采访 | 彭君韬（Tony Peng）李泽南
撰文 | 编辑部
Deeplearning.ai、Landing.ai、AI Fund，吴恩达的三个创业项目已悉数公布完毕。他为何要做这三个项目？
2017 年 8 月，TechCrunch 报道称，继 Deeplearning.ai 之后，吴恩达下一个创业项目是面向人工智能的 1.5 亿美元的风投基金。
这支传闻已久的风投基金，今天终于尘埃落定。北京时间 1 月 30 日，吴恩达在其博客上正式宣布成立 AI Fund，专注于人工智能领域的投资。
在博客公告中，吴恩达表示，他作为普通合伙人（General Partner）领导 AI Fund，此外，还有两名合伙人 Eva Wang 和 Steven Syverud。其中，Eva Wang 是 Fenwick & West 的前合伙人，擅长资金运作，熟悉相关法律知识，担任 AI Fund 的 COO，Steve 则擅长产品和业务拓展，曾是 Sycamore CEO，领导过 Coursera Specializations 产品的开发。
作为一支基金，吴恩达表示，AI Fund 目前已募集 1.75 亿美元的资金，获得了 NEA、Sequoia、Greylock Partners、软银集团以及其它机构的资金支持。
之所以成立 AI Fund，吴恩达认为，人工智能正像新的电力，将会改变几乎所有的行业，在电气时代的早期阶段，很多创新都集中于照明设备的小步幅的改进。尽管这是很重要的基础建设，但真正带来革新的应用，即电力对多个行业带来的大幅改变，还需要更长的时间。
「目前我们正处于相似的转折点。」吴恩达说，「如果你从事人工智能，你要学会做重要的事。正如托马斯·爱迪生开启了电力赋能时代，现在人工智能赋能的时代即将到来。这正是 AI Fund 要做的事情，推动全球的重大转变。」
AI Fund 的投资速度将使初创公司「远离融资陷阱」
「人工智能将会改变很多行业，甚至创造新的行业。如果观察中国和美国的经济结构，看看它们最活跃的 30 个行业，我认为所有这些行业都将被人工智能改变，这些被改变的行业包括 B TO C，也包括 B TO B。我们现在正在考虑各种业务的可能性。」在谈到 AI Fund 的投资逻辑时，吴恩达说。
据吴恩达介绍，目前 AI Fund 团队正在进行三个项目。「其中的某个是此前我们谈到过的行业，也有我此前从未谈到的新兴行业。如果你仔细观察目前的 AI 行业，你会发现这里面有无数的机会，其中有很多项目、产品值得去投资。」吴恩达进一步说，「我认为这是一种很重要的资源——人才的资源，我们希望自己的行动不仅可以接近 AI 人才，更可以创造更多的 AI 人才。」
随着人工智能的应用场景逐渐展开和落地，对人工智能的投资氛围在近两年持续高涨，大量风险资本都希望在人工智能领域掘金，而专注人工智能的基金也并不少见。比如在 2016 年 12 月，微软风投（Microsoft Ventures）公布旗下成立的一支全新基金，并表示该基金的关注领域集中在人工智能创业领域。
那么，同样作为专注于人工智能领域的基金，AI Fund 有何不同？
吴恩达表示，常规的 VC 模式是搜寻信息，从数千个应用中寻找可以投资的公司。与此相反，AI Fund 的主要任务是从人开始，从零帮助创业者构建新的公司。
在其公告中，吴恩达写道：此前就职于百度时，他的部分工作就是建立团队探索新方向，然后系统性地评估这些方向的潜在价值，并决定是否要进一步发展相应的 AI 商务。
「这个过程非常有趣，也让我更加明确地理解了自早期在谷歌大脑时就感受到的事情：我们可以开发系统性和可重复的流程，以开创和追寻新的 AI 机遇。」吴恩达说，「我们想要做的是建立一个团队去探索 AI 的各种机会，随后让资本尽快注入这些具有前途的方向。」
