您应该知道的关于评估人工智能初创公司投资的信息

作者：Salvatore Minetti，CEO，Fountech.Ventures

近年来，深度技术领域的兴趣日益增长，尤其是在投资界。深度技术领域的各个行业中，人工智能（AI）已成为一个值得关注的蓬勃发展的市场。

根据国家风险投资协会的数据，2019年，美国 alone 有1,509家AI公司共筹集了19.98亿美元的资金。这个数字将在未来几年继续增长，即使由于疫情导致短期下滑。事实上，承诺帮助我们克服COVID-19带来的挑战的AI初创公司可能会在这一领域推动更大的投资。

对于希望进入这一领域的风险投资家（VCs），评估AI初创公司以进行投资可能是一项令人生畏的任务。以下是一些关键考虑因素，需要牢记在心，以寻找最好的AI人才来支持。

确定真正的深度技术

许多投资者将面临的第一个障碍是如何区分真正创新的解决方案和那些仅仅伪装成创新的解决方案。毕竟，AI是其自身成功的受害者——许多初创公司试图通过声称自己是“由AI驱动的”来增强其商业产品和在投资者面前的吸引力，而实际上，他们的核心业务中并没有复杂的AI技术应用。

此外，投资者必须牢记早期企业在试图在AI市场建立自己时将面临的约束。

机器学习、公开可访问的库、预训练模型和API已经降低了企业家和初创公司的进入壁垒。仅使用这些工具集启动产品的公司很可能会在短时间内面临众多竞争对手。自然，这对投资者来说是一个风险。

为了减轻这一风险，我建议风险投资家寻找在科学和应用层面上都进行创新的人工智能公司。这些人工智能公司将为自己的目的发明新的AI，并在此过程中构建基础设施。

这必然涉及区分应用级别的公司，它们只是重复第三方API，以及那些具有强大和独特的核心研究的公司。确实，真正的深度技术是新颖的，并且代表了当前技术的重大进步。

那些在该领域没有先前经验的人可能会担心他们的能力，无法筛选AI公司并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地评估AI人才，风险投资家可能会考虑建立自己的内部技术团队。实际上，这将涉及雇用一名博士来提供适当的技术专业知识。通过这样做，投资者将创建筛选公司的能力，即使在产品和市场推动之前。

或者，他们可能会寻找合作伙伴来代表他们做这件事。风险投资家有选择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的选项，以更好地选择他们的投资对象，并在早期阶段提供适当的技术支持。

创始团队的特征和特点是什么?

底层技术是评估AI初创公司的关键因素。投资者必须确信产品真正创新，有效地满足市场需求，并在长期内具有商业可行性。作为此部分，解决方案背后的架构也需要考虑，以确保它可以处理越来越多的数据输入，并可以随着时间的推移进行扩展。

为了确保所有上述内容都得到解决，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外，必须记住，AI不仅仅是关于算法和数据。它也关乎人。因此，风险投资家应该密切关注创始团队展示的特征和特点。虽然没有一套固定的标准可以遵循，但以下是一些可能决定AI创业成功的特点。

首先是对相对优势和劣势的良好认识。创始人可能具有引人注目的愿景和所需的技术知识来实现它。然而，像许多初创公司一样，创始人可能缺乏适当的商业才能来克服常见的障碍。

高绩效的AI团队将能够展示寻求帮助和招募合适人才来填补任何现有技能差距的意愿。公司的文化也应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将有助于克服沿途出现的技术和商业挑战，并帮助团队关注大局。

最重要的是，一个伟大的团队将展现出积极的态度：这是任何在竞争激烈的AI领域的创业公司都必不可少的。即使在困难时期，也要坚持使其运作的决心，将区分具有扩展AI公司能力的团队和那些没有能力的团队。