專訪李開復：未來12個月，有一批人工智能公司會倒閉
2017年4月27日，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復在GMIC 2017會議期間，談到創(chuàng)新工場投資人工智能公司的策略，“要一直打破沙鍋問到底，我們從他身上學到一點AI，我們才敢投。”李開復對鳳凰科技表示。
人工智能能改造各傳統(tǒng)企業(yè)，在諸多垂直領域，小公司都有機會，不會被BAT碾壓，這是創(chuàng)業(yè)者和投資人對這一領域趨之若鶩的原因。
在李開復看來，未來十幾年，互聯網公司用戶做大了，將要使用人工智能;有數據、有對錯的金融行業(yè)也是人工智能創(chuàng)業(yè)的機會。之后，醫(yī)療領域也有機會。再往后，最后是無人駕駛。但是，創(chuàng)業(yè)和移動互聯網時期創(chuàng)業(yè)不同，創(chuàng)業(yè)成本達到了歷史新高，人才、數據、機器都很貴，創(chuàng)業(yè)并非易事。
李開復同時也指出，人工智能創(chuàng)業(yè)有泡沫，未來12個月，可能會有一批人工智能公司錢花完了，會倒閉。這種泡沫的發(fā)生是必然的，但李開復表示創(chuàng)新工場仍會繼續(xù)投資創(chuàng)業(yè)公司，“長久來看，人工智能是看好的。”
以下是采訪實錄：
鳳凰科技：創(chuàng)新工場投資AI項目時，如何判斷這個項目是否有前景?
李開復：其實沒什么秘密，就是創(chuàng)新工廠的人都很懂A，所以忽悠不了我們。然后當然是看人，因為現在懂人工智能工程師非常少，那我們能夠確保他是懂的，而不只是簡歷上寫一個什么。要一直打破沙鍋問到底，我們從他身上學到一點AI，我們才敢投，而不是說我們問了幾個問題他都知道的還沒有我們多，這個是最核心的。
第二就是說，我們不想冒技術的風險，大部分的AI應用，都是把已經成熟的技術用在一個可以產生商業(yè)價值的領域。當然，如果你要投無人駕駛，還是有風險的，但這是兩回事情。短期的投資我們不要冒技術風險，因為創(chuàng)業(yè)它已經有了合伙人風險、市場風險、競爭風險、執(zhí)行風險，就不要再加一個技術風險了。
還有的話就是我要確保它的應用場景真實、足夠大，然后他的團隊是可以執(zhí)行的，就說他不止是把技術做出來就了，而是真的能夠落地，產生價值給他的用戶。其實這些都是很標準的問題，我覺得我們跟別人很大的差別就是，我們是真正懂人工智能的，我們有很多人工智能的模式，所以這方面是我們一大特色。
更有趣的問題是說，一旦投資了以后，我們能夠怎樣幫助他們?我們有非常龐大的投后團隊，我們還有投資團隊，還有人工智能供應鏈，能從技術、可重復使用的平臺、代碼、從數據方面，從計算資源方面都提供很大的幫助。
還有就是說，創(chuàng)新工廠現在已經成為了，不止是VC的領域，而且是整個科學領域的一面旗幟。我們就是人工智能，很多大企業(yè)認為他們解決人工智能問題就是要請創(chuàng)新工廠來解決。我覺得現在在人工智能方面，我們應該有一個非常獨特的機會，能提供全方位的幫助。
鳳凰科技：除了提供數據，創(chuàng)新工場會做一個人工智能方面的操作系統(tǒng)嗎?
李開復：不會，這肯定不是我們小公司能做的事情。
鳳凰科技：人工智能會不會在投資領域出現低谷期，您怎么看待這個問題?
