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Ed Sim：人工智能是一项我们将融入所有企业软件的技术，只要它有意义并且人们愿意为此付费。就像你一样，迈克尔，我们经验丰富。我们还有移动公司吗？我们还有互联网公司吗？我们还有人工智能公司吗？我们现有的所有投资组合公司都在以某种方式利用人工智能，有些比其他公司更甚。我们遇到的每个有想法的新创始人通常甚至不会提起人工智能。这只是理所当然的。你在解决什么问题？你如何做得好十倍？也许为什么新的生成式人工智能将帮助你为客户做得更好、更快、更便宜？
Michael Krigsman：欢迎来到 CXOTalk，在这里我们讨论领导力、企业人工智能和数字经济。我是迈克尔·克里格斯曼，今天在第 847 集，我们将探讨风险投资家如何看待企业人工智能。我们的嘉宾是 Ed Sim，boldstart ventures 的创始人兼普通合伙人。这是 Ed 第二次来到 CXOTalk。Ed，欢迎回到 CXOTalk。
Ed Sim：嘿，迈克尔。谢谢。感觉像时间扭曲。我最后一次查看是 2017 年 3 月，当时我们谈论的是人工智能投资。你能相信吗？
Michael Krigsman：Ed，请告诉我们关于 boldstart 以及你的工作。
Ed Sim：我一直在投资企业技术，基本上从 1996 年开始就作为创始人和合作伙伴的第一个投资者。所以，我经历过几个周期，可能不止几个，而 boldstart ventures 成立于 2010 年，其明确的使命是与技术创始人从一开始就合作。
Michael Krigsman：我们正处于这个人工智能泡沫中，对吧？我的意思是，现在有数十亿美元正在被投资。
Ed Sim：今天，有人写道，我们在市场上损失了 2 万亿美元的价值，这是纳斯达克自新冠疫情以来最糟糕的一天。所以，是的，我认为如果你看看历史，我们在 2018 年所做的一切，那是最后一次，或者 2017 年。我在你的节目上。我们投资的所有公司，所有基础设施，所有数据标记，所有分类，所有我们构建的东西，都为今天奠定了框架。如果我们当时没有投资——当时是机器学习，而不是人工智能。它被称为人工智能。它是分类，那些本体论。有很多人的参与。是的，有一些深度学习，但不是我们为今天奠定基础的 Transformer 架构。所以，如果你看看 20 年的历程，我们将经历一系列小泡沫，而我们现在正处于一个绝对的小泡沫中。华尔街告诉我们的小泡沫是这样的，我的天哪。当微软的首席财务官艾米·胡德说我正在看 15 年的投资回报时，我们才刚刚开始。人们有点紧张。另一方面，看看 GitHub。我认为 GitHub 的首席执行官说他们的收入年化为 20 亿美元，其中去年的增长有 40% 来自人工智能助手。所以存在不匹配。但关键是人工智能正在解决一些真正的问题。从长远来看，如果你是一名初创公司创始人，你是一家企业，你必须找到正确的切入点，因为并非所有东西都会被生成式人工智能化，而且并非所有人都将被替换为风险投资家。
Michael Krigsman：这如何影响你的投资方式？正如你所说，我们面临着一个奇怪的局面，即数十亿美元正在被投资，但今天市场却在下跌。所以，现在就像一个上下摇摆的跷跷板。
Ed Sim：算算账。数十亿美元，大部分投资的资金都投资在基础设施上。从风险投资的角度来看，它被投资在核心基础模型上。你谈论的是 OpenAI、Anthropic 以及所有试图构建这些通用模型的公司。坦率地说，我认为会有一两个赢家，而且很可能会输家多于赢家。但从长远来看，获胜者将获得的资本远超他们损失的，第一。第二，这对我们 boldstart 来说不是游戏，对很多风险投资家也不是游戏，因为它是一个资本密集型游戏，因为在我看来，所有道路最终都通向三大巨头。最终，所有这些大型基础模型提供商，以及所有正在进行的数十亿美元投资，顺便说一句，这些投资的数十亿美元中，很多是企业资金。这是微软用 Azure 云积分交换的，这是亚马逊，这是谷歌和 Meta 在投入大量资金。所以，如果你从风险投资的角度来看，我回到核心原则。我的团队寻找技术创始人，他们正在解决他们真正遇到的某种终生问题，并且他们无法停止思考它，因为这就是技术创始人所做的。他们思考如何自动化这些问题，然后他们深入研究并理解我为那个用户解决的核心问题是什么。我怎么做的？我的产品做得好十倍或一百倍。当然，我们遇到的创始人没有一个不提生成式人工智能的。如果你躲在石头下面，并且从五年前穿越过来，你没有提起生成式人工智能，那简直是难以置信的。但最好的创始人不会来找我说，我拥有 X 的人工智能，或者 Y 的生成式人工智能，或者 Z 的生成式人工智能。所以这是第一部分。第二部分是我们投资时，我想了解伟大的创始人以及他们解决的问题。这能有多大？但我也在想，嘿，有什么护城河？例如，你是否拥有专有数据，或者你能否获得专有数据，使它变得更强大、更好？你如何看待用户？你如何看待用户界面？这如何使其更容易？以 Superhuman 为例。他们现在正在利用 OpenAI，但他们正在经历一个新的增长曲线。他们已经增长得很好，因为他们将人工智能融入了用户体验，使其非常容易。第三点我想说的是，当你随着时间的推移审视人工智能时，你必须问这个问题，如果我投资这家公司，随着模型的改进，他们会变得更好吗？还是我担心被甩在后面？我之所以提到这一点，是因为传统的基础设施投资将是开发工具进入人工智能，使部署等变得更容易。坦率地说，我认为很多这类公司，我们已经看到了成百上千家，很多都会被基础模型架构所吞噬。亚马逊、Bedrock、微软、OpenAI，它们都在让人们更容易部署。所以开发工具领域将是一个更艰难的领域。我认为，酷炫的领域在于应用层。这正是我们目前感到兴奋的。
Michael Krigsman：这意味着企业家今天试图解决的问题的性质涉及数据和生成式人工智能，即使他们不是一个，引用的话，生成式人工智能公司。那么，企业家试图解决的、符合这种模式的问题的性质是否正在改变？
