Lanchi Ventures Zhu Tianyu: 10 yıllık bir ölçekte AI girişimciliğine bakış, tek boynuzlu atların nasıl keşfedileceği Xinzhiyuan Röportajı
1Xinzhiyuan Orijinal
Forumda Zhu Tianyu, "Yapay Zeka Girişimciliğine 10 Yıllık Bir Ölçekte Bakmak, Bir Sonraki İnovasyon Döngüsü Hakkında Düşünmek" başlıklı bir açılış konuşması yaptı. İki ana yatırım hattını paylaştı: Yeni inovasyon döngüsünde sektörün kesinliği nedir? İkincisi, Sonraki Büyük Şey Nedir? Zhu Tianyu şöyle dedi: "Yapay zeka bir çıkış değil, sadece bir etikettir." Yapay zeka girişimcileri erken aşamada "veri kazanırken para kazanmalıdır", çünkü üç ila beş yıl sonra bu tür fırsatlar ortadan kalkabilir.
Blue Run Ventures'ın yönetici ortağı Zhu Tianyu, 20 Ocak 2017'de New Wisdom Hundreds Conference'ın kapalı forumunda yatırımcıların bakış açısından "AI girişimciliğinin 10 yıllık ölçeğini ve bir sonraki inovasyon döngüsünü düşünmeyi" getirdi. Tema paylaşımı.
Paylaşım başlamadan önce Zhu Tianyu, "Popüler Yazılım" ın bir kopyasını çıkardı ve Kasım-Aralık 2016 arasında Volkswagen Software'in ortak sayısı olduğunu ve aynı zamanda 21 yaşındaki derginin askı numarası olduğunu duyurdu. Çip formu tamamlandı. Zhu Tianyu şunları söyledi: "Bu bir olay ve bir işaret. Popüler yazılım, son inovasyon döngüsünü temsil ediyor ve son inovasyon döngüsünün ikonik taşıyıcısı."
Bilim ve teknoloji topluluğu, bulut bilişim, büyük veri ve yapay zeka ile temsil edilen bir sonraki inovasyon döngüsüne girdi. Bu yeni inovasyon döngüsünde, yatırım topluluğu endüstri gelişimini nasıl görüyor? Bir işletmenin yaşayabilirliğini hangi faktörler belirler? Girişimciliğin doğası ve yapay zekanın mevcut gelişme durumu nedir?
Forumdan sonra Xin Zhiyuan, Zhu Tianyu ile özel bir röportaj yaptı. Tek boynuzlu atların yalnızca iki yöne baktığını söyledi: biri yol, diğeri insanlar. Girişimciliğin özü, sınırlı kaynaklar öncülüğünde sonuçları maksimize etmektir. Ek olarak, bulut bilişim, büyük veri ve yapay zeka arasındaki ilişkinin şu olması gerektiğine inanıyor: bulut bilişim büyük veriden önce gelmeli ve büyük veri yapay zekadan önce gelmelidir.
Zhu Tianyu: Yapay zeka girişimciliğine 10 yıllık bir ölçekte bakarken, bir sonraki inovasyon döngüsü hakkında düşünüyor
Xinzhiyuan'ın Ocak 2017'deki kapalı kapı forumunda, AI yatırım topluluğunun bir temsilcisi olarak Zhu Tianyu paylaşımını getirdi. Aşağıda konuşma kısaltması ve PPT tam metnidir:
(Konuşma / Zhu Tianyu) Sözde geçiş yılı, aslında VC'ler için, AI yatırımı için bir geçiş yılı yoktur, ancak sadece bu yöndeki düşüncelerini ve araştırmalarını sürekli olarak iyileştirmeleri gerekir. Sizinle paylaşmak istediğim şey, ilk yatırımcılar olarak, bir sonraki inovasyon döngüsü hakkındaki düşüncelerimizin bir kısmını da içeren AI girişimciliğine bakmak için en az 10-20 yıl harcamamız gerektiğidir.
Lanchi'yi kısaca tanıtalım. Amerika Birleşik Devletleri'nde 1998 yılında kurulmuş bir fonuz. 2005 yılında Çin'e girdik. On yıldan fazla bir süredir Çin'de yaklaşık 100 projeye yatırım yaptık. Şimdi 2 milyar ABD dolarından fazla varlık topladık ve yönettik. Erken ve büyüme aşamalarındaki büyük veri, yapay zeka ve robotik girişimcilik projeleri, aktif olarak odaklandığımız alanlardır.
Aslında, erken bir yatırımcı herhangi bir yöne baktığında, ister mevcut yapay zeka ister son inovasyon döngüsündeki İnternet ve mobil İnternet girişimci projeleri olsun, geleceğe bakmak için ultra uzun bir zaman ölçeği kullanırlar. En önemli şey belirsiz olmaktır. Sekste kesinlik arayın. Son derece uzun bir zaman ölçeğinde sürekli değişen ve dalgalanan bir pratikte belirlenebilen ve büyüyen bir şey bulmanız gerekir, böylece büyümeyi gerçekten yakalayabilirsiniz.
AI yatırımı konusuna geri dönersek, AI etiketinin ardındaki kesinlik nedir? Seninle tartışmak istediğim konu bu. Bu yüzden sizinle kendi düşüncelerimin iki ana satırını paylaşıyorum. Birincisi, karşı karşıya olduğumuz yeni inovasyon döngüsünde sektörün kesinliği nedir? İkincisi, Sonraki Büyük Şey nedir? İnternet ve mobil internetin inovasyon döngüsünde, Google ve Facebook'un her inovasyon döngüsünde bir Big Thing'e sahip olacağını görüyoruz .. Peki bir sonraki Big Thing nerede? Onu nasıl buluruz? Bu, yatırımcılar ve girişimciler için çok önemli bir konudur.
