最近几天，AlphaGo绝对是科技圈和Go的头条。不管AlphaGo和李世石的竞争结果是3: 2还是4: 1，以AlphaGo为代表的人工智能技术已经达到了一个未知的水平，很多人开始担心人工智能的未来。作为技术投资者，笔者并不担心未来，更关心的是以AlphaGo为代表的人工智能的胜利所带来的创业机会和启示。

AlphaGo的胜利，就是大数据深度学习的胜利。通过基于大数据的深度学习，减少搜索量，在有限的搜索时间和空间内找到获胜概率最高的方法。具体算法笔者无法讨论，但可以带出大数据创业机会的思考。

大约从2013年开始，大数据的概念开始变得火热。国内很多企业家纷纷进入这一领域，相关项目也逐渐获得资本市场的认可。融资案例时有出现，已经在跑b轮了，但是纵观整个行业，还没有一家标杆公司(比如美国的Palantir)，市场上有很多带有大数据概念的项目，这让一些人质疑大数据到底是趋势还是机遇。如果是，突破点在哪里？

笔者坚信，大数据是大趋势，这源于以下逻辑判断：

1.随着传感器技术的发展，IOT和可穿戴设备的普及，人和环境的数据处理只会越来越快，也就是数据会越来越多。

2.万物互联、万物智能化是大趋势，智能化的基础是大数据。想一想，我们人类的认知和情感都是从感觉器官收集的大数据中习得的，人类是一个大数据处理系统，人工智能是模拟人类认知和思维的过程。

趋势在，机会在。

既然大势所趋，创业的起点在哪里？从产业链来看，大致可以分为三个部分。数据收集、数据处理和数据应用。

数据收集(数据是知识产权)

从长远来看，数据成为IP是必然的，而且是大IP，尤其是不可替代的数据。原因很简单，因为数据是原材料和生产要素，但必须注意的是，它是具有很高应用价值和不可替代性的数据。想想看，如果你有每个人的基因和病历数据，无论是医疗还是保险行业，你都需要这些数据。目前数据市场还处于蛮荒时代，家家户户都在抢地配王。但由于应用场景、数据质量、可替代性等因素，实现价值仍然很低，属于艾大金老师所说的卖水业务。因此，找到应用价值高、不可替代的数据，做到最完整、质量最好，是一个很好的起点，这些数据可能在每个领域都有，比如天气数据、环境数据、医疗数据、基因数据、金融等等。

数据处理(算法和架构)

数据处理大致可以分为两部分，算法部分和架构部分。

先说建筑。随着开源社区的发展和普及，架构技术的领先优势会越来越不明显。而且做架构或者平台是资源(人力资本)密集型的工作，是大工厂的优势项目。小团队的机会很少。当然，技术足够强大，可以快速抓住机会，但也有机会，比如国内第一个实现跨IaaS的集装箱云平台。

先说算法，这对于笔者来说是一个比较有前途的方向，因为相比于架构，算法更容易形成长期壁垒，同时资源投入相对较小，核心算法能力强，能够找到应用场景，所以有机会胜出。比如AlphaGo的深度学习模型和搜索算法，别人一时半会很难模仿出同样的效果。比如在大数据预测领域，有牛X领先的深度分析技术和大数据预测模型，保证最终的应用效果。

数据应用(大数据行业)

行业是大数据价值的最终体现。大数据的核心不是数据的大小，而是通过数据洞察、全方位、多角度的数据融合与协作，结合行业应用实现价值。因此，“大数据”孕育了很多机会。比如大数据精准营销公司Mobiwansi，通过海量用户数据构建用户画像，从而实现精准营销。比如蚂蚁微贷和蚂蚁花苑，信用策略是基于卖家和用户的历史行为数据来计算的。当然，这个方向需要创业团队对行业有深刻的了解，团队必须配备数据人才。

总结：

笔者非常看好大数据的发展方向，但创业者需要了解大数据的本质和内涵，找到最适合自己的切入点。

数据必然会成为IP，尤其是不可替代的数据，垂直领域的数据收集整理是很好的创业方向。

大数据基础设施服务和核心算法有创业机会，但算法路线更容易形成壁垒。

大数据行业的应用机会很多，但创业团队必须既有大数据，又有行业人才。