Ed Sim：我从事企业软件工作已经 28 年了。一是你将帮助企业更快、更便宜地构建东西，你将帮助他们更安全地构建，你将帮助他们 24/7 全天候运行，或者你可以构建应用程序来帮助他们的员工更有效率，以更好的方式、更具吸引力的方式与客户交流。嗯，就是这样。这些是基本原则。所以我们看到的是。我认为你必须问的真正问题是，我们是否正在看到以前不存在的、全新的、原生人工智能公司被建立起来？我会说是的，我将举两个例子。或者我们是否看到了以十倍更好的方式重塑现有事物的机会？我也同意后一种情况。关于前一个问题，我举个例子。所以，Guy Podjarny，我们已经支持了他三次，他是 Snyk 的联合创始人兼首席执行官，Snyk 是一家价值超过 70 亿美元的对开发者友好的安全公司，他创立了一家名为 Tesl，T-E-S-S-L.IO 的新公司。目前他没有透露太多，除了他说我正在创造人工智能原生软件开发的未来。你问的问题是，这意味着什么？他真正想说的是，今天所有使用的人工智能都在审视现有的工作流程并使其变得更好。对吧？如果你在编码，我让编码更快、更有效。我让部署更快、更有效。但他却说，嘿，在这个新的人工智能开发范式中，如果我改变整个事情，把它颠倒过来呢？所以这将是一个例子。另一个例子是 Protect AI。Protect AI 昨天刚刚宣布了 6000 万美元的 B 轮融资，估值为 4.6 亿美元。他们是领先的端到端人工智能安全提供商。顺便说一句，我们从 2021 年 10 月开始与创始人合作，比 ChatGPT 出现早一年。所以我们去得有多早。我们必须设想新市场。而这些创始人设想了新市场。所以这将是全新的。我认为这些将是巨大的、巨大的类别，巨大的做事方式。然后重塑旧事物将是像 Superhuman 这样的公司。Superhuman 就像是重塑电子邮件的公司。他们已经存在了很长时间，但现在他们找到了如何将人工智能部署到电子邮件中的十倍增长曲线。所以他们会查看你的所有电子邮件，他们可以帮助你创建个性化电子邮件，他们可以总结电子邮件，他们可以为你写电子邮件，而且所有这些都以一种超级高效的方式完成，易于使用、优雅的界面，人们喜欢。所以这些是我们如何思考的一些例子。
Michael Krigsman：请订阅我们的时事通讯并订阅我们的 YouTube 频道。我们有精彩的节目即将推出。传统的业务流程软件怎么样？它是否被推到了一边？或者创始人是否正在通过人工智能和数据的视角重新思考这些类型的业务流程？
Ed Sim：他们绝对在重新思考。顺便说一句，我认为一些最好的应用层公司，为了保持粘性，它们不仅必须提供答案，而且必须成为工作流程的一部分，或者创建工作流程。这就是你提出的观点。然后我问很多人，比如，好吧，让我们向前迈一步。如果一切顺利，这个端到端的工作流程，它涉及到十个不同的系统，并且可能需要十个不同的任务来解决，其中人类在中间参与，有多少可以自动化，有多少不能？坦率地说，我们在企业中确实存在幻觉问题。你必须非常小心你向客户暴露哪些领域，说，嘿，我 100% 确信这是一个很好的答案，而不是，嗯，可能搞砸事情的答案。我认为过去有一个例子，有人在和一个航空公司界面聊天，显然他们得到了 10,000 美元的信用额度或者类似荒谬的东西，对吧？所以，你必须注意这些事情。但我们有一家名为 Crew AI，crewai.io 的公司，它是一个开源平台，允许任何人以超级简单的方式构建自己的代理工作流。现在我们正在运行更多的团队或代理。他们每个月已经运行了数百万次，并且增长得非常非常快。我们看到企业正在迅速采用这些。我认为旧的 RPA——你和我过去谈论过 RPA——机器人流程自动化——很有趣。UiPath 是一家杀手级公司。Automation Anywhere 是一家杀手级公司。你知道，我们在 Fortress IQ。我们把它卖给了 Automation Anywhere。Catalytic，Sean 的公司，被卖给了 PagerDuty，但我们现在有了下一个版本。我真心相信在企业中。你将看到不仅仅是回答问题的独立产品，而是正在构建的工作流程。将会有垂直的孤岛，人们专注于某些领域，如合规性，并深入研究，你可能会使用像 OpenAI 这样的传统基础模型来提出初始问题。然后你可能会把它转移到一个运行在你自己的服务器上的开源模型上以确保。然后你会在你自己的自定义数据上进行训练以保持私密性。然后中间可能有一个人在回答这个问题。我认为最终目标将是提高效率，可能是两倍、三倍、四倍，而不是取代所有人。我认为这种愿景在企业中还没有真正实现。
Michael Krigsman：在几乎所有情况下，驱动这些巨大的效率提升，问题是否再次通过数据的视角来解决？
Ed Sim：在我 28 年的风险投资和企业技术工作中，我从未见过企业仅仅是拥抱人工智能的想法，成为董事会级别的授权，每个首席执行官都在每次财报电话会议上谈论它，每个首席执行官都在向下指示他们的首席信息官和首席技术官，我们在人工智能方面做什么？我们做得怎么样？现在，我们所做的只是触及表面。即使你看看所有摩根士丹利和高盛的首席信息官调查。我会说，嘿，20% 的东西处于试点阶段；大部分还没有部署。可能只有 5% 在企业中部署。这需要几年时间才能推出，三到五年，但人们正在投资。顺便说一句，我也认为数据，专有数据，我们现在才刚刚开始。现在，最容易实现的目标是使用这些基础模型，让员工更有效率，也许上传一些文档并获得答案。但当你进入更复杂的工作流程时，当人们将模型部署到本地，或者可能通过 Azure 企业版部署时，你实际上可以确保你的数据是安全和私密的。我们现在才刚刚触及表面。这就是为什么我说我们处于一个小泡沫中。但从长远来看，如果你坚持下去并明智地选择，你将拥有巨大的机会。
Michael Krigsman：我们在 Twitter 上有一个非常有趣的问题，来自 Arsalan Khan。Arsalan Khan 说。他说，大多数企业软件都很笨重且过时。这些企业软件中的数据被锁定。要使人工智能真正可实施，难道我们不需要传统的企业软件供应商配合吗？但如果这会损害他们的底线，他们为什么会这样做？
