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科技投资人|线性资本王淮:人对技术的理解比技术本身更重要

时间:2024-05-23 14:29:01 点击次数:

  bob半岛在线登录·“ChatGPT处在一个基础设施极贵,但是应用极便宜的状态,所以关键不在于能否把应用做出来,而是做出来的应用能够迅速在目标市场中落地和扩张,把这个商业闭环做起来。”

  ·“因为商业意识的改变,我们现在更加注重去理解对方想要解决的问题,基于问题再去谈它的技术,否则技术就会沦为纯学术研究,这就是problem oriented tech(为了解决问题而生的技术)的重要性。”

  如果要将人工智能(AI)技术赋能千行百业,人对技术的理解比技术本身更加重要。这也许是线性资本创始合伙人兼CEO王淮10年投资生涯之后最深的领悟。“就好比一家公司雇佣了一位能力很强的员工,但能不能把这位员工用好,很多时候不仅仅在于员工本身,还在于给他的任务与他的能力圈是否适配,团队的组织架构是否合理等多方因素。”王淮向澎湃科技这样解释。

  在创办线性资本之前,王淮是美国互联网公司Facebook总部的第二位中国籍工程师和第一位研发经理,2012年从工程师转型为个人天使投资人,2014年成立线性资本,并将自己对技术的理解带入投资决策中。在与澎湃科技记者的对谈中,王淮多次强调了线性资本“前沿科技是第一生产力”的不变理念,但在推崇技术的先进性之余,对人文、客户、和对商业领域,资本市场的持续思考和复盘,也让王淮这些年来的投资生涯始于技术,又不止于技术。

  线性资本 (Linear Capital) 成立于2014年,重点关注数据应用、数据基础设施和前沿科技应用领域的投资,知名投资案例包括地平线、思灵机器人、神策数据等。线性资本在业内的标签正如公司名称一样,拥有鲜明的技术属性。由于对早期科技公司的出色挖掘,王淮曾多次登上投中“中国最佳早期投资人”“中国最佳人工智能产业投资人”排名榜单。线性资本也多次入选“中国最受创业者欢迎早期投资机构榜单”。

  谈到时下大火的ChatGPT时,王淮认为,GPT-4已经表现出了强大的能力,但能力和一个好用的产品之间还有距离,这需要企业深刻理解这项技术,并思考怎么用它取代日常的工作。王淮还认为,未来,一些脑力劳动的中低端工作可能会被ChatGPT取代,时间大约是5至6年。

  “与脑力劳动相关的中低端工作,如中低端的工程师、插画师、出版社编辑等,可能其中80%-90%在未来的1-2年可以被ChatGPT替代,但最终能否被替代还有很多人为因素,包括法律的限制和伦理问题等。因此我认为未来最终的替代可能需要5至6年的时间。”王淮这样解释。

  就算是需要5至6年ChatGPT才能替代人类岗位,这个进程也比大多数人想象的更快,这是因为ChatGPT的应用并不难,难的部分在于GPT的底层基础设施(infra)。

  “ChatGPT处在一个基础设施极贵,但是应用极便宜的状态,”王淮表示,“所以关键不在于能否把应用做出来,而是做出来的应用能够迅速在目标市场中扩张并形成商业闭环。”王淮也提到,ChatGPT未来的应用有很多机会,中国能跟上,也能够把好的产品做出来。但在GPT的基础设施部分,如果要发展可能需要国家的大力支持,引入结构性的创新、形成市场化的机制让更多人愿意参与进来。

  也有一些领域ChatGPT要改造相对比较困难,比如今天的硬件端。王淮介绍,“AI是软件、是灵魂,机器人是硬件、是身体。你需要灵魂内核来做出判断,决定这个事情应不应该做,但跟物理世界打交道去执行的时候,还是要靠硬件。”

  ChatGPT擅长理解、生成,推理和决策,但执行目前还是要靠人或者机器。用于执行的机器目前还在相对独立地发展,但未来也可以和ChatGPT综合发展。王淮表示,“如果综合发展也成熟了,那时无论是脑力劳动还是体力劳动,都有可能被机器所替代。替换的总体好处大于坏处,我们对未来还是充满期待。”

  和ChatGPT类似,王淮认为,如果要将AI技术应用到各个产业中去,人对技术的理解比技术本身更重要。技术很先进、很酷,但它要怎么应用,成为了更难找到答案的问题。这里不仅是技术如何在产业中寻找应用场景,还包括客户是否会理解和使用这项技术。

  思灵机器人是线性资本的被投企业,旗下的机器人系统软硬件产品拥有世界领先的力控和力感知技术,能让机械臂在极短的延时内通过受力感知做到预判、调整、再反馈。“技术方面的前沿性是没有任何问题的,难是难在这项技术要怎么应用,这是心最多的一家公司。”王淮介绍,“当时我们通过头脑风暴,讨论了好几个用途,包括打磨玻璃、做手术、拧螺丝等。”

