光源资本郑烜乐:70%以上AI公司会消亡,AI+产业或场景创新有机会

智汇创投2011.1.16我要分享

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最近,在由Light Source Capital和浪潮联合举办的“ AI + Venture Capital”论坛举行的“ 2019人工智能计算会议”上,Light Source Capital的创始人兼首席执行官郑兰乐开始了《AI产业投资:冰川之上,生之响往》的主题共享并投资了人工智能行业。分析了行业状况,投资偏好,发展痛点和未来趋势。以下是演讲内容,欣赏:

郑裕乐,光源资本创始人兼首席执行官

光源资本已经成立了五年,主要专注于新经济领域,为处于成长阶段和中后期的企业提供基于融资和并购的财务咨询服务。截至目前,我们已帮助60多家公司完成了100轮融资,总融资额超过80亿美元;我们所服务的公司中有18家已成为该领域的独角兽,所有市值总计约650家。约1亿美元,它们是中国新经济最好的公司和最杰出的企业家。

经过五年的积累,由光源服务的总公司已经覆盖了电子商务,消费,海运,物流供应链,汽车旅行,企业服务,物联网等许多行业。其中,AI是持续关注和深入培育光源资本的领域。我们已经为许多优秀的AI公司提供服务,包括第四范式Tess,DataVisor,Zhujian Intelligent,echeng Technology,Yicaitong Technology,Roobo。掉落技术,非代码技术,魏玛汽车,云帐户,洋葱数学。由于资本市场如火如荼,筹资情况尚未解决,人工智能市场似乎已超过冰川。但是,人工智能与产业的深度融合才刚刚开始。 “ AI +”时代即将来临。这首歌的名字就是我非常喜欢的一首歌的名字。我希望用它来表达对未来的希望。

在冰川之上

中国的互联网浪潮经历了从增量市场到股票市场的转变。人口红利增长的第一个时代已经过去。现在,通过抓住移动用户分散时间的长余,像今天的头条新闻一样,出现了一批新的巨头。但是,我们必须考虑,当人口红利和长期红利逐渐达到顶峰时,什么能继续引发新一轮的互联网融合,效率红利无疑成为互联网第三时代的关键词,并且在存货和存货优化时代到来的前提下,最有力的力量来提高单位的经济效率。该设备是AI,无论是到C还是到B。

资本的寒冬之后,人工智能行业的概念红利正在逐渐消失。

让我们先来看一些资本市场。从募集资金的数量和数量来看,去年的募集资金大幅下降时,今年比去年下降了约16%。与美元基金相比,人民币基金下跌幅度更大。从投资的角度来看,今年的投资案例比去年的筹款下降幅度更大。尽管去年美元投资出现暂时性井喷,但由于去年美元筹资情况令人担忧,今年美元投资也迅速萎缩。因此,整个资本市场的股票资本正在严重枯竭,资本的冬天将继续。

数据来源:Pedata,风,光源布置

专注于AI领域,新创公司数量急剧下降,投资频率有所放缓,资本集中的趋势非常明显。统计数据显示,从2015年到2018年,所有行业超过10亿美元的公司融资额分别占一级市场私募股权融资的50%,60%,60%+和70%。今年可能会进一步改善,这基本上反映出所有新兴领域和总部融资似乎并不困难。但是,长尾公司的融资显然变得困难,这导致创业门槛的显着提高。 AI领域也一样。

数据来源:名片,十亿欧元

可以看出,以技术创新和平台创新为中心的创业窗口正在逐渐关闭,依靠AI概念分红业务的``上半年''即将结束。

创业之窗缩小,人工智能投资趋于合理

目前,整个资本市场对AI产业有普遍的看法。很难赚钱并且估值很高。除了今天的头条新闻,科技大学和第四范式之外,还有许多公司没有盈利。收入量与估值规模之间存在差距。基金投资AI公司无法保证复合收益率,这直接影响了LP。愿意投资。

我们最近进行了统计,采访了约20家AI的主要投资机构或投资机构的主要推动者,并获得了第一手市场反馈数据:

