人工智能基金哪家好（人工智能基金前景如何）

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投资人工智能可不是轻松的事情：人工智能技术就像黑盒子，除非你能挖掘到每一行代码的层面，否则很难理解。仅仅去看概念的验证，还不足以真正让人理解特定应用背后的底层堆栈，这就给投资者有效分配他们的资金造成了阻碍。

编译 | 编辑部

来源 | Medium

通才型投资者找到了一种替代方案，能从市面上成堆的科技公司中鉴别出值得投资的公司。这种方法并不是去看代码或者算法，而是为人工智能技术鉴别出一系列代理，一种必备列表，帮助他们把媒体现象从有趣的投资行为中去除：

i) 不可能的问题：如果一个问题在之前是不可寻址的(addressable )，那么很可能这个问题的解决方案背后有一个机器学习算法；

ii) 数据效应：神经网络需要大量数据来训练，这是常识，那么如果一家初创公司有一条建立起良性数据循环的途径，或者能访问私有数据，有时候这就足以将这家公司划分为可投资的了；

iii) 团队和专利：进入人工智能/机器学习领域最大的门槛就是才华和知识产权（IP），因此，如果一个团队由科学家/科研人员构成，并持有多项专利（以获取或待定的），那么就算这家公司没有任何收益，也是很有前途的投资候选对象。很多顶尖科技企业收购小型公司，都只是看中了他们的“智慧力量”而不是实际的收益数字。

那么，谁是聪明的有钱人？

幸运的是，人工智能专家并没有那么天真，但他们能够看到一些更深层次的东西。正如我在之前的文章中指出的，人工智能投资有着不同于一般投资者的特质：

i) 深入的资本基础：它们通常都应该有更深入的资本基础（现在还不清楚什么样的人工智能方案能兑现）

ii) 更高的风险承受能力：投资人工智能是一场马拉松，可能要花十年或更久才能看到实际的回报（如果真的有回报的话）。投资者提供的资金能让这些公司度过很多潜在的人工智能寒冬（商业循环），并追求更高层次的研发（R&D），即便会损害短期利益。这个等式还有一个附加的关键因素，就是监管环境，目前这方面仍旧是缺失的，需要被有一个能迅速采取相关行动的监管机制。当然，我仅仅指的是我的人工智能分类矩阵（ AI Classification Matrix）中的右手，因为对于狭窄的人工智能公司来说，风险曾受能力有可能会更低。

iii) 一手的编程/工程经验：风险投资家们会利用风险合伙人或顾问科学家的帮助，但人工智能专业投资者有能力自己去深入挖掘代码和架构

人工智能投资机构列表

我列出了一张尽可能广泛的清单，包括了所有我看到过的投资者或近几个月出现的。貌似至少有80个：

最后，有一家基金并不在人工智能方面进行投资，而是本身是人工智能投资者。它叫做「The AI VC」，据称完全由人工智能引擎所驱动。AI VC的创始人未知，但其（声称）具有「独角兽识别能力」。在我看来人工智能基金哪家好，即便它可能只是另一种RocketAI，但至少值得一提，因为不论这家基金价值究竟几何，这种概念本身便盎然生趣。

其他

这是我自己列出的名单。我已经做了广泛的研究工作，但仍可能会有所遗漏，或误导一些交易与投资策略（若出现此类情况，请通知我）。然而，我相信这份名单只是临时的，因为五年内所有人都会投资人工智能领域。这份名单会尽量保持更新，所以请不时查看名单中是否出现新的投资者。

此外，还有很多与此话题相关的有趣的文章与研究。推荐您了解一下近6至9个月内 CB Insights 和 Anand Sanwal 在人工智能的投资方面做出的成果（这是关于风险投资的文章，这是关于CVC的文章人工智能基金哪家好，这是关于医疗保健方面的人工智能投资者的文章）。Tracxn对大型投资者而言，也是在人工智能初创公司中寻找投资目标的可信来源。

另外，除了Shivon Zillis所做的那幅知名的MI信息图（参见上文的 Bloomberg Beta），我还推荐您查看Juno 团队（Libby Kinsey，Sebastian Spiegler和Laure Andrieux）的欧洲机器智能景观。

*注：2017年2月发布的初版名单有77个基金。感谢 David Kelnar、Nathan Benaich、Alex Flamant、Andreas Thorstensson 以及 Mike Collett 对此名单发表的评论。