第二是它释放的周期。其实反观互联网的话，大公司是陆续出来的，像雅虎是94的，亚马逊是96的，Google98的，Facebook2004的，一个技术跟实际产业结合的亲密点、成熟点，可能不太一样。就跟语音、视觉一个道理，我们从科学研究上来看，任何东西都是连续的，发论文比以前高一个点，它就可以发全世界最好的。但是，从产业的角度来看，或者说从用户需求来看，它是零散的，比如说清华招生，你的成绩不断地提高，但是我只有一个录取分数线，你差0.1分那还是不行，但是过了这0.1分之后，那就行了。

　　语音识别现在就在接近这个点，还不太行，一旦到了这个点之后，大家突然觉得说还可以，还不错。后面这个应用就开始炸锅了，机会特别多。我的第一个观点就是，创业的大机会是连续的，不会一次性爆发。第二个，现在来看2B比2C稍微要早一点，核心点来讲，2B这个事情要有大量的数据积累，第二用于B企业之后，只要能够帮助他做两件事情，第一个是多挣钱，第二个是多省钱，企业都会很认账的。

　　像服务机器人，有一些人说我要做家庭机器人，这个太可怕了，家庭机器人你想让它干嘛，它要会扫地、会擦窗户、会当保姆，这才是你满意的家庭机器人，但是这个东西实现起来太难了。现在很多人做物流机器人、仓储机器人，它其实就会干一个事情，把货物从A运到B就完了，但是它那个环境下，这个事情就特别好，它就做这一件事情，但是它已经非常有效率了。

　　所以我觉得在一个单点上实现一个突破，只要这个单点的需求足够大，是可以做大的。而且将来从这个单点开始，是有扩展机会的，刚才王教授讲了先纵再横，你先纵走深了之后，横你才有基础，你不能一开始就铺的太大。所以，2B的话，我觉得是第一波，机会蛮多的。

　　但是2C的话，坦白来讲，我认为有更大的机会，今天看互联网这些企业，还是2C这块可以产生巨大的企业，而且产生之后，它，会把整个产业吃回来，比如阿里巴巴。所以，人工智能也会是这样，更大的机会我觉得或许是几年之后，这个几还真说不清楚，有一波特别大的2C的机会。但是也有可能先2B后2C，像搜索这个东西就是很典型的先2B后2C。

　　2C的话，其实会比2B的逻辑更难。我们讲用户体验，用户体验这个事情太难讲清楚，你的体验算用户体验吗？以前我在做酷我的时候，经常就有这个痛苦。因为我们招的都是北大、清华的硕士嘛，他们老想做一个他们喜欢的产品，后来我就反复讲，你们只代表中国可能1%的群体，中国硕士才有多少人，你又是北大、清华的硕士，可能千分之一代表性都不到，你做个你喜欢的产品，老百姓根本不认。这也是以前我们国内有很多高大上的产品，它很难落地的。像豆瓣，这就是阳春白雪这个群体里特别受欢迎，但是他们每次尝试扩张，都遇到很大的挑战，因为你一旦把下里巴人弄进来，阳春白雪的人说不干了，我们要走，然后你又不敢了。但是阳春白雪就这么一点人，所以商业化就有点困难。

　　杨静：这个悖论就是腾讯为什么要收购快手。

　　雷鸣：腾讯其实自己可以做快手。

　　黄明明：其实几位刚才都讲的差不多了，我总结俗一点，就是离钱近一点，离行业近一点，就这两点。之前在论坛上我也分享，我们跟很多科技类的投资人，包括科学家出身的，学者出身的投资人谈，上来你跟人家谈钱，好像有点俗，但是现在社会上还有另外一句话，不谈钱才伤感情。

　　什么叫做不谈钱才伤感情？我觉得我们讲的离钱近一点，并不是我们要求你马上有收入、马上有利润。而是说，你要知道用户的需求，以及应用场景在哪里，它愿意为什么东西付钱。尤其是我们讲，这一波的科技创业、人工智能创业是2B开始的，我们认为，包括我们之前投的大数据公司、企业服务的公司、人工智能的公司，如果你的服务是免费提供的，我认为，你那个就是一个没有价值的一个东西。因为你有价值，企业一定是愿意付费的，尤其是民营企业的老板，非常现实的。

　　反过来说，你都不好意思跟企业主提钱，说明你对你的产品是否真正有价值还不够了解，你至少要知道钱在哪里，你做的那个东西才能避开风险，科学家或者技术专家有一个问题，觉得我手里有一把锤子，我觉得全世界都是钉子，哪都可以钉，但是你不知道钉到哪个地方真的可以钉进去，或者钉出水或者油。

　　所以，一定要离钱足够近，或者至少你知道钱在哪。