干貨 | 美國(guó)頂級(jí)投資機(jī)構(gòu)方法論“如何判斷一個(gè) AI 公司值得投資？”
來(lái)源：作者：北美購(gòu)房網(wǎng)時(shí)間：2017/9/15
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Union Square Venture 的 Fred Wilson 對(duì) 2017 年“預(yù)測(cè)”第 5 條：投資者第一個(gè)問(wèn)題會(huì)是“你們 AI 戰(zhàn)略是什么”，并對(duì)“沒(méi) AI 戰(zhàn)略”公司保持謹(jǐn)慎（詳見(jiàn)硅發(fā)布報(bào)道《頂級(jí)投資人Fred Wilson預(yù)測(cè)》）。
千真萬(wàn)確，現(xiàn)在源源不絕的創(chuàng)業(yè)公司都自稱(chēng) AI，對(duì)投資者挑戰(zhàn)是：如何去蕪存菁找到真正的 AI 公司？來(lái)看下美國(guó)頂級(jí)投資機(jī)構(gòu) Canaan Partners 的 Rayfe Gaspar Asaoka 撰寫(xiě)的一個(gè)“方法論”，其主要投利用 AI 全新、獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)來(lái)破壞舊商業(yè)模式的初創(chuàng)公司。以下是我們翻譯簡(jiǎn)寫(xiě)。
AI 已經(jīng)過(guò)熱，但也僅僅是個(gè)開(kāi)始。
從初創(chuàng)、大企業(yè)甚至到好萊塢，AI 無(wú)處不在。過(guò)去兩年，對(duì)“深度學(xué)習(xí)”搜索頻率增加了 4 倍，AI 似乎是每篇學(xué)術(shù)論文、行業(yè)研討和創(chuàng)業(yè)公司主題，感覺(jué)已“言過(guò)其實(shí)”，但穿越“炒作”，AI 的確是下代創(chuàng)新浪潮——且還僅僅是個(gè)開(kāi)始。
復(fù)合驅(qū)動(dòng)：平臺(tái)、算法和結(jié)果
過(guò)去幾年 AI 平臺(tái)迅猛發(fā)展，尤其是其子領(lǐng)域“深度學(xué)習(xí)”：其傳播算法背后的微分方程足以令大多數(shù)開(kāi)發(fā)者頭暈?zāi)垦＃_(kāi)源庫(kù) TensorFlow（注：谷歌開(kāi)源人工智能系統(tǒng)）卻能讓任何人得以建立最新分類(lèi)和復(fù)雜的 ConvNet。今天我們有一把開(kāi)源選擇，如學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)研發(fā)的 Theano、Caffe 和 DyNet；商業(yè)化公司提供的 TensorFlow、CNTK 和 MXNet。她們競(jìng)相成為開(kāi)發(fā)平臺(tái)時(shí)也互相推動(dòng)改進(jìn)功能，這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)其實(shí)也是企業(yè)內(nèi)部的“特洛伊木馬”，隨平臺(tái)變得更易使用，AI 也會(huì)日益成為企業(yè)核心。
當(dāng)算法從經(jīng)典的“Rules-based AI”（專(zhuān)家系統(tǒng)），到 Regressions（機(jī)器學(xué)習(xí)），到多層網(wǎng)絡(luò)（深度學(xué)習(xí)），到現(xiàn)在的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，我們看到 AI 滲透進(jìn)企業(yè)的各種新方法。如深度學(xué)習(xí)重新定義了使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的領(lǐng)域（如：計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音）；強(qiáng)化學(xué)習(xí)有了更廣泛應(yīng)用領(lǐng)域，從時(shí)間序列數(shù)據(jù)領(lǐng)域（如：金融和安全）到多步驟過(guò)程（如：機(jī)器人和物流）。對(duì)初創(chuàng)，去部署利用多代算法建立專(zhuān)有數(shù)據(jù)和模式的護(hù)城河已刻不容緩。
那么帶來(lái)結(jié)果是什么？AI 第一次在“規(guī)模化”上，實(shí)現(xiàn)在真實(shí)產(chǎn)品和服務(wù)中提供真實(shí)結(jié)果。像谷歌、Facebook 和百度等已在 Geoffrey Hinton、Yann Lecun 和吳恩達(dá)等科學(xué)家?guī)椭聦?duì) AI 展開(kāi)應(yīng)用研究。谷歌高管 Jeff Dean 最近談到谷歌內(nèi)部對(duì) AI 使用增加——不僅是研究領(lǐng)域，還包括“生產(chǎn)”。許多方面，這與 20 年前“軟件優(yōu)先”及 10 年前“手機(jī)優(yōu)先”相似，下代成功公司將是“AI 優(yōu)先”。
去蕪存菁的投資
源源不斷的創(chuàng)業(yè)公司都自稱(chēng) AI，對(duì)投資者和創(chuàng)始人的一個(gè)挑戰(zhàn)是：如何去蕪存菁找到真正的 AI 公司？對(duì)“應(yīng)用層面上構(gòu)建 AI 解決方案的公司”尤其如此。為穿越“炒作”，我用一個(gè)簡(jiǎn)單的 2X2 框架來(lái)說(shuō)明我們機(jī)構(gòu)如何做這種潛在評(píng)估。
在一個(gè)軸上，我尋找具差異化數(shù)據(jù)集（如：有唯一標(biāo)記的數(shù)據(jù)、專(zhuān)有數(shù)據(jù)）或算法的公司，它們將通過(guò)改進(jìn) Train、Process 和提高模型獲得長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；第二個(gè)是商業(yè)模式創(chuàng)新，特別是，那些將顛覆耗時(shí)耗力的人工程序的以 AI 為中心的應(yīng)用。
如果一個(gè)公司在一方面很強(qiáng)，但另一方面幾乎沒(méi)有，它可能會(huì)獲得短期成功，但有更優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)或更獨(dú)特商業(yè)戰(zhàn)略的競(jìng)爭(zhēng)者會(huì)在未來(lái)利用他們?nèi)觞c(diǎn)“彎道超車(chē)”。下代 AI 贏家將是這兩方面都有優(yōu)勢(shì)的公司，不僅會(huì)改變一個(gè)行業(yè)對(duì)自己業(yè)務(wù)模式觀點(diǎn)，且當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手發(fā)現(xiàn)并試圖挑戰(zhàn)時(shí)，想打破他們數(shù)據(jù)和算法”防御壁壘“為時(shí)已晚。
舉例說(shuō)明：我們投的 Ladder，它有差異化數(shù)據(jù)集和獨(dú)特 AI 模型能實(shí)時(shí)處理人壽保險(xiǎn)申請(qǐng)，而傳統(tǒng)保險(xiǎn)業(yè)需 6-8 周處理一個(gè)申請(qǐng)，這使購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)便捷/易用。而當(dāng)他們繼續(xù)從消費(fèi)者獲得更多數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)包銷(xiāo)模型將獲得指數(shù)級(jí)改進(jìn)，從而得到數(shù)據(jù)護(hù)城河和商業(yè)模式的雙重優(yōu)勢(shì)。
最后階段：AI 民主化
我們正進(jìn)入人工智能生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，“平臺(tái)”、“算法”和“結(jié)果”的力量不是彼此孤立，它們緊密相連且產(chǎn)生病毒網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。AI 依然非常早期（盡管已大肆宣傳），該新興產(chǎn)業(yè)大部分價(jià)值創(chuàng)造仍有待實(shí)現(xiàn)，但毫無(wú)疑問(wèn)，AI 潛力和廣闊領(lǐng)域是真實(shí)的。
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