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經(jīng)常有人問我，我是否能發(fā)表一些針對人工智能（AI）投資的見解。

事實是，該領(lǐng)域過于復(fù)雜多變，教條般的理論并不適用。

從這個意義上說，我的回答是沒有。

不過，經(jīng)過十多年對AI投資的思考，我得出了一些結(jié)論。

其中一些是我跟特定公司合作后獲悉的商業(yè)洞察，另一些是我目睹行業(yè)成熟發(fā)展后自然得出的見解。

我希望這篇文章能夠幫助讀者更好地了解我對AI投資的看法，以及我是如何從行業(yè)經(jīng)歷中獲得這些觀點(diǎn)的。

洞察一：成功的AI機(jī)遇是技術(shù)才能與商業(yè)敏銳性的結(jié)合得出這一結(jié)論時，我還在Facebook的董事會任職。

當(dāng)時扎克伯格和他的團(tuán)隊正思考運(yùn)用AI技術(shù)，為團(tuán)隊配備頂尖的AI人員。

在這一方面他們遙遙領(lǐng)先。

今天，大多數(shù)技術(shù)公司都明白，如果希望未來前途大好，他們必須開始運(yùn)用，或至少開始探索AI技術(shù)。

Facebook早在2010年就認(rèn)識到了這一點(diǎn)，甚至當(dāng)時就愿意在AI戰(zhàn)略上投入大量的時間和金錢。

扎克伯格和他的團(tuán)隊沒有將精力放在研究和大膽的企劃上，而是追求實際的目標(biāo)。

Facebook認(rèn)為AI項目若想物有所值，必須與商業(yè)目標(biāo)密切相關(guān)。

但這并不妨礙團(tuán)隊進(jìn)行長期投資。

相反，在許多情況下，商業(yè)導(dǎo)向性思維使他們更愿意進(jìn)行長期投資。

如果某AI項目具有商業(yè)意義又滿足了所有訴求，F(xiàn)acebook便樂于實行。

其他公司在這方面繼續(xù)迷失方向，他們主要關(guān)注技術(shù)，以為用例場景最終必然會實現(xiàn)。

Facebook非常在乎技術(shù)，但也注重可行性。

也難怪他們在AI領(lǐng)域有著如此令人羨慕的業(yè)績，并且繼續(xù)走在最前沿。

洞察二：最佳團(tuán)隊形式是跨學(xué)科團(tuán)隊我發(fā)現(xiàn)在AI領(lǐng)域尤為如此，這要感謝丹尼爾·納德勒（Daniel Nadler）為我指明了方向。

丹尼爾·納德勒創(chuàng)立金融數(shù)據(jù)分析公司Kensho時，還是哈佛大學(xué)的在讀博士。

除了擁有聰明的技術(shù)頭腦，納德勒還是一位詩人和電影制片人。

豐富的背景經(jīng)歷使他明白，如果想攻克一個多方面的問題，他的團(tuán)隊也必須來自不同的學(xué)科背景。

圖注：Kensho總部。

如今，Kensho利用大規(guī)模并行統(tǒng)計計算、用戶友好的可視化界面、突破性的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)工程和預(yù)測分析，為專業(yè)投資人士創(chuàng)建了新一代AI分析平臺。

構(gòu)建如此復(fù)雜的平臺需要來自不同學(xué)科背景的優(yōu)秀團(tuán)隊成員。

丹尼爾的Kensho團(tuán)隊中有經(jīng)濟(jì)學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家和開發(fā)人員。

他通過聘請頂級用戶體驗設(shè)計師來擴(kuò)大自己的產(chǎn)品，并通過打造一流的銷售文化，建立起了強(qiáng)大的業(yè)務(wù)。

2018年，Kensho以5.5億美元收購了金融分析機(jī)構(gòu)S&P Global，成為歷史上價值最高的的私有化人工智能公司。

Breyer Capital和其他早期投資者當(dāng)初眼光獨(dú)到。

當(dāng)?shù)つ釥栒埱笪覟樗南乱患翌A(yù)測分析公司Edo提供支持時，我欣然答應(yīng)。

洞察三：相信聰明人我初次見到托馬斯·雷爾登（Thomas Reardon）是在20世紀(jì)90年代，雖不熟識，卻也仰慕他的智慧、能量和勇氣。

后來我在Microsoft和互聯(lián)網(wǎng)流媒體服務(wù)商Real Networks工作時，對他的了解進(jìn)一步加深，我發(fā)現(xiàn)托馬斯為人方面也非常優(yōu)秀。

他非常在乎他的工作及其對世界的影響。

我們每次見面時，托馬斯都教我一些新東西。

那時我就知道，如果有機(jī)會，我一定會支持他。

我的機(jī)會在2016年來臨，多虧了Real Networks的創(chuàng)始人羅伯·格拉瑟（Rob Glaser），我和托馬斯重新聯(lián)系上了。

