Point Nine Capital是一家专注早期SaaS、数字市场的投资机构。投资领域包括AI、SaaS、B2B交易市场、金融、区块链、远程医疗。在本文中，Point Nine Capital的投资人对2017年的投资市场进行了预测。
Pawel Chudzinski 合伙人
2017年的9个关键点：
1、我们将投资不同领域的B2B公司。
2、我们将投资关于业务流程自动化的SaaS公司。
3、柏林、伦敦和巴黎将占据欧洲75%的风险投资总量。
4、将会有更多的IPO，至少是去年的两倍。
5、由大企业和金融买家推动，出现比2016年更多的并购。
6、欧洲新基金成立数量将比去两年低。
7、种子天使轮、A轮估值不会上涨，甚至可能下跌。
8、比特币的价格将会突破2000美元，比特币将继续占据加密货币市场的绝大多数市值。
9、计算机将让我们的生活更加复杂。
Christoph Janz 合伙人
在SaaS领域，增长的门槛越来越高
在过去的一年中，SaaS的增长门槛越来越高，我认为这种趋势将持续下去。从Slack、Twilio、Zendesk这类公司身上我们已经看到了SaaS增长的可能性。与此同时，也有越来越多的创业公司成立，其中绝大多数不会增长到几千万美元年收入的水平。
对风险投资来说，优胜劣汰的自然选择也会越来越残酷，所有的VC都想要投资少数“异类”的公司，避免平庸的SaaS公司。如果你想要获得一线VC的投资，最好准备一个非常好的融资Pitch，其中解释了你将如何在未来10年取得300万美元的年收入。
大胆预测：亚马逊会成为全球市值最高的公司，Alphabet和Facebook占据二三位。
Jenny Buch 人力主管
学习会成为HR SaaS的第一主题
2017年我们会看到越来越多的SaaS解决方案，通过提供持续的学习体验帮助企业留住人才。无论是入职工具、e-learning解决方案、还是有科技驱动的培训辅导课程。人才战继续，学习将成为帮助企业获胜的武器。学习将在更广泛的范围内，为员工的个人利益和健康提供帮助。headspace.com和yogaia.com这类冥想和禅修工具将会更加广泛的使用。新一代的求职者在寻找工作时会考虑企业是否提供与自己职业道路相匹配的学习机会。
Mathias Ockenfels 投资总监
B2B市场的兴起
B2C或者C2C市场已经是一片红海，而B2B领域仍然有很大的潜在空间，越来越多的创业者也意识到了这一点。B2B电商不是什么新鲜的事物，阿里巴巴已经取得了巨大的成功。但B2B不只是有电商或者商品的制造和分销。仍然还有很多细分领域没有被阿里巴巴或者亚马逊这样的公司占据。因为数据网络效应，B2B能够极大提升效率。以下是我认为有潜在应用空间的领域：
·仓储
·物流
·制造业，比如零件
·供应链管理&供应商关系
·房地产相关的服务，商业的和私人的
·商业房地产和住房
·健康，特别是与老龄社会、供应链相关
·政府科技，政府相关服务
·机器人/自动化生产流程
·农业以及养殖
·工程&机械
·建筑，特别是重型机械
Savina van der Straten 投资经理
2017年，智能系统将会吞噬企业级软件
几年前，我们经历了从记录系统到参与系统的转换过程。随着人工智能的兴起，我们正在走向智能系统。
记录系统存储持续的数据，“被动地”通知员工（例如以前的SAP），参与系统直接由员工或者管理层使用，有着好用的用户界面，关注的重点是人（email，协作系统，社交网络等等），而不是工作流程（例如Workday）。这两种系统都是关于自动化和简化流程。智能系统更进了一步，通过学习用户的行为和外部观察来进行预测，影响和优化行为（例如Beamery）。正如参与系统没有取代记录系统，智能系统也不是替代以前的系统，相反，它在上面形成新的一个层级。
IBM、微软、Salesforce、Google、SAP这类巨头已经开始进入智能系统领域。这些公司有一个巨大的优势，他们拥有大量的数据，这是训练机器学习模型的关键，但我相信，AI创业公司可以通过创新的方式收集数据。另外，SAP这样的公司涉足各个领域，我认为创业公司在更加细分的行业和需求上有更多的机会。
Louis Coppey（投资经理）
从AI产品到AI科技
2016年可能是深度学习从学术界走向商业世界的一年。大型科技公司越来越多的发布开放源代码包，帮助开发者更快的构建基于人工智能（特别是深度学习）产品。
有趣的是，在这些大公司和OpenAI这样的非营利组织之间，人工智能可能是有史以来最开放的技术之一。对于投资者的负面影响是，我们经常发现一些AI公司的商业化在不久的将来就可以实现，也就是说，随着算法需要训练的数据变少，有更多算法可以使用，新一代的AI创业公司对资本的依赖度将减少。
2017年我的预测是投资人将继续看好特定行业的AI解决方案（垂直AI公司），标准如下：
·能够打造数据防御：随着客户的增加，对算法训练的行业数据也增多。更多的数据意味着算法的预测精确度将增加，对潜在客户的吸引力也将增加。
·能够获得唯一的数据集，容易生成用户数据，以训练算法。
·用来增加预测精确性的数据没有被广泛使用。
·即使没有AI，独立的SaaS产品也和现有SaaS解决方案一样好。这意味着客户的价值是作为整体的产品，而不仅在AI层。
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