7月2日消息，据国外媒体报道，目前人工智能是风险投资最热门的领域之一，其中包括人工智能算法、相关的机器学习系统、神经网络以及后端过程处理。正如英伟达首席执行官最近所说，“软件正在占领世界，而人工智能正在占领软件”。
人工智能投资一直处于热点
人工智能领域的风险投资已经从2014年全年的32亿美元增长至目前2017年前五个月的95亿美元。其中自2015年以来，投资数量几乎翻了一番。今年投资总数量已经达到了1200多次。著名市场咨询公司Frost & Sullivan将人工智能成为2017年最热门的投资领域。
人工智能并购是“小规模”并购
投资者进入一个领域，为的是更多的回报。但在人工智能领域却恰恰相反。一个成功的人工智能公司售价往往低于5000万美元。这或许对于创始人或是小规模天使投资者非常有利，但对于大风投来说杯水车薪。
自2012年以来人工智能领域发生的70个并购交易中，75%的售价低于5000万美元。这些交易通常是“获得性收购”，交易本身仅仅是为了获取公司的人才而不是业务绩效。其中鲜有总额超过2亿美元的交易。
一个10到20人的人工智能公司售价为2500万到5000万美元
一个人工智能公司的典型交易过程如下：公司以1到2人为核心，其在语音识别、视觉跟踪、欺诈检测或是消费者行为分析等关键用例方面取得了实际性进展，有少量知名客户，募集资金不到1000万美元，其中大部分甚至不到500万美元。随后吸引到一名主要的买家。这种类型的人工智能公司往往是按照每位工程师的价值而非公司业绩进行估值。平均公司每名员工的价格约为250万美元。
高价值并购目标并不太多
风险投资在人工智能领域面临的另一个问题是，即便市值超过1亿美元，人工智能公司一般并不需要筹集太多的资金。比如市值10亿美元的Argo，福特收购时仅仅有20名员工。来自PitchBook的研究显示，10大最有价值的人工智能公司中，平均募集资金也仅仅有1500万到2500万美元。事实上，每个交易中也仅仅有1到2个风险投资的空间。
当然，人工智能领域并非没有大公司。比如Palantir市值100亿美元，已经募集了逾5亿美元。但是，人工智能领域并没有大量风险投资创造出10亿美元独角兽的典型案例。
事实上，风险投资反而会产生相反效果。
一旦有几家风险投资公司进入，那么这样一家人工智能公司就没有了5000万美元左右的被并购机会，而只能通过扩大公司规模，拓展产品和服务来达到更高估值，这样一来风险投资公司才能够获得所需的回报。以下是我们为什么认为适得其反的原因：
大多数人工智能公司的价值决定于两三个掌握关键技术的核心专家，公司的规模化成长对于提高其自身水平并无太多益处。这些人通常是技术出众的学院教授或行业专家，随着公司规模的扩大，不可避免地会更加官僚化，这也会让核心技术人员失去发展兴趣。换句话说，人工智能公司的规模越大，就越容易失去核心技术任务。从另一方面讲，有意向的大买家会如何在并购后应对这一问题?他们学会了将这些技术专家与公司的官僚作风隔绝开来。但当一家公司还仅仅是快速扩张的创业企业时，这对于创始人来说更难。
此外，许多买家认为，所要并购公司的销售、营销以及业务拓展能力都是一些负面价值。他们已经拥有足够的商业人才，要的是技术团队以及核心算法和只是产权。因此，他们不愿意为其他多余内容来支付额外费用。
在风险资本进入之后，买家在并购时势必要考虑这一赌注，会给买家带来更多风险。
而对于风险投资公司来说，这种投资往往没有任何意义。一家人工智能公司被并购意味着短时间获取一点小利，但并不是长远的回报。风险投资公司想要的是反过来，把更多的钱投入五年以上，赚回十倍的利润。这是21点和围棋之间的区别，人工智能领域的并购是前者，而风险投资公司的注意力在后者。
对于技术创始人来说，募得资金并不意味着有利可图。比如募集到500万美元，把企业再以5000万美元卖掉。这要比募集到2500万美元，再把企业以1亿美元卖掉划算的多。
这样看来，对于人工智能公司创始人来说，最好的方法就是把注意力从募集资金上转移开来，专注于解决技术问题，等待并购的钟声响起。
