淺談人工智慧投資策略

AlphaGo橫掃棋壇震驚世界，人工智慧從此趕上風口騰空而起。借著東風看了些項目，讀了些文章，結合自身的理解談談人工智慧領域的投資策略。看法淺陋，僅代表個人，如有不足之處，請各位斧正。

一、AI的內生基因

每個行業有每個行業的特點，結合不同行業的特點制定不同的投資，可以達到有的放矢，事半功倍的效果。

我們先追本溯源，人工智慧是信息技術產業的一個重要發展方向和分支，信息技術產業的內生特性也深刻反映在人工智慧的基因之中。

首先是網路效應，信息只有流動才有價值，人工智慧也是一樣，需要人和人、人和物、物和物之間做數據的流通交互，通過信息的採集、傳輸、存儲和分析最終產生價值。信息的流動需要網路，根據「梅特卡夫定律Metcalfe"s law」：網路的價值等於網路節點數的平方。

其次是邊際成本遞減效應。這個比較好理解，即每新增一個客戶，新賣出一份產品，其新增的成本逐漸遞減。PC時代每片光碟的製造成本幾塊錢，但軟體賣幾百塊；移動互聯網時代，網路遊戲每多一個用戶幾乎不新增成本。

最後是，工具性。人工智慧就像輪子和火藥一樣，都是一種工具。工具本身並不產生價值，工具的價值取決於傳統領域效率的提升。所以人工智慧作為種工具，必須和其他產業廣泛的結合，並通過自身的工具性來改造傳統行業，像人臉識別改造安防行業，自動駕駛改造汽車行業一樣，深刻的改變人類的工作和生活方式。

二、數據為王

這三個是AI源自IT產業的基因，但龍生九子各個不同，所以人工智慧也有自身區別於其他信息產業的特點。

我們知道這一輪人工智慧有三大核心的驅動因素，即深度神經網路演算法、計算能力的躍升和海量數據的積累。

儘管深度神經網路演算法的提出直接的帶動了這一輪人工智慧的大發展，但演算法的更新日新月異。而且最新的演算法往往也是公開發表在論文期刊上，各家企業在核心演算法上的領先往往難以拉開差距，而提出一項新的演算法往往研發成本極高，並且難以持續的保持優勢。

同時計算能力受限於摩爾定律，每單位價值的計算器每18個月計算能力自然減半，折舊嚴重。但對於投資機構來說，並不是一項特別好的生意。

而數據，不像演算法有極大的外部性，也不像計算力每年巨額折舊。同時數據具有稀缺性，很多數據往往不會多次和重複的提供給多方，例如我的支付數據，只給了螞蟻金服和京東金融；我的社交數據有微信。數據獲取的成本日益提高，獲取難度日益提高。

所以人工智慧和其他IT產業不一樣的地方在於，先有數據才有產品。企業在人工智慧領域最大的門檻將來自於數據。

結合以上的特徵，人工智慧領域投資可以綜合採取以下三種策略。

三、投資策略

1、賽道策略

首先是賽道策略，很多人認為賽道策略就是將賽道上的所有選手都投一遍，提前佔位。但賽道策略的核心其實是如何選擇賽道。水大魚大，小池塘中只有小魚小蝦，大海中才能長出鯊魚。人工智慧是個大的賽道，國務院發布的《新一代人工智慧發展規劃》提出到2030年相關產業規模達到10萬億；在這大的賽道中，我們要找出其中最有可能形成規模優勢、資本壁壘和壟斷優勢的主幹道。

儘管目前人工智慧產業化還主要集中在ToB領域，尤其是安防監控。但縱觀整個IT產業發展史，都是面向個人用戶的領域誕生巨頭企業，PC時代的微軟，互聯網時代的谷歌，移動互聯網時代的蘋果。而面向企業級的幾乎難以說出名字。因為只有個人用戶才有足夠的數量基礎，也只有個人用戶的滲透人工智慧才能真正作為一種基礎要素改變社會。

所以在賽道上，建議重點關注最終產品或服務面向或接觸到終端個人客戶的領域，兼顧具有核心數據優勢的ToB型企業。如果從物理層、平台層和應用層角度分析，筆者認為可能是在容易形成壟斷優勢的ToC領域應用，通用型的演算法平台層，以及資本和技術壁壘極高的計算及通訊晶元領域。

2、龍頭策略

第二是龍頭策略，上面我們提到了網路效應和邊際成本遞減效應，這二者相結合使得人工智慧領域也將出現強者恆強，贏者通吃的局面。

即時通訊領域微信市值在數千億美元以上，第二名的陌陌僅55億美元。電商阿里巴巴的市值4469億美元，第二名京東611億，第三名聚美優品等只有零頭。搜索領域百度市值750億美元，第二名的搜狗34.2億。

基於以上，筆者認為在ToC領域應堅持投資龍頭企業，接受一定的龍頭企業估值溢價。在ToB領域可以考慮區域性和細分領域的龍頭或前三名企業。

3、產業鏈投資策略

最後是產業鏈投資策略。我們常說小資金的投資像扔飛鏢，集中優勢資金賭中圓心。而大基金的投資像下圍棋，圍角以占實利，駐邊以起厚勢。在一些優勢領域利用賽道策略集中投資佔位，在投出一批細分行業優勢企業後，再通過這一「活眼」向行業的上下游進行擴張性投資和併購活動。

以騰訊為例，在構建了社交的絕對優勢地位和巨大無比的流量優勢後，自然延伸到遊戲、音樂、影視等最容易流量變現的渠道，構建了一個大文娛的互聯網帝國。而阿里則是以電商為堡壘，向下游的支付和金融領域縱深。

所以在人工智慧領域，筆者認為應該抓住目前中國最有可能掌握核心話語權的計算機視覺領域，向上游的人工智慧晶元，NB-IoT通訊晶元，智能攝像頭組件，多功能感測器，以及下游的自動駕駛，智能新零售等延生。

四、投資未來

我們常說投資是一個人或機構世界觀的深刻體現。站在此刻我們向過去看，電話誕生在1875年，過了將近100年到1969年互聯網孕育而生，40年後的2007年蘋果推出第一代iphone拉開移動互聯網大幕，接下來的十年時間我們見證了新美大將線下商戶聯網，順豐三通一達將快遞包裹聯網，滴滴將藉助手機終端將汽車聯網，摩拜將自行車聯網。

尋著這條脈絡我們再向未來看，我們可以看到，隨著通訊技術的發展，5G和低功耗物聯網技術使得萬物互聯成為可能，更加豐富的感測器讓人類生活的方方面面聯入網路，未來5-10年全球將有超過1萬億個智能終端，利用人工智慧和雲計算平台，將物聯網龐大的數據綜合分析利用，構建出一個全面數字化和網路化的城市和社會。

同時投資也是一個人或機構影響世界的有力工具。十九大報告提出，人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾，我們可以想像一下我們希望中未來的美好生活，

早晨起床智能助理整理好一天的信息資訊、著裝推薦和飲食安排，出門已經有自動駕駛的車輛在樓下等待，通過智慧城市道路規劃躲避擁堵走最近的上班路線，家中的智能攝像頭和智能硬體監測老人和兒童的健康狀態，一旦發現病情則自動通知附近醫院實施救護。機器人代替人工從事大多數重複繁瑣的工作，人類的創造性和社會效率得到極大提升。

這樣的美好未來或許還在較遠的未來，但我們相信隨著技術的進步和發展，隨著每一個創業者、每一個工程師和每一個投資者的共同努力，夢想終將照進現實。

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