【投资人说】大多数成为独角兽的,都是重数据和智能的公司

VC说

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变革家,专注创业项目拆解,帮股权投资者把好第一关!编者按:本文来自Facebook早期员工、线性资本创始合伙人王淮的分享,详细阐释了线性资本“从什么都投到专注数据智能”的投资历程。王淮是Facebook的第一位华籍研发经理,曾为Facebook搭建反欺诈系统,对于互联网技术有着精深的理解,而他所创立的线性资本的LP也聚集了阿里巴巴18罗汉中的多位和 Facebook前CTO。

投资首先考虑投什么项目。在投资早期,线性资本参与过各式各样的项目,基本处于“只要人牛,什么都投”的状态。随着投资实践的深入,通过对做得好的和做得不好的案例的总结,我发现,必须专业化才能在成功投资的三个必要因素上建立优势。那就是:

1、看得到(才有机会谈)
      2、看得懂(才能快)
      3、投得进(才有机会吹牛)

而当能看到且能看懂一个好项目,却投不进时,投资公司就需要进行反思了。我们认为一家好的投资公司本身需要有自己的特色。在梳理以往投资经验的基础上,综合分析社会趋势、投资空间和自身的投资能力,也因此我们将投资锁定在数据智能领域,并且决定努力做中国最好的应用型数据智能基金——这支基金不仅考虑技术实力,更强调技术的商业应用和商业场景。这是我们6个月前对线性投的早期项目根据未来发展空间做的一个简单的预期分类。从中不难发现,大多数成为独角兽的,都是重数据和智能的公司。

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目前我们还是一支看似小众的基金,但我坚信这个方向符合社会未来发展潮流——未来社会的发展必将朝着数据智能应用的方向前进。得出这样推论的理由是:

1、海量数据的积累(除了 BAT 之外,还散布在很多电商,互金和传统企业中)
2、数据存在大规模孤岛现象,同时数据的价值又有“1+1>2”的效应(协同的效果巨大,但每家自己都没有足够能力)
3、数据处理技术日趋成熟 (感谢发展了很多年的统计学习和近年来很火的深度学习等机器学习的技术)
4、足够的大数据和智能人才储备(早在三四年前就有很多一流的在美国训练的大数据实践者回国到 BAT,同时也训练了很多靠谱的本土大数据和智能专家)
5、大数据思想的普及 (感谢谷歌首席软件测试官李世石,人人都知道AlphaGo 和对”人工智能即将替代人类”一种有益的误会)

定下这样投资基调之后,我的主要投资领域大体分为三块:

1、泛智能(包括云技术:云存储及云计算,大数据、 人工智能应用:DAAS和机器人,物联网等等)
2、VR/AR 里面的核心技术(普遍涉及机器学习和训练)
3、基于数据和模型的金融技术应用( 包括有很大发展空间和区块链应用)

同时,我们将把投资注意力聚焦于中国。硅谷的投资机遇其实并没有那么高,由于华人很难打进硅谷核心创投圈,美国大部分的顶级项目基本上是犹太人之间流转,很难被华人投进。也有一些当地的华人做得不错的,以投华人创业者为主的基金,但离核心创投圈还蛮远。所以,硅谷优质项目对于国内的土豪投资人们来说,基本没戏,所以我们应当思考清楚,不要盲目跟风产生投机行为。想着去硅谷两趟就捡个好项目,当投资是买菜的思路,和路过加油站顺便买张彩票没什么区别。

我认为投资需要一定时间坚持与探索,这个过程中大方向的调整要谨慎,而小方向可以随情况变化随时调整。我们每六个月会坐下来认真深入做行业回顾和自我反省,我认为这是很有必要的。

有人问我,对创业者要求,以及创业者背景对公司估值的影响。在这方面,我比较偏向于三类:1、海龟回国,在大公司做过类似工作;2、土生土长优秀创业者;3、学术圈有创业精神的人。

我们认为有好团队的优质早期项目估值在2000万到5000万之间才是健康,团队质量有保证的同时也不能太贵。不然后续轮也是压力巨大。

本文作者:王淮,线性资本合伙人,内容来自线性资本公众号。了解更多决策参考信息请添加变革家小秘书(添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注)或直接点击会员链接:https://jinshuju.net/f/Z7rfJh;转载请注明作者姓名和“来源:变革家”;文章内容系作者个人观点,不代表变革家对观点赞同或支持。

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