外表光鲜的人工智能创业究竟该如何赚钱?

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外表光鲜的人工智能创业究竟该如何赚钱? 不知不觉,2018年已悄然过去一个月,但在AI创投界,仍有一个问题悬而未决:AI创业最可行的商业模式,依旧模糊不堪。
  要知道,仅在中

 外表光鲜的人工智能创业究竟该如何赚钱?


        不知不觉,2018年已悄然过去一个月,但在AI创投界,仍有一个问题悬而未决:AI创业最可行的商业模式,依旧模糊不堪。


  要知道,仅在中国A股市场,就有200多家大数据和人工智能企业,这还不算尚未上市的数以千计的初创企业。然而,不少投资人在抱怨,往来于各种AI论坛的光鲜中,那些科技新贵们看似群星璀璨,但真正在商业化上令人兴奋的公司数量,却非常惨淡。



  去年底,一篇《保卫科大讯飞》,更是揭开了AI团队遭遇BAT时的伤疤。文章导语写道:“近20年的技术积累能为科大讯飞暂时构筑一个壁垒,但不得不说,这个壁垒在互联网企业快速迭代的模式下,将会很快瓦解”——强如科大讯飞,也在巨头面前拉响警报,其他咖位尚浅的AI创业者,不禁感到惶恐。


  他们在惶恐什么?


  回答这个问题,必须深谙AI产业链格局。


  人工智能的产业链大概分三层。最底层是地基,包含云计算,芯片和开源框架等。这一层门槛高企,拿芯片来说,芯片市场的机会,留给了英伟达,高通这些赌资雄厚,永远也不下牌桌的“old money”身上。


  地基之上,是中间层。你熟悉的图像识别,语音识别等通用技术,就在这一层。你之所以熟悉,是因为这一层赛道宽阔,热闹非凡,攫取了媒体最多的聚光灯:BAT将其视作关键要塞,是他们搭建生态系统的核心;深耕技术多年的各路AI中小型团队,也在这一层挤得头破血流,他们不断吸取数据,精进算法,试图与巨头掰掰手腕。


  但很遗憾,据我所知,不少投资人都倾向于认为:这一层未来仍是巨头的内斗。因为若不框定某个具体行业,BAT最不缺的就是数据;且所谓搭建生态系统,基本等同于未来通用技术一定全部免费,然后靠云计算等其他服务收费。而挤在这一层的AI创业公司,却只能继续靠技术本身赚钱,未来的路只会越走越窄(理由后面会说到)。


  那么,天山神仙打架,小角色只配看个热闹?当然不是,AI世界不会如此无趣,AI产业链还有最上面的应用层:小角色最明智的打法,就是手握巨头们的技术武器,选择垂直领域,一头扎进去。


  这并非什么新鲜论调,已是投资界共识,我今天更想说的是:人工智能创业,该扎进哪些行业。


  按照迅雷创始人程浩老师的划分,人工智能与垂直行业的相遇,可细分为“AI+行业”和“行业+AI”。“AI+行业”是指在AI革命来临前,世间不存在这样的产业,譬如无人驾驶和智能音箱,开辟了一条全新的产业链,创业公司与巨头处于同一起跑线,但事实上,这对创业公司是不利的,正因为起跑线的相对公平,巨头的数据优势,会让他们迅速拉开与创业公司的差距。


  而“行业+AI”是指行业一直存在,产业链成熟,只是过去完全靠人工,效率低,AI的辅助决策大幅提升了运行效率(比如安防和医疗等领域)——相比于“AI+行业”,“行业+AI”对创业公司更友好,也更易构建出行业壁垒。


  在程浩老师看来,行业壁垒才是AI创业最夯实的护城河,巨头与创业公司唯有在“行业纵深度”这个泥泞的战壕里,才能达到真正意义上的公平——不只是起跑线公平,深耕的过程,同样公平。


  他拿“医疗+AI”举例:“大量准确的被医生标注过的数据最重要,没有数据,再天才的科学家也无用武之地。但在国内,医疗数据拿出来非常困难,BAT做医疗一点优势都没有,他们要把这些数据从各医院、各科室搞出来也很累。相反,如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年,也许拿起数据来比大公司更容易。这与互联网+一样,一旦细分到具体行业,并不是说你百度、腾讯有资金、有流量,投入人才就什么都能做,比拼的还有行业资源和人脉……在巨大的行业壁垒面前,真不是说我的算法比你好一些,市场就是我的,只有技术优势仍然差的很远。回归‘AI+行业’和‘行业+AI’,通常来讲前者的行业纵深比较浅,后者则有巨大的行业壁垒。而行业壁垒,则是创业公司最大的护城河,也是抵挡BAT的关键。”


  再举一个典型的有巨大壁垒的“行业+AI”案例:安防。国内“安防+AI”一个重要玩家是海云数据,不同于一般AI团队对盈利的三缄其口,创始人冯一村最近在接受《AI百人》采访时,说了一句让AI圈投资人倍感欣慰的话:“在商业社会里,只有赚钱和不赚钱两种公司。”很早就实现盈利的海云就是前者。而这种直白,或许源自冯一村另一句自白:“没有哪个创业公司,像我们这样去扎一个行业。”


  这几乎是对“行业壁垒”理论的一种极端化描述:这家公司属于AI产业链最上层,选择了安防和航空等几个“行业+AI”深耕;他们技术不错,但不靠技术本身赚钱,却赚了更多的钱。剖析这家闷声赚钱的公司,可能是探究AI商业模式的一条捷径。

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