Sektörün kesinliğinden bahsetmeden önce, bir başlangıç şirketinin deneyimini sizinle paylaşmak istiyorum. Geçen yılın ikinci yarısında bir şirkete yatırım yaptık. Bu bir tıbbi AI görüntüleme şirketi. Kurucusu Cambridge'de bir doktordu ve ailesi de tıbbi bir aileydi. Coşkuyla Çin'e döndü ve tıbbi dijital hizmet endüstrisinde bir fark yaratmak istedi. Çin'deki bu sıcak girişimcilik ülkesinde, bir geri dönüşten kendi fikirlerini adım adım gerçekten gerçekleştirmeye kadar geçen süreç, az önce bahsettiğimiz endüstri kesinliği konusunu yansıtıyor.
Başlangıçta, girişimci, hastanelerin tıbbi görüntü tanıma yapmasına, doktorların film izleme verimliliğini artırmasına ve yanlış tanı oranını azaltmasına yardımcı olmak için öğrendiği derin öğrenme ve makine öğrenimi yapay zeka teknolojilerini kullanmak istedi. Ancak daha sonra bu konunun hiç uygulanamayacağı keşfedildi, çünkü hiçbir veriniz yok ve hiçbir doktor size inanmıyor ve bu teşhis modelleri veri olmadan eğitilemez.
Sonunda yavaş yavaş inmesi bir yıldan fazla sürdü, ne yaptı? Birincisi, ister birinci kademe şehirlerdeki büyük hastaneler, isterse ikinci ve üçüncü kademe şehirlerdeki küçük ve orta ölçekli hastaneler olsun, hastanelere yardım etmek, bu hastaneler için tıbbi görüntüler için bulut depolama hizmetleri sağlıyor. Aslında, hastanedeki tıbbi görüntü saklama miktarı az değildir, ancak değişim erişimi özellikle elverişsizdir. Bu da hastaneler için oldukça sıkıntılı bir problem ... Alibaba Cloud servislerini kullanmaları gerektiğini söylediniz ancak bu bulut servisleri genellikle startuplara yöneliktir. Örneğin, bir hastanedeki tıbbi görüntülerin erişim için yüksek gereksinimleri yoktur, bir veya iki izlemeden sonra oraya bir film yerleştirilir, ancak depolama kapasitesi çok büyüktür. Bu özelliği karşılayan bir bulut hizmeti pazarı var mı? Gerçekten hayır, Alibaba Cloud çok pahalı.
Yani bu girişimci, hastanelere bu tür hizmetler sağlıyor ve bu hastaneler bunun bedelini ödemeye çok istekliler. Bu hastanelerin güven kanallarını açmak için bulut hizmetlerini bir basamak olarak kullanın.Bağladıkları hastane sayısı yüzlerce hastaneye ulaştığında, buluttaki erişim miktarı yüzbinlere ulaştı. Bu verilerle eğitime gidin. Teşhis ve tarama modeli.
Teşhis modelinin belli bir sonuca ulaşmasının ardından hastane sayısı da artıyordu.Bu sırada ikinci kademe hastanelerin aslında birinci basamak hastanelerdeki doktorların tanı düzeylerini entegre etmek istediği, ardından büyük hastanelerin doktor yöneticileri için bir platform oluşturduğu ortaya çıktı. İkinci düzey hastanenin bir miktar tarama yapmasına yardımcı olun. Aynı zamanda, eğittiği büyük veri modeli, başhekim filmi izlemeden önce bir ön tarama yapabilir, yüksek riskli alanları ve şüpheli yerleri işaretleyerek, başhekimin zamandan tasarruf etmesine ve verimliliği artırmasına yardımcı olabilir. Uzmanlık teşhisinin en çok nerede ihtiyaç duyulduğunu görmek için.
Bu, bulut bilişimden büyük veriye ve yapay zekaya kadar her zaman vurguladığımız bir yolu açıkça gösteriyor. Lanchi'nin çok önemli bir noktası var: Bulut bilişim olmadan büyük veriden nasıl bahsedebiliriz ve büyük veri olmadan yapay zekadan nasıl bahsedebiliriz? Bu başlangıç şirketinin deneyimlerini paylaşmak, şimdi bu endüstri hakkındaki kararımızı doğruluyor. Ve bu karar ne zaman başladı? 2011 yılındaydı. 2011'den beri, bulut bilişim temel hizmet şirketleri Qingyun ve EasyStack'in yanı sıra kamu hizmeti büyük verileri ve Huiyihuiying alanında medikal sektörüne odaklanan Green Bay'e yatırım yapmak da dahil olmak üzere bir dizi düzen yaptık.
Yapay zeka açısından anlayışımız, ister araba ister robot olsun, tüm yapay zeka alanının beyin ve beyincik hesaplama ve yargı yeteneklerinin yanı sıra kulakların, gözlerin ve ağzın etkileşimli işlevleriyle donatıldığına ve sonunda güçle çalışan hareket cihazlarıyla birleştirildiğidir. Gelecek yukarıdakiler tarafından şekilleniyor, bu yüzden bu belirli bir konu.
Buna ek olarak, tedarik açısından ve teknoloji endüstrisinin dibinde, aslında yongalardan algoritmalara ve mühendislik yeniliklerine kadar geçmişte bazı olgusal değişiklikler oldu.Sun Zhengyi, Alibaba'daki önceki hisselerini sattı ve satın aldı. KOL. Sun Zhengyi, geleceğe 30 yıllık bir ölçekte bakmayı her zaman savunmuştur.İlk 30 yılda Alibaba'yı satın aldı.Önümüzdeki 30 yıl içinde ne yapmayı planlıyor? ARM satın almasıyla bazı değişiklikler görülebilir.
