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线性资本创始人王淮:人工智能赛道有泡沫,但多是有价值的“啤酒泡沫”

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线性资本创始人王淮:人工智能赛道有泡沫,但多是有价值的“啤酒泡沫”

近年,在数据智能领域的深耕和亮眼成绩让线性资本声名鹊起,王淮也一直称线性资本投资的项目为“DaaS”,即 Decision as a Service。

图源:视觉中国

记者 | 李京亚

人工智能赛道已经进入到挤泡沫阶段,去年下半年,四小龙的不佳境遇使得AI风口从泡沫膨胀走向低潮,投资人们开始重新复盘这个赛道的价值逻辑,商业化落地和盈利成为了当下的核心议题。

人工智能一定有泡沫,但泡沫分为两种,一种是吹出来的泡泡,破灭之后就什么都没了,还有一种是啤酒泡沫,啤酒上面的泡沫喝完之后,下面能喝的到真实的啤酒,这是有价值的泡沫,我认为人工智能的泡沫是有的,但属于后者。线性资本创始人兼CEO王淮在日前的亚马逊云科技创新大会上这样表述了自己对AI赛道泡沫的看法。

线性资本成立于2014年,聚焦在数据智能和前沿科技相关的投资项目。目前共管理着十支基金,总规模约20亿美元左右,以天使至A轮领投为主。线性资本的知名投资项目包括地平线、特赞、神策数据、酷家乐、Rokid、思灵机器人、数数科技等多个行业头部玩家,也包括将前沿科技应用在农业、工业、制造等产业领域的创新项目,例如上周刚宣布完成新一轮融资的农业科技当红炸子鸡爱科农。

在泛智能赛道深耕多年,王淮最近重点看好人工智能领域2个投资方向,他称第一是近年来重视起来的新场景,例如人工智能大数据跟生物医药结合的领域;第二是本身和人们生活比较接近的领域,例如与市场营销相关的数据分析领域,也就是商业营销Martech领域。

就第一类投资方向而言,王淮解释说,数据获取必须需要通过大量实验,也必须与相关行业结合,这其中有许多机会;后一类投资方向,在数据量和数据颗粒度更丰富的情况下,能够帮企业找到用户需求与产品定位的结合点,“这在我看来过去十年是一个的金矿,在未来十年依然是一个金矿。”王淮提到,国内企业在营销侧每年花费万亿,线性资本已在其间布局大量企业,从早期的神策数据、观远数据、数数科技,到近两年面向 ToB 市场的径硕科技,它们的共同特点都是能让不同的客户更好的理解自己用户,理解自己的产品,以及用什么样的方式能让自己的产品找到对的客户。

AI细分赛道具体投资层面,王淮在亚马逊云科技创新大会上强调了找机理模型的思路,也就是 Elon Musk 所说的“第一性原理”,即对行业规律、对事物本身原理的理解。如果没有机理模型,大数据的效率会比较低,因为需要在大量的数据中先去寻找机理模型。因此,他认为将大数据模型与产业的机理模型结合,做出的决策会让很多事情事半功倍。

近年,在数据智能领域的深耕和亮眼成绩让线性资本声名鹊起,王淮也一直称线性资本投资的项目为“DaaS”,即 Decision as a Service,意思是投资机构寻找的下一代企业软件应该以大量高质量、高颗粒度数据为基础,以商业决策为出发点,获取、分析数据目的最终为商业决策服务。

谈到人工智能的下一发展阶段需要克服的技术瓶颈,王淮建议初创公司可以重点关注3个方面,第一是重视小样本学习、迁移学习;第二是走到产业中去,在产业中搞懂机理模型,想办法找到机理模型和数据的有效结合,并且在团队方面重视与有产业背景的人才组合;第三是尽早将客户的思考和问题引入创业过程,这会让技术创业者对问题形成更好的认知,并对技术什么取舍。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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线性资本创始人王淮:人工智能赛道有泡沫,但多是有价值的“啤酒泡沫”

近年,在数据智能领域的深耕和亮眼成绩让线性资本声名鹊起,王淮也一直称线性资本投资的项目为“DaaS”,即 Decision as a Service。

图源:视觉中国

记者 | 李京亚

人工智能赛道已经进入到挤泡沫阶段,去年下半年,四小龙的不佳境遇使得AI风口从泡沫膨胀走向低潮,投资人们开始重新复盘这个赛道的价值逻辑,商业化落地和盈利成为了当下的核心议题。

人工智能一定有泡沫,但泡沫分为两种,一种是吹出来的泡泡,破灭之后就什么都没了,还有一种是啤酒泡沫,啤酒上面的泡沫喝完之后,下面能喝的到真实的啤酒,这是有价值的泡沫,我认为人工智能的泡沫是有的,但属于后者。线性资本创始人兼CEO王淮在日前的亚马逊云科技创新大会上这样表述了自己对AI赛道泡沫的看法。

线性资本成立于2014年,聚焦在数据智能和前沿科技相关的投资项目。目前共管理着十支基金,总规模约20亿美元左右,以天使至A轮领投为主。线性资本的知名投资项目包括地平线、特赞、神策数据、酷家乐、Rokid、思灵机器人、数数科技等多个行业头部玩家,也包括将前沿科技应用在农业、工业、制造等产业领域的创新项目,例如上周刚宣布完成新一轮融资的农业科技当红炸子鸡爱科农。

在泛智能赛道深耕多年,王淮最近重点看好人工智能领域2个投资方向,他称第一是近年来重视起来的新场景,例如人工智能大数据跟生物医药结合的领域;第二是本身和人们生活比较接近的领域,例如与市场营销相关的数据分析领域,也就是商业营销Martech领域。

就第一类投资方向而言,王淮解释说,数据获取必须需要通过大量实验,也必须与相关行业结合,这其中有许多机会;后一类投资方向,在数据量和数据颗粒度更丰富的情况下,能够帮企业找到用户需求与产品定位的结合点,“这在我看来过去十年是一个的金矿,在未来十年依然是一个金矿。”王淮提到,国内企业在营销侧每年花费万亿,线性资本已在其间布局大量企业,从早期的神策数据、观远数据、数数科技,到近两年面向 ToB 市场的径硕科技,它们的共同特点都是能让不同的客户更好的理解自己用户,理解自己的产品,以及用什么样的方式能让自己的产品找到对的客户。

AI细分赛道具体投资层面,王淮在亚马逊云科技创新大会上强调了找机理模型的思路,也就是 Elon Musk 所说的“第一性原理”,即对行业规律、对事物本身原理的理解。如果没有机理模型,大数据的效率会比较低,因为需要在大量的数据中先去寻找机理模型。因此,他认为将大数据模型与产业的机理模型结合,做出的决策会让很多事情事半功倍。

近年,在数据智能领域的深耕和亮眼成绩让线性资本声名鹊起,王淮也一直称线性资本投资的项目为“DaaS”,即 Decision as a Service,意思是投资机构寻找的下一代企业软件应该以大量高质量、高颗粒度数据为基础,以商业决策为出发点,获取、分析数据目的最终为商业决策服务。

谈到人工智能的下一发展阶段需要克服的技术瓶颈,王淮建议初创公司可以重点关注3个方面,第一是重视小样本学习、迁移学习;第二是走到产业中去,在产业中搞懂机理模型,想办法找到机理模型和数据的有效结合,并且在团队方面重视与有产业背景的人才组合;第三是尽早将客户的思考和问题引入创业过程,这会让技术创业者对问题形成更好的认知,并对技术什么取舍。

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