2017美国人工智能和机器学习行业种子投资首次下降

本文摘要：根据Crunchbase的近期数据，风险投资对机器学习和人工智能的热情早已开始渐趋安静，最少在美国是这样。但这有可能并不是一件坏事。 尽管人工智能和机器学习沦为学术研究的热点领域早已有数十年了，但是仍未沦为风险投资的主流。由于计算出来硬件、商品化和其他开源软件框架的发展，以及数据爆炸式快速增长，近十年投资机器学习和人工智能沦为企业的首要事项，而投资者也开始争相效仿。

根据Crunchbase的近期数据，风险投资对机器学习和人工智能的热情早已开始渐趋安静，最少在美国是这样。但这有可能并不是一件坏事。

尽管人工智能和机器学习沦为学术研究的热点领域早已有数十年了，但是仍未沦为风险投资的主流。由于计算出来硬件、商品化和其他开源软件框架的发展，以及数据爆炸式快速增长，近十年投资机器学习和人工智能沦为企业的首要事项，而投资者也开始争相效仿。

右图表明了该行业投资交易和投资规模的发展速度投资数据呈圆形显著的S曲线，这与EverettRogers在20世纪60年代“创意的蔓延”（DiffusionofInnovation）中首次叙述的技术使用曲线十分相近。事实上，AI和ML作为一个行业早已比较成熟期，2017年是十年来该行业种子投资份额首次上升。在美国，转入管道的种子阶段企业越来越少。

2014－2016年种子交易超过顶峰后，早期和晚期交易比例再度开始快速增长。尽管投资交易数量趋于平稳，但是投资额并没，这主要是由于早期和晚期投资规模更大。种子阶段投资额也有所上升，从2016年的5．15亿美元降到4．15亿美元。

但是，早期和后期阶段投资额则在快速增长，不仅由于投资交易数量快速增长，而且平均值投资规模也在快速增长。2010年该行业平均值投资规模480万美元，到2017年这个数字早已快速增长至1170万美元。

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