AI草莽创业时代，多年投资老炮还不如有个

物理学家张首晟，除了被誉为“下一个最有可能获得诺贝尔奖的华人”之外，现在又添上了投资的成就。

一次，他和邻居边看着孩子踢球边聊天，身为斯坦福大学计算机系老师的邻居讲起一个痛点：每次改作业的时候，学生交上来的计算程序都是三个不同操作系统写的，有Windows、Mac，还有Linux。能不能在同一台计算机上理出三个不同的操作程序？

张首晟当时觉得这个想法特别好，他也遇到同样的问题，于是就以天使的身份投资了自己的邻居。后来，这位邻居发明了一个技术——VM（VistualMachine），虚拟机，整个云计算就是建筑在这个虚拟机之上。这家公司市值最高时曾达亿美金！

有了这次经历，张首晟在搞科研的同时，创办了丹华资本，专做“最最高科技的投资”。当被人问起投出早期AI项目的成功秘诀时，他总结了两点：

首先，因为生活在斯坦福，经常有这样的机会。于是他在做学术研究的同时，观察周围的同事，看谁能成为伟大的科学家，评估他们的想象力。“在这个意义下，科学和投资是一样的，要看到下一步会往哪个方向走。”

其次，他还培养出一个工作在谷歌DeepMind的儿子。“如果对年轻人有了解，并且能够培养他们的理念、培养他们做科学工作，也能把投资做好。”

但是，并不是每个投资人都有住在斯坦福的邻居。AI自年下半年以来，被互联网大公司和资本炒得火热，短短一年看过无数All-in佳话和英雄悲歌，也涌现了大量AI初创公司，事实却是PPT讲得多，钱融的少。

AI初创公司怎么投？来自硅谷的投资逻辑和国内不太一样，张首晟认为，中国最强之处在于有大量数据产生，但目前为止最优秀的算法还是美国发明的。他希望在未来五年能看到一个全新的AI算法由中国人发明。而国内投资人则更为务实，看场景、看需求、看落地。在目前为止AI应用相对较多的三个领域，一些投资人分享了自己投资早期项目的逻辑。

AI+金融：金融创新+人工智能之下的投资机会

腾飞资本合伙人任溶：我认为在未来对待人工智能+金融的这个领域的考虑，可能这个领域要变得越来越混合。

首先，投顾。投顾也可以理解为投资+顾问，也可以理解为审贷+顾问。过去我们投过一个项目，它是给国内比较大的城市合作商业银行从做第二代X8系统起步，慢慢做到智能审贷，今年已经在创业板上市了。我们从他们很普通的业务转型的角度可以看出来这方面的需求还非常大，其实按照我的理解，这个领域还是刚刚接触到了一些皮毛。

无非就是有没有牌照的问题，但是有没有牌照在未来真的需要吗？我曾经提过一个假设，就是阿里真的吸收一个银行牌照吗？或者京东真的需要吗？我不觉得需要。这是从投资角度上看的问题。

第二，保险。保险这个领域才刚刚进入黎明前的亮光。在这个领域，长期效益又比较好的，有相当一部分是非标品业务。在这些领域，因为量非常大，单子非常多，每个投资机构或者每个创业团队只要在里面深挖一点就可以了。满足特定人群或者特定行业，比如说给社保基金做、给不同上市公司的企业做、给不同年龄阶段的人做、给不同性别的人做就足够了。

第三，信用。过去，即便像现在所讲的京东、阿里、蚂蚁金服等等所有的跟这些行为数据所产生的一些基于信用的分析，只有在办信用卡或申请贷款时才会有用。现在我发现这个观念正在越来越被主流的金融学所抛弃，即便没有贷款关系，我们仍然可以把它归结为置信度比较高的准金融信用领域。这个过程中怎么把数据洗牌，怎么样二次开发和利用，怎么样和大数据技术，和网格技术结合起来，这也是非常有特点和科技的。

第四，入口。金融领域其实都是满足客户的终端需求而言，不管是B级还是C级都是一个场景。就我个人而言，其实时候想的就是吃喝玩乐，可能有时候需要刷脸，甚至不涉及到金融。今天每一个AI+金融的公司，只不过是以大数据或AI作为切入点、以金融作为切入点进行工作，很快有路径依赖的问题。

假设我的数据被AI数据公司掌握，我会基于用户习惯对这个公司特别依赖，基本从一而终了，别人想把用户习惯抢走非常之难，能够在这方面做入口的也是非常不错的公司。

AI+驾驶：有场景、有落地，才是投资标的

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