我離開（迅雷）做投資的時候已經是2016年了，當時to C的市場紅利幾乎已經沒有了。選擇人工智能作為投資領域，是我們最大的戰略。
遠望資本創始合夥人，迅雷創始人程浩(圖片: 創業黑馬)
在過去20年中國互聯網的興起歷程中，湧現了數波大的機會，誕生了一大批科技企業，也催生了私募股權和風險投資市場的繁榮。當下，一方面互聯網領域大的市場格局似乎已經基本形成，另一方面，大數據、物聯網、人工智能、虛擬顯示、區塊鏈等技術方興未艾，新舊交融下，下一個激盪時代的帷幕正在緩緩拉開。
站在當前的節點上，如何看待之前中國互聯網的迅猛發展，辨識局勢，並清晰把握下一波大的創業和投資機會，是創業者和投資人在選擇新的項目時應當仔細思索和分析的重要課題。而作為創業的老兵，迅雷創始人程浩在轉身為投資人後，對上述課題有了自己的一番解讀和答案。
近日，《財經時報》在創業家年會的間隙對程浩進行了獨家專訪。程浩目前是遠望資本的創始合夥人，該風險基金90%的資金投向人工智能初創企業。以下為經過編輯整理的專訪內容。
互聯網解決連接 人工智能真正提升生產效率
《財經時報》：有人把現在的人工智能類比為此前的互聯網，既然有"互聯網+"，也就有"人工智能+"。如果人工智能將帶來一個堪比互聯網的變革，那這個變革和互聯網引發的變革又會有哪些不同呢？
程浩：人工智能和互聯網在對各行各業的影響力方面，確實有相似的地方，但也存在區別。過去互聯網發展這麼快，背後是有原因的。互聯網最本質的是解決了信息連接和信息不對稱的問題。在互聯網時代，大家知道哪個行業產生的百億美金以上市值公司最多嗎？是電商。只有電商這個領域產生過四個百億美金市值以上的公司，為什麼呢？因為電商核心的問題就是連接和信息不對稱的問題，而這個剛好是互聯網最擅長解決的問題。
(圖片 : 路透社/Jason Lee)
2018年11月14日，“雙十一”購物節之後，一名快遞員在北京一條馬路旁的成堆包裹中工作。
拿淘寶舉個例子，淘寶把整個中國的買家和賣家全連在一起，所以基本上我們在淘寶上什麼都能買到。同時淘寶還利用信譽機制解決了信息不對稱的問題。同樣都賣一個東西，為什麼從你這裡買，不從他那裡買？因為你是五個皇冠，他是兩個鑽石。
但是，還有非常非常多的行業，我認為有更多的行業，核心的問題不是連接和信息不對稱的問題。拿醫療舉個例子，按照互聯網的解決方案，可以把全國要看病的老百姓和全國三甲醫院對應科室的醫生全部都連接在一起，但這個事情卻沒有價值，因為在這個情況下，核心的問題是，就算連接做得再好，一個大夫一天只能給有限數量的病人看病，現在還沒連接，大夫就已經超負荷了，再連接更多的病人，這個事情能有什麼價值呢？所以在這個領域，核心的問題是生產效率的問題。
(圖片 : 路透社/Thomas Peter/資料圖片)
2018年10月18日，在北京舉行的中國國際節能與新能源汽車展上，一輛展出汽車的車門上印著滴滴出行的logo。
再拿滴滴打車舉個例子。滴滴打車是一個非常好的連接平臺，它把許多司機和有出行需求的人連接在一起，使得人們打車比以前容易了。但是，現在網約車的競爭沒有以前那麼激烈了，補貼一去，打車其實並不便宜。原因很簡單，連接只解決打車難易的問題，但沒有解決打車貴的問題。為什麼打車貴？因為背後還必須有一個司機提供專門的服務，人力成本降下不來，它必須得貴。未來實現自動駕駛，價格可能才有機會便宜下來。
總而言之，互聯網解決的是連接和信息不對稱問題，而人工智能解決的是更加根本的生產效率問題。因此我們認為，未來人工智能對各行各業改造的深刻程度會遠超過互聯網。
初創企業不必擔心巨頭競爭 改造垂直行業機會很多
《財經時報》：現階段BAT等巨頭在AI領域都有佈局，巨頭所擁有的數據、資源優勢是大部分AI領域初創企業所不具備的。在您看來，面對巨頭的競爭，這些初創企業是否還會有機會？
