创新工场|李开复和“硬核”创新工场( 四 )
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TECH VC的原色
新的赛程 , 浩浩荡荡的造梦计划 , 拉开帷幕 。
不过 , 没有从天而降的武林秘籍 , 创新工场是摸索着不断成长的 , 这种蜕变体现在投资方向和阶段的不断迭代上 。
早期 , 创新工场的投资阶段是天使和早期 , 在投资了大量成功的互联网项目后 , 随着基金体量的增长 , 创新工场将布局重心转移到VC风险投资轮次 , 并重新定位为TECH VC——投向技术领域的VC , 重点投资阶段转到A-B轮 。
早些年 , 在一些不熟悉创新工场的人看来 , 工场的长项是在移动互联网领域做天使 , 而事实上 , 技术VC才是李开复的底色 。
“我们从开始的天使基金做到早中期基金 , 之后也布局成长期基金 , 这是我们基金的三个阶段 。 为什么这样做?这和为什么高瓴做创投是类似的 。 高瓴是有相应的经验利用于一级市场 , 我们是想将Know-how应用于投资 , 要获得超额回报 , 要做别人不知道和别人不能做的事情 , 当你有这样的优势 , 为什么将自己束缚在一个阶段 , 应该是都用上 。 ”
投资阶段只是方法论的表现 , 而对方向的把控才是在深海航行的核心 。 TECH , 则是主航线 。
创新工场的投资团队中 , 超过八成投资人都是技术理工类背景 , 在创新工场团队中 , 有15位博士、13位深度参与的顶级科学家、50余位工程师 。
这种组成意味着 , 李开复想打造的 , 是一个可以预判“技术+商业”交集的有潜力和价值的体系 。 有了体系作为罗盘 , 在深海捕鲸 , 如同拥有了工业化的打捞队 。
几乎在投资知乎的同一时期 , 创新工场还“捕捉”到了旷视科技 。
旷视科技对于创新工场而言 , 算是一个里程碑式项目 。 这是工场内部对AI领域的首次尝试 , 也是此后转身AI的一个分界线式案例 。
当时移动互联网带来的巨大产业转型机会正在席卷着各行各业 。 2015-2017年的两年时间中 , 正值“双创” 。 在“大众创业、万众创新”的鼓励下 , 被称为中国硅谷的北京中关村一条街中 , 就能找到十余家孵化器、创业咖啡 。 更有甚者 , 一些山西煤老板 , 摇身一变在皮质座椅上一转就成了天使投资人 。 中关村流传着一个笑话:天下掉下一块砖头 , 都能砸中一个投资人 。
天使+孵化 , 开始盛行 。
但也就在这几年 , 在移动互联网风生水起的创新工场却开始调整方向 , 将关注点转移到AI方面 。 甚至 , 在2016年 , 创办了人工智能工程院 。 李开复的带动下 , AI成了创新工场的关键词 。
2016年3月 , 一场关键的棋局发生 , 谷歌AlphaGo不仅击败了世界围棋冠军李世石 , 更向全世界彰显了人工智能的实力 。 在李开复看来 , 深度学习的发明是人工智能里程碑式的突破 , 海量的数据、自动标注数据、清晰的领域界限、顶尖的AI科学家以及超强大的计算量是人工智能的五大基石 。 人工智能也迅速从黑科技的发明期迅速迈进“应用为王”的阶段 。
实际上 , 从30多年前开始 , 李开复就已经和人工智能结下了不解之缘 。
早在1986年 , 李开复在卡内基梅隆大学所攻读的就是人工智能方向的博士学位 。 他还设计了第一款击败黑白棋(Othello , 又称为奥赛罗旗)世界冠军队成员的计算器软件 。 这在当时 , 是一项了不起的成就 。
基于这一背景 , 李开复对人工智能有独特的见解 。 他看来 , 判断人工智能技术能在哪个行业最先引起革命性的变革 , 除了要看这个行业对自动化、智能化的内在需求外 , 主要还要看这个行业内的数据积累、数据流转、数据存储和数据更新是不是达到了深度学习算法对大数据的要求 。
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