Ed Sim：我真的认为这取决于问题是什么，引用的话“遗留数据”，因为最终数据都存储在数据库中，或者一旦移动到 Snowflake 或 Databricks 或其他什么地方，就存储在数据仓库中。这两家公司都能够轻松地提取见解并在其之上构建应用程序。我认为配合的想法，当然，在某些领域人们会被锁定，但我认为随着时间的推移，如果数据都在一个地方，因为它就在那里。这是最大的事情。当我谈论七年前，数据仓库和数据湖的整个想法。现在你可以在一个地方存储无限的信息，无论是非结构化数据还是结构化数据。它越来越容易。这就是为什么 Databricks 是一家伟大的公司。它让人们越来越容易在其之上构建应用程序。所以我认为，除非你谈论的是非常古老的东西，很难获取数据，否则现在就可以获取。而这正是人们七八年前投资的。而这基本上就是我之前说的，如果我们没有那个最初的时代和最初的炒作和泡沫，那么我们就不会有今天的成就。
Michael Krigsman：那么，创始人所做的一个重要部分就是弄清楚如何利用这些海量、巨大的收集数据来提高效率或推动创新，无论是什么。
Ed Sim：我给你一个很好的例子。我们刚刚资助了，我的合伙人 Shomik Ghosh 刚刚完成了一笔关于一家名为 Noded N-O-D-E-D 的公司的交易。所以，创始人，一个叫 Steve，一个叫 Chris。一个曾是 Slack 的架构、基础设施和集成主管。在此之前，他曾将一些集成公司卖给了 Salesforce 和 Dell。另一位创始人 Chris 是 Dell Boomi 的首席运营官。他们正在重新思考员工如何通过人工智能与应用程序互动。他们有一个传统的笔记记录界面。当你打字时，它已经与你使用的许多应用程序集成。并且会出现见解，而不是打开六个窗口。如果我输入 Michael 等等，比如，嘿，Michael，我看到团队里的 Joey 在 Salesforce 中看到了你。这是 Salesforce 中的数据，或者这是 Gainsight 中的数据，如果你看一下 N-O-D-E-D。所以你可以看到一种新的方式，人们说，我如何创建这个集成层，但首先要从最终用户出发。所以有很多机会，正如你所说，数据可能被孤立。但我们如何解锁这些价值？我们如何让最终用户轻松地不离开上下文，而是将上下文带给他们？
Michael Krigsman：正如你所说，与七年前相比，今天数据的存储方式更加易于访问。而且这种趋势显然会继续下去，因为。
Ed Sim：是的，而且工具也变得越来越好。事实上，如果你仔细想想，工具，GPT-5 会是什么样子？工具会越来越好。看，再次回到之前的观点，也许，你正在构建一些东西。而且你知道我随时可以更换任何模型。或者，如果你仔细想想，在任何企业工作流程中，可能有一个过程有十个步骤，你可能需要，正如我所说， ping 一个通用基础模型。也许你 ping 你的开源模型；也许你 ping 另一个模型；或者你可能有一个 RAG 向量数据库放在旁边来提取专有数据。你可能在那个工作流程中，出于非常具体的原因，会接触到三个不同的模型。而这正是人们在构建这些工作流程时做出的一些架构决策。
Michael Krigsman：我们有另一个来自 Twitter 的问题，来自 Mark Loudvenust，第三个。他说，你，Ed，认为使用人工智能自动化抵押贷款和银行业务流程怎么样？
Ed Sim：我将放大并说，世界上最大的许多大型金融服务公司已经在内部构建自己的应用程序来自动化其中一些。如果你仔细想想抵押贷款和银行业务流程，还有一些事情你需要考虑。我知道，即使在生成式人工智能浪潮之前，人们就已经在使用，我们称之为机器学习而不是人工智能，甚至用于做出信贷决策。我不知道你是否还记得苹果的惨败，信贷决策被错误地做出。所以我认为这些事情正在发生。但它们也是受监管的行业，银行和抵押贷款机构必须非常非常小心他们对人工智能的信任程度，或者至少确保人工智能是基于非常具体的数据进行训练的，这些数据不会提供任何偏见。而这是一个非常非常大的问题。但我可以告诉你这一点，我与许多银行、许多首席执行官交谈过，所以我们在 CXOTalk 上，这很棒，但他们现在都在构建一些东西。但有一件事他们确实非常害怕，因为如果你做错了，并且出现了像我们看到的苹果、高盛那样的强烈反对，去查一下。你必须非常非常小心。但我看到了像 KYC 和欺诈这样的领域。那些是更容易的领域。如果你考虑 KYC 和欺诈，特别是欺诈，那更多的是内部事务。界面更多是内部的。它帮助他们找到大海捞针。然后当然他们会主动联系并说，主动取消你的卡。那些更面向客户的、涉及决策和更高价值、风险更大的事情，那些应用程序的全面部署将需要更长的时间。
Michael Krigsman：在 CXOTalk 上，我们接待了许多来自金融服务领域的人士，所以请访问我们的网站；我们曾接待过 Dun and Bradstreet 的首席数据科学家，FICO 的首席分析官，他将成为我们的嘉宾。我们还没有安排他，但我们正在查看日程表，还有很多人。高盛的首席数据官。所以，只需在 cxotalk.com 上搜索这些内容，然后去看看，因为这是一个很好的起点。
Ed Sim：那是一群很棒的人。而且你看，他们都在处理最容易实现的目标。我记得七年前，读取非结构化文本或读取 PDF 并提取数据的能力并不好。那是 OCR 技术。现在有了生成式人工智能，它要好得多。我可以调出任何图片并提取数据，准确率达到 99%。所以这些东西都被纳入了工作流程。但我在谈论的是，如果有一个端到端的解决方案，那将需要一段时间。
Michael Krigsman：Ed，你谈到了从一开始就投资，这与非常早期阶段有关。请告诉我们。
Ed Sim：我们喜欢成为创始人的合作伙伴，从一开始就帮助他们协作他们的想法。而当我们 2010 年创办 boldstart 时发生的是，最早你可以去的是种子轮。所以那个类别被创建了，然后五年后突然出现了一个新类别叫做预种子轮和预种子轮洗涤。假设之后你需要一轮种子轮。所以又出现了一个新类别叫做种子轮加。当你查看数据时，关键是这些术语谁在乎？所以我和我的团队提出了“初始投资”的想法。我们一直以来所做的就是，当你是一个有想法的技术创始人时，我去找谁？关键是，无论我想筹集 50 万美元还是 2000 万美元，我都应该去同一个地方，因为这是开始招聘你的前八个人，寻找产品市场契合度的相同想法。你筹集多少钱并不重要，因为你无法强迫自己。所以这就是为什么我们创造了“初始投资”这个想法。我认为它现在开始流行起来。对，从创始人来说，我去找谁？比如，如果我进行了一轮预种子轮融资，我去找一个预种子基金吗？或者如果你是一个第三次创业的创始人，并且正在筹集 2000 万美元。我不是在筹集预种子轮。那是一轮 A 轮吗？我不知道。去找一个初始投资者。如果你刚开始，想要一笔支票，并且想要一个领投者，谁会从一开始就与你合作？谁可以？在你写下第一行代码之前，那就是我们。
