AI公司靠技術(shù)賺錢?醒醒吧
不知不覺,2018年已悄然過去一個(gè)月,但在AI創(chuàng)投界,仍有一個(gè)問題懸而未決:AI創(chuàng)業(yè)最可行的商業(yè)模式,依舊模糊不堪。
要知道,僅在中國A股市場(chǎng),就有200多家大數(shù)據(jù)和人工智能企業(yè),這還不算尚未上市的數(shù)以千計(jì)的初創(chuàng)企業(yè)。然而,不少投資人在抱怨,往來于各種AI論壇的光鮮中,那些科技新貴們看似群星璀璨,但真正在商業(yè)化上令人興奮的公司數(shù)量,卻非常慘淡。
去年底,一篇《保衛(wèi)科大訊飛》,更是揭開了AI團(tuán)隊(duì)遭遇BAT時(shí)的傷疤。文章導(dǎo)語寫道:近20年的技術(shù)積累能為科大訊飛暫時(shí)構(gòu)筑一個(gè)壁壘,但不得不說,這個(gè)壁壘在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)快速迭代的模式下,將會(huì)很快瓦解強(qiáng)如科大訊飛,也在巨頭面前拉響警報(bào),其他咖位尚淺的AI創(chuàng)業(yè)者,不禁感到惶恐。
他們?cè)诨炭质裁矗?/p>
回答這個(gè)問題,必須深諳AI產(chǎn)業(yè)鏈格局。
人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈大概分三層。最底層是地基,包含云計(jì)算,芯片和開源框架等。這一層門檻高企,拿芯片來說,芯片市場(chǎng)的機(jī)會(huì),留給了英偉達(dá),高通這些賭資雄厚,永遠(yuǎn)也不下牌桌的oldmoney身上。
地基之上,是中間層。你熟悉的圖像識(shí)別,語音識(shí)別等通用技術(shù),就在這一層。你之所以熟悉,是因?yàn)檫@一層賽道寬闊,熱鬧非凡,攫取了媒體最多的聚光燈:BAT將其視作關(guān)鍵要塞,是他們搭建生態(tài)系統(tǒng)的核心;深耕技術(shù)多年的各路AI中小型團(tuán)隊(duì),也在這一層擠得頭破血流,他們不斷吸取數(shù)據(jù),庫卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修,精進(jìn)算法,試圖與巨頭掰掰手腕。
但很遺憾,據(jù)我所知,不少投資人都傾向于認(rèn)為:這一層未來仍是巨頭的內(nèi)斗。因?yàn)槿舨豢蚨硞(gè)具體行業(yè),BAT最不缺的就是數(shù)據(jù);且所謂搭建生態(tài)系統(tǒng),基本等同于未來通用技術(shù)一定全部免費(fèi),然后靠云計(jì)算等其他服務(wù)收費(fèi)。而擠在這一層的AI創(chuàng)業(yè)公司,卻只能繼續(xù)靠技術(shù)本身賺錢,未來的路只會(huì)越走越窄(理由后面會(huì)說到)。
那么,天山神仙打架,庫卡機(jī)器人,小角色只配看個(gè)熱鬧?當(dāng)然不是,AI世界不會(huì)如此無趣,AI產(chǎn)業(yè)鏈還有最上面的應(yīng)用層:小角色最明智的打法,就是手握巨頭們的技術(shù)武器,選擇垂直領(lǐng)域,一頭扎進(jìn)去。
這并非什么新鮮論調(diào),已是投資界共識(shí),我今天更想說的是:人工智能創(chuàng)業(yè),該扎進(jìn)哪些行業(yè)。
按照迅雷創(chuàng)始人程浩老師的劃分,人工智能與垂直行業(yè)的相遇,可細(xì)分為AI+行業(yè)和行業(yè)+AI。AI+行業(yè)是指在AI革命來臨前,世間不存在這樣的產(chǎn)業(yè),譬如無人駕駛和智能音箱,開辟了一條全新的產(chǎn)業(yè)鏈,創(chuàng)業(yè)公司與巨頭處于同一起跑線,但事實(shí)上,這對(duì)創(chuàng)業(yè)公司是不利的,正因?yàn)槠鹋芫的相對(duì)公平,巨頭的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),會(huì)讓他們迅速拉開與創(chuàng)業(yè)公司的差距。
而行業(yè)+AI是指行業(yè)一直存在,產(chǎn)業(yè)鏈成熟,只是過去完全靠人工,效率低,AI的輔助決策大幅提升了運(yùn)行效率(比如安防和醫(yī)療等領(lǐng)域)相比于AI+行業(yè),行業(yè)+AI對(duì)創(chuàng)業(yè)公司更友好,也更易構(gòu)建出行業(yè)壁壘。
在程浩老師看來,行業(yè)壁壘才是AI創(chuàng)業(yè)最夯實(shí)的護(hù)城河,巨頭與創(chuàng)業(yè)公司唯有在行業(yè)縱深度這個(gè)泥濘的戰(zhàn)壕里,才能達(dá)到真正意義上的公平不只是起跑線公平,深耕的過程,同樣公平。
