北极光创投董事总经理杨磊：现在已经进入了超摩尔定律时代

　　2017年11月22日，第十届中国中部（湖北）创业投资大会盛大召开，作为第十届中国武汉金融博览会的专题活动之一，本次大会由科技部、中国人民银行、湖北省政府和武汉市政府联合主办，科技部火炬中心、湖北省科技厅和 清科集团 等单位承办。

大会以“创投新机遇 发展新动能”为主题，旨在探索地方政府与社会资本合作新模式,探讨创业投资、政府引导基金在新经济中所面临的机遇与挑战及发展态势等热点问题，吸引更多投资机构生根湖北、投资中部、助力长江经济带发展，打造面向企业成长全周期的投资链条，搭建各类投资机构与创业创新企业对接平台，促进资本向科技型中小企业流动。

　　会上 北极光 创投董事总经理 杨磊 以“AI时代的投资之道” 为主题发表了演讲，现场实录如下：

大家好，很高兴今天跟大家来分享一下，关于人工智能的一些投资的看法。在做这个主题演讲之前，我想先问一个问题，在座的诸位嘉宾有多少人了解“机点”这一个词？今天我希望通过演讲，能给大家讲一讲什么叫做“机点”，我们怎么看“机点”会不会到来，什么时候到来，它意味着什么。

“机点”是机器智能超过人工智能的时间，现在我先不讲“机点”什么时候到来，即使“机点”没有到来，人工智能本身也会给我们带来翻天覆地的变化。刚才也提到关于李世石和阿尔法狗的比赛，大概发生在2016年的3月，后面又发生了什么？

当年李世石非常沮丧，1比4败给了阿尔法狗，但是他没想到他是全世界唯一战胜过阿尔法狗的人，这一场比赛是阿尔法狗用了30万盘人类已经下过的棋局学习之后，又像周伯通一样左右互搏3000万盘以后，战胜了李世石，

但是之后到了2017初阿尔法狗Master，阿尔法狗的升级版跟人类比赛是60比0，已经非常吓人，最近9月份阿尔法狗Zero又出来了，阿尔法狗Zero和阿尔法狗Master的比赛结果是100比0，阿尔法狗Master是完败，更有意思的是阿尔法狗Zero这个最新的版本，没有用人任何的先进的知识去学习，是完全靠左右互搏打出来的，它的算力只有阿尔法狗的1/10，训练时间由原来3个月减少到3天，作为人类，在这个过程中到底是帮了正帮还是倒忙？

这个行业变化非常快，这一次是不是“狼来了”，以前人工智能已经狼来过好几次，人工智能其实有60年历史，前面几起几落，我们仔细研究过人工智能的历史，我们认为这一次狼真的是来了。我们仔细看这几次历史，60年代是英特尔，我们都知道的CPU公司，其实还没有成立，半导体行业在那个时间点是基本没有存在，到后面第二次是80年代底和90年代初的时候，93年奔腾才出现，奔腾当时有300万晶体管，今天英特尔最先进的芯片有多少晶体管？

20多年过去了是100万倍，半导体在过去的20几年里发生的翻天覆地的变化，同样一个芯片晶体管的数字，已经达到原来的100万倍，这个作用就是我们说的摩尔定律，摩尔定律今天还在持续，同时又有深度学习、人工神经网络，新的计算构架。今天进入的时代是超摩的时代，在300万乘以100万的基础。

其实300亿，300亿相当于一个新型神经原的数量了，大致已经达到同样的数量级，在未来的10年20年里，我们相信人工智能的发展速度会超过摩尔定律，摩尔定律是每18个月的2倍，计算构架的变化、算法的变化、数据的加强，超摩时代计算能力是3倍5倍，甚至更高的速度每两年去翻番。

我们在这个领域其实做过很多研究，我们今天可以看到提高1000倍的可能性，用什么样的方法能够让算力提高1000倍是可以看到，在1000倍之上又有新的构架出现，所以这次真的是狼来了。

这是一家加州初创企业的新闻发布会，它的发布比百度要早很多，场景比百度复杂得很多，这是在城市复杂路况的无人驾驶，有红绿灯、汽车、带小孩的，这其实在夜里，不是阳光明媚时候做无人驾驶，前面的雨刷在不停的刷动。

其实是非常复杂的环境，传感器已经被雨点遮挡了，激光雷达在下雨的雨夜其实不太起作用的，但是即使在这种情况下，它仍然可以做到风雨无阻地行驶。这是2017年1月的水平，2018年是无人驾驶的元年，2018年会是这家公司会提供无人驾驶服务。这个是我们看到有巨大的变化。

回过头来，人工智能到底解决的是什么问题？从本质上人工智能解决的是人的局限性问题，每一个人都有局限性，当我们重复做一件事情的时候很难保持原来的状态，一致性、稳定性都有问题，管理半径也有限，人工智能其实从我们看起来是它会带来一系列新的产品和服务，会对产业产生重构。

就像在PC和互联网时代，其实技术影响到了管理半径。比如说谷歌，谷歌现在有6万人，谷歌是全世界最大的公司之一了，但是产生同样的利润、同样的市值，它的人工效率其实是其他很多公司的数倍，即使排名前十的像强生非常有名的制药企业，它的效率是它的3倍以上。在人工智能这个年代有很多东西要被颠覆，今天提到管理为本，在未来是否管理为本，这个值得商榷，但技术和数据在未来十年二十年，起到的作用会被进一步放大。