Michael Krigsman：这与传统的天使投资有何不同？
Ed Sim：传统意义上的天使投资可能处于同一阶段，但天使投资人通常是那些写 2.5 万到 5 万美元支票的小型天使投资人。所以它将处于同一阶段，就像有一个想法或去进行朋友和家人的融资一样，但你实际上有一个机构投资者与你合作，他们可以帮助你加速产品市场契合度的进程。我再举一个很好的例子。假设你有两个创始人，还有三个人你想带进来。你可以从 20 个人那里拼凑出 2.5 万到 5 万美元的支票，或者你可以找到一个人，筹集 100 万到 200 万美元，我们甚至可以帮助你预售这些初始招聘人员，以降低加入这个业务的风险。确保你不需要创办一家公司，筹集一轮天使投资，然后在接下来的十二个月里不断筹集资金。你知道这有多分散注意力吗？为什么不一次性完成呢？我们可以开始，你有六到八个人，而且很长一段时间都不需要筹集任何资金。你所要做的就是构建产品，获得产品市场契合度。我认为这是一种更有效率的做事方式。
Michael Krigsman：所以，你可以说，你就像一个一站式商店，用于非常早期的阶段。
Ed Sim：投资者，对于创始人来说，是的。所以来找我们。你有一个想法，是技术性的，并且正在构建企业产品。你想利用我们的 CXO 网络。我们就是做这件事的人。我的意思是，你看，我们有这样做的历史。我们有 Snyk 这样的公司，价值超过 70 亿美元，BigID 价值超过 10 亿美元。Security Scorecard 价值超过 10 亿美元。这些都是我们在那个阶段合作过的公司，然后我们还有 Superhuman 或 Customer.io 等公司，我们也以相当高的价格出售了。所以，我们知道如何做到这一点。我们喜欢这样做。而且还有一种特殊的耐心。当你实际工作和投资时。
Michael Krigsman：在这个阶段，你如何做出那些早期阶段的决定，而创始人可能还没有商业计划？这对你来说是巨大的风险。
Ed Sim：我不认为这是巨大的风险。这是风险投资在七十年代 Arthur Rock 开始时的运作方式。他会与人们合作，帮助他们制定计划并为其提供资金，当存在技术风险时。对我们来说，这归结为几件事。一是创始人或联合创始人团队。是什么让他们有权建立他们正在建立的东西？提供他们正在建立的独特见解。这比他们今天客户使用的东西好十倍。是什么让他们有权拥有见解？看到未来，我们需要能够洞察先机、看到未来的创始人，而且通常在企业领域，迈克尔，是那些一次又一次地经历过问题的人。当 Alex 创立 Security Scorecard 时，他是一名退役的 CISO，他不断问自己，当我拥有整个供应商风险评估时会发生什么？我如何跟踪我所有供应商的安全问题？我如何以自动化方式做到这一点？这就是 Security Scorecard 的诞生方式。这是一条非常伟大的道路。而不是一个刚从商学院毕业、没有任何经验的人说，“嘿，我要去建立一家下一代安全公司。”如果你没有来自这个行业，要做到这一点是很罕见的。
Michael Krigsman：那么，Ed，你能描述一下创始人所具备的特征，或者创始人（也许是几位）来找你时的情况。他们还没有商业计划，但他们有一个他们认为很棒的想法。我相信你经常看到这种情况。你实际写支票的创始人与你拍拍肩膀让他们离开的创始人有什么区别？
Ed Sim：创始人必须能够放大和缩小。他们需要能够放大，深入细节，向我展示他们知道如何构建产品，并且他们理解他们正在解决的问题以及为谁解决。他们还需要能够缩小，说，嘿，如果一切顺利，三到五年后，它能有多大？老实说，并非所有创始人都不应该去筹集风险资本。如果你决定筹集风险资本，那么你可能是在承诺尝试建立一些大的东西，以承担巨大的债务。可以有很多很棒的企业，年收入达到五到一千万美元，这更像是一种生活方式企业，你不需要资金。所以，我认为这是第一部分。我认为第二部分是，这些创始人通常只是有热情。当你遇到他们时，你就能感受到它。它就在他们心中燃烧。他们痴迷于，以一种好的方式痴迷于解决这个问题。对。所以他们一直在思考和谈论它。事实上，这可能是他们一生的使命。当 Brad 和 Jeremy 创办 Customer.io 时，这是他们创办的第三家客户服务公司，他们有一个新的架构来构建东西。最后一部分我想说的是，在他们写下第一行代码之前，我们总是喜欢说，嘿，你带了谁一起来？你的成功历史是什么？你不必是前创始人。你可以是一家初创公司的产品主管或工程主管，第五名员工，你帮助构建了一个非常重要的产品并成功发布了它，现在你准备好迈出这一步了。这没关系。你不必是前创始人，但我希望看到展示出的成功历史、热情、在被击倒后能够重新站起来并坚持不懈。其次，如果你真的很优秀，你通常会知道你要招聘的前五到十个人是谁。你可能不会雇佣所有十个人，但我希望知道谁会跟随你，谁会和你一起工作，以及为什么。这些是一些非常重要的指标。而最后一点，当然，正如我之前所说的，如果这一切顺利，它能有多大？我在内部和外部都有这样一句话，那就是你开始时的大小不是 TAM 或总可寻址市场规模，而是你退出时的 TAM。所以，我给你一个很好的例子。Snyk 现在拥有对开发者友好的安全领域。当他们刚开始时，当 Guy 刚开始时，他正在追求如何确保你使用的所有开源软件包都不断更新，并且我们从安全角度找到所有漏洞，他不仅没有从开源开始，他还深入研究并从 JavaScript 开始，更具体地说，是 Node。这是你能得到的狭窄的楔子，因为他和所有人的问题是，他应该深入一英里还是宽一英里。我给你举个例子，我应该从 JavaScript 开始，然后做 Ruby 和 Python 以及其他所有东西，还是应该与特定 Node 的 JavaScript 社区合作，并深入研究，不仅找到漏洞，而且还提供修复。那么，迈克尔，你认为 Node 开发者会在乎你是否有 Python 或 Ruby 吗？不，他深入研究，开发者友好的安全不仅找到了问题，而且解决了它。对我来说，问题是如何增加其他市场？现在，如果你看看这家公司，我们实际上比以前更广泛了。但这是一个例子，如果你从非常狭窄的地方开始，真正的问题是你最终能有多大，那会是什么样子？
