인공지능 창업자: 당신은 내가 원하는 것을 줄 수 없습니다.
우선 인공지능 기업이 인큐베이터에 대해 어떤 수요가 있는지 살펴봅시다.
우선 자연은 다른 업종과 같다. 사무실, 재무, 법무대행, 정기 공유회, 루연이 있는 것이 좋다.
다른 것은 많은 특별한 수요이다. 예를 들어, 모든 신생 기업은 비용을 절감해야 합니다. 일반 인터넷 회사는 임대료, 인력, 마케팅 등의 비용에 더 관심을 가질 수 있다. 인공지능 프로젝트에 있어 가장 큰 부담은 하드웨어 비용과 데이터 비용일 가능성이 높다. 예를 들어, 기계 학습에 적합한 워크스테이션 몇 개, 개발에 도움이 되는 유료 데이터베이스 등을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 미디어 협력은 과거에 많은 미디어를 보유한 자본이 소유한 인큐베이터였다. 한 프로젝트가 인큐베이터에 들어간 것은 마치 산을 숭배하고 언론에 의해' 가속' 을 선전하는 것과 같다. 인공지능 프로젝트로 대체되면 그에 맞는 수직매체는 많지 않고 인큐베이터와의 협력이 적다. 프로젝트와 언론의 소통 비용이 매우 높다. 인큐베이터는 팀이 기술을 해석하는 데 도움을 줄 수 없을 뿐만 아니라 오래된 미디어로 프로젝트를 말살할 수도 있다.
더 중요한 것은 창업 멘토, 정기 교류 등 인큐베이터의 필수 활동으로 신흥 기술에 직면하여 인큐베이터 자체도 어쩔 수 없어 더 많은 지도를 할 수 없다는 점이다. 결국 인큐베이터는 교수로서 함께 일해야 한다. 만약 이 프로젝트의 교수가 경험이 없다면, 학술 수준은 학생보다 나쁘고, 프로젝트 기금과 실험실이 없으면 불가능하다.
결국 지금의 상황이 되었다: 첨단 인재가 수확되어 BAT 와 자본 레이아웃에 분포되어 인큐베이터와 일치하는 상호 지원 관계를 형성할 수 없다. 비 절단 인재가 인공지능 창업 문턱이 너무 높다. 그들에게 인큐베이터는 기술 지침과 기타 중요한 도움을 제공할 수 없다.