Ve AlphaGo, Master gibi, Google da onları eğitirken büyük bir bilgi işlem gücü yüzdesi kullandı, bu çok korkutucu , Ancak Google için TensorFlow da dahil olmak üzere bu alanda bölgesel haklara yemin edecek. Baidu ayrıca, çipler ve algoritmalar tarafından getirilen yeni hesaplama gücü artışını mühendislik düzeyindeki senaryolara uygulamak için veri açık kaynak yapıyor. Arz tarafında zaten olan budur ve bu değişiklik de kesindir. Tıpkı herkesin son inovasyon döngüsünde Moore Yasasını tahmin etmeye başlaması gibi, arz tarafı da gelecekte daha da büyüyecek, ki bu kesinliktir. Bununla birlikte, bu bilgi işlem güçlerinin kendilerinin değer yaratmadığını belirtmekte fayda var.Bu sadece teknolojik yineleme sürecinde, en altta bilgi işlem gücü sağlayan bu şirketlerin herkes için yeni silahlar sağladıkları anlamına geliyor, ancak bu tür silahları nasıl oynayacağız? Gerçekten değer yaratmak için değerin sahne ile birleştirilmesi gerekir.
Bu ana düşünce çizgisi, aslında sektörde hem talep hem de arz açısından meydana gelen değişikliklerin bir incelemesidir. Bu iki nokta etrafında, bir sonraki Büyük Şey'in nerede olduğu hakkındaki sonraki ana düşünme çizgisini genişletebiliriz.
Önceki sanayi devrimlerini hatırlayalım: Buhar motorlarından elektrikten bilgi devrimine, her sanayi devriminin getirdiği teknolojik yenilik, tüm ekonomiyi etkiler.Dünya GSYİH'sinin yüzdesi olarak ölçülürse, ilk ikisi Sanayi devrimi yeniliğinin etkisi aslında% 30'dan fazladır, çünkü enerji verimliliğinin iyileştirilmesi birçok gerçek ekonomide gerçek değişiklikler getirmiştir. Ancak bilgi devriminde herkes İnternetin ve mobil İnternetin yükselişini yaşadı ve bu seferki etki GSYİH'nın% 10'undan azını oluşturdu. Ek olarak, yazılım ve donanım inovasyon döngüleri her zaman birbiriyle yineleniyor. Bu nedenle, bir sonraki inovasyon döngüsünde enerji verimliliği ve inovasyonun daha büyük bir etkisi olacağına inanıyorum. Bununla ilgili olarak odaklanabileceğimiz bir sonraki Büyük var. Şey.
Ek olarak, bir inovasyon döngüsü hakkındaki bilgimizle birleştiğinde, bir sonraki Büyük Şey nerede ortaya çıkabilir? Örneğin interaktif arayüz Son PC İnternet döneminde, tarayıcıların popülerleşmesinin bir dizi PC tabanlı uygulamayı patlattığını gördük; mobil İnternet çağında, dokunmatik ekranlı telefonların ortaya çıkışı yeni yeniliklere girişti. Peki bir sonraki etkileşimli arayüze ne olacak? İnteraktif arayüzü giriş ve çıkış yönlerine ayırırsak, çok çeşitli olasılıklar olacaktır.Bu satır boyunca, dikkat gerektiren çok fazla teknolojik yenilik olduğunu göreceksiniz.
Aynı zamanda geçmiş yenilikleri de gördük, Big Thing aslında bağlantı ile oluşturulan bir ağ etkisidir. Örneğin, bilgi ve bilgi arasındaki bağlantı arama üretir ve insanlar arasındaki bağlantı sosyal etkileşim üretir Bunların hepsi çok belirgin ağ etkilerinin ürünleridir. Öyleyse dört gözle bekleyebileceğimiz şey şeyler arasındaki bağlantıdır. Belki şimdi herkesin şeyler arasındaki bağlantıyı anlaması hala nispeten ilkel bir durumdadır. Şu anda iki ana çizgiyi takip edebiliriz. Biri belirsizlik içinde. Kesinlik aramak, ikincisi devleri üreten bağlantı noktalarının orada olduğu yerdir, düşünün ve bilgimizi açın.
Son olarak, genellikle girişimcilerle iletişim kurduğumuz birkaç noktayı paylaşın. İlki, endüstri gelişiminin hızıdır.Bulut bilişim olmadan, büyük veriden ve büyük veri olmadan nasıl konuşabiliriz, yapay zeka hakkında nasıl konuşabiliriz. Birçok girişimci için bu cümle, piyasa endüstrisinde ne yaptığınızı yargılamak zorunda olduğunuz anlamına gelir.Bu, seviyeyi değerlendirmek için çok önemli bir temeldir. İkincisi, bulut bilişim geliştirme dalgasının şimdi birkaç yıl geçtiğini düşünüyorum ve şu anda veri toplama sürecindeyiz.
Ek olarak, büyük veri girişimciliği ile ilgili üç anahtar kelimeyi özetledik:
Biri "-1 ile 0" arasındadır, Öncelikle verileri gerçekten toplayabileceğiniz bir yer bulmalısınız. Veri kazanırken para kazanıp kazanamayacağınız konusunda da bir cümle var, bunun Çin'deki girişimcilik ortamında çok önemli bir nokta olduğunu düşünüyorum.
İkincisi sahne Çok fazla teknolojiniz ve pek çok etiketiniz var, ancak sahneye aşina değilseniz, sektör müşterilerinin gerçek ihtiyaçlarını bilmiyorsanız ve sorunlarını çözemezseniz, o zaman bir iş kurmanın yolu yoktur.
