云技术依托大数据与算力推动AI新复兴

风险资本（VC）的走向，总是和市场大趋势同频共振

回想当年社交媒体刚冒头的时候，投资者几乎一股脑涌向所有与之相关的创业公司——无论是移动应用、线下工作娱乐空间，还是夹在中间的各类尝试，都成了资本追逐的对象。人工智能的故事也一样。差不多十年前，当AI成为创业最炙手可热的赛道时，一家小型初创公司完全有可能借势成长为上市或并购的大公司，整个VC圈几乎是全力以赴地扑了进去。

过去几年里，只要产品里沾上“AI”两个字，似乎就能轻松拿到大笔融资。大量初创公司顺势而为，在商业计划书和营销材料里塞满人工智能和机器学习的术语与热词，融到的钱也比以往任何时候都多。但问题来了：这些公司是真的在打造市场需要的解决方案、推动AI向前发展，还是只是在给原本平庸的产品做“AI清洗”？

人工智能投资浪潮

类似的景象我们并不陌生。实际上，这波AI热潮已经是第三次了——前两次都在众所周知的“AI冬季”里折戟沉沙。关于这一轮AI夏天能否持续下去，业界已争论多时，但我们可以从投资者的情绪中看出端倪：对AI的关注、兴趣和资源是否依然强劲，还是市场已经开始露出降温的迹象？

第一次AI浪潮始于1950年代，早期资金主要来自政府。政府为AI相关的研发项目买单，但随着兴趣消退，资金枯竭，AI项目也就基本停滞了。到了1980年代的第二次浪潮，风险投资的兴起为AI注入了新血液，项目更多元，研究也更活跃。

而眼下这第三波，驱动力完全不同。除了政府和企业投资外，基于云技术的大数据和计算能力，加上对数据极度渴望的深度学习神经网络算法，共同推动了AI的最新复兴。来自全球的风险资本正在向AI初创企业砸下巨额资金。

但这次AI浪潮还有一个显著不同：硅谷不再是唯一的重镇。中国公司募集了惊人的资金，从布加勒斯特到班加罗尔，“独角兽”公司遍地开花。尽管硅谷仍然是最大的投资者所在地，但美国境内其他地区以及海外市场显然正在对这块蛋糕发起强有力的挑战。

从2010年到2020年第一季度，全球AI公司的风险投资总额高达610亿美元——其中绝大多数投向了美国或中国的公司。这样的投资力度能持续吗？有人会说不。风险资本的核心逻辑是在初创公司的“干草堆”里找到“独角兽”，用超额回报来弥补其余投资的亏损。所以，只有当市场认定AI是“变革性”技术——能像移动、社交、云那样彻底重塑整个行业和市场——资本才会如此不计成本地涌入。破坏意味着改变，改变带来机会，而机会正是风险投资的猎物。

风险投资家的视角

从长期来看，风投公司似乎依然看好AI。在“今日AI”播客中，ffVC的John Frankel分享了他的看法：为什么AI这类技术的投资热度能像云和移动一样持久？John在2008年与合伙人Alex Katz共同创立了ff Venture Capital，公司主要聚焦人工智能、无人机、机器人技术和网络安全等新兴技术公司。

他们战略中的一个关键点是与纽约大学（NYU）的合作——通过孵化器帮助初创公司加速AI落地。纽约之所以能汇聚如此多强大的AI公司，部分原因在于它独特的财务实力、研究实力，以及那些能应用技术的大企业聚集在此。人工智能正在大量行业中证明自己的价值，因此在金融、广告、保险等市场中心地带的纽约，即使与硅谷相比，也能提供更广阔的即时市场入口。

实际上，风险投资已经开始从AI的科幻场景转向更接地气的行业应用。VC们对AI“概念”公司的投资减少了，更多资金流向了用机器学习改造现有市场——从零售到房地产，不一而足。据John Frankel观察，最大的变化在于AI的垂直应用：初创公司不再从头研发基础技术，而是拿已经成熟的图像或语音识别技术，为特定行业和企业构建定制化方案。

当被问及投资者或公司该如何应对这波AI浪潮时，John给出了中肯的建议：除非你在基础技术上能做碘伏性变革，否则现在再投底层基础设施已经太晚了——大型在位企业手握大量资源，正在牢牢守住自己的地盘。他建议，AI应该被视为“改进”和“叠加”现有业务的方法，而不是替代那些原本就运行良好的系统。当然，在某些领域会有重大变化，比如所需工人类型、产品销售方式的改变，但从根本上说，这项技术最终是用来丰富普通消费者和市民的日常体验，而不只是让少数时机和位置都刚好的投资者赚得盆满钵满。

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