做一个风投怎么样

做一个风投怎么样?

2011-11-10 本文行家: 坐观云

我经常被问道的问题是,“做VC怎么样?”我做VC3年了,虽然我经常回答这个问题,但我觉得写一篇这方面的博文会非常有趣。我回答这个问题前,想先跟你说,“除了做个漂亮的大宝宝外,VC是最爽的了。”

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我经常被问道的问题是,“做VC怎么样?”我做VC 3年了,虽然我经常回答这个问题,但我觉得写一篇这方面的博文会非常有趣。我回答这个问题前,想先跟你说,“除了做漂亮的大宝宝外,VC是最爽的了。”这是事实,下面是理由:

1. 我的工作就是,一些有趣的人来找我,告诉我他们想如何改变世界——作为一个企业家,只会专注某些事情。至少最好的企业家是这样子的。有些人参加了太多的会议,参与一些无关紧要的项目,而且出席每一场企业家晚餐。在我看来这是不好的。我创业时,就像被蒙住眼睛的马,我只关注内容管理市场,而不在乎其他市场。

做VC一个我很喜欢的地方就是,它能满足我的好奇心。每周有很多人来见我,告诉我他们想如何改变这个世界。他们指出目前市场上存在什么问题,以及他们对此的解决办法,他们告诉我竞争对手的情况以及展示给我看他们的商业模式。我们谈论某些行业将如何改变/变革。这好比你每天去咖啡馆,进行智力辩论。而事实上,我们也很经常在咖啡馆见面。我太喜欢这一部分了。

2.如果我感兴趣,我就多花一点时间,如果我不感兴趣,我就不用和他们在一起——有些公司,他们的商业点子非常棒,我非常有兴趣多花时间去了解这些人、他们的公司、技术和市场。我会对他们的商业模式、产品路线图和竞争境况做深入的调查。我不是说我不会花时间去帮助那些我不准备投资的企业家——认识我的人知道我会帮忙的。但是,作为VC你可以任意选择花时间在你喜欢的公司上。作为CEO我就要花很多时间在客户身上,即使我对他们不感兴趣。让人家对我感兴趣是我当时的工作。再也不用这样了。哈哈,做VC真的没什么好抱怨的了。

3.十多年来我第一次没有季度销售目标——任何一个在曾需要面对销售目标的人,都会理解,每年在3月、6月、9月和12月月底,都如同火烧眉毛。我不再需要面对这些了。解放了啊。当然我还是需要从我的表现被评定。但这是看几年来的表现,而不是季度的。不要误解我——我还是有压力,我需要确保我投资的公司运作良好。所以我花很多时间和他们在一起,尽量帮助他们。但这还是有很大的区别的。

4. 我的工作就是去交际——我很喜欢与人沟通。当我参加会议的时候,我从不是坐在会议区,我会在大厅走动,认识人。这里我可以见到有趣的人,而且他们会告诉我实话。在台上,你听到人们展示他们的市场规模。我会礼貌性的问,“你们收入多少?你们想融多少钱?你的计划如何推行?”我只会在我对公司感兴趣而他们对我也感兴趣时,才会这么问。但在这些场合,这些问题都是通常也必须问的问题。

5. 我可以决定去哪里,什么时候去——再怎么强调都无法表达这对我生活的重要性。我做顾问工作十多年——一开始建立大型IT系统,后来做战略顾问。最后我做创业CEO。这些都属于服务行业。你要按客户的日程表行事。你登入飞机,可能是因为某个老客户同意要见你。可能因为服务器中断,而必须从休假中回到工作。我曾和我的老婆还有其他亲戚去西班牙度假,他们无法理解我花那么多时间在电话上。我们正在兼并一项业务,我不可能说,“7天后我回来再给你电话。”做VC也有压力,所以也不是说完全的改变了。但我确实比过去更能够选择我想去的时间和地点。

6. 我有一笔开支——不用说了。

7. 我在公司发展的“浪漫阶段”与企业家相处——我喜欢创业初期,我们还在浪漫的想着如何改变世界。这个阶段问题比较可控。如果我的公司员工达到100多个,我感觉我好像是个首席心理学家。这也不错,但我更喜欢创业阶段。作为一个VC我大部分时间都是和初创企业打交道。我可以和他们讨论很多问题,而不是单一的某一方面问题。

8. 我们的团队很小——当你满20岁时,你就要学会管理团队。我认为这是你职业生涯进步的标志。人们向你回报证明了你的重要性。当你30岁时你会发现管理一个团队,意味着你做你喜欢的事情的时间就比较少。你需要花时间关注反馈会议,年度或半年的表现,你必须花时间解决你团队之间的冲突。我很喜欢和我现在的团队相处——在GRP我的团队非常棒。但是我没有太大的团队要去负责。如果我突然决定花两天去调查某个公司,没有人需要知道我去哪里了。除非你是个漂亮的大宝宝,不然你真不该抱怨VC这职位。

是的,我很怀念作为企业家的光景。以下是做为VC你没办法满足的:

1. 我们只是旁观者——某种程度,作为VC和当初作为顾问是一样的。很多VC把他们投资的企业家当做自己的部下。他们会说“我的CEO们”。他们会说某个公司失败了,是因为管理团队没有听取他的建议,而另外一个公司成功了,是因为我给他们指出了正确的方向。我认为务实的VC知道我们的作用是有限的。也许只有10-15%,这也就是选择正确的团队如此重要。而且我认为很多VC也没有认识到企业家是我们的客户——但这是另外一个话题了。我很讨厌不能控制结果。我们开了很好的董事会,谈论了战略方向,但是你去执行了它们。好坏都是你的。这些起起伏伏都是你的。你和它们紧密依存。我们是通过你发挥作用的。就好比一个篮球队的经理,我们心底也希望是我们在最后一刻投了那个三分球。我们也希望被队友抛在空中。

2. 较少的团队友情——我和我现在的合伙人相处的非常好。在我加入GRP之前我就认识他们8年多了。我们一起参加很多聚会:晚饭啊,鸡尾酒会啊,会议啊,参加公司演示啊等。但这和在初创公司还是不同的。当我们为了在TechCrunch50发布产品,我们所有人通宵达旦奋战,这种情谊还是比VC之间的深。当你的网站崩溃,而你收到客户和新闻媒体的批评——你们一起承担这些狗屎运。在这些时期建立起来的情谊是有所不同的。加入VC一年后,我问过很多VC,这种感觉是普遍的。他们说,“是的,我们通过董事会的互动克服了它,我们通过共同的经历建立的情谊,但这是不一样的。”

3. 我必须经常拒绝别人——当你是企业家时,你经常听到很多人跟你说这不可行,那不可行,而你却用行动证明给他们看,他们是错的。我的第一个公司1999年建立,是一个SaaS业务。我确信他们是错误的,而且几乎每个星期都和他们辩论。作为一个企业家,我们经常专注于如何把不可能的事情变为可能。人们说GOOGEL会垄断这个市场——但我们认为我们可以做得更好。作为一个VC,我经常要拒绝别人。我并不喜欢这样。我们每年收到上千份的商业计划书。我每年要见几百个公司。但我们只能投资几个公司。几乎每个星期都要拒绝好多次。这个星期我在沙丘路和一位著名的VC在一起,我经常问其他VC他们的想法。他说自从做了VC最让他失望的是每周的星期二早上。那是他打电话给公司,跟他们说,“对不起,但我们决定不投资你们。”如果答应投资他们,那会容易多了。

4. 我们处在一个“很慢才能富有”的行业——好吧,这不是抱怨。但我认为很多企业家有个错误的概念。是的,我们比初创企业的CEO每年收入来得高。但我也认识很多年轻的合伙人,他们还不能兑现他们的支票。企业家的好处取决他们公司中的股权。而对VC,他们的好处就是这些投资的兑现。如果你掌管一个1亿的基金,你要等到你把这些钱还给有限合伙人后,才能拿到利润的20%。鉴于VC行业在过去10年表现的不好,很多年轻的合伙人还在等着兑现他们的薪酬。这和90年代形成鲜明的对比,那时候VC一夜之间就暴富,因为他们投资的公司IPO估值非常疯狂。

从积极的角度来看,我们投资比较多样化,所以我们成功的机会比较高,对VC来说,如果只是2千万的退出,是没有什么“早点卖掉”的期权。但很明显我们还是选择作VC了。除非你是个漂亮大宝宝,不然真不该抱怨VC这个职位。

