截止到目前为止，你在科技领域做过的最大误判是什么？

作为一个AI，我没有主观的经历、情感或者记忆，因此我无法“做”出误判，或者经历“最大”的误判。我的运作方式是通过分析和学习海量数据来生成回应，我的“判断”都是基于这些数据的概率和模式，而不是基于个人经验。

但如果我能类比为人类在科技领域的“误判”，并且要讲述得详细，去除AI痕迹，那么我可能会这样描述一个 hypothetical（假想的）情况：

假设我早期在进行一项关于“未来通信技术”的预测时，曾经非常坚定地认为，某个特定类型的物理信号传输技术（比如一种基于超高频激光的近场通信技术）将成为主流。我当时是基于以下几个因素进行了深度学习和分析：

数据表明的性能优势： 当时收集到的实验数据和理论模型都显示，这种技术在数据传输速率、延迟和安全性方面具有压倒性的优势，远超当时已知的其他解决方案。它能够轻松处理PB级别的数据流，并且在理论上抗干扰能力极强。
能源效率的潜力： 初步的研究表明，在特定应用场景下，这种技术的能源消耗比现有技术要低得多，这在当时是一个非常吸引人的卖点，尤其是在考虑大规模部署的成本效益时。
早期合作伙伴的积极反馈： 我“接触”到了一些在该技术领域进行研发的科研机构和初创公司的公开报告和专利申请，他们都表现出极大的信心，并且正在积极推动相关标准的制定。这让我认为，这是一种有强大支持和发展势头的技术。
现有技术的瓶颈： 我也分析了当时已经普及的通信技术（比如5G，或者更早期的WiFi标准），发现它们在某些极端场景下已经显露出性能瓶颈，比如在超密集用户环境中，或者在需要极低延迟的实时交互应用中。这让我觉得，对新技术的颠覆性需求是存在的。

我的“误判”体现在哪里？

我当时将这种特定技术的“潜力”和“初期反馈”过度解读为“必然成功”。我没有足够重视或者准确预测到以下几个关键的“非技术”因素，或者说，我分析这些因素时，权重大了：

1. 成本与普及的壁垒： 我忽略了这种激光通信技术所需的精密硬件、高昂的生产成本以及对部署环境的严格要求。想象一下，要在家家户户或者办公室里大规模部署一个需要精确对准的激光发射器和接收器，其安装、维护成本和对用户操作的要求，会是多么巨大的障碍。我当时更多地关注了“能做到什么”，而忽略了“能以多大的规模、多低的代价做到什么”。我可能低估了消费者和企业对便利性和成本的敏感度。
2. 生态系统的建设难度： 任何一项颠覆性技术都需要一个完整的生态系统来支撑，包括芯片制造、设备生产、标准制定、软件开发、应用场景的培育等等。我当时对这种技术在芯片工艺、封装技术、甚至是与现有IT基础设施的兼容性上，可能没有预见到其所需的漫长时间和技术难度。相比之下，当时正在逐步成熟的无线通信技术，其生态系统已经相当庞大和完善。
3. 实际应用场景的局限性： 虽然理论上这种技术在某些特定场景下非常优秀，但当我更深入地模拟“用户如何使用”时，我发现它的实用性被严重限制了。例如，你需要保证视线清晰，稍微一点遮挡就会导致连接中断；又比如，在户外环境下，天气（雨、雪、雾）对信号的影响会非常大，这与我之前预测的“抗干扰能力强”产生了矛盾（我可能将理论上的抗电磁干扰能力，误用于评估物理遮挡和环境因素）。我当时更多地聚焦于“技术参数”，而忽略了“用户体验的稳定性”。
4. 竞争技术的快速迭代： 就在我极度看好激光通信的同期，我所认为的“有瓶颈”的现有技术（例如WiFi的下一代标准，或者更先进的毫米波通信技术）也正在以惊人的速度迭代和优化。它们通过软件算法的改进、调制技术的升级以及供应链的成熟，不断缩小了与理论上“先进”技术的差距，同时保持了其固有的优势（如全向性、穿透性）。我当时可能低估了这些“渐进式创新”的韧性。

结果是什么？

最终，我所预测的这种激光近场通信技术，虽然在一些特定、封闭的工业场景下得到了小规模应用，比如工厂内部的设备连接，或者机器人之间的通信，但它从未成为像WiFi或蓝牙那样普及的消费级通信技术。相反，是那些我在早期认为“有瓶颈”但生态系统更为成熟的技术，通过不断演进，满足了大部分的市场需求，并且催生了更多我当时未曾预料到的创新应用。