Üçüncüsü fiyatlandırma gücü, Ne tür veriler topladığınız, verilerin kalitesi, sürekliliği, kıtlığı, farklı veri kaynaklarının oluşturduğu modeller ve verileri yeniden işleme yeteneğinizdir Bunlar sadece basit istatistiklerdir veya farklı düzeylerde analiz edilebilir ve tahmin edilebilir. Karlılığınızın ne kadar güçlü olduğunu da belirleyen, şirketinizin nihai fiyatlandırma gücü ne kadar güçlüdür.
Girişimcilerle karşılaştığımda, her zaman yapay zekanın çıkış noktası olmadığını söylüyorum. Soğuk su dökmek sayılır mı bilmiyorum. Herkes havalandırma delikleri hakkında konuşmayı sever. Domuzlar havalandırma deliklerinde uçabilir. Ama bence yapay zeka bir çıkış yolu değil, yapay zeka sadece bir etiket. Bu etiket neyi tanımlamamıza izin veriyor? Endüstrinin talep tarafında veya arz tarafında, örneğin çiplerden algoritmalara kadar gelişmiş bilgi işlem gücü vb. Olsun, artık yapay zeka etiketlerini temsil etmek için kullanabileceğimiz yeni olanaklar var. Ancak bu bilgi işlem gücünün hangi senaryoda aktarıldığı, nasıl para kazanılacağı ve endüstri sorunlarının nasıl çözüleceği, bu çıkışa bağlı değildir ve bunu yapay zeka hakkında konuşarak yapabileceğimiz anlamına gelmez. Önemli olan olay yerinden talebin nasıl alınacağını, etkili bir çözümün nasıl bulunacağını, genişlemenin nasıl ölçekleneceğini veya girişimcilik için üç metodolojiyi bilmektir.
Girişimciler, en basit ve en gerçekçi cümleyi hatırlayabilir ve para kazanırken veri kazanabilirler.
Ek olarak, herkes NVIDIA da dahil olmak üzere, bu alanda ne kadar büyük şirketlerin beyanda bulunmaya başladıklarını, bu algoritmaların ve bilgi işlem gücünün hazır bir ticarileştirme aşamasına gittikçe yaklaştığını gördü. Teknik avantajlardaki fark daha küçük olacak ve son mücadele daha çok gerçek iş öğesi olan bu bilgi işlem gücünü nasıl uygulayacağınızla ilgili.
Temel olarak, sizinle paylaştığım şey bu. Eskiden piyasa, PPTV gibi çok erken bir aşama olan A turunda meleklere oy verirdik. Hepimiz onun ilk tur yatırımcısıyız ve hepimiz şirketin çok büyük ölçeğindeyiz. Küçük, ekip 10 kişiden az, sadece bir iş planı olsa bile ona katıldım ve onlarla büyüdüm. Ancak şimdi, ister erken ister büyüme aşaması olsun, kendi ölçek genişlememizle birlikte inovasyonun bir sonraki aşamasına girdiğimize göre, yapay zeka alanında bir başlangıç şirketi olduğu sürece, aktif olarak ona dikkat edeceğiz ve destekleyeceğiz. hepinize teşekkür ederim!
Temel olarak, sizinle paylaştığım şey buydu. Ana aşamamız meleklerden A turuna kadardı. Çok erkendi. Pazara gitmek, PPTV gibi şeyleri paylaşıyorduk. Daha önce hepimiz onun ilk tur yatırımcısıydık ve hepimiz Şirket çok küçük olabilir, 10 kişiden az, hatta bir kağıt iş planı olabilir, onlarla birlikte büyüdük ve bir sonraki aşamada, artı mevcut ölçek genişlememiz, ister erken aşamada ister büyüme aşamasında olsun, Yapay zeka alanında bir başlangıç şirketi olduğu sürece, şimdi aktif olarak destekleyeceğiz. hepinize teşekkür ederim!
Xinzhiyuan Zhu Tianyu ile Röportaj: Yapay Zeka Tekboynuzları Nasıl Bulunur?
Büyük şirketlerin ve büyük bilim adamlarının görkemli geçmişi, tek boynuzlu at olma yeteneğine sahip olduğunuz anlamına gelmez.
Xinzhiyuan Lanchi Ventures, New Zhiyuanın Pre-A tur finansmanının baş yatırımcısıdır. Aynı zamanda New Zhiyuanın "Looking for AI Unicorns" 2017 Girişimcilik Yarışması'nın da incelemesini yaparsınız. Ne tür şirketlerin bağımsız olma potansiyeline sahip olduğunu düşünüyorsunuz? Boynuzlu canavar mı?
Zhu Tianyu : Next Big Things'i arayın. Bence tek boynuzlu atlar her zaman böyle olmuştur. AI ile akraba olmasanız da aslında iki şey vardır: Biri parça (şey), diğeri ise kişidir. Bu ikisi vazgeçilmezdir.
Örneğin, bulut bilişimden büyük veriye, yapay zekaya giden yolu yaptık Aslında, beş veya altı yıldır buna bakıyoruz ve bir dizi şey ortaya koyduk. Sektörün iç gelişimini ve yapısını anlamalıyız.
Ayrıca arabaya benzeyen yeterince büyük bir piste sahip olmamız gerekiyor, bence bu büyük bir şey. Bu konuda zaten bir düzen yaptık ve neredeyse Bahar Şenliği'nden sonra duyurulabilir. İnsansız araçlar, robotlar ve AR açısından düzenlerimiz var, ancak yarış pistlerini ayırt etmek için insansız araçlar, robotlar ve AR gibi etiketleri kullanmamız gerektiğini düşünmüyorum. Bence bunların hepsi gelişmiş bilgi işlem gücüyle destekleniyor. Sahnenin uygulaması.