Michael Krigsman：并且对问题的性质有清晰的认识，我假设能够非常非常清晰地沟通这一点。
Ed Sim：绝对正确。有时它并不存在于一个创始人身上，它可能存在于两个创始人身上，一个可能是更技术的人，另一个可能是更偏向于市场营销的人，更偏向于外部的人，有时就像 Guy Podjarny 一样，它存在于一个人身上，对吧？这取决于。所以这些是我们寻找的一些东西。在人工智能方面，我确实喜欢思考“如果假设 X 会发生，接下来会发生什么？”对吧？我喜欢称之为人工智能的“二阶效应”。对。所以，例如，如果你假设 30% 的企业开发者或开发者现在正在使用代码助手，并且可能增加到 40%，那么它的最终影响是什么？嗯，最终的影响是，将会有更多的代码被编写，大量的代码被编写。当有更多的代码被编写时会发生什么？嗯，你将不得不保护这些代码。你如何实际扫描所有这些代码，然后再运行到模型中并寻找漏洞，以免有更多不安全的代码？或者你如何帮助开发者跟上所有这些代码并进行代码审查？你如何帮助他们？所以这些都是你开始问的问题，即二阶效应是什么？如果 X 发生，那么为什么？因为如果你只投资于今天发生的事情，那么我就会被甩在后面。我不能投资于今天发生的事情。我需要投资于接下来会发生的事情，这就是我们需要思考的方式。
Michael Krigsman：你如何为自己建立信心，即 Joe 或 Mary 所呈现的这个预测的未来是世界的未来？
Ed Sim：其中一些，我称之为，是直观的 TAM 和直观的理解。对。我给你一个很好的例子。当 Ian Swanson 和 Daryan Badar，我们在 2021 年 10 月开始与他们合作时，Ian 和 Dee 说，看，我身处 AWS。我们是人工智能、机器学习、SageMaker 等的领先市场推广者。我们发现，虽然首席数据官对模型如何运行以及他们拥有哪些模型有充分的了解，但安全方面却没有任何可见性，而且我们开始被问到这个问题。所以当我们开始与他们合作时，我们想，产品会是什么？它会是什么样子？如何将其推向市场？坦率地说，当我们投资时，我们想，看，我不知道。我无法预测市场何时会发展。但让我们确保这个创始团队有三年的准备期，因为在接下来的三年里，我们相信人工智能将迎来一个决定性的时刻，无论是大规模的黑客攻击还是其他什么事情，届时我们将不得不保护所有人工智能和机器学习模型以及数据以及围绕它的整个链条。这就是愿景。我们在 2022 年初完成了投资。猜猜怎么着？我们很幸运，ChatGPT 在年底出现了，突然人们说，“嘿，我如何保护这些东西？我如何扫描我的 Python 笔记本和 Jupyter 笔记本中的漏洞？我如何提供一个仪表板？”快进。这家公司一直在加速发展。我从未见过像现在这样来自大型企业的大量需求，因为它们非常犹豫部署人工智能而不保护所有数据和隐私。所以，我想说，没有人工智能安全就没有企业人工智能。所以那是直观的。没有 Gartner 的 TAM 或 Gartner 的路线图或其他任何东西。就像，嘿，市场上有人工智能吗？是的。如果它有效，当然，那可能绝对是巨大的。所以这就是你需要拥有的信心。但创始人看到了未来，他们有证据表明这可能是什么样子。当然，我们也与一些我们的 CXO 进行了交谈，说今天不是问题，但可能是一个问题。猜猜怎么着，三年后，它现在绝对是一个必须解决的问题。所以我们在时机上很幸运。可能是五年或七年。所以问题是我们能否在沙漠中生存下来并穿越过去？我想说，是的，我们可能可以，因为他们可以找到自己的 20 个客户来让我们完成这个过程。
Michael Krigsman：Ed，当你这样投资时，这种关系可能会持续多年。那么，在多大程度上是你喜欢这个人，并且在情感上、人际关系上感到舒适？这在哪里发挥作用？
Ed Sim：如果它发生了，我们就是在投资人，而且不仅仅是我，还有创始人。最好的创始人有能力选择他们想与谁合作，句号。句号。或者我们可能会发现一块璞玉，没有人想与他们合作，而我们很幸运能够深入并与他们合作。但你看，我的意思是，归根结底，我为我们的业务感到非常幸运的是，能够看看我们的 NPS 分数。当创始人回来时，当他们创办自己的新公司时，他们可以去任何地方。他们可以去很多其他地方。有很多公司的品牌比 boldstart 更响亮，坦率地说。但我们确实带来了一种对我们来说非常重要的人性元素。Superhuman 的 Rahul，我们资助了他的第一家公司 Rapportive，当他卖给 LinkedIn 时。我们是 Superhuman 的第一位投资者，并继续与他合作。Guy，他现在在第三家公司。是 Blaze，卖给了 Akamai，然后是 Snyk。现在是新公司 Tesl，对吧？Brad 和 Jeremy，Customer.io 2.0。嗯，我们和他在 Customer.io 1.0 时一起工作，当他退出 Meta 时。当他们回来并分拆时，又是我们和一些朋友，来自 Redpoint 和 Battery。随着时间的推移，就是这种关系。而且，顺便说一句，并非所有公司都会成功。但这是我与那些未能实现我们目标的创始人合作的方式，以及创始人与我们合作的方式。而这可能是我们都可以从中学到的最好的经验，然后一起创办第二家公司。以 Protect AI 为例，我提到了，我和 Ian 认识十多年了。我曾试图在他经营 DataScience.com 之前向他出售一家公司，然后他将其卖给了 Oracle。所以我们就是这样认识的。我的合伙人 Elliot 从大约 15 年前就认识 Ian 了。所以，这些事情有非常非常长的准备时间，很长的生命周期。而且，嗯，你知道，如果你，作为一个创始人，要在午夜十二点接电话，或者作为一个投资者要在午夜十二点接紧急电话，那么你们最好真的喜欢对方，就像你们一起经历这个过程一样。喜欢意味着，这也意味着，嗯，你们能够建立一种关系，在这种关系中你们也可以对彼此严厉，对吧？因为否则那也不是一种好的关系。这就是真正的好朋友所做的，他们互相敲打，但也互相挑战，让彼此变得更好。这就是我们对与创始人合作以及反之亦然感到感激的事情。
