投资人工智能的四个原则
投资人工智能需遵循以下四个原则。首先是技术领先原则，应选择在核心技术方面处于前沿的企业，如拥有先进的机器学习算法或强大的深度学习框架的公司，以确保其在行业中具有竞争优势。其次是应用场景契合原则，关注人工智能在哪些实际场景中能发挥最大价值，比如医疗、金融等领域，契合场景的企业更易实现商业成功。再者是团队实力原则，优秀的团队是关键，包括具备深厚技术背景、丰富行业经验和创新能力的成员，能推动企业持续发展。最后是数据优势原则，大量高质量的数据是人工智能发展的基础，拥有丰富数据资源或数据处理能力强的企业更具潜力，能为模型训练和优化提供有力支持。
本文来自微信公众号：阿朱说，作者：吕建伟，题图来自：AI生成
（1）
人工智能企业都是小而精的特种部队。就连世界上最大的人工智能公司OpenAI才170多人。
因为人工智能的核心是模型，而不是功能。
所以如果有许多程序员，那就是伪人工智能公司。
（2）
人工智能企业都是极消耗数据和算力的。
如果数据也不海量，也没有消耗多少张GPU卡，那就是伪的人工智能公司。
（3）
现在创业的人工智能企业从一开始商业模式就很清晰，不像当年互联网创业时代都不知道怎么挣钱。
不过我也同意朱啸虎前段时间说的：目前当下人工智能技术还无法做到端到端，只能人工专家服务+人工智能技术，做到RaaS（结果即服务）。
所以我也经常讲：
人工+智能=人工智能
西方智能+东方智慧
西方科学+东方玄学
（4）
人工智能企业的价值链都很短，不像企业软件公司需要经过很多环节才能发挥价值。如果一个公司的价值链很长，那就是伪的人工智能公司。
人工智能公司的价值链分析也很简单：
用户侧：能否卷入海量用户。有用户就有源源不断的新数据产生，就会走向良性正循环。
供给侧：能否卷入大量生态商。所以今年MCP特别火。
本文来自微信公众号：阿朱说，作者：吕建伟