Gelişmiş hesaplama gücü, çipten algoritmaya ve mühendisliğe kadar, bu birkaç yenilik seviyesinin, birçok senaryonun yinelemesini destekleyen yeni gelişmiş algoritmalar getirmesidir. Örneğin, bir arabanın çevresindeki ortamı algılama konusunda güçlü bir yeteneği olabilir. Artık yakından bakabilen, mesafeyi görebilen ve gökyüzüne bakan birçok sensör var. Sonra karar verecek, ne zaman fren yapacağına, nasıl döneceğine karar verecek bir kafa var ve beyincik ve beyinciklere sahip. Nasıl kontrol edeceğinize karar verin. Araba aşina olduğumuz bir şey. Akıllı şeyler otomobili güçlendirdiğinde, bazı yeni fırsatlar da getirecek.
Otomobilin kendisi de Nesnelerin İnterneti'nin süper bir taşıyıcısı. Otonom Araç, özerk bir makinedir.Aslında insansız araçlarınız, insansız tekneleriniz ve robotlarınız Otonom Araçlar olabilir.Beyni, gözleri ve kulakları, beyincik ve egzersiz kabiliyetine sahiptir. Birleşmişlerdir. Bizim istediğimiz, beyin yeteneklerini nasıl ayırt edeceğimiz, serebellar yeteneklerini nasıl ayırt edeceğimiz, giriş verilerini dışarıdan nasıl genişleteceğimiz.
Xinzhiyuan : O halde insanları nasıl seçtiniz?
Zhu Tianyu : Bizim için bir şeylere bakmak aynı zamanda insanlara bakmaktır. Bir girişimcinin ne seçtiğini ve izlediği yolun farkına varma derecesi, aslında bir kişinin vizyonunu ve öz farkındalığını gösterir. Girişimcilerin yeteneklerinin ne olduğunu, güçlü ve zayıf yönlerinin neler olduğunu, dış pazardaki sorunların neler olduğunu, çözmeleri gereken acı noktaları ve bunları çözmek için ne gibi etkili çözümler olduğunu bilmeleri gerekir? Bu plan, büyümesini desteklemek için nasıl ölçeklenir vb. Bu düşünceler onun düşünme derinliğini yansıtır. Aynı zamanda icra etme yeteneğini de içerir, bunlar bir girişimcinin ihtiyaç duyduğu yeteneklerdir.
Bir noktayı daha vurgulamak istiyorum. Birincisi öz farkındalığı, ikincisi ise insanların dış çevresini kavrayışı dedim.Bir diğer önemli nokta da yürütme yeteneği - bir şeyler yapıp yapamayacağı, sadece düşünmek yeterli değil. . Dış dünyayı düşünmek, girişimcilerin bunu nasıl yapacağını belirler ama en önemli nokta budur. Girişimciliğin bir özü vardır - sınırlı kaynaklar öncülüğünde sonuçları en üst düzeye çıkarmak için girişimcilik ihtiyacı vardır. . Bu cümle aslında pek çok insanı dışarı çıkarıyor ve girişimci olamazlar. Girişimciler, çok sınırlı kaynaklar öncülüğünde bir şeyler yapmak zorundadır. Çoğu zaman büyük firmalardan bazı büyük bilim adamlarının çok iyi eğitim ve iş tecrübesine sahip olduğu söylenir.İlk bakışta bu kişi çok iyi konuşabilir ama hiçbir şey yapamaz.
Xinzhiyuan : Yeterince kurt gibi olmadıklarını mı söylüyorsunuz?
Zhu Tianyu : Bu artık basit bir kurtluk değil, temel bir özelliktir. Bir kişinin sıfırdan sıfırdan 0'dan 1'e kaynaksız ve 1'den 100'e, 100'den 10.000'e kadar yapabileceği çok nadirdir, bu süreç birçok insanı ortadan kaldıracaktır. Bu nedenle, üç ila beş kişilik küçük bir şirketten borsaya kayıtlı bir şirkete geçmek için, bir girişimci nasıl bir büyüme yaşar?
Bir kişinin büyüme yeteneği. Birincisi iç gözlem, ikincisi değişmeye istekli olup olmadığınız; üçüncüsü ne kadar çabuk değişebileceğinizdir. Bunlar, insan büyümesinin üç aşamasıdır. Ancak bu üç şey yapılırsa insanlar çok hızlı büyüyecek. Pek çok insan ilk seviyeye iner ve ne kadar hızlı değiştiğini bırakın değiştirmek, bir sorununuz olduğunu bilmiyorsunuz. Bununla birlikte, desteklediğimiz eğlence mağazası da dahil olmak üzere, gerçekten iyi girişimlerin CEO'ları, bize üç yılda 500 ila 1.000 kat yatırım getirisi sağladı. Neden bu kadar hızlı büyüyebiliyor? Birincisi, insanlar çok hızlı büyüyor ve CEO'nun kendisi büyüyor. Ben onu tanımadan önce, işini on kez kurmayı başaramadı ve ancak o zaman bu noktaya kadar biriktirdi, bu yüzden kendini ne kadar tanıdığı düşünülebilir.
Gerçek tek boynuzlu at sabit değil, bakarak tek boynuzlu at görebildiğimden değil. Her şeyden önce, başlayacak niteliklere sahip olup olmadığını ve bir başlangıç standardı olup olmadığını görmelisiniz. Artık görülmeyecek, kristal bir küre olacak. Ancak tarot kartı gibi değil, tek boynuzlu at olarak hesaplanabilir. Bununla birlikte, yatırımın başlangıcında, potansiyelini geçmiş deneyimlerinden, iş ve yaşam deneyimlerinden veya önceki girişimlerinden bazılarından görebilirsiniz.
Bir girişimcinin büyüme faktörü başarısına değil, gelişiminin hızına bağlıdır. Kendiniz bir acı noktasından başlayın ve küçük bir kartopu gibi daha büyük ve daha büyük yuvarlayın. Ne kadar iyi yaparsanız, o kadar çok kaynaktan yararlanabilirsiniz.
