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「数据」疫情之下AI大展身手，12位创业者告诉你如何把握机会( 八 )


疫情给创业者敲响警钟 ， 数字化变革势在必行
2、AI的落地和商业化一直是难题 ， 疫情之下短期爆发的需求在未来能否持续？AI公司应该从突如其来的疫情里学到哪些东西？
云启资本董事总经理陈昱：上述几个AI领域在疫情前 ， 就已经得到了市场的初步验证 。 疫情以后会有几个变化：客户接受度提高（疫情教育了市场） ， 短期来说客户预算会受到影响 ， 长期还是看好 。
将门创投创始合伙人杜枫：疫情之下短期爆发的需求未来仍然会持续 。 通过将门投资的各个企业反馈 ， 疫情反而推动了各个行业数字化的进程 。 疫情的爆发其实是给所有的企业家、管理者乃至行业领导者敲响了警钟 ， 不做数字化、智能化变革不行了 。 以前很多人只是看到了AI的潜力 ， 但要真的对企业的内部信息化系统进行数字化改造 ， 乃至智能化升级是很难的 ， 疫情给了中国企业数字化一个重大推动 。
信中利资本集团执行董事汪栩：疫情下产生的需求有些是暂时的 ， 有些是长期的 ， 创业者可以做一些跟疫情相关的业务来创收 ， 弥补疫情造成的损失 ， 但同时也要未雨绸缪 ， 为疫情结束后打好基础 。 关于学到的东西 ， 最重要的就是现金储备再多也不为过 ， 不要等到缺钱了再去融资 ， 因为我们永远无法预测黑天鹅事件 。
好产品好业务好公司迟早会盈利
3、烧钱和亏损也是AI行业商业模式上最被诟病的一点 ， 很多AI公司迟迟不能盈利 ， 原因是什么？应该如何解决？
联想之星合伙人高天垚：烧钱和亏损要相对来看 ， AI领域的烧钱体量和某些线下消费行业还不能比 。 科技领域有少数方向需要重资金投入 ， 更多领域对资金需求相对适中 ， 而AI领域“钱多”主要还是资本热情导致 。 盈利需要时间 ， 好产品好业务好公司迟早会盈利 ， 要看后劲 。
云启资本董事总经理陈昱：技术有门槛 ， 从业人员的薪资水平比较高 ， 研发需要的周期比较长 。 AI在商业化的时候 ， 毛利并不如大家想象的高（40%-60%） ， 很多隐形成本如计算资源的消耗、数据标注等 ， 容易被忽略 。 深度学习很多时候是“黑匣子” ， 很多所谓的corner cases需要工程师去打补丁 ， 这既增加了系统复杂性 ， 又增加了开发成本 。
将门创投创始合伙人杜枫：烧钱和亏损是一个行业发展初期的必然 ， 关键是烧钱和亏损的时间长短和适度性 。
企业发展早期 ， 是技术和产品的投资期 ， 只有技术和产品的发展走向正确的道路 ， 收入和客户才能起来 ， 才能算是不烧钱了 。 不能老烧钱 ， 但是也不能不投入 。 期望一个行业或一个新生的技术在一两年、乃至两三年就成熟起来是不切实际的 。 只有客户通过AI挣了钱 ， AI公司才能挣到钱 。
信中利资本集团执行董事汪栩：我认为主要是AI行业发展的速度太快 ， 不管对创业者、客户还是资本都是一个动态发展的过程 ， 所以现阶段烧钱和亏损在所难免 ， 但一些企业AI相关业务的收入增长也非常快 ， 关键是烧完钱后能够留下些什么 ， 比如如何打造企业的护城河 ， 这是更应该思考的 。
一定会有新技术出现来解决隐私问题
4、去年以来 ， 外界对AI技术在某些领域应用的争议较多 ， 应该如何在商业化进程中有效保护隐私？
联想之星合伙人高天垚：我们相信一定会有新的技术出现来解决这个问题 ， 比如区块链技术 ， 多方安全计算等技术 ， 联想之星也在积极关注和投资包括网络安全在内的这些方向 。
云启资本董事总经理陈昱：学界和业界已经着手在解决这个问题 ， 2016年谷歌提出的联邦学习就是这么一种技术 ， 它能在保证数据隐私安全及合法合规的基础上 ， 实现共同建模 ， 提升AI模型的效果 。
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