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前瞻网▲Fund张璐:硅谷科技圈在想什么?，Fusion( 二 )


美国整体VC资金总量占美国GDP的千分之二 ， 其中一半都在硅谷 。 硅谷这千分之一GDP所投资的公司 ， 创造了美国超20%的GDP ， 另外 ， 超过50%的上市企业 ， 是由VC资本投资、孵化的 。 所以大家可以看到VC资本的效率 ， 以及对企业的助推能力 。
过去这段时间 ， 二级市场的动荡导致很多晚期项目短期无法通过上市进行退出 ， 很多估值偏高的toC公司 ， 也正面临现金流难题 。 这对于VC行业确实有很大影响 ， 尤其是中晚期的投资者 。
但是对于针对中早期的投资人 ， 现在反倒是一个好时机 。
无论2000年的互联网泡沫 ， 还是2008年的金融危机 ， 都孕育出了现如今伟大的、最顶尖的优质企业 。 因为在这样的市场情况下 ， 创始人的质量会更高 ， 资本的效率也会更高 。 虽然VC领域第一季度有200多亿美金的新资本投入 ， 但大家会更集中地去扶持最领先的企业 。
最重要的一点是 ， 一个动荡、低潮的市场 ， 会天然帮助新兴企业筛选掉很多竞争对手 。
如果企业有能力熬过低潮期 ， 低潮期后竞争对手会非常少 ， 有利于活下来的企业快速侵占大部分市场 。 而不是在整体市场好的时候 ， 每个人都可以拿到5%的市场 ， 但很难有一个很大的企业跳出来 。
如今进入新的市场低潮期 ， 这让我们作为早期投资人 ， 能够有更高几率投中伟大的企业 。 所以 ， 反倒是一个需要睁大眼睛拿好资本 ， 细心挑选下一批科技创新领军企业的时候 。
2.从技术周期看产业机会
每次经济周期低潮期发生的时候 ， 政府政策、金融架构的调整没有办法从根本上立刻把我们推出经济低潮期 。 只有一样东西可以快速提高效能 ， 帮我们走过低潮期 ， 这就是科技创新 。
科技创新的核心概念是什么?
无论是过去这几年互联网、大数据、人工智能的发展 ， 还是未来更长远的趋势 ， 有个词非常重要 ， 就是&ldquo数字化&rdquo 。
互联网时代实现了个人60%~70%的数字化 。 大家可以通过你在网上的所有分享信息、社交信息 ， 来了解你这个人 。
接下来这几年 ， 随着低成本传感器的大量铺用 ， 我们的一言一行可以被及时、快速、持续地采集 ， 再通过不同技术进行智能分析 ， 把个人的数字化推动到百分之七八十 ， 甚至更多 。 尤其是医疗相关的应用 ， 可以从数字化角度更好理解身体各方面的日常发展 。
个人之外 ， 更重要的是企业的数字化 。 目前传统企业、制造行业的数字化程度 ， 连百分之二十都没有达到 。
哪些技术可以帮助我们实现数字化?
首先一定是人工智能 。
技术周期包括三个阶段 。 最开始是基础技术创新 ， 比如算法创新接着是技术应用创新 ， 把技术植入到各种各样的应用场景和行业中最后 ， 技术应用势必会导致商业模式创新 ， 通过效能提升把把原有的行业引领者打下神坛 。
现在人工智能在硅谷正处于技术应用阶段 。 很难再有公司从算法上创新 ， 更多的是怎样找到最合适的行业 ， 最大体现人工智能的优越性 。
过去几年 ， 很多硅谷创业者或投资人正面临一个很大的挑战 ， 就是他非常需要找到能够体现人工智能优越性的killerAPP(杀手级应用) ， 但很难找到 。
很多投toC应用的投资人会投个人助理 ， 但有些应用在我看来会比较蠢 ， 没能体现人工智能的优越性 ， 反倒会让我看到这个技术的不成熟和局限性 。
这并不是技术的问题 ， 而是好的工具需要被用在对的行业里 。
人工智能的核心是什么?是数据 。 它需要大量、高质量的数据去体现优越性 。 所以我们在找人工智能落地行业时 ， 第一个条件就是要有大量、高质量的数据 。
大家总觉得&ldquo大数据&rdquo ， 多就是好 ， 但实际上 ， 数据的质量甚至比数量会更重要 。 数据质量包括多样性和标签 ， 如果数据的多样性没有被保证 ， 很难通过数据组包去实现人工智能上的应用 。


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