1投资数量减少了。接受调查的投资者今年人均有14个AI项目,平均每个月有2个项目处于早期和中期。人工智能项目的数量少于人均2个。

2专注于早期投资。投资者最关心的是寻找优秀的团队并投资具有合理估值的早期项目,而不是在中后期追逐高位。即使对中后期项目的投资更加关注商品化的进度。

三个最有前途的细分。问卷调查结果表明,首选领域是工业制造,金融技术和语音语义。

第四,三个最不确定的商业化领域。在这一部分中,我们更加关注第一个是自动驾驶,第二个是芯片,第三个是医学图像。

(5)商业化前景的三个最明确的细分。投资者认为,商业化的前景相对清晰:人力资源,客户服务和工业制造。这些是每个人都比较清楚的商业化前景。

数据来源:光源资本

综上所述,基于人工智能产品的跟踪投资趋于合理,人工智能如何帮助企业降低成本,提高效率已成为人工智能产业崩溃的核心切入点。此外,如何确保商业着陆状况良好并避免估值泡沫已成为AI领域下半年竞争的要素。

生活的声音

冰川时代的考验实际上是一把双刃剑。 70%或更多的AI公司将在内部和外部环境的压力下消失,而具有真实场景能力和现金流能力的AI公司将成为超级独角兽,这是充满期待的。在第四纪冰川时期的严酷环境中,包括猛ma象和剑齿虎在内的70%的哺乳动物都灭绝了,人类幸存了下来,自那以后一直活着。

从本质上讲,AI也是支持企业的服务。下一个机会在于AI加上行业或场景的创新。这种趋势正在逐步上升。到目前为止,第四次工业革命的数字化和智能化趋势已经改变。深度学习的基础设施已经相对成熟,客观上为AI的发展提供了强大的动力。

首先是互联网,云计算和大数据的发展。当前,包括社会意识在内的环境和基础设施相对成熟。二是GPU芯片算法的改进。还有许多针对各种AI场景定制的算术芯片,可以显着提高性能。第三是物联网收集数据能力的提高,包括数据的深度,广度和连续性。第四,深度学习算法的准确性已开始突破。第五,资本是动力。第六是大家最近都在谈论的平台。它将使一些先进的技术和服务从企业外部输入,并逐渐成为企业内部化的能力。企业组织形式的演变是AI快速进入企业各个方面的重要推动力。

数据来源:Gartner

随着AI与其他领域的深度融合,芯片,视觉,语音等众多行业涌现出许多领先的AI企业。从革命和成熟两个维度来看,语音语义的应用在发展成熟和商业着陆能力方面尤为突出。聊天机器人,自然语言生成,AI + C&amp,SI服务,智能应用程序,AI加速芯片,过程自动化软件等也将在2-5年内开始大规模商业应用。

三维评估模型中的六个期望点

在对业务进行了长期的深入培养之后,光源资本总结了AI +业务价值的三维评估模型,以确定一个行业是否可以与AI结合产生1 + 1。 2市场空间。

首先,该行业数据信息化的基本水平,即行业数据网络而不是每个设备的碎片化,是AI开发的基础;其次,在产业应用空间上,更大的产业将孕育更大的公司,这与人工智能发展的极限有关。最后是行业市场化程度,行业监督与决策周。时期,商业化进程等等都决定着AI在这个行业中的渗透能达到多深。

基于以上三个维度,可以看出,内容信息,财务,安全性等领域在人工智能方面都表现得非常明显。例如,人脸识别在机场安全流程中发挥了重要作用;金融反欺诈已完全取代了金融机构原来的风险控制重复审计;不论是头条新闻还是快速动手,人工智能已经解决了数亿甚至数十亿用户的问题。内容分发的问题。零售,教育,汽车,医疗和其他行业也将受到高度期待。

着眼于每个领域的未来发展,我们相信以下六个领域可以通过AI实现快速增长。

AI +芯片。无论全球数据还是国内数据爆炸式增长,对算法复杂性和精度的需求都在迅速增长。通用芯片不再能够满足算法对计算能力的需求。此时,不仅GPU的发展迅速,而且还有大量可以大大提高效率的边缘芯片,这些公司值得关注。

AI + NLP。人机交互的方式已经从3.0转变为4.0。自然语言处理应该成为下一个时代人机交互的主流形式。在财务,客户服务和零售的各种情况下,该核心技术还将具有很大的占地面积。

AI +汽车制造。以OEM为中心,在接下来的5-10年中,将出现首款搭载L3的自动驾驶汽车。将来,L4可能会逐渐开始降落。但是自动驾驶的门槛很高,需要强大的技术能力和良好的平台。这样的公司很少,因此可以跟上巨人生态的巨人或初创公司在这一领域有更多的机会。

