有时候一个好公司不一定是好项目，一个好项目不一定变成大公司。比如一个公司很不错，估值很高，那么对于基金，如果我的基金只有两亿美金，我投不了那样的项目。但是对于大公司来讲可以内部化，之前我们跟大公司相关部门，他们也说我们要不要投资人工智能的创业公司？或者干脆请一个科学家把这个事儿干了，或者开始外包一部分的工作，像98年新浪把搜索引擎外包给百度一样，最后外包公司变成一个独立的公司。这个机会很有可能人工智能领域也是这样，所以我们从这个角度出发我们给大家更多建议，你考虑到这个行业的布局特点。
所以如果在募资的时候，如果大家只是强调技术还是不够，你还是试图构架一个场景。我和嘉宾也讨论有没有一个行业一个技术像人工智能一样这么火，曾经可能面临很多行业应用，没有什么特别像样的例子。我可以想到的20世纪初的电力可能像，因为那个时候唯一应用就是照明，今天照明无所不在，我们丝毫不会感觉电力的存在，因为大家习惯了，人工智能可能是这么一个行业，再过几十年可能无所不在。那时候你不会讨论这是不是人工智能，就像我们不会讨论为什么这么亮，是不是有电或者其他技术的出现。
电力行业在美国花60年时间，从20世纪初到1960年才达到百分百，所以增长比较缓慢。但是这几年的科技创新，无论是互联网还是移动互联网，包括最近各种各样的硬件都是瞬间爆红。所以我们看到一个趋势技术为先，但是找到一个应用才能使渗透率上去。
这两天看到金沙江的朱啸虎讲15%是非常重要的，一旦过了这个线这个技术很可能爆发，有些技术可能没有到临界点，这是我们平常评价一个技术是不是值得投资。比如每个基金十年时间，2027这个公司在不在？上市或者被收购？可能被收购。反过来推我现在要不要投？什么价钱投？投多少？这些和基金策略有关。
从非常长期的角度来讲，很多事情都是值得投资的。如果从非常短期的机会窗口考虑，可能很多事情是不敢投资的，所以这是我们这个行业在看待每个新技术爆发的时候，我们会经常关注的一些点。
五个关键观察
经常困扰我们的五个问题。2013年我们开始讨论机器学习，然后到2014年开始讨论深度学习，2016年大家讨论人工智能。意味着整个机器应用如果倒推的话，2012年瑞士研究所同事发现用GPU来算算法，比CPU速度快很多。英伟达就是因为2011年的一次偶然实现，发现传统IT产品的新行业应用。
第一个问题你是因为人工智能获得流量还是因为流量加上人工智能这个事儿，变得更有价值。
亚马逊到底是因为Echo火还是因为它本身就是一个入口，我想创业者没有想明白这个逻辑。我现在的感觉人工智能是一个加强的业务，它可能替代了大部分的人工，于是能够减少错误提高效率，能够做很多人类无法在单一时间做的事情。比如计算机，我们从没有空调变成有空调，这也是不断升级的物质需求。但是有说有电之前或者有计算机之前，有人工智能之前这些需求存在吗？这些需求如果存在，那么意味着只在效率上增长，到底是增长30%或者300%这取决于技术撬动的能力。归到业务的根本，到底需求是能够持续多久的需求？这是我们经常问创业者的。所以我们建议大家在考虑自己业务的时候，先考虑这个业务是不是具有长期可成长潜力的一个有抵抗能力的业务。
第二点，和大公司抢人才。
这是我们任何一个人工智能公司，尤其是风口浪尖领域，比如说无人车，所有人都说无人车。最后我问被收购的公司，你们怎么评估收购？五百万美金一个人，这个公司十个人就是五千万美金，基本按照这个价钱收购。因为收购一个实验室和收购一个业务的价值不一样。那么作为一个创业公司，你可能有两个非常牛的创始人，一个CEO一个CTO或者一个首席科学家，你怎么把剩下的七个人或者十七个人找齐，你有没有能力和大厂抢人才？所以这是另外一个问题。
比如说无人车，这个行业不是一个传统的VC领域，因为涉及大量我们不熟悉传统行业的东西，可能大部分的风险取决于融资能力，跟政府沟通的能力，是不是把这个业务落地的能力。而不像我们之前看待电子商务、移动互联网、社区这种新兴的业务。这个业务上面你是不是能够很快成长到一个地步能够和大厂竞争？你的竞争能力是不是够强？所以你考虑声音，你的公司能够跑多远的一个前提条件，这个是非常重要。