Michael Krigsman：现在是订阅 CXOTalk 时事通讯的绝佳时机，这样我们就可以让你了解即将到来的节目，并订阅我们的 YouTube 频道。所以现在就去 cxotalk.com 订阅吧。
这是来自 Twitter 的 @textshiva 的一个问题：你认为只有像谷歌、亚马逊和 Meta 这样的大公司才能成功实施人工智能吗？还是小规模公司也能有效地利用这些技术？那么，你会给那些希望采用人工智能的小规模公司什么建议？我假设他也指的是小规模的初创公司。当他说采用人工智能时，他指的是开发。
Ed Sim：软件，我会说答案是两者兼有。正如我所说，当涉及到构建通用基础模型时，大公司将是，所有道路最终都通向大公司。但是，因为它们正在构建这些通用基础模型，并且因为 Meta 这样的公司正在开源我们使用的所有东西，所以作为创始人，你可以从他们所有的资本投资中受益。而且随着时间的推移，这些模型会变得更好，因为他们在投资，而且推理和训练的成本会变得便宜得多。所以，如果你是一名创始人，你必须问自己的问题是，如果我正在构建一些东西并解决一个问题，首先要关注你正在解决的问题。然后，人工智能能否加速或使其变得更好？然后问自己，当这些模型不断改进时，我的应用程序会改进吗？我交付给客户的东西会改进吗？正如我所说，有些人说现有公司获胜，有些人说初创公司获胜。有些人说，我有一句话说，有一种“金发姑娘”类型的公司也能获胜，那就是你已经成立了五到六年，所以你不是像第一轮初创公司那样的初创公司，但你也不是现有公司，并且你有能力快速移动并发布产品，而且你还拥有你所拥有的数据。所以没有正确的答案。我现在告诉你的是，你必须非常认真地思考你的客户是谁，以及他们为什么要为你要交付的东西付费。现在是成为一家初创公司的最佳时机。只需获取一个 API。获取一个 API 并交付一些东西，或者免费获取 Llama 的一些东西，将其打包，在你自己的东西上进行训练，它就在那里。这正在使人工智能民主化，让每个人都有机会。这就是为什么我们感到兴奋，因此。
Michael Krigsman：你之前描述的激情和承诺的作用。
Ed Sim：如此，并理解你正在解决的问题。他们为什么需要这个，为什么他们无法从现有公司那里获得？你做什么特别的事情？对。为什么你的速度更快？或者为什么这个界面更好？你必须了解你的领域。
Michael Krigsman：所以，概括地说，似乎有几件事；你必须理解问题，正如你刚才描述的。你必须有热情和承诺向前迈进。而且你还需要了解可用的工具以及现有数据的性质，以便你能将这些部分组合起来。
Ed Sim：你还需要了解你的竞争对手是什么样的。是有人正在构建的自研解决方案吗？还是现有公司在做什么？你为什么有优势？或者你为什么认为你有优势？这又回到了，通常情况下，当人们创办企业公司时，他们不是来自消费领域。他们实际上曾经经历过、解决过并使用过这些工具。我认为这是很大一部分。
Michael Krigsman：我们有一个来自 Arsalan Khan 的有趣的关于企业的问题。Arsalan 是一位常客。他总是提出发人深省的问题，他说，当我们进行业务流程再造时，我们经常会遇到未记录的业务流程，而且这些流程通常与组织的文化有关。对我来说，这是说公司拥有这些错综复杂的流程，这些流程毫无意义，但它们已嵌入组织的结构中，因为，嗯，我们就是这样做的。他的问题是，在这种信息甚至不存在的情况下，人工智能如何提供帮助？
Ed Sim：我认为这取决于，对吧？正如我所说，我在 2015 年试图走这条路，与一个名叫 Pankaj Chowdhry 的人，他创办了 Fortress IQ。他当时试图做的是使用机器学习视觉，使用 GPU 来分析桌面上的工作，以便重新设计和重新理解人们正在构建的业务流程。你快进到今天。我们今天比以往任何时候都更加互联互通。所以，我想说的是，每个员工都会留下他们每天所做事情的痕迹，他们留下的饼干碎屑。例如，我们投资组合中有一家很棒的公司叫 Grip Security。Grip Security 构建了一个知识图谱。知识图谱始于人，它实际上指向人、他们使用的应用程序以及他们连接的对象以及正在传输的文件和数据。所以有很多这样的工具。顺便说一句，他们将其用于安全。他们有一个类别叫做 SaaS 安全态势管理。所以当你寻找异常时，但关键是今天的技术可以覆盖并查看员工的所有痕迹，查看谁与谁连接，哪些文件在哪里传输，然后说，“嘿，我认为这是一个流程，或者我认为那是流程，或者那是流程。”然后你可以与业务转型主管合作，说，这是最高效的流程吗？这是一个流程吗？如果是这样，那么我们如何将一些人工智能构建到工作流程中，也许扫描一些 PDF 或做一些事情？所以，这正在发生。而所有在大型企业领域中的公司都在致力于构建这些东西。
Michael Krigsman：对问题的性质以及这个问题重要性的深度有清晰的认识。今天的潜在买家会关心什么？
Ed Sim：每个人都数字化了世界。我的意思是，与
十年前。我们比以前更加数字化，并且比以往任何时候都使用了更多的SaaS应用程序。与15年前一切都孤立地存在于人们的桌面、桌面客户端软件上相比，现在要跟踪、查找和理解谁与什么相关联要容易得多。理解什么是流程，只会变得越来越容易，越来越容易。
Michael Krigsman：我们还有一个来自LinkedIn的非常有趣的问题，这个问题来自Ralph VonSosen，他说，您如何看待行业特定AI的演变？是高度特定的垂直行业重点，然后从中扩展，还是非常具体的用例，例如保险或通信服务的新应用程序，然后从中扩展。
Ed Sim：AI和垂直用例再次回到了我们正在谈论的数据，Michael。没错。所以，我给您举一个很好的例子。就以合规性为例，如果您正在查看化工行业，并且有数千页关于如何运输危险品以及如何确保人们正确操作的手册？您如何理解这一切？这将是垂直AI合规软件的一个完美例子。真正的问题是，许多更具创新性的公司将自己构建。然后问题是，如果您构建了某些东西，那么中间市场一开始会是什么样子？最终，您能否构建出足够好的东西来取代终端？当然，我认为您真正谈论的是横向机会。如果您正在构建下一代客户支持系统怎么办？这应该是垂直的还是非垂直的？我的回答是，我不做垂直投资。这只是我们从未做过的事情。坦率地说。我们总是追求更广泛的领域。但我确实认识很多人认为垂直AI将是下一个大事件。而且AI确实适合这一点，因为数据的特定性质。所以我认为两者都有机会。坦率地说，没有一种方法可以解决所有问题。