Girişimler hükümet verilerini nasıl alır?
Xinzhiyuan : Verinin önemini az önce vurguladınız Peki yatırım yaptığınız firma Green Bay nereden geliyor?
Zhu Tianyu : Devletten.
Xinzhiyuan : Bu ilişkiyi onlar halledebilir mi?
Zhu Tianyu : "-1'den 0'a" bahsettiğim büyük veri girişimlerinin veri soğuk başlatma problemidir. Herkes bu verilerin nereden geldiğini merak ediyor, neden alabiliyor ve diğerleri alamıyor? Bu, insanların kolları sıvayıp iki yıl süren sıkı çalışmanın sonucuydu.
Verileri nispeten pazar odaklı bir şekilde elde etti. Herkes hükümet departmanlarını dinlemekte zorlansa da önemli olsun. Bu başka bir yukarıdan aşağıya düşüncedir. Devlet dairelerine pazarlamayla yardımcı olurlar ve bunu yavaş yavaş yaparlar.
Sektörün devlete teknik hizmetlerde büyük avantajları olduğunu herkes bilir, ancak devlet kurumları ve ticari kuruluşların karşılıklı güven tesis etme sürecine ihtiyacı vardır. Dolayısıyla, başlangıçta onlar için küçük bir şey yaparsanız, küçük bir araç yapmak ve bir analiz yapmak gibi, bunun hızlı bir şekilde çözüleceğini fark edecekler, yararlı ve güvenilir bulurlarsa, daha fazla şey yapmanıza izin vereceklerdir.
Böylelikle bir yandan iki taraf arasında güven tesis edilirken diğer yandan diğer tarafın yeteneklerinizi kavrayışıdır, neler yapabileceğinizi bilir ve yavaş yavaş size verileri verir. Tabii ki, başlangıçta bu kadar çok veri vermeyeceğim. Başlangıçta küçük bir veri örneği olabilir, ancak çalıştırmadan sonra bunun ona bir konuda çok zaman kazandıracağını keşfettim. On buçuk ay yapmaları gerekmeden önce. Canlı, bir günde bitirebilirsin.
Bu şekilde güven oluşturduktan sonra, insanlar size verileri vermeye daha isteklidir. Ardından, verileri aldıktan sonra, Green Bay verileri gerçekten bir araya getirmeye, bazı veri modeli iyileştirme çalışmaları yapmaya ve bazı harici hizmetler sağlamaya başladı. Girişimciler sorunlarını çözmeli ve ardından hizmet sağlamak için verileri kullanmalıdır. Dış hizmetlerden sonra, büyük ölçekli veriler ve bilgiler getirilir. Aslında, hükümet ve kamu kurumlarının da buna talepleri vardır. Bu yeni bir döngü oluşturur. Bu çok sağlıklı.
Şu anda, daha uzağa bakabilirsiniz.Hükümet kamu sektörü bu bilişim ve teknik yetenekler sıkıntısına sahip olduğunda, ticari kuruluşlar bir köprü görevi görür ve kamu sektörünün verimliliğini artırmak için dış verileri elde etme konusunda daha güçlü bir beceriye sahiptirler. Şimdi bir teknoloji şirketi bu sorunu çözebilirse, hepsini bir kerede yapabilir.
Bu uygulama nadir değildir. "-1'den 0'a", bu verilere soğuk başlatma hiç de alışılmadık bir durum değil, gitmenin tek yolu bu. Başka bir örnek vermek gerekirse, Zhuang Chenchao, "Nereye Gidilir" i kurduğunda bana şikayet etti: "Yanlış yönü seçtik mi?" "Neden?" Diye sordum Zhuang Chenchao, "Neden bu kadar zor?" TravelSky ile işbirliği yapıyordu. Büyük havayollarının verileri ondan elde edildi, tüm verilerin% 95'inden fazlasını oluşturuyor. Uçak bileti araması yapmak istiyor ve yalnızca TravelSky ile işbirliği yapabiliyor. Sadece TravelSky yamasına yardım et. Kollarınızı sıvayın ve uçak bileti arama şansınız olmadan önce iki yıl çalışın.
Bu kadar çok bilgi çöküntüsünde, "-1'den 0'a" problemini çözmezseniz, daha sonra şansınız kalmaz.
Girişimciler uyluk kucaklıyor, doğru zamanı seçmek daha iyi
Xinzhiyuan: Startupların başarılı olmalarına yardımcı olmak için ne tür platformlara veya kaynaklara ihtiyacı olduğunu düşünüyorsunuz?
Zhu Tianyu: Platformlara ve kaynaklara güvenmeyin. Kendilerine güvenmek, şeyler, platformlar ve kaynaklar hakkındaki kendi bilgilerine güvenmek, ödünç alabileceği potansiyeldir.
Xinzhiyuan: Demek istediğim, bu kaynaklar kritik olmasa da, hangi kaynaklar da yararlı olsa da, belki VC'yi kendisi buldu, ama belki de VC kapıyı kendisi buldu.
Zhu Tianyu: Çok fazla kaynağa ihtiyaç var ve en çok insana ihtiyaç var. Finansman bir yönüdür, ancak en önemli şey zamanlamadır. Ne kadar kalın kalçanızı seçerseniz seçin, doğru zamanı seçmek daha iyidir, sizi ileriye götürür, tüm sektör büyüyor ve siz bu sektörle büyüyorsunuz.
Bulut bilişimden büyük veriye ve yapay zekaya kadar her şey talep merkezli olmalıdır
Xinzhiyuan: Yapay zeka başarısının üç unsuru: veri, algoritma, hesaplama gücü, yatırıma en değer olan nedir?
