金沙江丁健警告 AI投资“超级狂热”泡沫严重[Migage]

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  邱智丽

  从2014年到2016年,几乎在所有的场合,金沙江创业投资董事总经理丁健总会谈及人工智能的重要性,为了引起市场的重视,他甚至将人工智能比作下一场核战争。然而近两年,他开始越来越多谈及人工智能的风险和挑战,给AI泼起冷水。

  “AI已经开始出现泡沫现象,特别是到了去年年底今年年初,已经变得比较严重了。AI进入了超级狂热的投资,中国在这一领域的投资资金数额占到了全球的48%,超过了美国。”在2018杜克国际论坛上,丁健向包括第一财经在内的媒体表示。

  头部玩家拿走过半投资

  2018年,风起云涌的AI创投圈正在发生两极分化,总的投资金额持续增长,每个细分领域的头部企业获得超额资本加持,集中度迅速增大。另一方面,募资难、机构缺钱,热钱涌向投资技术类项目的中后期基金,专注AI早期的投资机构越来越少。大量缺乏核心技术的创业公司进入淘汰期,新进AI创业公司的融资变得越来越艰难。

  根据IT桔子跟踪的1131家人工智能相关公司,共收录的1296起投资事件来看,2017年全年共发生353起投资事件,全年总投资额达582亿元人民币,投资金额呈现阶梯式增长,投资数量却有所回落,且C轮及之后的投资金额超过总金额的65%,这意味着头部人工智能玩家拿走了绝大份额投资。

  这一趋势在2018年表现得更为明显。以商汤科技、旷视科技为代表的AI独角兽公司一直是风投基金追逐的对象,融资速度和金额让业内惊叹,即便是一些大的、老牌的美元基金都称“挤不进去”。

  例如在短短一个半月时间,商汤科技完成两轮融资共计12.2亿美元。截至目前,商汤科技总融资额超过16亿美元,估值超过45亿美元,继续保持全球总融资额最大、估值最高的人工智能独角兽地位。

  “中国目前的AI项目重复投资太多,很多项目基本上大同小异,美国投的钱没有那么多,但更有原创性。”IDG资本全球董事长熊晓鸽表示。在资本泡沫、技术泡沫、估值泡沫和商业泡沫交织下,不少创业公司默默离开了AI竞争场,摇身一变转向区块链、芯片等新的领域。

  “中美之间对人工智能投资不在‘量’的差别,而是‘质’的落后,这种差别不是你花几十亿就能追上的。”丁健强调。一个典型特征是,中国的AI投资倾向于应用领域,且集中在安防、金融、自动驾驶领域,存在技术上的盲目跟风。根据猎聘大数据研究院提供的数据来看,自动驾驶和语音识别的竞争热度指数表现很高,尤其是在去年四季度自动驾驶竞争热度迅速上升到第一位,这与行业热捧和热点事件不无关系。

  在丁健看来,因为投资倾向于应用,使得我们在人工智能领域面临的挑战也非常大。“实际上今天的AI还是一个低能儿,甚至是一个弱智。”

  一个核心就是今天的AI应用还处在一个可拓展性非常差的阶段,AI极度依赖于大数据,而且需要经常进行人工干预和调试,这与传统IT行业的进展是不匹配的。IT之所以能够快速增长,就是因为它的自动化程度非常高。而一旦引入人工干预,就会造成实际使用上的效率降低、成本提高。

  除此之外进入壁垒低也使得人工智能被泡沫包裹。“虽然我们现在有几个号称的独角兽,但实际上它们用到的算法大部分都是开源算法,即使不是开源的,在很多改进方面也是有限的。而开源变成一个趋势,百度谷歌Facebook纷纷开源,道理很简单,就是因为目前在深度学习方面它所起到的作用是很有限的。”

  商业市场的机会

  依靠算法所带来的红利期即将结束,独角兽们面临着与更多行业场景深度结合落地的压力,而更多的创业公司则在更为细分的领域寻找创业机会。

  让机器人选择最优路径自动乘坐电梯,在高层办公楼、公寓、酒店里送快递,上海有个机器人有限公司所研发的配送机器人正在和国内一家快递外卖企业测试室内机器人配送业务,这是一个极其细分的领域。

  公司创始人兼首席执行官赵明告诉第一财经,之所以选择从室内配送机器人这条细分赛道切入,是因为机器人本身是一种工具,如果不依附于一个具体的行业,那就没有价值。快递、外卖行业的迅猛增长,人口红利消失、人力成本上升,送快递无论外部环境如何变化,最终都会有室内这个场景。

  在此之前大量直接面向C端的人工智能消费产品,普遍出现出货量不足的问题,难以形成规模效应。

  出于这些原因,在商业模式上,赵明进一步聚焦在了商用市场。技术积累之下,先拿到订单再展开深度测试和量产,一旦技术应用成熟,再从“最后100米”变成“最后1公里”,从“室内”到“室外”。赵明认为这个应用场景一定会到来,但并不会如想象中一样快,产品的大规模量产和落地,技术上的稳定性,以及和整个物流系统的对接都需要时间,且有一定的壁垒。

  “人工智能本身并不是一个应用,虽然BAT已经在面向toC的领域里应用了诸多人工智能的技术,但这也是在他们拥有大量用户、大量用户数据和用户变现的基础上。如果一个初创企业没有自产流量,那大数据就无从谈起,所以对toC的人工智能创业公司来说,起步并不容易。”创新工场董事长兼首席执行官李开复曾表示。

  产品要落地,要有可行的商业模式和经济效益,成为当下AI创业公司谨慎思索的问题,也成为AI创业公司能否存活下去的关键。


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