正文
互联网的趋势
进入今天的主题，我想先分享一下对互联网趋势的看法，过去两年发生了什么。我们看到了哪些行业特别有机会，会用创新工场的一些投资案例把这些机会用真实的产生营业额，产生利润的方法来分析给你们听。因为我知道在座很多人对科技项目可能会有一些担忧，说你们老讲用户、烧钱，你们的盈利，你们的利润都不够。但是今天真金白银开始产生了，看BAT当然是例子，但是我会用更多新的，可能过去你没有听过的公司来做分享。
整个互联网行业，这一两年看到的是红利的消退。
我们可以看到APP市场的下载并不像以前那么热了，APP的真实使用率甚至有点下降，互联网的红利已经结束了。刚才我说的是“大互联网”概念将继续颠覆所有的传统行业，但是所谓的互联网用户红利，纯粹靠炒用户、烧钱、买用户、增加流量，这个模式已经不太行了。当整个互联网市场在爆发式成长的时候，你可以先烧出用户来，再想怎么挣钱，但是这个方法已经行不通了。
互联网的成长在放缓，放缓之后，它会有很多新的使用方式。
比如说互联网可以移动了，可以随身携带了，可以支付了，每一点都会带来很多的创业机会。从一个角度来看，过去一两年资本市场是有点冷。如果我们看VC界的投资，也可以发现VC的投资去年是前年的一半。与其认为VC界开始冷下来了，互联网投资不行了，我们会先来观看这个问题。第一，我们会认为前年是过火了，O2O烧钱是不理性的，烧死了这么多公司，带来了一些后果，所以大家冷却了，理智了。第二，不能把整个互联网投资当做一个领域。在一些飞速成长的，所谓的风口快要开始的领域，互联网投资其实还是火热的。
如果我们看互联网金融，不是P2P，互联网金融。如果我们看人工智能，如果我们看大数据，如果我们看无人驾驶，如果我们看优质的文化娱乐项目，它的投资额其实是在增加的。所以当你真的找到风口，有明星团队的，他们的估值还是特别巨大。
今天早上我在和一个行业的董事长交流的时候，他也开玩笑说，我们做天使投资为什么手中会有50亿的资本，这是什么天使投资。然后我就说，我们最近投了一个案子，花了2千万占2%。所以天使投资并不是那么的便宜，现在一些顶级的案子，尤其在刚才谈得几个领域，其实是挺贵的。要说行业不好，其实是挺好的。
我们在过去五年前不是全民PE嘛，两三年前全民天使，这两件事情对市场来说都不是好事。因为当资本成了一片红海，大部分投资人是非理性的，或者是非专业的。那么他们一定不会投出好的结果，我觉得现在在一定程度收缩，但是好的投资人，好的案子，好的创业者，好的风口领域还是非常值得追捧，反而会产生特别溢价的一些机会。
过往的投资策略和表现
我在分析趋势之前，先分享一下过去
的投资策略和表现。
无论是
创新工场的表现，还是在座很多行业的研究专家的策略
。
（图示）橘色的图是相当主观的图，它描绘了一个领域是不是风口，有没有崛起，大家关注的热度高不高，投资的量多不多。蓝色的图是一个真实客观的图，描绘了创新工场在这一年投了多少案子出来。
这里可以看到P2P炒得非常火，爆起爆跌。
创新工场早期的研究判断，不要介入这个领域，这是一个比较理智的决定。
第二个例子，
O2O。
这个行业一开始爆发的成长，然后暴跌，这方面创新工场可能稍微做得早了一点，但是并没有做得特别优质，你并没有看到我们很早就预测这个风口的问题，只是我们
比较谨慎理智的跟随着市场做投资
。
再右边的移动游戏，我们基本跟着市场一起走。在风口的时候，大家一起投，我们也投，投到一些优质资产，然后也投到优质的IP。当行业成为一片红海，大家退出了，我们也就退出了。
我们就和在座的研究机构一样，有些风口会找到，有些还是会跟着行业走。
（图示）左下角的
人工智能和金融创新方面
，我们是在2012年开始投的，行业还不知道这个词。2014年是我们投资最多的时候，行业还没有开始。现在AlphaGo打败了李世石之后，大家都想投人工智能，
我们还在投，但并没有大幅度地增加。
因为我们看到可能会有一些至少是估值偏高的状况，不能成为泡沫，这是行业的领跑者。
消费升级，这个概念在2010年我们就看到了，然后不断地在投，现在行业慢慢看到了这个机会。文化娱乐，我们也是走在整个行业之前。
最典型的一个例子，这里没有提了，是移动互联网。我们在09年创立的时候就对智能手机的移动互联网做了all in加码，全部钱投了移动互联网，而且投的是智能手机，当年回报是15倍，特别好的时机，我们作为唯一看到这个领域的VC。但是这个领域在中国什么概念，一出来了，大家了解了，就很快被玩坏了，然后就成为泡沫，之后我们也需要去找其它的领域。作为早期投资特别重要的是有非常敏锐的鼻子，能够在一个风口还没有起来的时候做好布局。
我们的筹码是靠我们作为一批科技人的，在科技改变世界的领域里投资，因此我们的机会是最大的。
未来最看好的领域
第一个领域，人工智能。
为什么人工智能是特别大的机会呢，因为过去几年，有一个特别重要的技术，叫做深度学习。这个技术的发明将让一个黑盒的技术可以识别，可以判断，超过人类。
但是有几个假设，第一，数据要多；第二，机器要多；第三，不是人人可用，这不是一个标准的软件，你可以买来用的。世界上可能只有7千个人会用它，要没有这7千个人，你有数据也是白搭。看准了这个方向之后，我们就可以看到一个又一个的产品推出来，它们是能够取代基本人类所有需要低于5秒的工作，它都可以取代。比如说识别人脸，比如说做一些识别语音，或者识别手写的字，这些人都没戏了，机器会全面的超过人类。