程浩：我們講到的AI包括三個層面，最底下一層叫做基礎服務(Infrastructure)，這一層包括雲計算、芯片等；中間一層叫做賦能技術（Enabling Technologies），這一層包括人臉識別、文字識別、語音識別、機器翻譯等；再往上一層，我們叫做AI+，即人工智能的應用層，這一層藉助基礎層和中間層的技術去改造其他行業。
(圖片 : 路透社/Jason Lee)
2018年11月14日，在海底撈於北京新開張的人工智能火鍋店裡，一名機器人服務員載著多盤火鍋配菜從廚房出發，完成客戶的訂單。
底下這兩層是BAT的兵家必爭之地，BAT有錢、有資源、有人才，創業公司在底下這兩層相對很難殺出來，但可以拿著底下這兩層作為武器，對各行各業進行改造。大家知道有多少種行業嗎？有幾千種，甚至更多，每個行業都有自己的垂直縱深，BAT不可能對每個行業都很熟，行業壁壘就是這些創業公司的競爭武器。BAT參與到應用層，我覺得沒有什麼優勢。
舉一個例子，一個AI初創公司的CEO，他在醫療行業幹了20年了，BAT有這樣的人嗎？肯定沒有。在垂直行業，BAT相對創業公司的優勢並不大。
《財經時報》：之前這些巨頭其實也介入過其他創業企業的領域，引起了爭議。但這次創業家年會，牛文文提到了產業重做的一個重要基礎就是平臺賦能，這是否意味著，創業者們應該擯棄"BAT威脅論"，接受現狀並且主動去利用這些巨頭的平臺進行自己的創業？
程浩：我覺得這觀點（平臺賦能）是有道理的。BAT做底下兩層，都是為了服務上面一層。他們的目的是打造和培養自己的生態系統，然後通過底下兩層賦能上面的垂直領域。每個行業都去跟創業公司競爭，這不是BAT的思想，也不是他們能夠做到的。
投資投大勢 聚焦AI應用層的另一個原因
《財經時報》：很多人認為，在尖端技術方面中國的創新能力和發達國家尤其是美國相比，還是有一定差距，您的投資視野主要是在國內，為什麼對中國人工智能的初創企業這麼有信心呢？
程浩：首先，我覺得投資就是要投大勢。對於一家創業公司，它的戰略是什麼，比戰術要重要。做任何事情都要戰略先行。而做投資，最大的戰略是要選好一個投資領域，其次才輪到戰術層面，包括怎麼做品牌宣傳、怎麼找到被投企業、怎麼做投後服務、怎麼輔導被投企業、怎麼幫助他們不斷去融資，這都屬於戰術層面。戰略對了，才輪得到戰術層面。戰略錯了，後面再努力都沒有用。如果你投的這個領域壓根就全軍覆沒，你投的創始人再聰明，你再努力幫助他都沒有用。
(圖片 : Pixabay)投資應投大勢，戰略先於戰術。
所以做一個投資基金，戰略的核心就是選好投資領域。我們選擇人工智能做投資領域，其實也花了大量時間做思考。我過去十幾年都是做消費端（也稱為C端或to C）的互聯網，對移動互聯網、互聯網都很熟悉，理論上如果要再做投資，直接投這些領域會更容易，但其實不然。我離開（迅雷）做投資的時候已經是2016年了，當時to C的市場紅利幾乎已經沒有了，你再做一個APP，大家隨便就可以挑戰你，你還怎麼獲客？所以選擇人工智能是我們最大的戰略。具體原因我上面也講了，人工智能是改變效率，而互聯網更多是連接。
《財經時報》：那您對於國內創新方面的短板怎麼看？
程浩：美國的硬核科技創新確實比中國多很多。幾點原因：首先，美國基礎學科的實力比我們要強很多，從諾貝爾獎基礎學科方面的獲獎情況很容易就可以看出來，美國在基礎學科方面的人才優勢太明顯了，對優秀科研人才的吸引力也很大。
其次，美國資本對硬核科技創新的推崇也是一個重要的原因。真正硬核科技的創新，無論是時間投入還是資源投入，要求都是非常大的。被英特爾收購的以色列公司Mobileye成立於1999年，但產生第一筆收入的時間是在2007年，中間有8年沒有收入。相比之下，中國更喜歡短平快的項目，喜歡四兩撥千斤，但總是想四兩撥千斤，肯定就研發不出來什麼硬核的東西。中國哪個風險投資基金會投資一個8年沒有任何收入的項目？都沒有辦法和LP（有限合夥人，一般是風險投資基金的出資方）交代。