托馬斯剛從哥倫比亞大學(xué)畢業(yè)，急切地希望建立一家神經(jīng)科學(xué)公司。

他對公司的構(gòu)想（托馬斯后來創(chuàng)立了CTRL-labs公司，從事腦機(jī)接口研發(fā)）清晰而令人信服。

我知道他試圖做的事情很艱難，但也知道他是世界上為數(shù)不多的幾個人，擁有能做成這件事的能力和韌勁。

我很高興能成為A輪投資者，為確保公司有一個光明的未來，我愿意盡心盡力。

當(dāng)托馬斯第一次與Facebook接洽時，我確信他們之間會產(chǎn)生顯著的協(xié)同效應(yīng)。

我知道，扎克伯格和他的卓越團(tuán)隊懂得欣賞CTRL-labs的過人之處，并有可能成為公司潛在的優(yōu)秀合作伙伴。

我希望自己能幫到托馬斯及其團(tuán)隊。

現(xiàn)在，CTRL-labs正處于最好的成功環(huán)境中。

我可以將CTRL-labs的成功歸因于一群聰明人。

我很高興能在托馬斯成為創(chuàng)始人之前就認(rèn)識了他。

我也非常高興當(dāng)羅伯·格拉瑟重新引薦彼此并提供投資機(jī)會時，我選擇了信任他。

現(xiàn)在，因為我相信扎克伯格和Facebook團(tuán)隊，所以我知道CTRL-labs將擁有一個光明的未來。

洞察四：即使是在瞬息萬變的領(lǐng)域，經(jīng)驗也非常重要我最近宣布了對Elemental Cognition（專注研究深度學(xué)習(xí)的公司）的投資和伙伴關(guān)系。

在我看來，Elemental Cognition團(tuán)隊正在解決AI未來面臨的最大挑戰(zhàn)之一，即開發(fā)統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析之外的推理和理解能力。

該公司在增強(qiáng)人類學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力方面有著巨大的潛力。

于是當(dāng)機(jī)會出現(xiàn)時，我便興奮地決定投資了。

這機(jī)會令人難以抗拒，而幕后的人物，如大衛(wèi)·費(fèi)魯奇（David Ferrucci），也是位卓越非凡之人。

費(fèi)魯奇博士是世界上少數(shù)在AI領(lǐng)域擁有數(shù)十年相關(guān)經(jīng)驗的人之一。

他一手建立、領(lǐng)導(dǎo)了認(rèn)知計算系統(tǒng)IBM Watson團(tuán)隊。

Watson在2011年的智力競答節(jié)目《危險邊緣》（Jeopardy）中，成功擊敗了有史以來最優(yōu)秀的選手們，取得了具有里程碑意義的成功。

Watson也繼而為AI領(lǐng)域新一輪的應(yīng)用和研究項目奠定基礎(chǔ)。

盡管過去十年中AI領(lǐng)域發(fā)生了許多變化，但我相信費(fèi)魯奇博士的經(jīng)驗將大大增加Elemental Cognitive的成功幾率。

世界上有許多年輕勤奮的AI開發(fā)人員，但擁有多年研究、構(gòu)建AI應(yīng)用程序經(jīng)驗的杰出人才卻很少。

最后，以下是一些關(guān)于AI和AI投資的幾點(diǎn)思考：1. 我相信人工智能正被用來成就非凡的事情。

在未來十年，它將變得越來越具實用性和變革性。

2. AI算法還處于早期階段，我們有望在未來幾個月和幾年內(nèi)見證研究突破。

3. 隨著數(shù)據(jù)集越來越大、更易于訪問，計算能力價格降低，AI應(yīng)用程序?qū)⒆兊酶訌?qiáng)大、無處不在。

4. 我相信中國和美國擁有最好的AI生態(tài)系統(tǒng)。

到2025年，10家頂級AI公司中，有9家將設(shè)在美國或中國。

5. 我專注于垂直領(lǐng)域的AI，在醫(yī)療保健、媒體和金融方面經(jīng)驗最為豐富，對這幾個領(lǐng)域也最有信心。

我仍然重視這些垂直領(lǐng)域，因為它們有著巨大的用例潛能和顯著的財務(wù)優(yōu)勢，但我也已經(jīng)投資并繼續(xù)探索其他垂直領(lǐng)域。

6. 最后，全球頂尖大學(xué)仍然是培養(yǎng)和發(fā)現(xiàn)AI人才的最佳場所。

僅去年一年，我就參觀了50多所學(xué)校，與教授、研究生和本科生共同度過了珍貴的時光。

我對以下院校的AI生態(tài)系統(tǒng)尤為印象深刻和熟悉：哈佛大學(xué)、斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院、普林斯頓大學(xué)、布朗大學(xué)、加州大學(xué)舊金山分校、德州大學(xué)奧斯汀分校、加州大學(xué)洛杉磯分校、哥倫比亞大學(xué)、康奈爾大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)和印度理工學(xué)院。

我期待著在接下來幾個月和幾年中訪問更多的學(xué)校，并更好地了解世界各地的未來AI人才。

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