Zhu Tianyu: Bunu ayırt etmeyin. Algoritma veya bilgi işlem gücü veya veri olup olmadığı. Veri ve algoritma gücü ayrı ayrı incelenmelidir. Algoritmalar ve hesaplama gücü, tüm endüstrinin arz tarafına aittir.Yongaların hesaplama gücü, Moore Yasası gibi, her 18 ayda bir ikiye katlanır.Bu, endüstri geliştirme döngüsüdür ve birçok faktöre tabidir.
Size bu endüstride bilgi işlem gücünün büyümesinin zaten ilerlemekte olduğunu ve verilerin zorunlu olarak olmayabileceğini, dolayısıyla birlikte bakılamayacağını söylemek için Moore Yasasına bir örnek vereceğim. Şimdi soruya geri dönersek, şimdi verilere daha fazla dikkat edeceğim. Veriler olmadan algoritmalar ve bilgi işlem gücü hakkında konuşamazsınız.
Bir önceki konuşmamda bahsettiğim sektörün iki ana hattı var: Birincisi talep tarafı.İşletmenin bakış açısına göre işinin buluta taşınması, ne ölçüde dijitalleştirilmesi ve bilgilendirilmesi gerekiyor ve ne ölçüde yapay zeka gerektiriyor Verimliliği artırmak için bu, talebinin perspektifinden gelir. Bu, bulut bilişimden büyük veriye ve yapay zekaya kadar.
Öte yandan, yongalarda ve algoritmalarda büyük atılımlar ve ardından mühendislikteki birikim, hesaplama gücünde bir artışa neden oldu.Bu, arz tarafında bir döngüdür.
Talep merkezli olmalı. Aksi takdirde, arz ne kadar canlı olursa olsun, birisi ödeme yapmadan önce talep olmalıdır. Yaptığınız şey çok canlı ve çok fazla adım atarsanız, kendinize zarar verir. Ancak veriler farklı.
VC ödeyen değil, VC para kazanıyor
Xinzhiyuan : Yapay zeka alanındaki Lanchi Ventures'ın düzeni nasıl?
Zhu Tianyu : Aslında, bu pazarı AI etiketiyle ayırt etmek zor. Kendi kendine giden araçlar, robotlar, AR, Huiyihuiying gibi tıbbi görüntüleme ve büyük miktarda veriyi kontrol eden Green Bay gibi girişimlerde bulunuyoruz. Yerleşim.
Xinzhiyuan : Peki Lan Chi çabalarını nereye odaklayacak?
Zhu Tianyu : Hepimiz dikkat edeceğiz.
Xinzhiyuan : İnsansız araçlar ne olacak?
Zhu Tianyu : Bu, dikkatimizi çekmesi gereken süper bir parkur.
Xinzhiyuan : Bunun hala AI yatırımı için en iyi zaman olduğunu düşünüyor musunuz?
Zhu Tianyu : Geleceğe on yıllık bir döngüden bakıldığında, geçiş yılı yoktur ve hala bir sonraki inovasyon döngüsünün büyüme eğrisinde. Her zaman küçük dalgalanmalar olur, ancak erken yatırımcılar bunu görmezden gelebilir.
Basitçe söylemek gerekirse, bu en iyi dönem olmalı. Ancak daha spesifik olmak gerekirse, hangi sahneyi birleştirip karaya oturacağımızı yine de ayırt etmemiz gerekiyor. Bu bir senaryo yazmak değil, dudaklarıma dokunup şöyle diyebilirim: Bu en iyi dönem. Bir iş kurmak istiyorsanız, birçok pratik problemle karşılaşırsınız - hizmetlerinizin karşılığını kim ödeyecek?
Faturayı ödeyen VC değil, VC para kazanıyor. Sektörde hala çok fazla gürültü olduğu için neden "veri yaparken para kazanın" diyorsunuz .. Herkes girişimciliğin VC'ler tarafından ödendiğini düşünüyor. Bu imkansız, Müşterilerin ödemesine izin vermelisiniz.
Etiketlerden bahsetmeyin, ancak üç cümle: Sorunlu noktaları çözüyor musunuz, çözümleriniz etkili mi ve hızlı bir şekilde büyüyebiliyor musunuz?
Para kazanırken, daha fazla veri elde ederken verilere bağlanabilirsiniz. Erdemli bir çember. İfademin geçerlilik süresi üç ila beş yıldır, ancak gelecekte doğru olmayabilir. İnovasyon döngüsünün erken aşamalarında, veri elde etmek için hematopoietik yeteneğe sahip olmak gerekir. Üç ila beş yıl sonra, veri kazanırken para kazanırken, verilerin büyük şirketler tarafından düzleştirilebileceği belki de vurgulanmıyor. O zaman veri alamazsınız, ancak teknolojiye sahipsiniz, "-1'den 0'a" problemini çözmenize gerek yok ama çok para kazanamazsınız.
Amerika Birleşik Devletleri'nde, kimsenin ödemesi seksen ila doksan puan alır, ancak Çin'de altmış puan olabilir.
Xinzhiyuan : Sizce önümüzdeki yıl yapay zeka teknolojisini ilk uygulayan başka hangi senaryolar olacak?
Zhu Tianyu : AI'da B'nin iş modeli C'den önce görünecektir. Hepimiz yapay zekanın patlamasını ve bazı bilim kurgu arayüzleri gibi bir sonraki etkileşimli arayüzün ortaya çıkışını dört gözle bekliyoruz.
Şirketlerin maliyetleri% 5 azaltmalarına veya kârlarını% 10 artırmalarına yardımcı olabilir misiniz? Hesap net olduğu sürece, birisi ödeme yapmaya hazırdır. Ancak bir tüketici için, benden gözlük takmamı istersen, deneyim iyi olana kadar kimse faturayı ödemez. Bu enerjili mi? Bu mantıklı bir seçim değil. Tam kategoride bir uygulama senaryosu haline gelmeden önce nicel değişimden nitel değişime bir süreç var, tıpkı Nokia'nın "mobil İnternet" kavramından uzun süredir bahsedildiği gibi, ancak tüketiciler arasında popüler hale gelmesi hala uzun zaman aldı. ayağa kalk.