(圖片 : Mobileye官網)
Mobileye的實時避免碰撞系統（Real-time Collision Avoidance）
同時，美國對知識產權的保護更加有力度。如果一家公司努力5年研發出一個東西，抄襲者可以很快就模仿還不需要付出什麼代價，恐怕大部分公司都不會有什麼意願去做類似的研發。
所以要提升國內硬核科技的創新水平，真的需要一系列配套，這裡涉及的有人才的問題，也有資金的問題，還有知識產權保護機制的問題。關於資金的問題，其實就是投資人心態的問題。說白了，有機會投資滴滴、拼多多，誰會去投硬核科技，出業績要那麼長時間？to C的這波紅利，也削弱了硬核科技對投資人的誘惑力。
《財經時報》：您會投硬核科技的項目嗎？
程浩：我對硬核科技還是比較推崇的。不過其實坦率講，在國內如果只投硬核科技，會發現沒有什麼項目可投，所以我們更多還是看人工智能對各行各業的改造。我們過去投的比較偏硬核科技的就是一個自動駕駛項目，其他大多數還是在應用層面。
國內AI創業to B居多 投資回報節奏慢於互聯網
《財經時報》：互聯網時代，變現模式主要集中在廣告、電商、遊戲等幾種模式上。您覺得在人工智能時代，變現模式會有類似的集中現象嗎？
程浩：目前這個階段，人工智能創業企業整體來看，做消費端（to C）的佔比還比較少，主要還是做企業端（to B）的，也就是客戶是企業。to B的模式主要有兩種：一種是license（授權許可）模式，客戶把服務產品買下來；另一種是SaaS（軟件即服務）模式，客戶按月支付服務租金。
(圖片 : 遠望資本官網)
遠望資本投資的CurveRobot，該公司研發出國內第一款用於門窗噴塗的3D機器人產品。
上面所說的to C人工智能，是狹義的，指的是深度學習之後，在計算機視覺、語音方面針對消費端的人工智能，目前是有一些產品，比如搜狗和獵豹出的翻譯機，但佔比很少；廣義的to C人工智能其實已經很普及了，比如今日頭條、百度，都可以算是人工智能產品。
《財經時報》：關於投資回報週期，您覺得人工智能企業的平均回報週期和互聯網企業的平均回報週期相比怎樣？是更長還是更短？
程浩：人工智能企業的平均回報週期肯定相對更長一點。互聯網企業大部分都是to C的，消費端人口紅利擺在那裡，回報自然就很快。滴滴打車3年估值100億美元，拼多多3年估值200億美元，這些事實都是證明。
單從人工智能企業自身來看，首先，相關技術成熟需要一定的時間；其次，因為主要是to B的應用，而to B本身在發展節奏上比to C要慢一些。像迅雷客戶端這樣的to C產品，我們寫一套代碼全世界機器都能跑，但to B產品，獲客需要時間，說服客戶、洽談商務條款需要時間，最後部署實施需要時間，要尾款也需要時間，整體來講，我覺得節奏相對會慢一些。
所以這裡就出來一個挑戰，對於投過了to C的投資人，要去投to B的企業，你的心態必須要對。但投to B也有投to B的好處，特別在現在，資本不是那麼活躍，to B的現金流相對比較好，對持續融資不是那麼依賴，未來可能花更多時間能夠做到上市或者被併購，但股份被稀釋的也少。
談到股份稀釋，滴滴出行其實是資本效率很低的一個案例。原來的滴滴打車、快的打車和uber中國三家公司合起來融了200多億美元，現在滴滴出行估值就算500億美元，投資回報比例大概是1比2。但以百度為例，百度現在700億美元市值，但之前總共也就融了2000多萬美元。一個是200多億美元產生500億美元，一個是2000萬美元產生700億美元，谷歌的比例就更高了。所以，快有快的好處；慢也有慢的好處，被稀釋的少，而且不缺現金流。
作者：高基元
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