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人工智能对投资的影响

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人工智能 (AI) 正在吸引越来越多的企业投资。随着科技发展并且开始产生更广泛的影响,我们认为,可释放的潜在价值可能出现增长。在寻求人工智能方面的机会时,我们的目标是寻找能够获得专有特定领域数据集的公司。这些数据集可用于解决实际业务问题,并释放可以轻松量化的价值。此外,我们还将寻找可能产生网络效应的案例。借此案例,可以藉由为某一名客户提供的解决方案来改进产品,并且更加轻松地赢得未来的业务。

在评估一项机会时,我们重点关注三个方面:价值创造、价值实现和可防御性。

价值创造。客户的具体问题是什么?解决这个问题能够释放多少价值?存在多少可以建立一个总体有效市场的类似客户?换句话说,对产品或服务的总体市场需求是多少?

价值实现。公司如何看待投资回报?内部员工和外部客户采用该技术的难易程度如何?公司是否拥有解决问题的正确数据?解决方案是否需要额外基础设施(例如,增加用于收集数据的传感器)?是否需要改变业务流程?

可防御性。其他人能够进入并打破某一利基市场吗?是否是专有数据?是否是公共域数据?其他人可以构建相同的算法吗?数据的可替代性如何?是否具有网络效应?新数据(例如来自一名新客户的数据)是否改进了算法?

尽管我们的目标是全面审视人工智能和技术领域,但还必须考虑非科技公司现在与未来利用人工智能的各种驱动因素及机会。

人工智能是指应用技术来达成现实世界的目标。它在整个经济中的实际应用正在迅速增长。

人工智能利用“机器学习”来让计算机执行通常需要人类智力才能完成的任务。这些任务包括数据分析、语音识别、决策制定和翻译。人工智能技术可以帮助人们解读海量数据隐含的意义,从而加以有效利用。在许多情况下,它能够比个人更迅速、更高效地完成任务。

人工智能技术的应用可以帮助人们解读海量数据隐含的意义,从而加以有效利用。在许多情况下,它能够比个人更迅速、更高效地完成任务。技术可以完成各种分析和活动,而在某些情况下,这往往需要公司雇佣数千名甚至数百万员工才能完成。正确使用人工智能,可以让企业的一名标准劳动力完成远超想象的更多工作。

在人工智能的前沿,传统分析正在被跨行业和业务职能的更新的“深度学习”技术所取代。在此情况下,神经网络作为机器学习的一个子集,基于相互关联且仿效大脑中神经元交互方式的“神经单元”创建出人工智能系统。

在投资者寻找潜在机会时,我们从两方面考虑机器学习领域:供给和需求。

供给涵盖设计、构建和促进机器学习的公司,例如生成算法的公司,半导体资本设备公司(建设半导体工厂,即所谓的制造工厂或加工厂的公司),半导体公司(芯片和内存制造商)以及提供云服务的公司。

需求侧包括使用机器学习来改善业务的公司。需求方侧业务的示例可能包括拥有独特和复合数据集的公司,这些公司可以利用数据集来提高业务生产力和新增收入来源。

借助大规模数据集、对计算能力的控制和庞大的人工智能专家团队,我们认为,电子商务和社交网络领域的科技领军者明显受益于近年人工智能的发展。

我们将企业软件服务 (SaaS) 应用程序公司视为人工智能的一个秘密玩家。企业通常使用由供应商提供或内部构建的应用程序软件来执行各种功能。几乎所有人每天都使用应用软件——例如,在计算机上创建和编辑文档。应用软件公司可能从人工智能技术中受益,因为这些公司控制着两个独特又复合的数据集:

产品使用数据。与采用本地部署的传统同行不同,SaaS 公司对产品的使用情况拥有近乎完美的认知。他们可以利用这些使用数据和机器学习来改进 SaaS 公司的产品。我们相信,这将为 SaaS 公司的定价、减少客户流失和提高销售流程效率带来有力支持。

客户数据。与采用本地部署的传统同行不同,SaaS 公司掌握客户数据。他们可以通过挖掘这些数据产生新的收入来源,并且让客户更多地采用 SaaS 提供商的产品。我们认为,这代表着一场深刻的变革,可以为 SaaS 供应商创造远远超越传统软件市场的重大机遇。

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