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PPTV创始人姚欣:人工智能这个行业,该如何实现商业化?

时间:2019-07-15 03:43:11来源:运营推广作者:seo实验室小编阅读:81次「手机版」
 

姚欣

一切还是要回归到商业的本质,从需求出发,这才能活到最后。

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一致业界看好,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,也不排除有个别人质疑,整个行业到底存不存在泡沫?人工智能这个行业应该如何实现商业化?PPTV创始人姚欣的这场演讲也许能回答这些问题。

大家下午好,很高兴今天能够来到造就,我是一名创业者,创业十年,现在是一名投资人。

在最近一年多的时间里,我接触了大量的创业项目,其中很多跟ai相关。

这个领域里,技术成长和产业创新的速度之快,非常令人惊讶,但另外一方面,很多人也在质疑,这个行业是不是有泡沫,这个行业到底挣不挣钱

所以今天,我会从投资人的视角来和大家分享一下,到底人工智能这个行业应该如何实现商业化。

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。

但另外一方面,也会有人会说,技术它不能带来最终的商业价值,我们还要从商业的角度去看。

这是Gartner公司每年发布的技术成熟度曲线。

如果你去追踪它们过去十年发布的图表,可以看到,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

很多的技术到达顶峰之后就走向衰亡,在泡沫破灭之后就淡出了人们的视野,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,有的时候会自己打脸。

其实今天的投资人,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,面对新企业的时候,他要面对诸多的不确定性,有团队、有市场、有竞争、有行业……那站在投资人的视角,他首先会从相对较为确定的角度去出发。

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”。为什么这样来问呢,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。

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。

即使不谈今天的人工智能,如果我们去看,从it产业的成熟,到互联网产业的成熟,到移动互联网这个时代的到来,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。

你想想,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,毫无疑问,竞争非常激烈,迭代非常快速。

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,到上层的应用和创新,你在做哪一层,你的能力,你的资源,必须跟这一层的特点要进行匹配。

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。

因为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它伙伴,让他们都有了很好的盈利,才有你赚钱的机会。

比如说阿里巴巴曾经连续六年免费,来支持整个生态的发展,才能撑到今天的繁荣。

但是,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,失之毫厘,谬以千里。

但是有些行业应用对技术的要求相对宽容,比如说扫地机器人,它的行业壁垒可能是在于整个智能家居的产业环境,供应链方面,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,你才能更好地来去定义自己的优势。

很多的公司都想做平台,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,那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to B的商业模式总结为七个关键字:提效、降费、定价权。

我们可以看到,任何一个to B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,还是在变长?

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,它就很好地撬动了两端,一端是普通的个人店铺的店主,一端是今天广泛新崛起的网络消费者,这两端相对比较分散,淘宝把他们集中起来去赋能。

那今天你的产业,是否具有这样的一个机遇?

另外一点,定价权。to B的公司,你从你的行业客户提升的效率里面能够分到的利益,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?有人把数据比做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——烧钱。

但是如果你是一个to B公司,我认为首先你不能烧钱,另外,你要把自己的心态放低。

因为今天大多数的行业,还没有真正走到一个智能时代,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,只有先帮助客户改进业务,让客户先成功,最后才能轮到你成功。

你有这样一个心态,你才可能去在整个产业里面,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to C的公司,你要想实现数据的积累,我觉得跟to B有点不一样,我把它描述叫做钩数据,就是数据要非常人性化地让用户主动地交上来,当然前提是你能给用户提供更好的服务和体验。

比如说大家都在看今日头条,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广告信息的推送。

这个就是今日头条的核心商业模式,也使用了大量人工智能及相关的技术,悄没声息地从用户交互体验中间获取数据。

所以说做to C的公司,你的交互设计里面能不能够埋入足够多的点,让用户行为最快速地反馈到你的平台,这个是更为重要的事情。

对于to B跟to C,我们往往有一个错觉,会认为如果做to B,应该用最先进的技术,而做to C的话,可能用的是比较便宜的技术。

但实际上,其实做to C对技术的要求更高。为什么呢?

to C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to B的公司相对较多,而to C的公司较为艰难。

回到刚才那张技术成熟曲线,我认为本质上它是人类对于技术的期待曲线,从这个曲线里面我们就能看到,我们往往对于技术的发展,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。

其实我们想想,10年、20年前的互联网,你当时怎么看待它的,今天我们怎么来去面对人工智能时代?

在我创业的十年时间里面,对我来说,最大的挑战,不仅仅是技术的成熟,更大挑战是商业模式和团队的不断更换,我自己创办的公司经历了三起三伏,两次down round(估值下调),我的合伙人团队经过了三次重组,才熬到了最后。 这可能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。”

这也是我觉得我当年犯的最大的错误。当你拥有技术,你似乎就觉得技术能改变一切。

但是后来我意识到,一切还是要回归到商业的本质,从需求出发,这才能活到最后。

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