Siri領(lǐng)會我的意圖，通過API獲取了本地的天氣數(shù)據(jù)，然后在2秒內(nèi)回答了我：“天氣預(yù)報說今天不會下雨。”

在幾年之前，這樣的人機(jī)交互體驗(yàn)足以在科技專家和興奮的消費(fèi)者中刮起一陣旋風(fēng)——但在2016年，這已經(jīng)沒有什么特別之處了。與Siri進(jìn)行對話已經(jīng)變得平常，同樣的還有微軟的小娜和亞馬遜的Alexa。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和狹義的人工智能（AI）已經(jīng)成為主流。我們看到的ML/AI技術(shù)的爆發(fā)，來源于過去幾十年發(fā)生的一系列科技進(jìn)步：遍布世界的因特網(wǎng)連接，激增的線上數(shù)據(jù)，更快、更廉價的計(jì)算機(jī)（遵從摩爾定律），各種價格的云計(jì)算服務(wù)，科技大企業(yè)對研發(fā)的投入，以及生氣勃勃的開源軟件社區(qū)。

我們還沒有造出哈爾9000（著名科幻電影《2001太空漫游》中的人工智能計(jì)算機(jī)），但我們已經(jīng)離它更近了。

在AI成為主流的世界中創(chuàng)業(yè)公司遇到的挑戰(zhàn)

就像其他的風(fēng)投資本家一樣，我?guī)缀趺刻於寂cAI/ML方向的創(chuàng)業(yè)公司交談。這一過程中，我總是在尋找在正在創(chuàng)造全新事物的公司——無論是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的獨(dú)有全新數(shù)據(jù)庫，或是利用AI尋找解決技術(shù)難題的全新方法。根本的理由就是：如果一個公司想要從長期的AI/ML競爭中脫穎而出，它最好應(yīng)該擁有解決某一具體問題的獨(dú)有數(shù)據(jù)庫或者與其它競爭者做不一樣的事。

數(shù)據(jù)就好像能源，我們將數(shù)據(jù)置入機(jī)器學(xué)習(xí)的模型中，就可以產(chǎn)生強(qiáng)大的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。不幸的是，對創(chuàng)業(yè)公司來說，大科技企業(yè)的特色就是獨(dú)有龐大的、橫跨多個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫。同時，開源社區(qū)的努力也正在讓最復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法公開化?，F(xiàn)在要讓一個創(chuàng)業(yè)公司僅僅靠算法開發(fā)而具有競爭力，幾乎是不可能的事。

你找不到一個大科技企業(yè)沒有在2016年公開討論過AI/ML。它們在這一領(lǐng)域中大力推進(jìn)，并且通常擁有用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)庫。Google的系統(tǒng)是基于搜索和廣告點(diǎn)擊的數(shù)據(jù)；Facebook是基于新聞訂閱和社交互動數(shù)據(jù)；亞馬遜是基于它的產(chǎn)品銷售與推薦數(shù)據(jù)。而Google、Facebook、亞馬遜和微軟四家都擁有開源的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，用來刺激在這一領(lǐng)域的創(chuàng)新，同時建立它們作為AI/ML領(lǐng)域引領(lǐng)者的品牌形象。英偉達(dá)（Nvidia）通過售賣優(yōu)化了深度學(xué)習(xí)的芯片賺了一大筆錢。

基于上面這些情況，在這一領(lǐng)域進(jìn)行投資是危險和復(fù)雜的。與其與科技領(lǐng)域的巨人歌利亞進(jìn)行近身搏斗，AI/ML領(lǐng)域的大衛(wèi)們需要找到能讓他們獲勝的武器。（見《圣經(jīng)》中牧童大衛(wèi)與巨人歌利亞戰(zhàn)斗的傳說）

第一類大衛(wèi)：獨(dú)有數(shù)據(jù)收集者

Waze就是這類能讓投資者興奮的創(chuàng)業(yè)公司中一個：這個公司通過它的產(chǎn)品建立了一個獨(dú)有數(shù)據(jù)庫，并且隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大，它的競爭優(yōu)勢隨之增大。（來自Andreessen Horowitz的主要合作者Chris Dixon在一篇博客中提到了這個例子，題為“What’s Next in Computing”）

