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人工智能公司的估值怎么算,这里列出了几个公式

2017-03-31 10:10
逆光飞舞
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互联网这条线会继续往前发展,AI 做的事情则更偏向底层——在生产端提高生产效率。

加入峰瑞资本做投资之前,我在人工智能领域创业。下面,我从投资与创业交叉的角度和大家分享自己最近的一些观察,也欢迎随时交流。

先简单介绍一下,峰瑞资本是一家新基金,成立于 2015 年 8 月。我们希望做成一家研究型导向的全链条基金,不看风口,长期持有。我们比较早就开始看人工智能领域,已经投资了十余家 AI 领域的初创公司。

下面切入正题。

技术、人才红利都迅速放缓

过去在人工智能能领域创业的时候,大家会问我这些问题:

你的算法到底是什么?是不是深度学习的算法?

你是不是用了神经网络?神经网络多少层?

这是投资者或大众关注的第一点——“算法如何”?

然后,大家还会问:

你的团队里有 PHD 吗?有 BAT 研究院出来的人吗?有高校教授吗?

人工智能能刚刚起步时,大家的焦点基本集中在两个方面:算法和人才。

这两张图反映了我过去一段时间对这两个方面的观察。

第一张图,我称之为“技术的红利”。这张图是在 ImageNet 历年图像分类任务中获得第一名的算法的错误率。2013 年的时候,获得第一名的算法错误率是 13%,2014 年时是 7%,2015 年时是 3.6%,到 2016 年时变成 3.0%。大家可以看到,从 2013 年到 2014 年,错误率下降了近一半,从 2014 年到 2015 年,又下降了近一半,而 2015 年到 2016 年的时候,下降的幅度就变得很小了。

做技术的人应该都知道,在深度学习的框架下,以现有的技术处理图像分类任务的能力,错误率继续下降的空间已经不多了。看到这个结论,我非常吃惊。技术放缓的速度远比我们自己想象的要快。

第二张图,我称之为“人才的红利”。

横坐标是时间,纵坐标是工资。过去,人工智能公司招人都很贵。最近,我随机选取了一家非常知名的人工智能公司的招聘列表,2017 年时,这家公司招聘图像识别处理工程师的薪水是15—30K/m,已经和普通的 IOS 工程师差不多。

目前,大家普遍的认知是:人工智能领域,所做事情的框架已经日趋清晰明了,但人才缺口比较大,学校的供给不够。任何一家人工智能公司招人,都更倾向于熟练的、很快能将想法实践落地的人,倾向于招有一定专业院校和学术背景的人才。

通过上面两张图,我想说的是:人工智能技术跟其它技术一样,到了一个阶段性平台期,技术红利放缓的速度非常快,人才供给发展的速度非常快。

对投资人来说,在人工智能创业的第一阶段,公司的估值就是 “算法 x 人才”。它们的乘积,大概就是你的公司在市场当中的价值。而目前,这个乘法的两端都在快速地下降,这是我们对第一阶段人工智能创业的的判断。

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