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近日,软银集团推出最新基金——愿景基金2,资产规模1080亿美元。重点:主要投资AI(人工智能)。毫无疑问,该基金将对行业产生巨大影响。
然而,风险投资并不是唯一增加投资的公司。大型科技公司也是如此。例如,微软宣布以10亿美元入股OpenAI(这是我为Forbes.com写的一篇关于交易的文章)。
具有讽刺意味的是——直到十年前——人工智能主要是一片死水,已经遭遇了几个冬天。然而,随着大数据的激增、学术研究的新创新和GPU的改进,这项技术已经成为一股真正的力量。
ScaleVP负责人杰里米考夫曼(Jeremy Kaufmann)表示:“我相信,当前的人工智能革命将是未来十年推动企业软件创新的最大技术趋势。“这一趋势的规模至少与我们在过去20年中使用云软件超越本地软件所观察到的一样大,创造了超过2000亿美元的价值。虽然自动驾驶等一些子领域可能会因为对时间的不合理预期而被夸大,但我认为从2012年深度学习革命以来,这门学科的进步实际上已经超出了预期。
鉴于这一切,许多人工智能初创企业应运而生。那么哪些因素可以提高获得资金的几率呢?
然后,在AI浪潮中,事情可能与我们在云革命中看到的不同。
考夫曼说:“与从内部软件到SaaS的过渡不同,人工智能的进步不会改写每一个商业应用。“例如,像Salesforce和Workday这样的SaaS公司可以通过从根本上吃掉像Oracle和ADP这样的老式本地供应商来取得巨大成功。然而,在这场人工智能革命中,不要指望新的创业公司通过提供Salesforce或Workday的“AI优先”版本来取代现有公司,因为AI通常不会取代核心业务系统。相反,AI在企业软件世界中产生影响的最合理的区域将位于多个记录系统上,这些记录系统可以充当预测系统。关于销售转化可能性的谈话让我很兴奋,这是最有效的营销渠道。
数据、团队和业务重点。
人工智能创业还需要一个坚如磐石的数据策略,允许模型的训练。理想情况下,这意味着拥有专有资源。
考夫曼说:“在最高层面上,我们的许多努力归结于谁拥有专有数据。“在每笔交易中,我们都会问,‘这家初创公司是否对某个特定领域有了解和数据,或者谷歌或亚马逊能否扫描并复制他们所做的工作?’“这是初创企业面临的最大挑战之一——要想成功,你需要一个不容易复制的数据集。没有更大更成熟的公司的资源,这是一个很大的挑战——但可以通过各种黑客来实现,包括“先卖工作流,再卖AI”,为最小的可行产品抓取公共数据,鼓励客户与你分享他们的数据以换取价格折扣,或者与该领域的相关机构合作以获得相关的关键数据。”
即使您有强大的数据,仍然有其他挑战,例如标记和标记。偏见也有内在的问题,可能会导致意想不到的后果。
所有这些意味着——就像任何冒险的机会一样——团队是至关重要的。“我们关注学术背景,”Norwest Venture Partners的合伙人Rama Sekhar表示。“我们也喜欢大规模模式的团队,比如谷歌、亚马逊或苹果等公司。”
但是对于人工智能创业公司来说,他们通常过于关注这项技术,这可能会阻碍创业公司的发展。布隆伯格资本公司的创始人兼管理合伙人大卫彭博说:“对我来说,一些危险的信号是因为投资没有明确定义市场目标,也没有区别。”“失败的创业公司通常不是因为技术,而是缺乏产品市场契合度。”
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