最近，软银集团推出了最新的基金，名为Vision Fund 2，拥有1,080亿美元的资产。重点：主要是投资AI(人工智能)。毫无疑问，该基金将对该行业产生巨大影响。
但当然，风险投资并不是唯一增加投资的公司。大型科技公司也是如此。例如，微软已经公布了OpenAI的10亿美元股权(这是我为Forbes.com撰写的一篇关于该交易的文章)。
具有讽刺意味的是 - 直到十年前 - 人工智能主要是一个死水，已经遭遇了几个冬天。但随着大数据的激增，学术研究的新创新以及GPU的改进，该技术已成为一股真正的力量。
“我相信，当前的人工智能革命将是未来十年推动企业软件创新的最大技术趋势，” ScaleVP的负责人Jeremy Kaufmann表示。“这一趋势的幅度至少与我们在过去二十年中使用云软件超越本地软件所观察到的一样大，创造了超过2000亿美元的价值。虽然像自动驾驶这样的某些子领域可能会因为对时间的不合理期望而被夸大，但我认为自2012年深度学习革命以来，该学科的进步实际上超出了预期。
鉴于这一切，有许多人工智能初创公司涌现，以利用大趋势。那么有哪些因素可以提高获得资金的几率?
那么，在AI浪潮中，事情可能与我们在云革命中所看到的不同。
“不同于从内部部署软件到SaaS的转变，人工智能的进步不会改写每个商业应用，”考夫曼说。“例如，像Salesforce和Workday这样的SaaS公司能够通过从根本上吃掉像Oracle和ADP这样的老派本地供应商来获得巨大成功。然而，在这场人工智能革命中，不要指望新创业公司通过提供“AI-first”版本的Salesforce或Workday来取代现有公司，因为AI通常不会取代核心业务系统。相反，AI在企业软件世界中产生影响的最合理的区域将是位于多个记录系统之上，它可以充当预测系统。我对围绕销售转换可能性的谈话感到兴奋，这是最有效的营销渠道，
数据，团队和业务重点
AI启动还需要一个坚如磐石的数据策略，允许对模型进行培训。理想情况下，这意味着拥有专有资源。
“在最高级别，我们的很多努力归结为谁拥有专有数据，”考夫曼说。“在每笔交易中，我们都会问，'这家创业公司是否具有针对特定领域的理解和数据，或者谷歌或亚马逊能否进行扫描并复制他们所做的事情?' 这是创业公司面临的最大挑战之一-为了取得成功，您需要一个无法轻松复制的数据集。没有更大，更成熟的公司的资源，这是一个非常大的挑战-但它可以通过各种黑客来实现，包括“首先销售工作流程，AI第二”，为最小可行产品抓取公开数据，激励客户与您分享他们的数据以换取价格折扣，或与之合作该领域的相关机构拥有相关的关键数据。“
即使您拥有强大的数据，仍然存在其他挑战，例如标记和标记。偏见也存在固有问题，这可能导致意想不到的后果。
所有这些意味着-与任何冒险机会一样-团队至关重要。“我们关注学术背景，” Norwest Venture Partners的合伙人Rama Sekhar说。“我们也喜欢一个大规模模型的团队，比如谷歌，亚马逊或苹果等公司。”
但对于人工智能创业公司来说，通常会过多地关注这项技术，这可能会阻碍创业公司的发展。Blumberg Capital的创始人兼执行合伙人大卫·布隆伯格说：“对我来说，一些危险信号是因为投资没有明确界定市场目标，也没有区别。” “失败的初创公司通常不是因为技术，而是缺乏产品市场契合度。”