过去大多数商业模式是复制，我们也投资了很多被疯狂复制的公司，我们投的一家企业叫米团，当年是百团大战、千团大战，一个商业模式可行以后在全世界范围内被复制，加上管理体系和管理流程这个法治，再加上一系列管理人的方法，大多数公司是在机遇这三个：复制、法治和人治。

大多数公司创新是非常有限的，在未来创新会被放在第一位，唯一重要的东西是在创新，当创新实现的时候，通过机器去放大和复制，放大的倍数是无限大的。前面提到的无人驾驶，但凡有一辆车实现无人驾驶以后就意味着1000辆、10000辆、100万辆车可以实现无人驾驶，它的放大作用是非常大的。

在座有很多创业者，我们有很多深刻的体会，作为创业者在AI领域决胜的三个要素：一是认知为先。我们越来越意识到认知的重要性，尤其对于初创公司执行力，这是一个最根本的东西，如果没有执行力就根本没有资格创业，但是在有执行力以后，一个创业公司和另外一个创业公司最大的差距就是在认知。

认知为什么在今天变得非常重要，今天商业环境快速变化，技术快速变化，真正能够同时理解商业和技术、管理的人非常少，今天AI领域非常局限，在很多领域还没有看到，最大的挑战其实就是在认知，认知就是非常优秀有AI能力的人和有商业能力的人的碰撞，这种碰撞会产生新的认知，这种认知会产生新的产品服务和商业模型，超摩尔定律时代的出现，在这个时间点你的认知必须与时俱进，如果不能做到与时俱进很快会被打败下来。

　　今天一家优秀的公司和另外一家公司的差别不是15%和20%，在使用AI以后，优秀公司和一般公司效率差距是10倍以上，10倍同时意味着引起产业的重塑，产业链就像一个管道，管道里面任 何一 个环节如果壁垒高，所有的资源、所有的利润就会往产业链中间的一个点集聚。

二是原则创新。AI领域没有什么好不复制的，能够复制的早被人家复制，因为复制速度非常快，所以大家必须从最根本的基础上思考商业问题、去思考用什么样的技术，你每天面临的问题都会是新的，解决这些问题的方法，解决这些问题的技术和数据都会不一样，只有从底层往上去搭，才能创造一个长期有壁垒的商业模型。

三是是永不停息，在一个快速的变化世界里，其实创业是一件非常艰苦的事情，今天你有20%—30%领先于竞争对手的优势，可能你还会觉得很安稳，但是由于技术的改进、商业模式的创新，今天20%—30%的优势可能在明天就不复存在。

北极光创投在各个产业投资使用产业链投资模式，虽然我们现在管理资产有300多亿，但是我们很多时候还是在做早期孵化，我们经常说我们和创业人都是从零开始，我们比一般企业投的企业还要多很多，甚至是数倍和十倍，真正有些创业的人是非常难以找到的。

我们认为有三类机会，AI的基础设施、端的智能、传感器和AI在垂直行业的应用，这个里面有比较专业的内容。AI对于计算能力构架的影响会远远大于云计算，AI的改变会从芯片层面改变整个计算构架，上面软件也会随之改变，中国今天如果还要继续发展，必须要有自己的生态，今天其实我们再看AI领域，其实我们并不能说有自己的生态，很多工具都是国外公司做的，我们并没有自己的生态，所以建立这个生态非常关键。

我们在这个领域有的公司有的是想法，有的时候我们已经在孵化的公司，像谷歌TPU这样新的构架会是未来，但是在此之上还可以加上新的内测技术，让它比TPU的效率再进一步提升100%，中间件和系统软件也会发生比较大的变化，希望所有的企业不需要再用非常专业的AI人员，同样可以使用AI的技术。

我们投资一家下一代闪存公司，对这家公司有很大的期许，它的速度是现代闪存的100倍，功耗1/2，意味着每一个手机、每一辆车的计算单位都可以变成一个数据中心，功耗非常低，速度非常快，这个已经不是一个梦想了，这个公司产品今年开始量产，会打破现在整个闪存的格局。我们相信很多智能会推向端，端会两极分化，要么变得非常简单，要么变得非常智能。

在一家语音声学前端公司，这家公司基于半导体的麦克风可以做到只认识你的声音，如果在家里父亲和孩子同时跟音响去交流，它的回答是不一样的，它可以理解每一个人的需求。在行业应用里面，我们有多个领域进行了投资，每一个行业其实都像一个产业链格局一样，我们有几点体会：一是在行业应用里面，绝对不是AI单独一个技术，是AI、物联网和大数据三者的结合。

在行业应用里面，也不是简单的行业公司，用一些开源AI的算法就可以解决的，它是一个强AI加上强产业才可以实现，其实是非常难的问题。在汽车领域其实已经有了比较好的布局，里面包括现在已经上市的公司，从最底层的传感器、激光雷达、嵌入式人工智能的芯片、高精度地图、声音前端到整体的解决方案都有布局，在这里北极光企业起到了非常好的协同效应，这里有4家公司我们从零开始孵化，这些公司估值达到1亿或者超过1亿美金。

　　北极光的任务是打造生态、布局产业，希望有很多创业的人能够跟我们一起合作，共同打造未来世界级的技术企业。 谢谢 大家！