前谷歌風投技術(shù)合伙人張拓木加持 創(chuàng)新工場進入VC+AI模式

【導讀】：前谷歌風投技術(shù)合伙人張拓木接受了李開復拋出的橄欖枝，加入創(chuàng)新工場，將擔任擔綱探索數(shù)據(jù)、機器模型驅(qū)動的投資實踐工作，也會參與AI和大數(shù)據(jù)方向的投資。

在AI侵襲千行百業(yè)的當前，這可能會成為中國VC進程中的風向性節(jié)點。

張拓木1995年入學北京大學數(shù)學系，本科畢業(yè)后即赴美深造，并在2005年獲得斯坦福統(tǒng)計學博士學位，旋即加入Google，開啟13年Googler職場生涯。

在Google，張拓木先在廣告質(zhì)量部門，參與搭建了Google搜索最早的廣告實驗系統(tǒng)，涉及廣告點擊預測、廣告排名等核心工作。

張拓木也是Google用戶指標（比如DAU日活）儀表盤的首位開發(fā)者，引領(lǐng)了整個行業(yè)指標關(guān)注之風。

2011年，他加入世界著名經(jīng)濟學家、Google首席經(jīng)濟學家Hal Varian教授組建的經(jīng)濟研究小組，圍繞宏觀經(jīng)濟、用戶行為、新聞、法律等，進行基于大數(shù)據(jù)的原創(chuàng)性研究和模型開發(fā)。

這也為張拓木成為Google風投（GV，原稱Google Ventures）奠定基礎。

2014年，張拓木正式成為GV技術(shù)合伙人，并在其后4年時間中，將數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等方法應用于VC投資中。

區(qū)別于其他公司的戰(zhàn)略投資部，GV的投資決策也有強烈Google風格，即嘗試讓數(shù)據(jù)模型、機器模型在投資流程中發(fā)揮作用：一方面是優(yōu)化投資流程，另一方面則輔助GP（基金管理合伙人）完成投資決策，從而整體提升投資決策效率。

也正是得益于機器學習模型，GV很早便參與了Nest、Uber、FlaTIron以及諸多獨角獸公司投資，投資成績在大公司戰(zhàn)略投資基金中非常亮眼，甚至在全球VC機構(gòu)比較中也毫不遜色。

而張拓木，正是GV投資機器模型背后的關(guān)鍵先生。

現(xiàn)在，張拓木的數(shù)據(jù)和機器模型探索，將在創(chuàng)新工場展開。

這位13年Googler坦言，離開Google并不是個輕而易舉的決定，但在深思熟慮之后，他最終決定接過李開復遞來的橄欖枝，成為創(chuàng)新工場“Tech VC”實踐中的關(guān)鍵一員，并希望在狂飆突進的AI和中國發(fā)展浪潮中展現(xiàn)價值。

實際上，這樣的技術(shù)和中國機遇，他不是第一次面臨選擇。

張拓木加盟Google的2005年，也是Google與微軟首次因人才公開大戰(zhàn)的一年。那一年，Google從微軟挖角了一名華人副總裁，于是拉開了對簿公堂的一幕。

當然，后來的故事都知道了。Google贏得了這次知名對壘，而那名華人副總裁李開復，也如愿加盟，并正式出任Google中國創(chuàng)始總裁。

據(jù)后來跟隨李開復從Google硅谷總部回國的人說，當年開復在Google內(nèi)部有過多次或公開或一對一的勸說，曉之以情動之以理，希望更多人才可以一起回到中國。

但同樣剛加入Google的張拓木，并未成為其中一員。

他后來解釋說，開復展現(xiàn)出的魅力很吸引人，但2005年的科技發(fā)展水平，留在總部or回國拓荒，他認為前者能讓他更快更大發(fā)揮所長，于是他選擇留在山景城，一待就是13年。

然而，時移世易，如今一切都已不同。

一方面是中國經(jīng)濟的高速發(fā)展，新技術(shù)、新趨勢的應用令人驚嘆，而且創(chuàng)新也不再亦步亦趨跟隨硅谷之后。就在近幾年里，身處GV的張拓木，也關(guān)注到了摩拜、VIPkid等創(chuàng)業(yè)項目的快速崛起，他不再希望只是旁觀者。

另一方面則是AI。深度學習讓人工智能再度火爆，而大數(shù)據(jù)、機器學習等也能展現(xiàn)更大價值。張拓木認為，是時候把Google和GV的理念，在更廣泛的VC行業(yè)中推廣踐行了。

有意思的是，雖然VC在科技創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)中作用日盛一日，但“賦能”高科技創(chuàng)新的VC，卻在自身的高科技武裝方面進展有限。

于是跟創(chuàng)新工場的結(jié)緣也就自然而然。從把AI在中美喊得響亮開始，創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復，也在思考如何擁抱時代趨勢實現(xiàn)進一步轉(zhuǎn)型，最終邁出2大步。

第一步，從“投資+孵化”全面向Tech VC轉(zhuǎn)型，誓要成為最懂技術(shù)的投資機構(gòu)，不僅進一步拓展團隊，組建擁有15名博士的投資團隊，而且還發(fā)起創(chuàng)辦了創(chuàng)新工場AI工程院，更直接參與到AI工程化應用進程中。

第二步，從天使輪等早期投資為主，向A、B輪，甚至中后期發(fā)展輪次延伸。

對于VC來說，這種轉(zhuǎn)變算得上大動作。因為天使輪等早期投資關(guān)鍵在“快”：要更快發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)趨勢，要更快發(fā)掘優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)者和優(yōu)質(zhì)創(chuàng)業(yè)項目，投資效率要優(yōu)于命中率，更何況早期項目本就挑戰(zhàn)重重。

如何在紛繁繚亂的形勢和項目中更準確地分析命中，成為VC投資者的關(guān)鍵能力之一。

所以這也讓張拓木更能發(fā)揮長處。機器學習模型可以極大提升VC分析和投資決策效率。

“一方面，機器可以更客觀，更實時的去接收和分析信息。機器沒有先入為主的主觀意識，找項目分析項目會更理智客觀。另外一方面，創(chuàng)業(yè)項目數(shù)量極為龐大，人們只能挑選很小的一部分進行細致研究。機器不需要極高的準確率，只需要在這個篩選過程中做到比單純?nèi)肆Ω?，就已?jīng)能夠顯著提升效率了”，張拓木解釋說。

不過，這樣的工作此前還只在硅谷——而且還是為數(shù)不多的VC機構(gòu)中進行。

但張拓木認為，AI的趨勢不光會在各行各業(yè)中展開，也會帶來VC的變革，VC+AI展現(xiàn)出的驅(qū)動力，又會進一步推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的發(fā)生。

所以此時此刻，可能就是中國VC進程的另一個新起點。

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