他拿醫(yī)療+AI舉例:大量準(zhǔn)確的被醫(yī)生標(biāo)注過的數(shù)據(jù)最重要,沒有數(shù)據(jù),再天才的科學(xué)家也無用武之地。但在國內(nèi),醫(yī)療數(shù)據(jù)拿出來非常困難,www.twshmhelmet.com,BAT做醫(yī)療一點(diǎn)優(yōu)勢(shì)都沒有,他們要把這些數(shù)據(jù)從各醫(yī)院、各科室搞出來也很累。相反,如果一個(gè)創(chuàng)業(yè)者在醫(yī)療行業(yè)耕耘很多年,也許拿起數(shù)據(jù)來比大公司更容易。這與互聯(lián)網(wǎng)+一樣,一旦細(xì)分到具體行業(yè),并不是說你百度、騰訊有資金、有流量,投入人才就什么都能做,比拼的還有行業(yè)資源和人脈在巨大的行業(yè)壁壘面前,真不是說我的算法比你好一些,市場(chǎng)就是我的,只有技術(shù)優(yōu)勢(shì)仍然差的很遠(yuǎn)。回歸‘AI+行業(yè)’和‘行業(yè)+AI’,通常來講前者的行業(yè)縱深比較淺,后者則有巨大的行業(yè)壁壘。而行業(yè)壁壘,則是創(chuàng)業(yè)公司最大的護(hù)城河,也是抵擋BAT的關(guān)鍵。譬如,另一個(gè)有巨大壁壘的行業(yè)+AI案例是安防,海云數(shù)據(jù)創(chuàng)始人馮一村就曾坦言:沒有哪個(gè)創(chuàng)業(yè)公司像我們這樣去扎一個(gè)行業(yè)。這幾乎是對(duì)行業(yè)壁壘理論的一種極端化描述:他們屬于AI產(chǎn)業(yè)鏈最上層,選擇了安防等行業(yè)+AI深耕;他們技術(shù)不錯(cuò),但不靠技術(shù)本身賺錢,卻賺了更多的錢。
總之,讀完這篇文章,我希望你相信一件事:在廣袤AI的疆域,神仙有神仙的活法,精靈有精靈的活法,巨頭們的生態(tài)博弈,并沒有堵死創(chuàng)業(yè)者的路。
只靠技術(shù)賺錢,可能性不大
科技世界,最賺錢的公司往往不是聚光燈下的公司。
譬如在大數(shù)據(jù)時(shí)代(短暫流行過后,這個(gè)詞已經(jīng)老了),最賺錢的不是大數(shù)據(jù)公司,而是為大數(shù)據(jù)提供底層支持的云計(jì)算公司;而在人工智能時(shí)代,真正激發(fā)的是大數(shù)據(jù)市場(chǎng),AI最重要的邏輯是用數(shù)據(jù)做智能化訓(xùn)練,所以在人工智能時(shí)代,最賺錢的公司并不是像商湯和Face++這類的公司,不是說這些公司不賺錢,他們也賺錢,但他們的盈利模式并沒有呈現(xiàn)很清晰的特點(diǎn)。
其實(shí)就像馮一村所言,在不少投資人眼中,倘若人工智能團(tuán)隊(duì)的自我定位永遠(yuǎn)是技術(shù)提供商,沒有給客戶提供一套整體解決方案,那么它在產(chǎn)業(yè)鏈中的價(jià)值將會(huì)日趨暗淡。
這不難理解。原因之一,如前所述,就像那篇《保衛(wèi)科大訊飛》所寫,巨頭會(huì)免費(fèi)提供圖像和語音識(shí)別等通用技術(shù)。原因之二,AI本身的技術(shù)門檻正在下降,就像獵豹移動(dòng)傅盛所言:深度學(xué)習(xí)的核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),雖然有模型調(diào)參,有自己的優(yōu)勢(shì),但別人有更多的數(shù)據(jù)調(diào)參會(huì)很快拉平優(yōu)勢(shì),很難真的想像一家公司通過提供技術(shù)輸出就能成功。未來深度學(xué)習(xí)是基礎(chǔ)的技術(shù)運(yùn)用,很多公司都具備深度學(xué)習(xí)的研發(fā)能力。
舉個(gè)例子,在過去,初創(chuàng)AI團(tuán)隊(duì)的進(jìn)展受制于軟件開發(fā)所花費(fèi)的時(shí)間,但如今,巨頭們紛紛開源了自家的深度學(xué)習(xí)框架,初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)可以如插件一般,將人臉識(shí)別等技術(shù)嫁接到自己的系統(tǒng)中,讓沒有太多深度學(xué)習(xí)背景的開發(fā)者也能容易上手。
換句話說,單純靠技術(shù)本身賣錢,天花板很低,也很危險(xiǎn)。
那么問題來了,AI創(chuàng)業(yè)路在何方?
我認(rèn)為,最可行的出路,來自于程浩提出的一橫一縱理論:一橫是指你提供的技術(shù)服務(wù),通常一橫能服務(wù)很多行業(yè),但一定要找到幾個(gè)最有機(jī)會(huì)的垂直市場(chǎng),深扎進(jìn)去,升級(jí)為一縱也就是,把技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品,賣給客戶,商業(yè)變現(xiàn),再通過商業(yè)反饋更多數(shù)據(jù),夯實(shí)技術(shù),形成商業(yè)閉環(huán)。
總之在我看來,隨著未來技術(shù)門檻的下降,AI創(chuàng)業(yè)者的身份認(rèn)同,要從最原始的技術(shù)提供者,逐漸轉(zhuǎn)向成為一個(gè)行業(yè)專家。而在這個(gè)過程中,他們應(yīng)時(shí)刻謹(jǐn)記兩點(diǎn):1、面對(duì)自己時(shí),深耕幾個(gè)垂直領(lǐng)域,然后等待時(shí)間的回報(bào);2、面對(duì)客戶時(shí),從技術(shù)提供者進(jìn)化為一個(gè)賦能者,授之以魚不如授之以漁。
授之以魚不如授之以漁
AI創(chuàng)業(yè)者深耕具體行業(yè),還有另外一個(gè)原因:AI將在ToB和ToG領(lǐng)域率先落地。