。

除了擁有聰明的技術頭腦,納德勒還是一位詩人和電影制片人。

豐富的背景經歷使他明白,如果想攻克一個多方面的問題,他的團隊也必須來自不同的學科背景。

圖注:Kensho總部。

如今,Kensho利用大規模并行統計計算、用戶友好的可視化界面、突破性的非結構化數據工程和預測分析,為專業投資人士創建了新一代AI分析平臺。

構建如此復雜的平臺需要來自不同學科背景的優秀團隊成員。

丹尼爾的Kensho團隊中有經濟學家、統計學家和開發人員。

他通過聘請頂級用戶體驗設計師來擴大自己的產品,并通過打造一流的銷售文化,建立起了強大的業務。

2018年,Kensho以5.5億美元收購了金融分析機構S&P Global,成為歷史上價值最高的的私有化人工智能公司。

Breyer Capital和其他早期投資者當初眼光獨到。

當丹尼爾請求我為他的下一家預測分析公司Edo提供支持時,我欣然答應。

洞察三:相信聰明人我初次見到托馬斯·雷爾登(Thomas Reardon)是在20世紀90年代,雖不熟識,卻也仰慕他的智慧、能量和勇氣。

后來我在Microsoft和互聯網流媒體服務商Real Networks工作時,對他的了解進一步加深,我發現托馬斯為人方面也非常優秀。

他非常在乎他的工作及其對世界的影響。

我們每次見面時,托馬斯都教我一些新東西。

那時我就知道,如果有機會,我一定會支持他。

我的機會在2016年來臨,多虧了Real Networks的創始人羅伯·格拉瑟(Rob Glaser),我和托馬斯重新聯系上了。

托馬斯剛從哥倫比亞大學畢業,急切地希望建立一家神經科學公司。

他對公司的構想(托馬斯后來創立了CTRL-labs公司,從事腦機接口研發)清晰而令人信服。

我知道他試圖做的事情很艱難,但也知道他是世界上為數不多的幾個人,擁有能做成這件事的能力和韌勁。

我很高興能成為A輪投資者,為確保公司有一個光明的未來,我愿意盡心盡力。

當托馬斯第一次與Facebook接洽時,我確信他們之間會產生顯著的協同效應。

我知道,扎克伯格和他的卓越團隊懂得欣賞CTRL-labs的過人之處,并有可能成為公司潛在的優秀合作伙伴。

我希望自己能幫到托馬斯及其團隊。

現在,CTRL-labs正處于最好的成功環境中。

我可以將CTRL-labs的成功歸因于一群聰明人。

我很高興能在托馬斯成為創始人之前就認識了他。

我也非常高興當羅伯·格拉瑟重新引薦彼此并提供投資機會時,我選擇了信任他。

現在,因為我相信扎克伯格和Facebook團隊,所以我知道CTRL-labs將擁有一個光明的未來。

洞察四:即使是在瞬息萬變的領域,經驗也非常重要我最近宣布了對Elemental Cognition(專注研究深度學習的公司)的投資和伙伴關系。

在我看來,Elemental Cognition團隊正在解決AI未來面臨的最大挑戰之一,即開發統計機器學習和數據分析之外的推理和理解能力。

該公司在增強人類學習和創新能力方面有著巨大的潛力。

于是當機會出現時,我便興奮地決定投資了。

這機會令人難以抗拒,而幕后的人物,如大衛·費魯奇(David Ferrucci),也是位卓越非凡之人。

費魯奇博士是世界上少數在AI領域擁有數十年相關經驗的人之一。

他一手建立、領導了認知計算系統IBM Watson團隊。

Watson在2011年的智力競答節目《危險邊緣》(Jeopardy)中,成功擊敗了有史以來最優秀的選手們,取得了具有里程碑意義的成功。

Watson也繼而為AI領域新一輪的應用和研究項目奠定基礎。

盡管過去十年中AI領域發生了許多變化,但我相信費魯奇博士的經驗將大大增加Elemental Cognitive的成功幾率。

世界上有許多年輕勤奮的AI開發人員,但擁有多年研究、構建AI應用程序經驗的杰出人才卻很少。

最后,以下是一些關于AI和AI投資的幾點思考:1. 我相信人工智能正被用來成就非凡的事情。

在未來十年,它將變得越來越具實用性和變革性。

2. AI算法還處于早期階段,我們有望在未來幾個月和幾年內見證研究突破。

3. 隨著數據集越來越大、更易于訪問,計算能力價格降低,AI應用程序將變得更加強大、無處不在。

4. 我相信中國和美國擁有最好的AI生態系統。

到2025年,10家頂級AI公司中,有9家將設在美國或中國。

5. 我專注于垂直領域的AI,在醫療保健、媒體和金融方面經驗最為豐富,對這幾個領域也最有信心。

我仍然重視這些垂直領域,因為它們有著巨大的用例潛能和顯著的財務優勢,但我也已經投資并繼續探索其他垂直領域。

6. 最后,全球頂尖大學仍然是培養和發現AI人才的最佳場所。

僅去年一年,我就參觀了50多所學校,與教授、研究生和本科生共同度過了珍貴的時光。

我對以下院校的AI生態系統尤為印象深刻和熟悉:哈佛大學、斯坦福大學、麻省理工學院、普林斯頓大學、布朗大學、加州大學舊金山分校、德州大學奧斯汀分校、加州大學洛杉磯分校、哥倫比亞大學、康奈爾大學、清華大學、北京大學和印度理工學院。

我期待著在接下來幾個月和幾年中訪問更多的學校,并更好地了解世界各地的未來AI人才。

12-31

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