AI +医学影像。该领域的大多数公司仍处于各种医院的试用阶段。值得期待开办主流医院的人们的大规模商业化。

AI +工业愿景。中国制造业的效率已达到制造业1.0时代的顶峰。如何打破比赛?这仍然取决于我们在4.0工业革命时代如何与AI集成,包括各种传感器产品的规模应用,工业物联网和5G商业,云计算和边缘计算,工业大数据,测量和应用。特定的工业机器人。市场空间很大。

AI +数据在中间。本质上,AI Zhongtai是每个企业将来都可以拥有的基础架构。通过此基础架构,无论是大数据还是其他人工智能(包括图像识别等),都可以更快地进行触摸。无论是客户还是操作员,生产终端和库存管理交付终端,在业务运营的各个方面都有大量应用程序。光源服务的客户是AI + China Taiwan的从业者。其自行开发的DEEPEXI系列产品和平台解决方案可帮助企业在基于开放源代码系统的平台,数据中心和情报中间迅速进入Internet。在台湾,迅速实现数字化建设的价值,并实现数据创造价值的业务目标。

中国“ AI +”时代刚刚开始

AI作为单一产品的时代已经过去,而AI与行业相结合的时代已经到来。目前,市场上超过90%的AI企业客户是B端客户。人工智能企业的发展离不开以人工智能为核心竞争力的多家To-B公司的发展。人工智能行业进入下半年。人工智能企业的四个障碍首先是生产能力。第二个是精致的场景。然后是商业生态;最后是行业知识。

AI领域的比赛是一场长距离比赛。它与公司在一两年或两年内的市值英雄无关。这取决于公司能否成为经济模型,健康,长期,造血和盈利。的公司。这就要求公司确定其最强大的基因和AI集成,强调AI组织和加深业务管理各个方面的能力,强调AI在现场交付产品的能力,并最终接受资金。

大多数美国企业服务公司从成立到上市的平均时间为8.3年。中国大多数AI公司的成立时间都不超过5年。从2014年开始,大量的AI公司已经开业不到5年,因此中国AI公司的长途运行才刚刚开始。

总之,我认为AI创业实际上是时间的朋友,还有很多工作要做。

谢谢你们。

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近日,在Light Source Capital和浪潮联合举办的“ AI + Venture Capital”论坛举行的“ 2019 AI计算大会”上,Light Source Capital的创始人兼首席执行官郑兰乐开始了《AI产业投资:冰川之上,生之响往》主题共享并投资了人工智能行业。分析了行业状况,投资偏好,发展痛点和未来趋势。以下是演讲内容,欣赏:

郑裕乐,光源资本创始人兼首席执行官

光源资本已经成立了五年,主要专注于新经济领域,为处于成长阶段和中后期的企业提供基于融资和并购的财务咨询服务。截至目前,我们已帮助60多家公司完成了100轮融资,总融资额超过80亿美元;我们所服务的公司中有18家已成为该领域的独角兽,所有市值总计约650家。约1亿美元,它们是中国新经济最好的公司和最杰出的企业家。

经过五年的积累,由光源服务的总公司已经覆盖了电子商务,消费,海运,物流供应链,汽车旅行,企业服务,物联网等许多行业。其中,AI是持续关注和深入培育光源资本的领域。我们已经为许多优秀的AI公司提供服务,包括第四范式Tess,DataVisor,Zhujian Intelligent,echeng Technology,Yicaitong Technology,Roobo。掉落技术,非代码技术,魏玛汽车,云帐户,洋葱数学。由于资本市场如火如荼,筹资情况尚未解决,人工智能市场似乎已超过冰川。但是,人工智能与产业的深度融合才刚刚开始。 “ AI +”时代即将来临。这首歌的名字就是我非常喜欢的一首歌的名字。我希望用它来表达对未来的希望。

在冰川之上

中国的互联网浪潮已经从增量市场过渡到股票市场。依靠人口红利实现增长的第一个时代已经过去。如今,随着捕获移动用户分散时间的长期收益,出现了当今的头条新闻。巨人的诞生。但是,我们必须考虑何时人口红利和长期红利逐渐达到顶峰,什么可以继续引发新一轮的互联网融合,效率红利无疑将成为互联网第三世纪的关键词。库存和库存优化的时代。在此前提下,提高单位经济效率的最有力武器是AI,无论是To C还是ToB。