吴恩达认为，六个月的时间，就可以确定一个新的 AI 方案是否可行。他用「人工智能正循环」这个概念来形容：谁有越多的数据、越好的产品，拥有越多的用户，你的护城河就越高，技术进步就越快。
为此，AI Fund 注重速度，当 AI Fund 旗下的公司创建时，它不用花六个月的时间寻求投资，也不必过早地把自己想要做的事情披露给媒体或大量的投资人，因为 AI Fund 会直接给初创公司提供数百万美元的初始资金，以此让他们招募人才、购买数据、迅速扩大公司规模。
「AI 行业最重要的部分，就在于六个月内快速发展出自己的产品——比别人更快的正循环，快过竞争对手一步，构建自己的护城河。」吴恩达表示，正是如此，AI Fund 能够提供的快速孵化特性就非常具有优势，因为能帮助初创公司「远离融资陷阱」。
此外，吴恩达还表示，他经常到中国，AI Fund 也将会从全球的角度看待投资，尽管目前的根据地在美国加利福尼亚，但此后他们一定会走出加州。
人才、业务、资金：吴恩达创业项目已成完美闭环
自吴恩达宣布创业开始，他的三个项目：Deeplearning.ai、Landing.ai 和 AI Fund 已悉数公布。吴恩达为何要做这三个项目？它们之间有着什么样的内在联系和逻辑关系？
众所周知，此次人工智能浪潮与前几次不同在于，此次有巨大的应用场景，将业务场景下沉到各个传统行业已成为业内的普遍共识。吴恩达创业同样如此。
然而，「通过 AI 改造传统公司，所需要的并不仅仅是建立网站，使用 AI 推动公司变革所需要的也远不止是搭建几个机器学习模型。人工智能综合战略，从数据采集到企业组织结构设计，以及如何确定人工智能项目的优先顺序，与技术本身一样复杂。优秀的人工智能战略家甚至比优秀的人工智能技术人员更为罕见。」吴恩达在此前对机器之心的采访中说。
因此，吴恩达成立 Landing.ai，使 AI 赋能于传统行业，并将第一站落在制造行业。
正如他所说，大部分产业都会深受人工智能的影响，比如在大量的工厂中，有成百上千的工人用眼检查物件的瑕疵。人工智能能够自动化该流程，进行质量检测。
「从谷歌和百度这样的大公司我们能够看到，AI 不只是用于一件事，而是能用于很多事，我希望在制造业中也是如此。所以，在工厂中，AI 不止能做检测，还有维护、自动化等。」吴恩达说。
但是，要在人工智能领域进行深耕，有充裕的人才至关重要。然而，目前的事实是，从全球来说，人工智能领域的人才都极度匮乏，处于供不应求的状态。
吴恩达作为斯坦福大学最受欢迎的教授之一，他的机器学习课程，也是全世界最热门的机器学习课程，目前已经惠及超过 180 万人。
教更多人学习 AI，培养 AI 人才，就成了吴恩达成立 Deeplearning.ai 的初衷。「让深度学习社区发展壮大的最好方式就是创造更好的深度学习课程，让越来越多的人接触深度学习。」吴恩达表示，如今，Deeplearning.ai 还将持续专注于全球 AI 技术教育。
如果说通过 Deeplearning.ai 培养的人才可以为整个人工智能行业所用的话，那么，吴恩达自己的创业项目也同样可以从 Deeplearning.ai 中受益，成为其人才的来源地之一。
另一方面，除了人才，对于人工智能初创公司来说，资金支持同样重要，吴恩达深刻地认识到，如果没有初始资金，初创公司就必须将自己的精力耗费在面对媒体和投资人面前。因此，在 Landing.ai 之后，吴恩达宣布正式成立 AI Fund，通过 AI Fund 为人工智能初创公司加速，而同时，Landing.ai 自身也将获得 AI Fund 的投资。
将业务下沉至传统行业的 Landing.ai，着重 AI 人才培养的 Deeplearning.ai，再加上投资 AI 领域的 AI Fund。随着吴恩达的三个项目公布完毕，吴恩达的创业布局，也随之成为一个完美的闭环。
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