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回归商业本质 从需求出发才能活到最后

时间:2024-10-29 09:44:09

如果一定要从2017年选出五大商业热点,那么应该是:共享经济、新零售、知识付费、区块链和人工智能。不同于其他四个热点,追捧和唱衰交织、赞歌和挽歌共响,人工智能创业几乎被业界一致看好,资本疯狂涌入、公司市值翻倍、整个市场呈现一派火热繁荣景象。

与此同时,也不排除有个别人提出对人工智能的质疑,整个行业是否存在泡沫?到底挣不挣钱?PPTV创始人姚欣的这篇文章,将会从投资人的视角和大家分享,人工智能行业该如何实现商业化。

图片来源:http://699pic/tupian-500546022.html

人工智能应该看技术还是看市场?

可能有人会说,这个问题还用问吗?既然是技术创新,毫无疑问是技术了,正是技术变迁,才会有今天的新市场和新机遇;但也会有人会说,技术并不能带来最终的商业价值,我们还要从商业的角度去看。

以Gartner公司为例。如果你去追踪Gartner公司每年发布的技术成熟度曲线可以发现,一个技术诞生之后,会经历一个如抛物线,甚至是过山车一般的路径。很多技术到达顶峰之后会走向衰亡,在泡沫破灭后淡出人们的视野,只有少数能够杀出重围走向光明,得到广泛应用。

所以说技术的趋势是可以预见、可以判断的。但是我们处在这个曲线的哪个位置,是低谷还是光明期,坦白地说,不那么容易判断,甚至Gartner公司在预测技术的时候,偶尔也会自己打脸。

今天的投资人,无非是做一个较高概率的赌博而已。风险投资就是在不确定性中寻找确定性。

投资人在面对商业模式和新企业的时候,需要面对诸多的不确定性,有团队、有市场、有竞争、有行业……站在投资人的视角,他首先会从相对较为确定的角度出发。

很多行业的痛点不是因为技术的诞生而产生的,而是因为新技术的涌现为原来的痛点和需求提供了更好的解决方案,才产生了新的商业模式。

所以对大多数创业者来讲,你要关注的是你到底从哪个角度阐述问题,从行业的场景,还是从技术的供应。

“AI+”还是“+AI”?

类似的话题在前几年是“互联网+”还是“+互联网”。

为什么这样问呢?一个“AI+”的公司,毫无疑问,技术能力和技术团队是公司的核心。而一个“+AI”的公司,你最核心部分应该是你对行业的理解,你强调的重点应该跟你所选择的商业模式是相匹配的。

即使不谈人工智能,如果我们去看,从IT产业的成熟到互联网产业的成熟,再到移动互联网时代的到来,每一个时代的产业都有这样一个分阶段成熟的过程。

第一步是底层的基础设施,然后是平台工具,只有当应用非常繁荣之后,才会带来模式创新。这是一个从底向上逐渐成熟,逐渐发展的过程,它是一个倒三角形的发展形态,越在底层,相对的存在数量越少。

今天能够成为工具平台,能成为底层基础设施的企业有多少?比如运营商,就三大运营商;比如最好的数据库,就那么几家。但是要做应用服务,竞争会非常激烈,迭代也会非常快速。

人工智能产业也是同样的道理。从底层的基础设施,到中间的平台服务,再到上层的应用和创新,你在做哪一层,你的能力和资源必须跟这一层的特点相匹配。

做平台服务你需要有很强的资本实力,因为你要活得足够久,要耐得住寂寞,要能熬得住整个产业周期的起起伏伏。

做平台的公司往往是最后一个赚钱的,你只有赋能给这个产业生态里的其他伙伴,让他们都有了很好的盈利,才有你赚钱的机会。

阿里巴巴曾经连续6年免费,来支持整个生态的发展,才能撑到今天的繁荣。

如果你做的是行业应用,那你很可能是一个“+AI”的公司。这里又分不同情况:如果你的技术解决的问题是一个关键型应用,那么对技术的可靠性、安全性和准确性要求就非常高,例如自动驾驶、医疗机器人等,失之毫厘,谬以千里。

有些行业应用对技术的要求相对宽容,比如扫地机器人,它的行业壁垒在于整个智能家居的产业环境、供应链等,而不仅仅只是技术本身。

所以说,要对自己所处的产业阶段和商业阶段有一个清楚的认知,你才能更好地定义自己的优势。

toB还是toC?

