关于评估人工智能创业公司投资的重要知识

作者：萨尔瓦托雷·米内蒂，Fountech.Ventures 首席执行官

近年来，人们对深度技术领域的兴趣日益增长，尤其是在投资界。深度技术领域中，人工智能（AI）已经成为一个值得关注的市场。

根据国家风险投资协会的数据，2019年，美国的1509家人工智能公司共募集了19.98亿美元的资金。这个数字将会在未来几年继续增长，即使受到疫情的短期影响。事实上，能够帮助我们应对COVID-19挑战的人工智能初创公司可能会吸引更多的投资。

对于希望进入这个领域的风险投资家来说，评估人工智能初创公司的投资价值可能是一项艰巨的任务。以下是一些需要考虑的关键因素，以便找到最好的人工智能人才来支持。

确定真正的深度技术

投资者面临的第一个挑战是如何区分真正的创新解决方案和那些仅仅伪装成创新解决方案的公司。人工智能的成功使得许多初创公司试图通过声称自己是“由人工智能驱动”的来提高自己的商业价值和吸引投资者的兴趣，然而实际上，他们的核心业务中并没有使用先进的人工智能技术。

此外，投资者需要考虑初创公司在建立自己在人工智能市场地位时面临的限制。

机器学习、公开可用的库、预训练模型和API已经降低了企业家和初创公司进入人工智能领域的门槛。仅仅使用这些工具集的公司很可能会面临许多竞争对手，这对投资者来说是一个风险。

为了减轻这种风险，我建议风险投资家寻找那些在科学和应用层面上都在创新的人工智能公司。这些公司将为自己的目的发明新的人工智能，并在此过程中构建基础设施。

这需要区分应用层面的公司，它们只是重复使用第三方API，以及那些具有强大和独特的研究核心的公司。真正的深度技术是新的，并且代表了对当前技术的重大改进。

那些没有人工智能领域经验的人可能会担心他们的能力，难以评估人工智能公司，确定哪些公司真正推动了技术的发展。有几种方法可以解决这个问题。

为了尽早接触深度技术并有效评估人工智能人才，风险投资家可以考虑建立自己的内部技术团队。这意味着雇用一名博士来提供适当的技术专业知识。通过这样做，投资者将能够在公司还没有产品和市场牵引力之前就对其进行评估。

或者，他们可以寻找合作伙伴来帮助他们做到这一点。风险投资家可以与已经拥有内部科学家和对深度技术有良好理解的投资者共同投资，以更好地选择他们的投资对象，并在早期提供适当的技术支持。

创始团队应该具备什么特质和特征

基础技术是评估人工智能初创公司时的一个关键因素。投资者必须确信产品真正创新，有效满足市场需求，并在长期内具有商业可行性。作为这一部分，解决方案背后的架构也需要被考虑，以确保它可以处理日益增长的数据输入并可以随时间扩展。

为了确保所有这些要点都得到解决，投资者应该确保所有关键角色都由具有该领域经验和知识的人填充。团队的系统架构师、数据工程师、数据科学家和DevOps工程师都应该能够展示适当的资格和以前的领域经验。

除了明显的技术技能之外，人们也需要记住人工智能不仅仅是关于算法和数据，还关于人。因此，风险投资家应该密切关注创始团队展示的特质和特征。虽然没有固定的标准，但以下是一些可能决定人工智能创业成功的特质。

首先，创始团队应该对自己的相对优势和劣势有很好的认识。例如，创始人可能有一个令人信服的愿景和所需的技术知识来实现它，但他们可能缺乏适当的商业敏锐度来克服常见的障碍。

高绩效的人工智能团队将能够展示出寻求帮助和招募合适人才来填补现有技能差距的意愿。公司的文化也应该反映他们的创新驱动力：寻求来自同行、客户和专家的关键反馈的愿望将有助于克服沿途出现的技术和商业挑战，并帮助团队专注于大局。

最重要的是，一个伟大的团队将展示出积极的态度：这是任何人工智能创业公司在竞争激烈的人工智能领域中必不可少的。即使在困难时期，也要下定决心使事情成功，这将区分那些具有扩大人工智能公司规模所需的团队和那些没有的团队。为了专注于大局，最重要的是，一个伟大的团队将展示出积极的态度：这是任何人工智能创业公司在竞争激烈的人工智能领域中必不可少的。一个决心使事情成功的态度，即使在困难时期，也将区分那些具有扩大人工智能公司规模所需的团队和那些没有的团队。