Michael Krigsman：这是Shiva的又一个问题，他说，实际上还有其他人问过这个问题。从您的角度来看，公司在实施AI时会犯哪些常见错误，以及如何在AI时代避免这些陷阱？
Ed Sim：第一个常见错误是您正在构建的东西没有任何区别。所以您只是一个AI包装器，您提供的东西实际上是许多大公司都可以提供的。所以，我认为您必须再次回到理解您所在的领域以及您要解决的问题。第二，让我们谈谈企业。我们在这里谈论的是企业工作流程。我认为人们低估了数据隐私和安全的重要性。所以，如果您要向大型企业销售，它们越大，监管越严格，它们就越会问您，您能否在本地交付？或者您能否给我一个能力来确保这些数据不会被共享以训练其他模型，等等，等等。所以我认为人们确实低估了这个问题，只是认为一切都基于云。
Michael Krigsman：Lisbeth Shaw的另一个问题，她想知道您之前描述的微观泡沫或炒作如何影响今天对AI初创公司的投资？而且这种微观泡沫看起来是什么样的？
Ed Sim：嗯，今天的微观泡沫是AI整体的2万亿美元的红色屏幕，人们说请耐心等待，因为我们正在为未来十年进行投资，这将使鲜花褪色。但我认为这是真正的建设者继续建设并坚持下去的机会。让我们不要每天都关注市场的波动。但是，如果您着眼于五年或十年后，您所构建的东西，再次，我能否从我正在构建的机会中建立一个年收入1亿、2亿或3亿美元的企业？我提供的解决方案是否比现有的好十倍？如果您相信这一点，那又何妨市场的变化？继续做您正在做的事情。保持高效，模型就会变得更好，仅此而已。您会变得更好，您的产品也会变得更好。所以，这是我们站出来并进行更多投资的机会。也许当人们感到恐惧时。您不能总是根据市场的变化或人们所说的话而跳上跳下。您必须拥有坚定的信念。
Michael Krigsman：您是教练、银行，还是两者兼有，或者其他什么？
Ed Sim：我们更像是合作伙伴和教练，而不是银行。看，如果您看看风险投资，外面有很多风险投资，有很多风险投资家。钱是绿色的。但问题是，您要做什么？您与创始人之间是什么样的关系，创始人与您和您的团队之间又是什么样的关系？所以，我认为归根结底，我们更多地将自己视为合作伙伴和教练，而不是银行，因为金钱是一种商品。
Michael Krigsman：我们还有来自Arsalan Khan的另一个问题，他说，大公司擅长严谨的流程和动力，但又想变得敏捷，以便快速响应市场。小公司很敏捷，但想要那种纪律性。他们没有为初创公司做到这一点。初创公司在纪律性和敏捷性之间的正确中介、正确平衡是什么？
Ed Sim：当我们投资于Inception时，对我们来说，早期的成功迹象是，第一，产品速度。这个组织所做的一切都应该专注于尽快发布产品，将其交到人们手中，以便我们能够弄清楚它有多好并从中学习。这是第一点。第二是学习速度。也就是说，创始人能够多快地创建实验，测试它们，快速决定它是好是坏，然后即时调整。所以，在早期，一切都关乎速度。如果您在最开始就增加了太多的流程，您就会牺牲速度。随着您越来越大，当然，随着客户和其他一切的出现，会有更多的流程被纳入。但现在，我可以告诉您，唯一的平衡和重点是速度。一旦我们投资，就立即将产品推向市场，而其他一切都是围绕这个的干扰。
Michael Krigsman：Ed，FOMO（害怕错过）在多大程度上驱动了投资决策？无论是您还是其他公司的VC同事？
Ed Sim：这是个笑话。FOMO。看看前几天。也许今天的市场回调会让人们有点紧张，也许对于那些坚定相信者来说，他们知道从长远来看，如果您明智地选择，您可以建立非常大的企业，这将是一个机会。所以，看，它有起有落。这就是为什么我们现在处于一个迷你泡沫中。每个VC都需要有他们的AI玩法。有一个非常具体的原因。另外，我们不称自己为AI投资者。正如我之前提到的，它只是融入了我们所做的一切。所以大多数创始人都在利用它，但我们不是AI投资者。所以FOMO确实会推动市场上下波动。但如果您整体来看，它会是这样的。Michael，每次您看到科技繁荣。但总的来说，问题是，这是一个平台转移吗？在我看来，在我从事这项工作的20年里，这是我所见过的最大、最变革性的平台转移之一。而且我真的认为我们才刚刚开始，这些局域网会起起伏伏，但从长远来看，曲线将是向上向右的。
Michael Krigsman：作为一名投资者，您如何在这种起起伏伏的波动中决定哪些要坚持下去并挺过去，哪些要简单地说这行不通？
Ed Sim：在早期，您可以看到产品速度以及人们发布的速度，并且在每个阶段都不同。但我认为第一个视角是，您能否发布产品？您能否获得产品市场契合度？您能否达到可重复的增长规模？这三个是问题。在每一步，您都必须与创始人合作，说，我们是否达到了这些目标？我们是否达到了这些目标？我们是否达到了这些目标？我们能否从下一轮获得持续的资金？下一轮？下一轮？达到我们的里程碑？当事情变得具有挑战性时，因为它们总是如此，您必须看着创始人说，嘿，您是不是快没精力了？还是只是需要六个月或九个月的时间？如果是这样，为什么？对。所以总会有这些细微之处。但这最终也取决于创始人。或者顺便说一句，创始人可能会说市场不在那里。我领先了十年。市场不在那里。但很多是由创始人以及我们与创始人的合作驱动的。坦率地说，这不仅仅是我们，还有创始人。您知道会发生什么，初创公司会在创始人耗尽精力时死亡。因为我曾参与过许多公司，创始人已经转型了两次，然后突然创造了一些令人惊叹的东西，当创始人耗尽精力时，因为成为创始人真的很难，而且很孤独。它在精神上是消耗性的，它是压力的，它是您的身份。有时它会耗尽精力，有时他们可能会感到解脱。您说，您还好吗？这会继续下去吗？您知道，您机会成本可能不值得。或者创始人可能会说，看，我知道就在拐角处了。我即将推出产品。我有三个客户准备好了。所以，这真的归结为细微之处。没有一个答案，但它很大程度上是由创始人驱动的。