Waze產(chǎn)生了有形的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，用戶數(shù)量和數(shù)據(jù)庫質(zhì)量的增長帶動了平臺的預(yù)測能力和用戶體驗(yàn)。每一個使用Waze的司機(jī)通過主動（報告事故或者交警蹲守位置）和被動（允許Waze實(shí)時跟蹤用戶的速度、位置和分布密度）的方式貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，以此增進(jìn)了平臺的算法預(yù)測能力和用戶體驗(yàn)。越多的用戶參與進(jìn)來，他們獲得的體驗(yàn)就越好：系統(tǒng)會根據(jù)目的地把用戶更好地導(dǎo)航到優(yōu)化的路線，并鼓勵他們向親友推薦這款A(yù)PP。

Google觀察到了Waze的潛力，希望以高達(dá)10億美元的價格收購該公司，這很可能是由于Google感到崛起的Waze將會成為Google地圖的強(qiáng)力競爭者。有趣的是，Google已經(jīng)有能力通過安卓智能手機(jī)來幫助他們獲取大量的實(shí)時交通地理數(shù)據(jù)，但他們并沒有由用戶貢獻(xiàn)的、關(guān)于交通事故和交警等方面的數(shù)據(jù)庫。

而這些數(shù)據(jù)正是對Waze的用戶體驗(yàn)來說最有價值的要素。Google可能已經(jīng)為它的地圖產(chǎn)品添加上了其它類似的功能，但對于他們來說想要在短時間內(nèi)復(fù)制這一數(shù)據(jù)庫是極為困難的，因此才會考慮收購。

執(zhí)行這樣的行動其挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)庫的可防御性。在這種情況下，投資者和企業(yè)家應(yīng)該問自己兩個問題。第一個問題：是否已經(jīng)有別人擁有這樣的數(shù)據(jù)庫并且已經(jīng)傾向于以同樣的、有競爭性方式來應(yīng)用？第二個問題：別人想要復(fù)制一個類似的數(shù)據(jù)庫的難易程度如何？如果答案分別是“沒有”和“困難”，那么你的數(shù)據(jù)就具有商業(yè)價值。

第二類大衛(wèi)：應(yīng)用方面的引領(lǐng)者

我們總是四處尋找打算通過建立全新的AI/ML模型來進(jìn)入未知領(lǐng)域的的公司——或者至少是那些目前還沒有得到商業(yè)規(guī)模應(yīng)用的模型——以此能夠建立占絕對優(yōu)勢的應(yīng)用。通常這類公司是高度跨學(xué)科的，通過將橫跨多個領(lǐng)域的不同科技聚合到一起，有創(chuàng)造性地解決問題。

Kiva Systems是這一類創(chuàng)業(yè)公司中的一個例子。成立于2003年的Kiva為迅猛增長的電子商務(wù)行業(yè)制造一種新型的機(jī)器人，專門用于倉庫的自動化。他們將硬件工程、軟件自動化和倉儲物流領(lǐng)域的知識整合到一起，用自動化的機(jī)器人解決倉儲問題，迅速成為了這一專業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。Kiva的自動化機(jī)器人技術(shù)對競爭者沒有造成長期的技術(shù)壁壘，但卻是一個戰(zhàn)略性的短期優(yōu)勢，這能讓他們快速行動，簽下大量能夠獲利的客戶合同，然后迅速發(fā)展到能夠開始享受規(guī)模經(jīng)濟(jì)的程度。

亞馬遜認(rèn)識到了Kiva的價值所在，在2012年以7.75億美元的價格收購了這家公司。這次收購立刻獲得了成果：德意志銀行最近公布的一份報告估計(jì)，在加入了Kiva Systems的技術(shù)以后，亞馬遜的倉儲操作成本降低了20%。

需求預(yù)示著光明的未來

雖然在這一領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司很難獲得成功，但AI/ML的未來只會變得更光明。Siri要成為終極的個人助理可能還有很長的路要走，但iPhone用戶越來越依賴她無處不在的聲音來搜索答案。蘋果公司去年9月分享的數(shù)據(jù)顯示Siri每星期會收到超過10億次幫助請求。

消費(fèi)者和商家對自動化智能的要求會越來越高，聰明的投資者和精明的創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該記住，一個創(chuàng)業(yè)公司的長遠(yuǎn)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，不僅依靠產(chǎn)品體驗(yàn)以及背后的算法，還需要依靠獨(dú)特的數(shù)據(jù)和模型架構(gòu)，這可以讓公司具有市場價值并且長期立于不敗之地。

我們鼓勵所有對AI/ML具有熱情的企業(yè)家去建立這些類型的商業(yè)模式。誠實(shí)地說，與其從已經(jīng)存在的商業(yè)中榨取最后一滴利潤，不如創(chuàng)造一些全新的事物來的讓人振奮！