如果你的机构还在按部就班地搞“过会”那一套,或许GV内部机制会给你醒目一击。
GV,全称Google Ventures,Alphabet旗下风险投资资金,2009年正式成立,是首批聘用工程师的VC机构,原先主要为了配合Google战略协同,但其后角色越来越独立。
在外界都以为招工程师是走技术VC路线的时候,很可能忽略了Google更核心的目的。
他们要打造一个机器模型,一个用于VC投资的机器学习模型。
现在,这个模型有了更多曝光。
美媒Axios说,GV在内部先搞了一个名为Vortex的交易流管理工具,然后接着建立了一个The Machine的决策平台。
没错,一个叫机器的AI模型,通过算法去实现传统VC投委会要做的事情。
具体怎么做呢?
GV工作人员可以将各种交易细节输入The Machine中,然后The Machine就会结合各种相关市场数据进行运算,最后直接给出决策建议:绿色意味着可以投,红色表示否定,黄色则需要谨慎行事——但一般出现黄色,GV的投资人们也就视为否定了。
就像交通信号灯一样?会不会太简单粗暴了?
美媒Axios找GV内部人士咨询了一番,最后得到的反馈是:起初呢,The Machine确实是作为辅助使用的,主要用于尽调,但越往后走,The Machine能力越大,现在几乎成为了事实上的投资委员会。
当然,也有一些无心插柳的原因。
2009年,GV刚成立,因为拥有成熟VC投资经验的员工并不多,于是只能从自己长处出发,拿算法模型当做经验短板的补充。
起初GV内部也拿The Machine尝试投资机会发现,但被验证很难成功。
然而在尽调和决策方面,The Machine却成为了独一无二的堡垒。
在2013年,当时的GV老大Bill Maris告诉纽约时报,Google拥有全球最大的数据集,还有有史以来最强的云计算设施,几乎不可能再做出愚蠢的投资决策了。
Bill Maris的话自然也引起了外界广泛关注,特别是在GV内部,投资决策到底最后谁说了算?
毫无疑问,如果全权让机器做出决断,问题和挑战亦显而易见。第一,GV的人类投资人会完全“屈服于”机器的结果吗?第二,不同维度、不同侧重的数据都会给算法模型带来影响,进而改变最后的决策结果,这又是否完全公正公平?
但这些问题现在都已不再是问题了。因为随着时间推移,GV的投资人也开始习惯The Machine的稳定,即便会让他们失去VC所需的那种敢于搏一把的勇气——很多VC的一本万利投资,正是源于此。
然而在更稳定更会控制风险的机器算法面前,谁又能敌其诱惑呢?据称GV已然不是唯一一个将算法用作尽职调查的组织,也有欧洲的基金机构在运用算法降低人的不确定性。
此外,中国也有极少的技术VC开始试水。
但究竟AI是否适合VC投资的应用?或者是可以完全取代人类进行决策?
目前还远没有标准答案。
值得一提的是,当前GV管理资产24亿美元,目标是每年投资约5亿美元。
从2009年起到现在,投资企业数量超323家,投资领域主要分布在消费(Consumer)、生命科学与健康(Life Science & Health)、数据与人工智能(Data & AI)、企业服务(Enterprise)、机器人与硬件(Robotics & Hardware)五大赛道。
其中投资数量最多的为消费领域,项目数量达到115个,占比35%;其次为企业服务领域,投资项目数量为99个,占比31%;生命科学与健康类位居第三,56个项目、占比17%;数据和人工智能领域投资数量为38个,占比12%;机器人和硬件领域投资项目有15个,占比5%。
历史成绩来看,GV单笔投资最大的项目是Uber,回报率也同样惊人。
而在中国,GV则投资了AI公司出门问问、手游直播平台触手,以及AI制药公司晶泰科技。
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