尼尔·汉施，硅谷铸造厂CEO兼管理合伙人 – 采访系列

尼尔·汉施是硅谷铸造厂的CEO和管理合伙人，硅谷铸造厂是一家凯尼公司，在那里他利用超过25年的风险投资、产品管理、技术运营、企业发展和值得信赖的咨询经验来领导该公司。

在加入硅谷铸造厂之前，尼尔是Meltwater企业家学校的新兴市场技术培训、投资和孵化计划的管理总监，在那里他管理着一个全球150多名专业人员的团队，超过20个创业投资，并与谷歌、三星和沃达丰等公司建立了合作伙伴关系。

尼尔此前曾在Rustic Canyon Partners（RCP）担任普通合伙人，RCP是一家早期创业公司专注的风险投资基金，管理着5亿美元的资产。他还曾在Macromedia（Nasdaq：MACR，收购于ADBE）的企业发展部门工作，负责全球并购交易和战略股权投资。在这个角色中，他广泛地前往亚洲，并亲身经历了建立关系和执行跨境交易的挑战和影响。

硅谷铸造厂是一家创新咨询公司，催化机会并加速变化，以推动可能性的边界。该公司致力于扩大其网络和能力，以进一步支持全球创新生态系统。企业领导团队越来越多地寻求利用这一生态系统进行战略合作、投资和收购。

您在硅谷已经有超过25年的经验，您认为是什么独特的因素使得旧金山成为人工智能的新兴中心？

我认为这是许多相同的因素，这些因素使得硅谷成为其他新技术的中心，比如互联网和搜索引擎。当我们谈论现在在旧金山发生的事情并将其与硅谷的创新和进步声音进行比较时，这就像似曾相识。回想一下半导体的早期，回到50年代和60年代。人才是当时的关键，现在仍然是。城市作为人工智能中心的崛起根植于其丰富的人才储备。这种人才的临界质量作为创新基础，得到了谷歌和Meta（前身为Facebook）等科技巨头的存在的加强，微软也从其附近的基地做出了贡献。当人才和创新汇聚时，充满活力的商业和科技生态系统就会蓬勃发展。风险投资、人才池和在人工智能方面有深厚投入的现有公司的交汇，创造了一个适合旧金山创新的人工智能环境。虽然人工智能本身并不新颖，但这座城市作为其中心的崛起反映了其在其他平台转变中的历史作用。

硅谷铸造厂如何利用这些区域优势来造福其成员？

硅谷铸造厂位于一个主要的创新中心。我们周围有一些世界上最具活力的公司和最具前瞻性的创业公司，他们正在变革和进步的前沿。我们的位置为我们带来了天然的优势，我们通过积极地在我们的成员和最先进的创新者之间建立联系来利用这一优势，特别是在人工智能与他们业务各个方面交叉的领域。无论是探索人工智能对产品设计、客户支持或其他关键领域的影响，我们都确保我们的成员可以直接访问最好的人工智能应用。另外，我们与这些新兴解决方案提供者接近的物理位置提高了我们的撮合过程的效率。想象一下这样的场景：一位成员访问我们的总部，对于使用人工智能来创造更好的客户体验有特定的兴趣。只要几个小时或几天，他们就可以与相关公司进行面对面的交流，很多这样的公司都位于我们的场所步行或驾车距离之内。这种无缝的连接加速了合作的步伐，并促进了推动创新和增长的有意义的伙伴关系。

关于人工智能作为从数据中提取洞察力的工具，企业在数据利用方面面临什么挑战？

企业在使用人工智能进行数据分析时面临的一个关键挑战是确保公司内部的数据质量。正如谚语所说，“垃圾进，垃圾出”，这凸显了有效结果所需的高质量数据输入的重要性。质量数据就像基础设施一样，是实施人工智能应用之前必须建立的基础。

硅谷铸造厂强调战略合作伙伴关系和企业投资。您能提供一些成功的合作伙伴关系和投资的例子，这些例子加速了创业公司和企业成员的创新吗？

我想到的一次合作是与一家跨国物流提供商和Fountain，一家下一代招聘、入职和留任创业公司。这种合作直接解决了物流巨头面临的一个主要挑战：在高峰季节（如圣诞节）期间反复雇用和留住成千上万的员工。通过引入Fountain的创新解决方案，物流公司彻底改变了其招聘流程，简化了入职流程，并提高了员工留任策略。这不仅优化了效率，还减轻了季节性波动对劳动力需求的影响。虽然没有具体的数字，但这种合作的影响和结果得到了公司范围内的关注，甚至到了董事会层面。

您认为未来十年中哪些人工智能和新兴技术的趋势将至关重要？

展望未来，我们可以看到客户端和内部领域的明显趋势。在客户端，我们正在见证对数字体验的关注，特别是在品牌互动和客户服务方面。这种对个性化体验的强调是人工智能，特别是生成式人工智能，迅速证明其价值的地方。内部来说，大型组织需要高效的知识管理。许多公司已经在利用人工智能来导航他们所拥有的见解和内容的庞大存储库。例如，考虑一下一家领先的全球投资银行、证券和投资管理公司的场景。他们使用人工智能来迅速解决人力资源查询，例如如何在不同司法管辖区终止员工的复杂过程，凸显了人工智能在内部流程中的价值和提高效率。虽然很难准确预测哪些领域将在未来十年占据主导地位，但大多数财富500强公司目前的重点是确定最有说服力的应用场景。

公司如何为将这些技术整合到他们的战略中做好准备？

除了技术准备的质量数据（如前所述）之外，还需要考虑战略立场。公司必须决定在哪里开始测试和试验这些人工智能技术。这涉及到做出明智的决定，关于哪些业务领域可以从整合中受益最多，例如提高客户服务。它是关于采取有针对性的步骤，测试水温，并评估这些技术的有效性，然后再完全致力于它们。通过战略性地选择试点项目并评估其成果，公司可以逐渐扩大其整合工作，避免“煮沸大海”的诱惑，而是专注于有针对性和有影响力的实施。

旧金山的人工智能行业目前面临的最大挑战是什么？相反，这些挑战为创业公司和成熟公司带来了什么样的机会？

最大的挑战之一是流入人工智能公司的资金洪潮，主要集中在旧金山，不仅仅是在硅谷。这种激增导致了人们的期望值很高，但现在的挑战在于超越炒作周期。公司必须证明其切实的有效性和投资回报率（ROI）。基本上，他们处于一个关键时刻，需要获得客户和产生收入，以实现可持续性和增长。

对于成熟的公司来说，一个重大的挑战是人工智能实施的巨大成本。运行这些大型、复杂的模型非常昂贵。然而，成熟的公司拥有一个显著的优势——他们的数据宝藏。这种数据的丰富性使得传统行业的现有公司，即使在传统行业，也成为强大的创新力量。他们拥有黄金资产，当与人工智能技术结合时，成为创新的一种强大力量。然而，确保数据的准确性和可靠性以及拥有足够的数据量以产生有意义的见解至关重要，这是小公司在有效地获取和利用数据时面临的挑战。

硅谷铸造厂如何帮助其成员在波动的科技市场中导航并识别有价值的新兴公司？

我们首先了解成员的需求和参数，然后我们绘制出潜在解决方案提供者的格局。我们利用我们的专业知识来确定最有前途的候选人。从那里，我们帮助我们的成员与这些新兴公司的领导人建立联系。但我们的作用不止于此。我们积极促进成员与这些公司之间关系的持续发展，无论是培养客户关系、建立更深层次的合作伙伴关系，还是探索战略投资和收购机会。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问硅谷铸造厂。