經常有人問我，我是否能發表一些針對人工智能（AI）投資的見解。

事實是，該領域過于復雜多變，教條般的理論并不適用。

從這個意義上說，我的回答是沒有。

不過，經過十多年對AI投資的思考，我得出了一些結論。

其中一些是我跟特定公司合作后獲悉的商業洞察，另一些是我目睹行業成熟發展后自然得出的見解。

我希望這篇文章能夠幫助讀者更好地了解我對AI投資的看法，以及我是如何從行業經歷中獲得這些觀點的。

洞察一：成功的AI機遇是技術才能與商業敏銳性的結合得出這一結論時，我還在Facebook的董事會任職。

當時扎克伯格和他的團隊正思考運用AI技術，為團隊配備頂尖的AI人員。

在這一方面他們遙遙領先。

今天，大多數技術公司都明白，如果希望未來前途大好，他們必須開始運用，或至少開始探索AI技術。

Facebook早在2010年就認識到了這一點，甚至當時就愿意在AI戰略上投入大量的時間和金錢。

扎克伯格和他的團隊沒有將精力放在研究和大膽的企劃上，而是追求實際的目標。

Facebook認為AI項目若想物有所值，必須與商業目標密切相關。

但這并不妨礙團隊進行長期投資。

相反，在許多情況下，商業導向性思維使他們更愿意進行長期投資。

如果某AI項目具有商業意義又滿足了所有訴求，Facebook便樂于實行。

其他公司在這方面繼續迷失方向，他們主要關注技術，以為用例場景最終必然會實現。

Facebook非常在乎技術，但也注重可行性。

也難怪他們在AI領域有著如此令人羨慕的業績，并且繼續走在最前沿。

洞察二：最佳團隊形式是跨學科團隊我發現在AI領域尤為如此，這要感謝丹尼爾·納德勒（Daniel Nadler）為我指明了方向。

丹尼爾·納德勒創立金融數據分析公司Kensho時，還是哈佛大學的在讀博士。

除了擁有聰明的技術頭腦，納德勒還是一位詩人和電影制片人。

豐富的背景經歷使他明白，如果想攻克一個多方面的問題，他的團隊也必須來自不同的學科背景。

圖注：Kensho總部。

如今，Kensho利用大規模并行統計計算、用戶友好的可視化界面、突破性的非結構化數據工程和預測分析，為專業投資人士創建了新一代AI分析平臺。

構建如此復雜的平臺需要來自不同學科背景的優秀團隊成員。

丹尼爾的Kensho團隊中有經濟學家、統計學家和開發人員。

他通過聘請頂級用戶體驗設計師來擴大自己的產品，并通過打造一流的銷售文化，建立起了強大的業務。

2018年，Kensho以5.5億美元收購了金融分析機構S&P Global，成為歷史上價值最高的的私有化人工智能公司。

Breyer Capital和其他早期投資者當初眼光獨到。

當丹尼爾請求我為他的下一家預測分析公司Edo提供支持時，我欣然答應。

洞察三：相信聰明人我初次見到托馬斯·雷爾登（Thomas Reardon）是在20世紀90年代，雖不熟識，卻也仰慕他的智慧、能量和勇氣。

后來我在Microsoft和互聯網流媒體服務商Real Networks工作時，對他的了解進一步加深，我發現托馬斯為人方面也非常優秀。

他非常在乎他的工作及其對世界的影響。

我們每次見面時，托馬斯都教我一些新東西。

那時我就知道，如果有機會，我一定會支持他。

我的機會在2016年來臨，多虧了Real Networks的創始人羅伯·格拉瑟（Rob Glaser），我和托馬斯重新聯系上了。

托馬斯剛從哥倫比亞大學畢業，急切地希望建立一家神經科學公司。

他對公司的構想（托馬斯后來創立了CTRL-labs公司，從事腦機接口研發）清晰而令人信服。

我知道他試圖做的事情很艱難，但也知道他是世界上為數不多的幾個人，擁有能做成這件事的能力和韌勁。

我很高興能成為A輪投資者，為確保公司有一個光明的未來，我愿意盡心盡力。

當托馬斯第一次與Facebook接洽時，我確信他們之間會產生顯著的協同效應。

我知道，扎克伯格和他的卓越團隊懂得欣賞CTRL-labs的過人之處，并有可能成為公司潛在的優秀合作伙伴。

我希望自己能幫到托馬斯及其團隊。

現在，CTRL-labs正處于最好的成功環境中。

我可以將CTRL-labs的成功歸因于一群聰明人。

我很高興能在托馬斯成為創始人之前就認識了他。

我也非常高興當羅伯·格拉瑟重新引薦彼此并提供投資機會時，我選擇了信任他。

現在，因為我相信扎克伯格和Facebook團隊，所以我知道CTRL-labs將擁有一個光明的未來。

洞察四：即使是在瞬息萬變的領域，經驗也非常重要我最近宣布了對Elemental Cognition（專注研究深度學習的公司）的投資和伙伴關系。

在我看來，Elemental Cognition團隊正在解決AI未來面臨的最大挑戰之一，即開發統計機器學習和數據分析之外的推理和理解能力。

該公司在增強人類學習和創新能力方面有著巨大的潛力。

于是當機會出現時，我便興奮地決定投資了。

這機會令人難以抗拒，而幕后的人物，如大衛·費魯奇（David Ferrucci），也是位卓越非凡之人。

費魯奇博士是世界上少數在AI領域擁有數十年相關經驗的人之一。

他一手建立、領導了認知計算系統IBM Watson團隊。

Watson在2011年的智力競答節目《危險邊緣》（Jeopardy）中，成功擊敗了有史以來最優秀的選手們，取得了具有里程碑意義的成功。

Watson也繼而為AI領域新一輪的應用和研究項目奠定基礎。

盡管過去十年中AI領域發生了許多變化，但我相信費魯奇博士的經驗將大大增加Elemental Cognitive的成功幾率。

世界上有許多年輕勤奮的AI開發人員，但擁有多年研究、構建AI應用程序經驗的杰出人才卻很少。

最后，以下是一些關于AI和AI投資的幾點思考：1. 我相信人工智能正被用來成就非凡的事情。

在未來十年，它將變得越來越具實用性和變革性。

2. AI算法還處于早期階段，我們有望在未來幾個月和幾年內見證研究突破。

3. 隨著數據集越來越大、更易于訪問，計算能力價格降低，AI應用程序將變得更加強大、無處不在。

4. 我相信中國和美國擁有最好的AI生態系統。

到2025年，10家頂級AI公司中，有9家將設在美國或中國。

5. 我專注于垂直領域的AI，在醫療保健、媒體和金融方面經驗最為豐富，對這幾個領域也最有信心。

我仍然重視這些垂直領域，因為它們有著巨大的用例潛能和顯著的財務優勢，但我也已經投資并繼續探索其他垂直領域。

6. 最后，全球頂尖大學仍然是培養和發現AI人才的最佳場所。

僅去年一年，我就參觀了50多所學校，與教授、研究生和本科生共同度過了珍貴的時光。

我對以下院校的AI生態系統尤為印象深刻和熟悉：哈佛大學、斯坦福大學、麻省理工學院、普林斯頓大學、布朗大學、加州大學舊金山分校、德州大學奧斯汀分校、加州大學洛杉磯分校、哥倫比亞大學、康奈爾大學、清華大學、北京大學和印度理工學院。

我期待著在接下來幾個月和幾年中訪問更多的學校，并更好地了解世界各地的未來AI人才。