  通过对应用场景的讨论和试验,最终,思灵机器人的产品规模化进入工厂的产品组装线,包括电子消费品和汽车零部件的组装,也进入了医学和农牧业,包括远程遥控操作手术机器人、智能养殖场和食品加工等。

  除了AI技术能寻找到落地场景之外,技术要嵌入各行各业本身的工作流程,也需要每个环节的人都能对技术进行理解,包括AI从业者,也包括产业里使用技术的人。尤其是在传统行业,长期的工作习惯难以说改就改,因此引入新技术的学习成本和信用成本也会更高。

  爱科农是线性资本投资的一家数字农业公司,通过算法校准及模型优化,可以给农户提出种植和养殖的建议,涵盖种什么,怎么种,何时浇水施肥、用药,用量多少等方面的问题,借助数字技术做到精细化管理后,农业生产可以显著降低成本,同时提高效益。

  但这款产品如何让农户使用,超出了王淮最初的预料。“这原本是一款很好的产品,农民完全可以通过它DIY,对自己的种植、养殖进行指导,但是面对年龄较大的农户,他们不会使用APP,爱科农最终的方法是针对ToB直接服务,但ToC就选择和经销商合作,让经销商把爱科农的指导通过微信教给农户。”王淮总结道,“也就是说,这个产品的最后一公里是通过经销商的人工服务去实现的。这放在美国的SaaS行业里,是难以想象的。等到90后的新一代农人接班之后,这个情况就会好很多了。”

  王淮介绍,之前一款AI产品刚做出来时,都是用行业大数据训练出来的模型。每家企业的情况和行业标准的情况不会完全一样,所以刚开始应用的企业总会有1-3个月的适应过程。另外,企业的组织架构、决策流程是不是和AI兼容,虽然上了AI技术,但员工还是和以前一样该干嘛干嘛,这都是之前的AI落地各行各业时会出现的问题。

  “AI技术进入行业一定要经过数据收集-校对校验的过程,有效数据量达到一定基础后,AI模型才是有效的,数据量不断增加之后,有效性才会不断提升,但这个过程中产业里有多少人愿意和你共担,这是一个鸡生蛋还是蛋生鸡的问题,很多产业里的人试一下之后就浅尝辄止了。”王淮表示。

  为了让被投企业的技术能够被更多投资人和客户理解,线性资本花费了大量的时间和精力,把先进的技术介绍给更多人。 王淮表示,“我们对技术的判断在业内是被认可的,但这家公司虽然技术好,它能不能做好技术产品化、产品商品化、未来的商业潜力又如何?线性做了很多工作,把被投企业的技术改造产业的故事讲出去。我们相当于是做了被投企业的免费FA(财务顾问机构)。”

  线年来,经历过各种各样成功和失败的投资,王淮持续的反思和复盘,也让线性资本的投资方法论和价值观更加明确。王淮总结,和之前相比,现在的线性有三点和之前的认知不太一样,总体说来,是比起早期纯粹强调技术的优越性,现在更加强调技术和商业结合的重要性。

  一是更加看重商业成功,因为做投资就是为了用商业的方式实现技术价值最大化;二是更加看重技术背景的创业者是否愿意成为一名好的企业家,这里创业者有没有学习的意愿至关重要;三是更加尊重资本市场的非理性,强调市场不景气时,企业要先“活下去”。

  “因为对商业意识的改变,我们现在更加注重去理解对方想要解决的问题,基于问题再去谈它的技术。我们不是要求创业者要有一个非常清晰的想要解决的问题,但是他必须是愿意对此进行探讨的,否则技术就会沦为纯学术研究,这就是problem oriented tech(为了解决问题而生的技术)的重要性。”王淮表示。

  “第二,怎么在好的工程师、科学家、产品经理中,找到能成为好企业家的‘潜力股’,重点是要找其中有学习意愿和能力的人。”王淮具体介绍道,“有的人喜欢技术,让他学习做生意他没兴趣,有的人就喜欢单打独斗,让他学会团队合作他搞不了,这些都是做一名企业家的大忌。这方面我们以前没那么在意,现在我们很在意。”

  “第三是我们比以前更加尊重资本市场。过去我们强调是金子一定会发光,一定要长期耐心,但如果企业撑不过去,未来也和它无关了,我们过去三年非常重视的一件事就是‘活下去’,因此我们也会更加重视企业的商业运营,”王淮总结道,“因为技术一定要产生影响,而不是只会在那里秀肌肉。”

  “现在我们考虑的东西多了,更像一个‘正儿八经’的投资人的时候,是不是会错失一些有灵性的企业家?我们不知道,做投资有意思的点也在这里。”王淮笑着说。

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