Michael Krigsman：所以您区分了创始人及其精力能力，以及所有这些与市场之间的区别，因为您可能有一个创始人已经筋疲力尽了，但市场是正确的，但他们就是，你知道，他们不是继续下去的人，例如。或者他们想继续，但市场还没有准备好，例如。
Ed Sim：正是如此。这就是细微之处所在，对吧？两者都有。您会进行对话，但很大程度上取决于您拥有的关系。
Michael Krigsman：您能否总结一下创始人告诉您时常犯的错误？
Ed Sim：第一件事就是做好准备，对吧？有点了解我们做什么，怎么做。我的意思是，我们寻找什么。我们在网站和社交媒体等渠道上有很多内容。我还有一个名为www.whatshotvc.com的通讯，所以我每周都会谈论我在市场上看到的东西。所以，请做好您的研究和功课。知道为什么您可能适合我们，并告诉我们为什么会这样。第二，我认为您必须确保您的故事清晰简洁，并能用两句话告诉我您正在构建什么。告诉我您正在构建什么以及为什么，尽可能简洁。然后我们可以进一步扩展。当您展示某些东西时，您必须始终确保幻灯片上的下一个问题是，您如何让我们问出可能出现在下一张幻灯片上的问题？您如何让我们转过弯来？转过弯来。最后一件事是，一些创始人认为他们进来只是说，嘿，我们今天拿到支票了。但真正的问题是，您如何看待建立彼此之间的关系并进行下一次会议？这就是目标。如果您能进行下一次会议，或者让我们说让我们再次见面，那么我认为您就赢了。
Michael Krigsman：个人魅力呢？它有多重要？
Ed Sim：看，归根结底，我们有创始人做很多演讲。他们可能一天要看十个VC。我们也看很多演讲。我认为对于创始人和投资者来说，能量、兴奋、热情、问题、参与度，我认为这一切都非常重要。我知道一个创始人当他们从屏幕上跳下来或从会议室里跳出来时，创始人也知道当投资者几乎说出他们的话时。我认为双方都必须找到能量和热情，因为看，可能有一些了不起的公司。我不会因为想投资那个领域而醒来，我可以告诉您。我热爱网络安全。我喜欢与我的以色列朋友合作，我们在以色列也有很多网络安全公司等等。但有些类别可能就是不适合我们个人，这没关系。这并不意味着您不会建立一个数十亿美元的企业；它只是不适合我们个人，反之亦然。所以创始人应该找到同样对他们、他们的项目和市场感到兴奋的人，就像我们一样。
Michael Krigsman：所以再次，这方面是化学反应、舒适度以及普遍的意愿和感觉，即与这个人、这个VC，在您的情况下，或初创公司创始人建立关系将持续多年。这似乎是件好事。
Ed Sim：对我来说，无论谁，希望他们能创办多家初创公司，对吧？而且我认为，Michael，您说得太对了。我之所以一直这么说，是因为在这个行业中，在零利率政策（ZIRP）时代，这种情况已经消失了。基本上，我觉得世界已经转向了交易性质，而不是关系驱动的投资，人们在一两天内就提交了条款清单，只是做了背景调查，而没有真正了解这些人。然后发生的事情是，当事情变得糟糕时，您不得不做出一些艰难的决定，投资者和创始人彼此不认识，所以很难合作，我们必须记住，这是一场长期的比赛，我投资的方式是，我不仅想为您工作，我不仅想在午夜接您的电话，而且我是否会喜欢一次又一次地与您合作？您也应该问同样的问题。
Michael Krigsman：创始人对投资者Ed，如果企业家想向您推销，他们应该怎么做？
Ed Sim：我想是在X上买我。X.com/edsim，去我的通讯www.whatshotvc.com。在LinkedIn上找我，你知道，在Ed Sim下面，或者联系我的任何一位合伙人或我们的boldstart VC X账号，我们是开放的，愿意的。只要确保您还没有筹集到任何资金。我们喜欢这些宏大的想法，我们喜欢成为第一。
Michael Krigsman：VC以不愿意与未曾获得个人介绍的人会面而闻名。
Ed Sim：所以我们确实会进行一些会议，但不是很多，因为很多时候我们会收到AI驱动的电子邮件和宣传。也就是说，他们可能甚至没有写错公司名称。他们可能在电子邮件中写错了公司名称。所以要个性化。这，再次，做一点额外的工作。这是一场人际游戏。无论有多少AI存在，归根结底，当您进行投资，建立合作伙伴关系，或者销售大型企业交易时，都会建立一种关系；建立一种信任。所以，无论我们做什么，都不要忘记人性，因为它永远不会消失。
Michael Krigsman：使用ChatGPT向VC发送“广撒网”电子邮件不是成功的道路。
Ed Sim：我们最近比以前遇到过这种情况要多得多，所以以非常个性化的方式脱颖而出更容易。
Michael Krigsman：我经常收到想要成为CXOTalk嘉宾的公司推销。这完全一样。
Ed Sim：这又回到了基本原则，对吧？我只是说，嘿，看，尽管这场生成式AI的狂潮正在发生，但这和我们在2017年看到的一样。和我当年在互联网泡沫时期看到的一样。它回到了，您在解决什么问题，您如何做得好十倍？谁会为此付费，您比现有的产品好在哪里？就是这样。我们可以把它复杂化。这只是技术。会有更多的技术。而且谁知道Transformer技术是否是正确的方向。人们认为存在数据问题，我们正在耗尽数据，或者用Reddit训练一切然后将其应用于企业将不起作用。将会有很多机会去构建新的东西，而且五年后会有新的、新的东西，我对此毫不怀疑。
Michael Krigsman：至此，我要衷心感谢Ed Sim。他是boldstart ventures的创始人兼总经理。Ed，非常感谢您今天抽出宝贵时间与我们分享您的专业知识。我真的，真的非常感激。
Ed Sim：Ed，再次感谢您的邀请。希望七年半后我们能再次这样做，看看发生了什么，因为这可能又是一场AI狂潮。
Michael Krigsman：再次感谢大家的观看，特别是那些提出如此出色问题的各位。现在，接下来发生的事情是，到周一，我们将在cxotalk.com上发布这次对话的编辑版本，我们会稍微精简一下。所以请查看一下，然后我们会制作一份文字记录并发布。在您离开之前，请订阅我们的通讯并订阅我们的YouTube频道。我们有很棒的节目。下周是Unisys的CEO。所以，请大家看看。非常感谢您，Ed，祝您有美好的一天。大家保重。