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創新工場董事長李開復:AI應用領域中國已領先 未來將是TECH VC的時代

每日經濟新聞 2019-07-28 23:32:08

每經記者 唐如鈺    每經編輯 肖芮冬    

▲李開復 圖蟲創意圖

7月27日,在中國風投委、中國母基金聯盟主辦的“2019中國母基金峰會”上,創新工場董事長兼首席執行官李開復對人工智能(AI)創業歷程的演變和下一個百萬級增長點等問題,分享了自己的看法與見解。

他認為,商業模式創新的時代正漸行漸遠,技術創新正成為價值創造的中堅力量。而AI技術將給世界經濟帶來巨大的變革與機會,重塑各行各業,其最大的價值是在賦能到傳統行業,而不是作為黑科技存在。同時,隨著技術創新成為創業主力軍,VC機構的組成也將發生改變,未來將是TECH VC的時代,即有更多有科技背景的VC出現,成為“新貴”。

AI應用,中國已領先

李開復表示,過去15年是互聯網、移動互聯網平臺大爆發的時期。在此期間,無論是中國還是美國,許多互聯網公司都實現了巨大的成長,并涌現出如亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等巨頭。這樣的爆發式成長既源于商業模式創新也得益于人口紅利與平臺紅利。當年布局其中的投資者也因此獲得了巨額的回報。

然而,隨著人口紅利的見頂和過多的“選手”涌入賽道,未來留給商業模式創新的空間將比較狹窄,這對創投行業而言是壞消息。好消息是,技術創新的時代終于到來,AI的時代已經來臨。他強調,當下代表著未來的技術很多,如AI、量子計算、生物醫療、區塊鏈等。

他強調,其中AI將帶來巨大的變革與機會,該技術本身也在不斷實現突破,有望重塑各行各業,改變世界。同時,AI技術也從少數精英才懂的“發明期”進入到了遍地開花的“應用期”。值得注意的是,雖然在基礎研究領域我國與美國尚有一定差距,但在AI應用領域,中國實際已領先于美國。“中國創業者以更快的速度將AI應用落地在了各個不同的領域”,未來5年里,中國創業者對AI價值獲取的能力也有望超過美國。

此外,在AI技術應用落地的世界版圖里,中國公司也有著令人看好的競爭力。原因在于,相比美國公司的“強勢”與不愿為海外客戶的需求而對產品作出本土化的修改,中國企業更具備開放、友善的特質,愿意為達成共贏而作出更多的彈性調整。他表示,如若中國科技產業能順利走出去,未來可能在AI宇宙里有一半的技術都將來自中國。

而預計到2030年以后,AI將給世界帶來約100萬億元人民幣的GDP增量。

100萬億增量來自傳統行業

那么100萬億元人民幣的增量將來自AI哪些領域?

李開復指出,AI技術普及化的歷程與互聯網相似,預計其將經歷4個發展周期。其中,第一個周期是2012年左右的技術研發周期;第二個周期是于2017年前后開始的“AI+產業發展”周期;第三個周期將是2020年左右開啟的“AI+傳統公司”階段;到2025年,則將是AI無所不在的第四周期來臨。

他認為,在AI已全面進入商業應用時代的今天,過去偏重科研發現的“AI黑科技”不再是創造價值的主力軍,未來能給世界經濟帶來百萬級人民幣增長的將是“AI+傳統公司”領域。因為,只有傳統產業才有足夠大的體量去創造巨大的價值。具體而言,“AI+傳統公司”的應用可體現為“賦能+降低成本”。例如,在傳統超市零售領域銷量預測、貨物供應、庫存配送是運營中最具挑戰的環節。而AI則可通過當日運營大數據預測第二天的商品銷量等情況,從而對次日商品供應、配送等進行精確高效的管理,讓公司更快速地成長。再者,在電話客服環節,AI可以做到跟人一樣精確,并且其可以承擔近80%的工作量,這對公司而言亦是降低一項巨大成本。

除了上述例子,AI還將在倉儲、自動化檢驗、物流運輸、出行、銀行理財等多個傳統領域發揮精確作用。“AI+傳統公司”,即是AI賦能傳統行業,為其打造價值。換言之,賦能傳統企業將成為AI的下一個最大增長點。

TECH VC時代將來臨

技術創新時代的到來也意味著,過去VC瞄準商業模式的投資方法須改變。在硬核科技不斷更迭、AI應用推陳出新的局面之中,VC機構在提前布局賽道、抓住真正有價值的項目之前,也需自我賦能。

李開復就強調,未來將是TECH VC的時代,由懂科技的人掌管VC機構。而這樣的趨勢在美國已經凸顯。“如果你到硅谷問最火的投資人是誰?得到的答案會是Y Combinator、OpenAI一類的公司。”這些公司共同的特點是其合伙人或是計算機專業畢業的博士,或是具備創業經驗的CEO、CTO,而非金融出身。“我們必須要看得很清楚,美國在往這個方面走,中國下一步必然也需要考慮TECH VC會怎樣在中國產生,中國的Y Combinator、OpenAI等將從什么地方產生。”

據李開復介紹,創新工場投資團隊里有80%的人有技術背景,其中15位投資人為計算機博士,已是一家具備TECH背景的VC機構。截至目前,創新工場已投了50家AI公司,捕獲5家AI“獨角獸”。除投資外,創新工場還有一支300位工程師的研究團隊,致力于研究下一階段將被應用的技術,包括AI、醫療機器人等。

擁有這樣的技術背景,既能讓團隊對技術的商用落地有更深的理解與洞察,也能對所投項目、企業更好地賦能。

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