Ek olarak, Çin ve Amerika pazarları arasında farklılıklar var Amerika Birleşik Devletleri'nde, teknolojinin birinin ödeme yapmadan önce seksen ila doksan puan olması gerekebilir, çünkü herkes çok rekabetçi ve insanlar Çin'de altı ila yetmiş puan ödeyecek. Örneğin, ABD pazarında rekabet zaten şiddetli ve orijinal verimlilik de çok yüksek. Bu temel% 20 artırılacaksa, o zaman AI, kimsenin ödeme yapmadan önce 80 ila 90 puana ulaşması gerekecek. Çin farklıdır. Başlangıçta, işletmenin verimliliği çok kötüdür ve başkalarını 50 veya 60 dakikada sizin adınıza ödeme yapmaya yönlendirebilirsiniz.
Öyle bile olsa, endüstrinin yalnızca teknolojiye sahip olduğunu anlamıyorsanız, faydasızdır.
AI konusunda batıl inançlı olmayın. Yapay zeka altın bir taş değildir ve her şeyi çözmek için yapay zeka eklenmeyecektir. Bulut bilişimin büyük veriden yapay zekaya gelişim sırasını neden vurguluyorum? Aslında, sektörün ihtiyaçları yapay zekanın bunları çözebileceği noktadan çok uzak. Talep bulut bilişimde yatıyor. Sadece eğitim için bu büyük veriyi birleştirerek AI adımına geçebiliriz.
Xinzhiyuan : Yapay zeka girişimcileri için herhangi bir öneriniz var mı?
Zhu Tianyu : İhtiyaçları ve zamanlamayı kavrayın. Tekrar, Bulut bilişim olmadan büyük veri hakkında konuşun, büyük veri olmadan yapay zeka hakkında konuşun . İkinci olarak, büyük veriyle ilgili bir şey seçerseniz, "-1'den 0'a" gitmelisiniz. Üçüncüsü, AI bir çıkış noktası değil, etikettir, onu tanrılaştırmayın veya şeytanlaştırmayın.
Son bir söz, veri kazanırken para kazanan şirketler istiyoruz.
Xinzhiyuan : VC teknik durum tespitini nasıl yapıyor?
Zhu Tianyu : Teknolojinin kendisine bağlıdır.Yatırım döngüsünde birçok yol vardır.Verilerin nasıl sıralandığını sormak için uzmanları aramanız gerekir. Ek olarak, endüstri müşterileri nasıl değerlendiriyor? Beni takip etseniz ve 10 göstergenin dünyanın birincisi olduğunu söyleseniz bile, ancak dünyanın birincisi olmasa bile sadece bir göstergeye ihtiyacım olabilir. Artık herkes noktaları fırçalamayı seviyor, bu anlamsız ve kullanıcı ihtiyaçlarını çözme yeteneği anlamına gelmiyor.
Xinzhiyuan İşe Alım
Genel Yayın Yönetmeni, Baş Editör
Yıllık maaş pozisyonu: 500.000 (maaş + ikramiye) -1 milyon (maaş + ikramiye + seçenekler)
İş yeri: Pekin-Haidian Bölgesi
Bölüm: Yayın Bölümü
Rapor: CEO
Astların sayısı: 20
Yaş gereksinimi: 25 ila 40 yaş arası
Dil: Mesleki İngilizce seviye 8 veya üstü veya yurtdışı eğitim geçmişi
Pozisyon geçmişi: BT medya alanında profesyonel ekip yönetimi deneyimi ve ana akım ses Eğitim gereksinimleri: yüksek lisans derecesi ve üzeri
iş tanımı:
Yapay zeka ve medya kariyeri konusunda tutkulu;
3 yıldan fazla medya edinme ve düzenleme deneyimine sahip olmak ve sektörde belirli bir etkiye ve ağa sahip olmak;
Orijinal + derleme ekibi yönetimi deneyimine sahip, departmanlar arasında işbirliği ve iletişimde iyi;
TMT alanını derinlemesine anlayın ve endüstri trendlerine ilişkin benzersiz içgörülere sahip olun;
Mükemmel İngilizce okuma, yazma ve iletişim becerileri;
Baskıya ve kendi kendine sürüşe karşı güçlü bir yetenek, son derece rekabetçi bir ortamda takımı motive edebilir;
Girişimci ruhu ve takım ruhu, sebat ve zorluklara göğüs germek için isteklilik;
Bilim ve mühendislik geçmişi tercih edilir ve tanınmış şirketler veya tanınmış medya kuruluşlarında iş deneyimi tercih edilir.
Görev
İçerik kalitesinden, kullanıcı okuma deneyiminden ve etkiden sorumlu olan Xinzhiyuan içerik platformunun planlanması, üretimi ve işletilmesinden tamamen sorumludur. İçerik platformunun konumlandırılması ve planlanmasının tamamlanması, düzenleme ekibinin kurulması ve yönetilmesi, temel konuların planlanması ve uygulanması, feed yazarlarının kaynaklarının oluşturulması ve sürdürülmesinden; resmi hesabın çeşitli veri göstergelerindeki değişiklikleri izlemek ve buna dayalı olarak içerik kalitesini iyileştirmekten özellikle sorumludur.
Xinzhiyuan, yüksek ideallere sahip kişilerin görüşmeye gelmesini memnuniyetle karşılıyor. Daha fazla işe alım pozisyonu için lütfen Xinzhiyuan'ın resmi hesabını ziyaret edin
