跨境投資人劉勇:跨境B2B公司在2017年機(jī)會非常多
我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)很明顯的趨勢,也就是從15年下半年開始到16年,很多創(chuàng)業(yè)公司開始偏愛人民幣投資。除了新三板的因素,另外一個(gè)重要原因就是這些技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司在國內(nèi)融資拿到的估值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于硅谷能夠給出的估值。
到2017年底,預(yù)計(jì)中美兩地技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司的投資溢價(jià)比例還會繼續(xù)攀升。原因是,從現(xiàn)階段來看,由于外匯管制的原因人民幣往外走的難度在加大,整個(gè)宏觀環(huán)境對人民幣對外投資造成了一定的阻礙。
那么之前提到的那些上萬億沉淀在國內(nèi)技術(shù)投資領(lǐng)域里的資金,就勢必要推高國內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新型企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)格。
而與硅谷比,國內(nèi)現(xiàn)階段高質(zhì)量的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量還是相對有限,這會間接造成兩地估值差距加大,客觀上形成一個(gè)穩(wěn)定的套利空間,吸引更多來自硅谷的頂尖華人工程師和科學(xué)家回國創(chuàng)業(yè)。
跨境技術(shù)投資是個(gè)寬泛的概念,一個(gè)方向是把國內(nèi)的錢拿到美國投資科技資產(chǎn),另一個(gè)方向則是把美國的高科技項(xiàng)目和創(chuàng)業(yè)者帶回國內(nèi)落地,后者在過去一年來不斷升溫,在2017年將會更加熱。
其實(shí)談到跨境風(fēng)險(xiǎn)投資,技術(shù)型投資只是其中的一類,而另一個(gè)與之同等重要的類別就是消費(fèi)與服務(wù)型投資。這類投資其實(shí)存在非常多的跨境機(jī)會,但卻處在目前大部分跨境投資者的盲區(qū)。
一般來說,我們看到的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司,大多是B2B2C模式,中間多的這個(gè)B就是幫助創(chuàng)業(yè)公司實(shí)現(xiàn)技術(shù)采納、對接市場的大企業(yè)。
而另一類與消費(fèi)或企業(yè)服務(wù)直接相關(guān)的公司,其商業(yè)模式就省略了中間的鏈條,直接是B2C或者B2B。比較典型的就是跨境電商和廣告投放業(yè)務(wù),把中國產(chǎn)品賣到美國,或者將美國產(chǎn)品銷往中國,再或者幫助中國企業(yè)出海。
另外從跨境角度來看還有其它一些商業(yè)模式創(chuàng)新值得關(guān)注,比如最近國內(nèi)非常火的短視頻、內(nèi)容電商和共享單車,都存在對標(biāo)的跨境投資機(jī)會。
線性資本王淮:人工智能會在哪些領(lǐng)域爆發(fā)?
人工智能會先在一些具體領(lǐng)域爆發(fā)。
金融是一個(gè)強(qiáng)數(shù)據(jù)的領(lǐng)域,智能化能夠加強(qiáng)數(shù)據(jù)的作用,所以在互聯(lián)網(wǎng)金融里面應(yīng)該有很強(qiáng)的應(yīng)用。另外,數(shù)據(jù)性很強(qiáng)的消費(fèi)領(lǐng)域,從消費(fèi)品、安全等相關(guān)角度,例如用戶畫像、智能推薦,以及智能導(dǎo)購,都是基于數(shù)據(jù)可以用AI機(jī)器人來幫助實(shí)現(xiàn)的。
ADAS輔助駕駛也是一個(gè)典型的場景。其實(shí),我們發(fā)現(xiàn)很多行業(yè),最大的市場都在“吃喝玩樂行”,對于人工智能而言,“行”是最容易被影響的,因?yàn)樗菑?qiáng)技術(shù)性的?!俺院韧鏄贰?,雖然技術(shù)會給它們帶來一定幫助,但是內(nèi)容和渠道方面,它是有很強(qiáng)的反向控制性的,人工智能要切入是一個(gè)巨大的問題。而“行”是一個(gè)全新的領(lǐng)域,因?yàn)樵瓉硐竦孛娼煌?、空中交通這些都是傳統(tǒng)公司來做的,滴滴這些新的公司的進(jìn)入,為它們帶來一個(gè)巨大的顛覆。
在數(shù)據(jù)層面,我認(rèn)為,滴滴肯定是傾向于自己去做的。但是不要忽略了傳統(tǒng)渠道的威力。不要小瞧傳統(tǒng)廠商,它們中有很多其實(shí)非常技術(shù)化,只不過它們的傳統(tǒng)技術(shù)是跟車相關(guān),互聯(lián)網(wǎng)不一定擅長。
智能生活這塊,我認(rèn)為也是有很大的機(jī)會的。如果把出行加進(jìn)去,就是一整套了。如果撇開它看,就是智能家庭生活,我們覺得這一塊很有機(jī)會。
還有一些我們零星的思考。比如說,健康相關(guān)的,不僅限于監(jiān)測,而是回歸健康的本質(zhì),比如對人的健康產(chǎn)生預(yù)警作用的。只是監(jiān)測,比如你一天跑了多少步,意義不大;但如果你能對我的健康預(yù)警,告訴我現(xiàn)在過勞了,要趕快休息,這種情況下猝死的概率是多少,才是有價(jià)值的。但現(xiàn)在技術(shù)還達(dá)不到。
在國內(nèi),人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)面臨著兩個(gè)最大的問題,一個(gè)是數(shù)據(jù),另一個(gè)是應(yīng)用。很多創(chuàng)業(yè)者,他擁有的是算法、是技術(shù),但是數(shù)據(jù)不在他這里,應(yīng)用也不在他這里,這兩塊還要去說服別人,是典型的兩座大山。這些數(shù)據(jù)源人家為什么要給你?這有一個(gè)信任成本的問題,要么是我相信你一定個(gè)比我強(qiáng),要么是我沒有辦法了,不得不試一試。另外一個(gè)就是應(yīng)用,你得解決一個(gè)實(shí)在的商業(yè)問題,但商業(yè)問題并不在人工智能行業(yè)的人手中。比如自動駕駛,車廠是控制方,它是有話語權(quán)的。你要找到商業(yè)場景,并說服它們應(yīng)用你的技術(shù),這又是一個(gè)難點(diǎn)。