首都冬天还没有过去,人工智能行业概念的股息正在减少

让我们首先看一些资本市场。就基金募集的金额和金额而言,在去年募集的资金数量大幅下降的情况下,与美元基金相比,今年的同比下降幅度约为16%,人民币基金的跌幅更大。从投资的角度来看,今年投资案例的同比下降大于去年的筹款下降。尽管去年美元投资暂时井喷,但去年美元的筹资情况也令人担忧,这导致今年美元投资迅速萎缩。因此,整个资本市场的股票资金正被严重消耗,资本冬季将继续。

数据来源:Pedata,Wind,光源整理

专注于AI领域,新创公司数量急剧下降,投资频率有所放缓,资本集中的趋势非常明显。统计数据显示,从2015年到2018年,所有行业超过10亿美元的公司融资额分别占一级市场私募股权融资的50%,60%,60%+和70%。今年可能会进一步改善,这基本上反映出所有新兴领域和总部融资似乎并不困难。但是,长尾公司的融资显然变得困难,这导致创业门槛的显着提高。 AI领域也一样。

数据来源:名片,十亿欧元

可以看出,以技术创新和平台创新为中心的创业窗口正在逐渐关闭,依靠AI概念分红业务的``上半年''即将结束。

创业之窗缩小,人工智能投资趋于合理

目前,整个资本市场对AI产业有普遍的看法。很难赚钱并且估值很高。除了今天的头条新闻,科技大学和第四范式之外,还有许多公司没有盈利。收入量与估值规模之间存在差距。基金投资AI公司无法保证复合收益率,这直接影响了LP。愿意投资。

我们最近进行了统计,采访了约20家AI的主要投资机构或投资机构的主要推动者,并获得了第一手市场反馈数据:

1投资数量减少了。接受调查的投资者今年人均有14个AI项目,平均每个月有2个项目处于早期和中期。人工智能项目的数量少于人均2个。

2专注于早期投资。投资者最关心的是寻找优秀的团队并投资具有合理估值的早期项目,而不是在中后期追逐高位。即使对中后期项目的投资更加关注商品化的进度。

3最受欢迎的三个地区。问卷调查结果显示,最乐观的领域是工业制造,其次是金融技术,第三是言语语义。

4最不确定的业务前景的三个主要部分。每个人都关心的第一个是自动驾驶仪,第二个是芯片,第三个是医学成像。

5商业化的三个主要部分最为明确。投资者认为,商业化的前景由人力资源,客户服务和工业制造更为明确地定义。这些就是商业化的前景。

数据来源:光源资本

综上所述,对AI产品的投资趋于合理,而AI如何帮助公司降低成本,提高效率已成为AI行业的核心切入点。另外,如何确保商业着陆情况良好,如何避免估值泡沫已成为AI领域下半年的要素。

生活的声音

冰河时代的考验实际上是一把双刃剑。在内外部环境的冲击下,70%以上的人工智能公司将消亡,而具有真实场景能力和流动性、领先技术的人工智能公司将脱颖而出。独角兽,这充满了期待。与第四纪冰川时期的恶劣环境一样,70%的哺乳动物已经灭绝,包括猛犸象和剑齿虎等巨型动物,人类在这次试验中幸存下来,直到现在。

从本质上讲,人工智能仍然是一种使能的企业服务。下一个机会在于人工智能加工业或场景的创新。这一趋势正在逐渐显现。第四次工业革命的数字化、智能化趋势已经改变到今天,深度学习的基础设施已经相对成熟,客观上为人工智能领域的发展提供了有力的推动。

首先是互联网、云计算和大数据的发展。目前,大环境、基础设施和社会认知还比较成熟。其次是gpu芯片计算能力的提高,同时也有很多计算芯片可以显着提高ai的各个场景的性能。三是提高物联网的数据采集能力,包括数据的深度、广度和连续性。四是深度学习算法的精度已经开始突破。五是资本的提升。第六个是最近大家都在谈论的中间位置。中产阶级会从企业外部投入一些先进的技术和服务,逐渐成为企业的内部化能力。中型或企业组织形式的演变,使得人工智能在企业中可用。各环节快速着陆的重要推动力。

