根據(jù)Crunchbase的最新數(shù)據(jù)，風險投資對機器學習和人工智能的熱情已經(jīng)開始趨于平靜，至少在美國是這樣。但這可能并不是一件壞事。
盡管人工智能和機器學習成為學術(shù)研究的熱點領(lǐng)域已經(jīng)有數(shù)十年了，但是尚未成為風險投資的主流。由于計算硬件、商品化和其他開源軟件框架的發(fā)展，以及數(shù)據(jù)爆炸式增長，近十年投資機器學習和人工智能成為企業(yè)的首要事項，而投資者也開始紛紛效仿。
下圖顯示了該行業(yè)投資交易和投資規(guī)模的發(fā)展速度
投資數(shù)據(jù)呈明顯的S曲線，這與Everett Rogers在20世紀60年代 “創(chuàng)新的擴散”（Diffusion of Innovation）中首次描述的技術(shù)采用曲線非常相似。
事實上，AI和ML作為一個行業(yè)已經(jīng)相對成熟，2017年是十年來該行業(yè)種子投資份額首次下降。
在美國，進入管道的種子階段企業(yè)越來越少。2014－2016年種子交易達到頂峰后，早期和晚期交易比例再次開始增長。
盡管投資交易數(shù)量趨于平穩(wěn)，但是投資額并沒有，這主要是由于早期和晚期投資規(guī)模更大。
種子階段投資額也有所下降，從2016年的5．15億美元降至4．15億美元。但是，早期和后期階段投資額則在快速增長，不僅由于投資交易數(shù)量增長，而且平均投資規(guī)模也在增長。2010年該行業(yè)平均投資規(guī)模480萬美元，到2017年這個數(shù)字已經(jīng)增長至1170萬美元。
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