轉型投資這一年，我思考的問題無非這三個

張泉靈

我不知道該怎么描述我這一年的生活。

我焦慮，情緒起伏的劇烈程度，讓我覺得自己提前進入了更年期。但是，我告別了吃了很多年的安眠藥，不失眠了。

我從未這么努力學習過，包括高考之前。我努力去理解商業和技術進步的本質，那些光鮮時髦的背后究竟是什么。我結交了一群人工智能、醫學、金融的博士，在他們討論高維離散的lr+dnn，怎么應對過擬合，一個新的算法模型，對長期收益的夏普比率有什么樣的提升的時候，我頻頻點頭。但是，迄今為止，我投資回報最好的一個項目，卻是我在什么都不懂的情況下投出的。

真的，就是在去年我什么都不懂的時候。唯一前面有一條路，傅盛說，互聯網下半場了，不要簡單投個app，看看這個創業項目到底提供什么價值，你自己會不會用，它有沒有把一件事情的效率提高了。

一年，回過頭去看，我思考的無數問題，無非三個：1、怎么把流量變成錢；2、怎么把知識變成錢；3、怎么把數據變成錢。

怎么把流量變成錢，是互聯網的傳統話題，甚至是所有傳統媒體的傳統維生方式。

流量價值=人數*頻次*時長*有效性。人數和頻次在有人口紅利的時代是爭奪的焦點，所以，有了那么多的免費應用，好像互聯網公司都是活雷鋒。所以，有了手機首頁上不停的推送。它們長情地告白，點我吧，點我吧。而現在，所有爭到了用戶的應用，都在企圖延長你的使用時長。

一個天氣軟件為什么要給你推送新聞？一張報紙是怎么從4版增加到64版的？非常簡單，要你停留的時間足夠長，才能有機會讓你看見廣告，只有足夠多的廣告，你的免費使用才能變成錢。

有效、有目的、有意識的使用，才能進一步提高流量的價值。有些應用，總會誘導你不小心點開，他雖然能獲得點擊，但是價值不大。有些應用，提供精準的服務和內容，看母嬰內容的都有娃，這就是精準人群。

很多很多年以前，深圳有個夜總會叫撲通100，就是在那兒，消費高，撲通一下，100就沒了。搜索就是撲通撲通撲通…在手機上，大家使用搜索的頻率并不高，應用就提供智能推薦，比如已經100億美元估值的今日頭條就是這么做的：我猜你愛看什么，替你搜好，推薦給你。你說，你不喜歡？沒關系，我總會越來越了解你。

從投資人的角度，事情到這兒才剛剛開始。怎么變成錢？這才是重點。作為投資人，我太怕，你熬不到上市，我的錢，就打了水漂。這對個人或者小團隊來說，是個不錯的生意，利潤完爆大多數主板上市公司。但我膽子小，我不敢投。

流量變交易，看起來效率就高多了。重點來了，交易什么？怎么選品？怎么質量控制？怎么控制供應鏈？怎么讓你的商品在互聯網上不可比價——否則我為什么不去某寶買呢？我獲得流量的成本和交易利潤相配嗎？要知道，這后端的能力才是核心競爭力。

順手提個問題，羅輯思維為什么賣書呢？是因為像知識分子，格調相配？據我所知，羅胖在商業上就是個商人，而且要用更像商人的方式擺脫過去不是商人的背景。為什么他的書從來不打折，賣得還很多呢？是他粉絲的精神鴉片？我覺得所有內容轉電商的都應該想想這問題。

反過來，內容轉電商賣手工藝品的，你需要做一個數學題。你的流量成本，和你提供商品的數量毛利率是個什么關系。我投資的內容轉母嬰電商的“年糕媽媽”最多一天可以出售幾萬件商品。于是，我投資的另一個姑娘覺得，她也可以嘗試電商。她賣一個小眾設計師的六條小黑裙，她愉快地告訴我，每條800多的價格，被她砍到了500多，給她的粉絲提供福利……嗯，如果是社區維護，不錯。如果是生意模式，作為投資人的我，哭死在角落……還好，她只是想想。

怎么把知識變成錢，是今年以來的一個新趨勢，無論是羅輯思維的得到，還是喜馬拉雅的收費內容，或者如火如荼的線上教育，軟件要賣錢的時代，免費降維攻擊所向披靡。免費成習慣的時候，有價值的選擇，其實是值錢的，因為用戶的時間是值錢的。當小額在線支付，成為基礎設施和用戶習慣的時候，知識變成錢，就成為了可能。

去年，我說服從事兒童情商教育的心理學家張怡筠博士，專心做線上的時候，只說了一句話：線下，你最多教幾百個孩子，線上，你可以改變幾十萬，甚至幾百萬家庭的幸福指數。一年，她做到了。我投資的編程貓，教孩子學編程。一開始是免費的。后來，家長不斷要求收費，怕公司倒了，他們的孩子以后沒地方繼續學。

這是我本人非常看好的領域，也是紫牛的在內容領域的投資重點。這樣的公司未必起得很快，但是這樣的內容本身就有價值，就有壁壘。我愿意等，等他們和用戶的需求一起成長。

把數據變成錢，是這個人工智能時代的新命題。

阿爾法狗打敗了圍棋冠軍，人工智能公司就如雨后春筍般遍地生長。我就奇了怪了，明明是個人才壁壘很高的行業，怎么也能速成呢？在學習了一堆人工智能的新概念之后，我以文科生的方法總結如下。

只有算法的公司不值錢，能觸及數據的才值錢，能自動產生數據的公司更值錢。

自動產生數據包括：

可以利用技術和算法完成數據獲取積累。比如阿爾法狗的圍棋學習。這樣的半監督學習，可以大大減少原來的數據積累時間；比如第四范式的遷移學習，本質上，如果真的突破的話，解決了只有大數據才能學習的限制；比如那些用爬蟲獲取數據，并且可以把非結構化的數據結構化的，并有效清洗和挖掘的公司；比如那些通過硬件本身獲取數據的公司。

產品本身就產生大量用戶行為數據的公司。他們看喜歡看的東西、他們購物、他們社交這些都是數據。而數據本身，也會改善他們的行為體驗，所以正向循環就產生了。

有些公司可以通過一些服務接觸到別人的數據，并挖掘出價值。比如那些本來就做企業服務的公司。

還有一類公司非常非常值錢，就是可以把長期數據和短期數據打通的公司。居民信息、金融信息、都是長期有效數據，如果和短期行為數據打通，價值極高。這就是互聯網金融數據。還有開始利用人工智能的傳統金融公司，尤其是保險公司開始使用的時候，和健康長期數據以及短期行為數據打通，是最最值錢的。他幾乎可以挖掘一個人最大的經濟價值。活得更長更健康更有意思，我們的錢不是都將花在這兒嗎？

這些看似簡單的道理，我花了很長時間去想。也許還是錯的。錯習慣了，我也沒什么不好意思了。