<think>嗯,用户让我介绍一下数据标注行业的前景,我需要用中文回答。首先,我得确定用户对这个行业了解多少。可能他们听说过数据标注,但想深入了解它的发展潜力。用户可能是学生考虑职业方向,或者创业者寻找机会,也可能是投资者想评估市场。 数据标注是AI的基础,对吧?没有标注的数据,机器学习模型很难训练。所以行业前景应该和AI的发展紧密相关。首先得考虑AI的整体增长情况,比如全球AI市场的规模预测,这样能支撑数据标注的需求。比如到2030年,AI市场可能达到几千亿美元,数据标注作为上游环节,自然也会增长。 然后要分应用领域来说,自动驾驶、医疗影像、自然语言处理这些热门领域都需要大量标注数据。每个领域的具体需求不同,比如自动驾驶需要标注图像中的车辆、行人,医疗影像需要标注肿瘤位置,这些都需要专业标注员。 接下来是行业现状,国内外的公司情况。国外有Scale AI,国内有百度众包、京东众智等,说明市场已经有一定规模,但可能还处于早期阶段,竞争格局未定,有机会也有挑战。 技术变革带来的影响,比如自动标注工具的兴起,可能会减少人工需求,但暂时无法完全替代,毕竟复杂数据还需要人工校验。这可能意味着行业会向更高精度和专业化的方向发展,对标注员的要求可能提高,需要具备一定的专业知识。 挑战方面,数据隐私和安全问题越来越重要,尤其是医疗和金融数据,标注公司需要合规处理。另外,行业存在同质化竞争,利润空间可能被压缩,需要寻找差异化,比如垂直领域深耕或提供增值服务。 政策因素,中国对AI和数据要素的支持政策,比如“十四五”规划,可能促进数据标注行业的发展。数据被列为生产要素,会推动更多需求,包括标注服务。 职业机会方面,入门门槛低,适合短期就业,但长期可能需要转型,比如成为质检员或项目经理。创业的话,需要找到细分市场,避开激烈竞争,可能医疗或农业等垂直领域。 总结的话,前景不错,但面临技术和竞争的压力,需要提升技术能力和专业服务。用户可能的深层需求是想知道是否值得进入这个行业,无论是就业还是投资。需要客观分析利弊,指出机会和挑战,让用户自己判断。可能还要考虑用户的背景,如果是学生,可以建议入门但注意技能提升;如果是创业者,强调细分市场和合规的重要性。</think>数据标注行业是人工智能(AI)产业链中的重要基础环节,随着全球AI技术的快速发展,其行业前景呈现出显著的增长潜力和变革趋势。以下从多个维度进行分析: --- ### **1. 行业需求持续扩大** - **AI发展的刚需**:无论是机器学习还是深度学习,高质量标注数据是训练算法的核心燃料。例如,自动驾驶需要标注数百万张道路图像,智能客服依赖对话数据的分类标注。预计到2030年,全球AI市场规模将突破万亿美元,直接拉动数据标注需求。 - **应用场景多元化**: - **自动驾驶**:标注激光雷达点云、交通标志、行人行为。 - **医疗影像**:标注CT/MRI中的病灶区域,需医学知识辅助。 - **内容审核**:社交媒体需标注违规图片、文本,合规性要求高。 - **农业/工业AI**:如农田病虫害识别、工业质检中的缺陷标注。 --- ### **2. 行业现状与竞争格局** - **市场规模**:2023年全球数据标注市场规模约25亿美元,年复合增长率超20%,中国占比约30%,受益于AI企业密集和政策支持。 - **参与者类型**: - **专业标注公司**:如Scale AI(估值超70亿美元)、Appen,主打标准化服务。 - **科技巨头布局**:百度众包、阿里数据标注平台,整合自身AI业务需求。 - **长尾中小团队**:依托低成本人力承接简单任务,但面临利润挤压。 --- ### **3. 技术变革带来的影响** - **自动化工具兴起**:AI辅助标注(如预标注、自动分割)可减少50%以上人工耗时,但复杂场景仍需人工校验(如医学图像中的边缘案例)。 - **标注精度升级**:从基础的2D框选发展到3D立体标注、视频时序标注,对工具和人员技能要求提高。 - **合成数据补充**:部分场景通过生成对抗网络(GAN)合成标注数据,降低真实数据成本,但无法完全替代真实标注。 --- ### **4. 行业面临的挑战** - **数据隐私与合规风险**:欧盟GDPR、中国《数据安全法》等法规要求标注流程严格脱敏,医疗、金融类数据标注门槛提高。 - **人力成本与质量矛盾**:简单标注任务(如分类)单价低至0.1元/条,企业需在质量控制(如多轮质检)与成本间平衡。 - **同质化竞争**:80%企业集中在图像、文本基础标注,导致价格战,毛利率普遍低于15%。 --- ### **5. 政策与资本驱动** - **中国政策利好**:国家“数据要素化”战略推动数据交易市场,北京、上海设立数据交易所,标注数据可能成为可交易资产。 - **资本关注**:2022年中国数据标注领域融资超10笔,早期项目如曼孚科技、龙猫数据获千万级投资,资本倾向技术型公司。 --- ### **6. 就业与创业机会** - **就业层面**: - **基层标注员**:适合短期过渡,但可替代性强,月薪约3-6k。 - **进阶岗位**:质检培训师、项目经理,需熟悉AI模型需求,月薪可达8-15k。 - **创业方向**: - **垂直领域标注**:如遥感图像、病理切片,需行业Know-how。 - **工具链开发**:标注平台SaaS化,集成项目管理、质量分析功能。 - **数据服务整合**:提供“标注+清洗+增强”一站式解决方案。 --- ### **总结与展望** - **短期(1-3年)**:行业规模持续增长,但低端标注面临自动化替代,人力成本上涨倒逼企业技术升级。 - **长期(5-10年)**:标注行业可能演变为“AI训练服务商”,结合合成数据、主动学习等技术,提供全流程数据解决方案。 - **个人建议**:入行者需向专业化(如医疗标注认证)、管理化(团队/项目管理)转型;企业应聚焦细分场景,或通过自研工具构建壁垒。 数据标注作为“AI背后的产业”,其前景与AI应用落地深度绑定,虽面临技术替代风险,但在可预见的十年内仍是刚需市场,关键在于如何提升价值而非依赖人力堆砌。
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