数据来源:Gartner

随着AI与其他领域的深度融合,芯片,视觉,语音等众多行业涌现出许多领先的AI企业。从革命和成熟两个维度来看,语音语义的应用在发展成熟和商业着陆能力方面尤为突出。聊天机器人,自然语言生成,AI + C&amp,SI服务,智能应用程序,AI加速芯片,过程自动化软件等也将在2-5年内开始大规模商业应用。

三维评估模型中的六个期望点

在对业务进行了长期的深入培养之后,光源资本总结了AI +业务价值的三维评估模型,以确定一个行业是否可以与AI结合产生1 + 1。 2市场空间。

首先,该行业数据信息化的基本水平,即行业数据网络而不是每个设备的碎片化,是AI开发的基础;其次,在产业应用空间上,更大的产业将孕育更大的公司,这与人工智能发展的极限有关。最后是行业市场化程度,行业监督与决策周。时期,商业化进程等等都决定着AI在这个行业中的渗透能达到多深。

基于以上三个维度,我们可以看到内容信息,金融,安全等领域的AI都非常明显。例如,人脸识别在机场安全流程中发挥了重要作用;金融反欺诈已完全取代了金融机构原来的风控重复审计;无论是头条新闻还是速报,AI都解决了数亿甚至数十亿的用户内容分发问题。零售,教育,汽车,医疗和其他行业也将受到高度期待。

着眼于每个领域的未来发展,我们相信以下六个领域可以通过AI实现快速增长。

AI +芯片。无论全球数据还是国内数据爆炸式增长,对算法复杂性和精度的需求都在迅速增长。通用芯片不再能够满足算法对计算能力的需求。此时,不仅GPU的发展迅速,而且还有大量可以大大提高效率的边缘芯片,这些公司值得关注。

AI + NLP。人机交互的方式已经从3.0转变为4.0。自然语言处理应该成为下一个时代人机交互的主流形式。在财务,客户服务和零售的各种情况下,该核心技术还将具有很大的占地面积。

AI +汽车制造。以OEM为中心,在接下来的5-10年中,将出现首款搭载L3的自动驾驶汽车。将来,L4可能会逐渐开始降落。但是自动驾驶的门槛很高,需要强大的技术能力和良好的平台。这样的公司很少,因此可以跟上巨人生态的巨人或初创公司在这一领域有更多的机会。

AI +医学影像。该领域的大多数公司仍处于各种医院的试用阶段。值得期待开办主流医院的人们的大规模商业化。

AI +工业愿景。中国制造业的效率已达到制造业1.0时代的顶峰。如何打破比赛?这仍然取决于我们在4.0工业革命时代如何与AI集成,包括各种传感器产品的规模应用,工业物联网和5G商业,云计算和边缘计算,工业大数据,测量和应用。特定的工业机器人。市场空间很大。

AI +数据在中间。本质上,AI Zhongtai是每个企业将来都可以拥有的基础架构。通过此基础架构,无论是大数据还是其他人工智能(包括图像识别等),都可以更快地进行触摸。无论是客户还是操作员,生产终端和库存管理交付终端,在业务运营的各个方面都有大量应用程序。光源服务的客户是AI + China Taiwan的从业者。其自行开发的DEEPEXI系列产品和平台解决方案可帮助企业在基于开放源代码系统的平台,数据中心和情报中间迅速进入Internet。在台湾,迅速实现数字化建设的价值,并实现数据创造价值的业务目标。

中国“ AI +”时代刚刚开始

AI作为单一产品的时代已经过去,而AI与行业相结合的时代已经到来。目前,市场上超过90%的AI企业客户是B端客户。人工智能企业的发展离不开以人工智能为核心竞争力的多家To-B公司的发展。人工智能行业进入下半年。人工智能企业的四个障碍首先是生产能力。第二个是精致的场景。然后是商业生态;最后是行业知识。

AI领域的比赛是一场长距离比赛。它与公司在一两年或两年内的市值英雄无关。这取决于公司能否成为经济模型,健康,长期,造血和盈利。的公司。这要求公司确定其最强大的基因和AI集成,强调AI组织和加深业务管理各个方面的能力,强调AI在现场交付产品的能力,并最终接受资金。

大多数美国企业服务公司从成立到上市的平均时间为8.3年。中国大多数AI公司的成立时间都不超过5年。从2014年开始,大量的AI公司已经开业不到5年,因此中国AI公司的长途运行才刚刚开始。

总之,我认为AI创业实际上是时间的朋友,还有很多工作要做。

谢谢你们。