AI創業：投資人眼中的方向和雷區

當AI走出實驗室，進入圍繞著產業解決方案、產業場景進行價值挖掘的階段，資本發揮著重要的助推作用。

7月7日-7月9日在深圳舉辦的CCF-GAIR全球人工智慧與機器人峰會中，多位投資人指出了自己的AI投資邏輯和雷區。

星河互聯人工智慧事業部管理合伙人劉瑋瑋從商業落地的角度對人工智慧創投趨勢進行了分析，「從2014—2016年，大量的AI天使輪的項目出現，那時項目基本的切入角度是演算法和科學家人才，特別是2016年AlphaoGo爆發以後，這種趨勢更加明顯。隨著時間的演進，目前看到的場景需求、商業模式，包括該有的底層大數據訓練的素材，變成了繼演算法和人才以後的第二個需要關注的重點方向。」

在他看來，演算法的壁壘一定會不斷的下降，底層框架已經被大廠所壟斷，谷歌、facebook、微軟都有自己的開源框架；同時，人才的壁壘也在不斷下降。未來，AI創業一定要找到自己的客戶和場景，形成商業的閉環。

關於AI創業的雷區，聯想之星投資副總裁高天垚認為平台算是一種，「雖然平台的價值很大，但AI創業不要做平台級的東西，AI領域很難做出一個很通用平台級。」

順為資本副總裁孟醒指出，在，AI創業不要去抱著賣技術的心態，無論從產品還是退出途徑上看，都缺乏這樣的土壤。「不要覺得自己的演算法多牛就可以用這個牛的演算法做一家公司，演算法是有周期的。」經緯創投合伙人王華東補充道。

光速基金創始合伙人韓彥則提醒創業者，AI領域的創業千萬不要幻想會有滴滴這麼多錢砸進來，要做好五到十年的準備，需要足夠時間、足夠耐心、足夠專註，要對這個領域是有很強的感知、認知，不熟的不要碰。

作為中美科技競爭的重要賽道，昆仲資本創始合伙人姚海波對比中美的人工智慧項目認為，優秀的AI創業公司都在成功落地，相比美國企業，企業很「貴」。中美技術的差異化，對VC來說仍然是一個黑匣子，通過「誰能拿到具體應用」、「看第三方怎麼評價」等方法在做評斷。

源星資本副總裁毛振樺提出了比較之下從資本的角度影響創業團隊的三個因素：第一，投資機構面臨著對人工智慧產業的估值體系的建立問題。「傳統行業用PE，互聯網行業用規模，O2O行業用交易流水，不管是否成功，都有估值的參照體系。在人工智慧行業，可能天使輪講人才背景，A輪講技術特點，再往後以什麼作為它的估值標準，其實是沒有參照系的。」第二是投資人的投資人在和美國有很顯著的差別。「我們大部分機構的錢都是募自投資人，而本土的投資人大多不夠成熟，而且受房地產、股票市場的影響，投資心態比較重，比較難忍受長周期的投資，美國有很多是來自大學的基金或者公益基金，投資的成熟度、忍耐度以及容錯能力就比較強，這方面會直接影響投資機構的很多行為。」第三是資本市場的退出通道，企業天然的是看盈利指標，而美國沒有這方面的強制要求。