创新工场董事长李开复：AI应用领域中国已领先 未来将是TECH VC的时代

　　7月27日，在中国风投委、中国母基金联盟主办的“2019中国母基金峰会”上，创新工场董事长兼首席执行官李开复对人工智能(AI)创业历程的演变和下一个百万级增长点等问题，分享了自己的看法与见解。

　　他认为，商业模式创新的时代正渐行渐远，技术创新正成为价值创造的中坚力量。而AI技术将给世界经济带来巨大的变革与机会，重塑各行各业，其最大的价值是在赋能到传统行业，而不是作为黑科技存在。同时，随着技术创新成为创业主力军，VC机构的组成也将发生改变，未来将是TECH VC的时代，即有更多有科技背景的VC出现，成为“新贵”。

　　AI应用，中国已领先

　　李开复表示，过去15年是互联网、移动互联网平台大爆发的时期。在此期间，无论是中国还是美国，许多互联网公司都实现了巨大的成长，并涌现出如亚马逊、阿里巴巴、腾讯等巨头。这样的爆发式成长既源于商业模式创新也得益于人口红利与平台红利。当年布局其中的投资者也因此获得了巨额的回报。

　　然而，随着人口红利的见顶和过多的“选手”涌入赛道，未来留给商业模式创新的空间将比较狭窄，这对创投行业而言是坏消息。好消息是，技术创新的时代终于到来，AI的时代已经来临。他强调，当下代表着未来的技术很多，如AI、量子计算、生物医疗、区块链等。

　　他强调，其中AI将带来巨大的变革与机会，该技术本身也在不断实现突破，有望重塑各行各业，改变世界。同时，AI技术也从少数精英才懂的“发明期”进入到了遍地开花的“应用期”。值得注意的是，虽然在基础研究领域我国与美国尚有一定差距，但在AI应用领域，中国实际已领先于美国。“中国创业者以更快的速度将AI应用落地在了各个不同的领域”，未来5年里，中国创业者对AI价值获取的能力也有望超过美国。

　　此外，在AI技术应用落地的世界版图里，中国公司也有着令人看好的竞争力。原因在于，相比美国公司的“强势”与不愿为海外客户的需求而对产品作出本土化的修改，中国企业更具备开放、友善的特质，愿意为达成共赢而作出更多的弹性调整。他表示，如若中国科技产业能顺利走出去，未来可能在AI宇宙里有一半的技术都将来自中国。

　　而预计到2030年以后，AI将给世界带来约100万亿元人民币的GDP增量。

　　100万亿增量来自传统行业

　　那么100万亿元人民币的增量将来自AI哪些领域？

　　李开复指出，AI技术普及化的历程与互联网相似，预计其将经历4个发展周期。其中，第一个周期是2012年左右的技术研发周期；第二个周期是于2017年前后开始的“AI+产业发展”周期；第三个周期将是2020年左右开启的“AI+传统公司”阶段；到2025年，则将是AI无所不在的第四周期来临。

　　他认为，在AI已全面进入商业应用时代的今天，过去偏重科研发现的“AI黑科技”不再是创造价值的主力军，未来能给世界经济带来百万级人民币增长的将是“AI+传统公司”领域。因为，只有传统产业才有足够大的体量去创造巨大的价值。具体而言，“AI+传统公司”的应用可体现为“赋能+降低成本”。例如，在传统超市零售领域销量预测、货物供应、库存配送是运营中最具挑战的环节。而AI则可通过当日运营大数据预测第二天的商品销量等情况，从而对次日商品供应、配送等进行精确高效的管理，让公司更快速地成长。再者，在电话客服环节，AI可以做到跟人一样精确，并且其可以承担近80%的工作量，这对公司而言亦是降低一项巨大成本。

　　除了上述例子，AI还将在仓储、自动化检验、物流运输、出行、银行理财等多个传统领域发挥精确作用。“AI+传统公司”，即是AI赋能传统行业，为其打造价值。换言之，赋能传统企业将成为AI的下一个最大增长点。

　　TECH VC时代将来临

　　技术创新时代的到来也意味着，过去VC瞄准商业模式的投资方法须改变。在硬核科技不断更迭、AI应用推陈出新的局面之中，VC机构在提前布局赛道、抓住真正有价值的项目之前，也需自我赋能。

　　李开复就强调，未来将是TECH VC的时代，由懂科技的人掌管VC机构。而这样的趋势在美国已经凸显。“如果你到硅谷问最火的投资人是谁？得到的答案会是Y Combinator、OpenAI一类的公司。”这些公司共同的特点是其合伙人或是计算机专业毕业的博士，或是具备创业经验的CEO、CTO，而非金融出身。“我们必须要看得很清楚，美国在往这个方面走，中国下一步必然也需要考虑TECH VC会怎样在中国产生，中国的Y Combinator、OpenAI等将从什么地方产生。”

　　据李开复介绍，创新工场投资团队里有80%的人有技术背景，其中15位投资人为计算机博士，已是一家具备TECH背景的VC机构。截至目前，创新工场已投了50家AI公司，捕获5家AI“独角兽”。除投资外，创新工场还有一支300位工程师的研究团队，致力于研究下一阶段将被应用的技术，包括AI、医疗机器人等。

　　拥有这样的技术背景，既能让团队对技术的商用落地有更深的理解与洞察，也能对所投项目、企业更好地赋能。