李開復：低谷期肯定會發(fā)生的，所有投資領域都會有低谷期。而且在中國，任何的浪潮它來了就會來得太猛，然后大家都跳進去，就有可能藍海變成紅海，有可能忽悠創(chuàng)業(yè)者拿到錢，有可能不懂AI的投資人投錯錢。
然后就會有公司倒閉，就會有很高調的公司倒閉，而且會有看起來貌似很強的公司倒閉，這些都是可以預測的'。
所以我們可以看到第一批拿到AI錢的(創(chuàng)業(yè)公司)可能是六個月以前吧，然后他們的錢能夠花18個月，所以我們可以預測大概12個月以后，這里面會有一批錢沒了，拿不到錢了，倒閉了。
然后就會有人說，你看，忽悠吧，這個倒閉了吧，這么牛的公司也死了吧，這就不好了，不要投資了，然后創(chuàng)新工廠會特別高興的把握這個機會，來布局更多的人工智能，因為長久人工智能是看好的。
這樣的一個泡沫的發(fā)生，我認為會是短暫的。因為也會有很多公司創(chuàng)造價值。比如說Face++(鳳凰科技注：創(chuàng)新工場投資的人工智能創(chuàng)業(yè)公司)與現在的、非人臉識別的系統(tǒng)相比，有20倍的效率。而且它能夠識別300萬張臉，這是人根本做不到的。
鳳凰科技：出于哪些原因，這些人工智能的公司可能會倒閉?人工智能創(chuàng)業(yè)有哪些誤區(qū)要避免?
李開復：一個是找到的需求是偽需求，不是真需求。第二個就是科學家太想打造平臺級技術和突破，而沒有專注在用戶身上。第三個問題可能就是不專注，什么都想做，這是科學家創(chuàng)業(yè)的常見的問題。第四個就是合伙人之間的不契合，要把一個做to B跟to C的科學家拉在一起，但這兩個人不合，可能性會挺大的。因為他們是來自同一個世界的，跟過去移動互聯網的產品經理的工程師不一樣，這兩個是來自一個世界的。
還有一個問題就是他本來的團隊做得不夠好，因為會講故事被某些VC投了�；蛘吖乐堤�，當你估值太高的時候，就放不下心態(tài)，然后錢花完了可能就融不到錢了。還有可能就是被BAT還有其他的企業(yè)碾壓，這個是一直會發(fā)生的。
還有就是想象力不夠，大家都做一樣的應用，像我說的人臉識別，現在可能有15個公司了吧，就每一個計算機科學，他寫代碼的時候做了人臉識別，然后做產品做了人臉識別，人臉識別當然是有商業(yè)價值的，但我們需要15家公司來做嗎。
所以這些可能都會形成問題，而且每一個問題都會不斷的發(fā)生，而且被放大，以后媒體會說寒冬來臨了，那個時候我保證我不會讀你們的文章，我會繼續(xù)的投更多的項目。
鳳凰科技：如果一個做深度學習的畢業(yè)生，您是建議他去大公司做人工智能還是在小團隊里闖，或者當老師?
李開復：當老師是一個渠道，但是要最頂尖的，如果你是最頂尖的，做別人沒有的，而且你愛的是創(chuàng)新而不是創(chuàng)造價值，那你就應該留在學術界。
如果你是想要一個很安穩(wěn)的環(huán)境，有大量的數據，讓你什么都不用擔心，只做人工智能的應用、變現，你只要把人工智能用在領域里，錢就出來了，用戶就出來了，滿意度就上升了，年薪就增加了，那就去BAT。
但如果你是想創(chuàng)業(yè)的話那還是得來創(chuàng)新工廠，因為我們在增建了工程院，而且我們是無限的招人。
自己創(chuàng)業(yè)的話，要什么先決條件?第一，你有沒有一個商業(yè)的合作伙伴，第二，你知不知道你數據的問題，第三你能不能找用戶強需求，然后第四你確不確保這行業(yè)沒有一個BAT，或者說崛起的BAT，那么你這些都是yes的話，那你也可以自己創(chuàng)業(yè)。
過去我曾經說在移動互聯網時代創(chuàng)業(yè)成本達到歷史新低，因為一個產品經理不拿薪水，0元就可以創(chuàng)業(yè)。
現在必須告訴大家，AI創(chuàng)業(yè)成本拿到歷史新高，因為你要挖人，人貴的要死。因為這些工程師，你得付出BAT的心血才雇的起他們，他們不愿意拿5000塊錢、8000塊錢一個月。第二，你的數據去哪里呢?去買，貴的要死，你的機器非常貴，我們投資一家公司第一個月就花500萬買個機器。然后是商業(yè)伙伴，他會拿你創(chuàng)業(yè)者的薪水嗎?股份夠不夠分?
種種的問題都會發(fā)生，所以成本達到歷史新高，因為你會發(fā)現股份不夠分，薪水不夠付，機器很貴，數據很貴，所以完全跟以前是不一樣。所以必須到創(chuàng)新工廠，因為我們會給你數據，然后幫你找伙伴，這些問題都會迎刃而解。
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