很多公司都想做平台,似乎不做平台就不是一家伟大的公司,但是,如果你的上下游特别强势、特别集中,你是很难做成平台的。

我自己在看了上百个人工智能跟产业结合的项目后,我最后把这一类toB的商业模式总结为七个关键字:提效、降费、定价权。

任何一个toB的公司,本质上是在帮助整个产业链的某一个环节提升效率从而获取新收益,或者降低原费用。

所以,如果你要去做提效降费的分析,首先不是分析自己的企业,而是理解这个行业价值链的上下游:你处在价值链的哪个环节?这个价值链是在缩短还是变长?是在被某一两家垄断,还是处于很分散的情况?你对这个产业的上下游有什么影响力?在这个产业的上下游,是它们更需要你一些,还是你更需要它们一些?

当年的淘宝就是很好地撬动了两端,一端是普通的个人店铺的店主,一端是今天广泛崛起的网络消费者。这两端相对比较分散,淘宝把他们集中起来去赋能。今天你的产业,是否具有这样的机遇?

另外一点是定价权。toB的公司,你从你的行业客户提升的效率里能够分到的利益,取决于你能力的稀缺程度、客户对你的需求程度,以及你对于客户业务的渗透程度。

还有一个很重要的问题,如何获取数据?有人把数据比作人工智能时代的石油。互联网时代,获取数据的方式是补贴用户,也就是烧钱。

但是如果你是一个toB公司,我认为首先你不能烧钱,此外,你要把自己的心态放低,因为今天大多数行业还没有真正走到智能时代,还处于信息化的起步阶段,甚至你并不是从0到1,很可能是从-1到0。要先帮助客户改进业务,让客户先成功,最后才能轮到你成功。

你有这样的心态,你才可能在整个产业里获取到价值和长期的合作伙伴。所以说选择创业,需要的也许不是豪华高端的团队,而是更加坚忍的心态。

而toC的公司要想实现数据的积累,跟toB有点不一样,我把它描述为钩数据,就是数据要非常人性化地让用户主动交上来。当然,前提是你能给用户提供更好的服务和体验。

比如今日头条在你使用的过程中,它会根据你的阅读习惯和喜好,为你做用户画像,由此实现更加精准的内容和广告信息的推送。这就是今日头条的核心商业模式,它使用了大量人工智能及相关的技术,悄无声息地从用户交互体验中获取数据。

所以,做toC的公司,你的交互设计里能不能埋入足够多的点,让用户行为最快速地反馈到你的平台,这是更为重要的事情。

对于toB跟toC,我们往往有一个错觉,会认为如果做toB,应该用最先进的技术,而做toC的话,可能用的是比较便宜的技术。但实际上,做toC对技术的要求更高。

为什么?toC往往要求的是过剩的技术,或者说今天业已成熟到非常廉价的技术,你才有可能做起来。比如今天的人工智能行业还处在早期的成长阶段,所以toB的公司相对较多,而toC的公司较为艰难。

回到前文所说的技术成熟曲线,我认为本质上它是人类对于技术的期待曲线,从这个曲线里能看到我们对于技术的发展,短期过于乐观,而长期过于悲观,这就是我们的人性所在。就像我们看到了AlphaGo,我们就惊呼,机器要替代人了,奇点就要来临了。其实仔细想想,10年、20年前我们看待互联网的态度,也正是今天我们看待人工智能的态度。

在我创业的10年时间里,最大的挑战不仅仅是技术的成熟,更是商业模式和团队的不断更换。

我自己创办的公司经历了两次估值下调,我的合伙人团队经过了三次重组,才熬到了最后。这也是很多人工智能的创业者,你们未来可能会面对的挑战。

有技术背景的创始人,最容易犯什么样的错误?用查理•芒格的一句话讲,就是:手中握有锤子的人,很容易把世界上的一切都看成钉子。

这也是我当年犯的最大的错误。当你拥有技术,你会觉得技术能改变一切。但后来我意识到,一切还是要回归到商业本质,从需求出发,这才能活到最后。商
   

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