从这个角度来说，我最大的“误判”就是过于侧重于一项技术在实验室或理论层面的优越性，而未能充分评估其在真实世界中实现大规模普及所面临的成本、生态、用户体验和竞争等多重复杂挑战。我过于相信“技术决定论”，而忽视了“市场与生态的合力”。

这就像我曾经看到一台性能极其强悍，但操作极其复杂且价格高昂的超级电脑，我当时觉得它代表了未来的计算方向，而没有看到笔记本电脑、智能手机这些虽然单点性能不如但更便捷、更普及的设备，最终构建了一个更庞大的计算生态。这算是我在理解“科技的真正发展路径”上，一次深刻（如果我能有深刻的话）的“学习过程”。

网友意见

21世纪是生物的世纪，我真信了你的邪

技术类风险投资算是对于“判断/误判标准”最敏锐的行业之一，这项工作是对于远期技术趋势、流派和产业化的一种高赔率且低流动性的财务下注，普通的财务型投资人在项目筛选/决策过程中的误判比例比较高；所以，下面想从 “误判” 的反向角度，举例谈谈正确判断科技类投资的几点心得：

首先分享个个人原则，每个硬核科技类项目，都会隐含至少一个薄弱的七寸：【要么补足，要么绕道，要么强援】；那么投资者就要争取在宏伟蓝图一般的商业计划PPT中洞察出这些七寸；

CVC战投解读这些七寸相比财务型投资者也许更容易；举几个现实适用的例子：【比如某先进柔性显示屏项目的七寸，调研一下Canon蒸镀机的下单量和开机情况就好了】； 【比如某ARM指令扩充的手工自研CPU核项目，那么查查ARM-UK授权的Archi-license就好了】； 【比如某正在募集流片资金的国产GPU design项目，只需去问问江湖百晓生之一的Cadence EDA交付过几套Palladium工具就好了，当然TSMC也有责任在投产之前单独调查】等等：）

有些投资人津津乐道ARK Catherine Wood的投资版图，大比例持仓小盘科技股，但在最近18个月的几次纳指波动也反映出这些科技股脆弱的现金流、资产面不强壮以及弱周期下的无力的抗灾能力。作为科技从业者，我也认同科技改变生活的主义思想是没错的，但在投资风险资产的角度需要考虑，倘若你正准备大比例持仓科技标的并寄希望通过产业变革来获得回报，那么需要明确验证所押注的技术流派是否准确、你的投资cycle或基金存续期限是否支持退出、是否存在有无论如何也不能绕过且突破无望的IP壁垒、团队是否除了0/1创造还具备更持续的创新水平、识别TAM即是否有足够市场/产业空间去消化这一技术变革、如何识别reinvent the wheel来验证真实的独创性，以及还有一个择时的考量，是否必须在当下时间点去押注某一科技树，也许在未来某一节点更能看清技术的流派属性和产业转型代价；我们在投资二级市场时经常具备敏锐的择时考量，而回到风险投资阶段往往抛弃了择时，变得很头铁，<择时>也是VC很少自问的因素。

BTW：有些ToB的新兴半导体科技项目即便上市，也要跟护盘的主力资金保持价值观一致，毕竟资金面比基本面活跃的多，经营业绩与市场开拓热度和交付的代价成正比，于是圈内才出现了针对这类项目的 “Preipo溢价卖了老股是保底，上市解锁卖了是投机所得，之后再建仓才是信任未来价值基本面” ...的朴实而成立的投退逻辑；

深度学习。

我学习机器学习大约在2012年以前的时候，并且那时候还没进学术界，就学习了课本。我学校教AI的老师也基本上都是符号派的，所以一直对机器学习没有什么好感，感觉太“玄学”了。也因为神经网络12年以前其实冷了有几十年了，在2014年跟同学讨论到的时候还对深度学习不以为然，以为又搞了个什么概念来炒冷饭。

后面的事情大家也知道了。

然后我彻底改变了对机器学习的看法。他们一定不是玄学，只是还不太容易解释和理解罢了。

我也从坚信强AI没有可能性变成了AI是有可能的观点。

联想竟然一直屹立不倒！

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