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AI创业真相:新物种迅速出现,大多数10年内灭亡,要如何活到曙光?

新芽NewSeed牛耕2017-09-20 16:22事业线
AI创业是场马拉松,不是开足马力就能跑到终点。燃料,或曰合理利用资源,比跑得快更重要。长夜漫漫,如何捱到黎明?AI创业从何切入?做底层技术还是行业方案?去哪里找独占数据?这些问题,业内大佬会详细解答。

创业公司该玩命狂奔吗?戈壁创投的管理合伙人徐晨打了一个比方:今早他开车上四环,路上堵得要命,空有一辆好车,也只能开二十迈。如今的AI赛道就像这条路,阻碍重重,数据、算法、客户观念,无一做好准备。你愣着头皮踩油门,能量被刹车损耗,车还没下四环,油箱先空了。

AI创业就是场马拉松,不是开足马力就能冲到终点。燃料,或者说合理利用资源,会比跑得快更重要。

这种无奈,是AI发展阶段决定的。在Gartner曲线里,AI的大多技术还在过山车上坡,尚未经历俯冲的幻灭。戈壁创投合伙人徐晨称之为“寒武纪大爆发”:新物种迅速涌现,但大多会在十年内灭亡。一夜成名给了人一种幻觉,事实上,“很少有大公司少于十年历史。”

“电力1887年大规模铺设,1910年才广泛使用,它优势如此明显,尚要30年被接纳。AI不会比它更快。”

长夜漫漫,如何捱到黎明?我们收集了一些行内人的观点。对“AI从何切入?做底层技术还是行业方案?去哪里找独占数据?”这些问题,他们会详细解答。

1、中国AI创业的大环境如何?

戈壁创投管理合伙人徐晨:这两年AI创业的环境在渐渐成熟。创业者从“算法切入+自己创造需求”转变到“应用场景切入+满足已有需求”,借别人的势能实现AI的价值。市场需求成了主要导向。

在资源上,虽然中国AI人才与美国相差5、6倍,但“质”的差距在缩小。中国企业接受新技术、政府采购的意愿,甚至比美国还要强烈。

在AI应用场景上,有三个很突出:

教育行业:AI与学生数据/师资结合,提升教学效率,解决资源缺乏问题;

工业Iot/工业4.0:工业数据每天产生,却没人收集、分析,AI在切入;

金融科技:国内政策风险大,但有很多结构化数据,如果能找到真实需求,未来将是机遇。

此外,我们还关注四个场景:汽车自动驾驶、人的自然出行、家和办公环境。其中,办公环境正经历一个很有意思的转变:以往,企业被当成一个客户整体来服务,但如今,AI+Iot能感知办公环境的内部需求,类似于无人货架瞄准的内部消费,这个内部需求比对外提供的收入还要大。

2、AI创业该从哪些业务切入?

戈壁创投管理合伙人徐晨:逻辑与大数据类似。没有结构化数据的行业,你就做数据流量入口,或者数据清洗,去抢占资源。有数据但没垄断的行业,你就做不同部分的连接,做大的算法,或者行业解决方案。

但有一类AI创业要特别小心。金融或BI(商业智能)的某些业务,都是很简单的低级劳动力在做,有AI在取代这种人工。这类创业门槛低,容易切入,但毛利、核心竞争力更低。比起算法/技术,销售/行业定制能力才是这种AI创业的核心。我很不看好,他们短期来钱快,但长期很难维持竞争力。

3、为什么没人做to C创业?

戈壁创投管理合伙人徐晨:有人觉得AI会促成一两家大公司,摧枯拉朽,毁灭现在的商业形态,像圣经《启示录》。但我觉得AI更像《创世纪》,新物种不断诞生,它是个大平台,所有人都在上面生长。

To C创业,时机就在大平台诞生之后,底层技术、服务成熟,商业模式创新会大量孕育,精力也能集中到“用户需求感知”上。但即使那时候,AI也要结合那些“有客户能力,无AI技术能力”的公司,客户部分不可能自己做。类似今天,很多小厂家也有ZARA那样广铺SKU、少量生产的能力,就是和快反供应链公司合作的。

4. 路线生死之辩:做底层技术vs做行业方案,哪个更有前途?

如今,很多大公司开源了技术,或搭建开放AI平台给开发者使用。这对AI创业公司意味着什么?做底层技术还有没有价值?或是应该全力收集数据,做行业方案?

美团云产品负责人陆川十分认可开源的价值。他表示,在云计算这行,无论公有云/私有云,开源都是绕不去的产业。我们一开始就用了OpenStack,迅速搭建平台。虽然后面也做了改进,但无论对我们还是创业公司,开源都很有价值。随着技术发展加快,想在技术上创造新东西会越来越难。创业公司还是要利用现有资源,快速搭建产品。这是大趋势。

思必驰CMO龙梦竹,却十分担忧开源的风险。她提到最近一件无人关注的大事:百度要求外部应用停止使用React/React Natice开源技术,内部则给半年时间“转型”,研究替代方案。“很多应用的代码基本要重写,百度被Facebook坑惨了。”

究其原因,是开源此项目的Facebook被发现有如下条款:一旦使用React的开发者向Facebook发起专利诉讼,就自动失去React的使用权,Facebook还能反告你侵权。使用此开源项目的开发者,即使是百度,面对Facebook抄袭也将毫无还手之力。

这就是使用开源项目的代价。“开源不是100%安全的,技术还是核心竞争力。”她以思必驰举例:在语音识别这个行业,底层算法就是核心,是没有办法完全开源的。即使数据开源,对其他公司意义也不大,因为语音数据很依赖场景,不像人脸、图像可以独立,前后文、场合不同,意义完全不同。可以说,作为一家开放DUI给别人的技术公司,思必驰毫不避讳开源的局限性。

普强信息CEO何国涛却直言:小公司不要碰平台、算法,直接去用大公司接口。他表示,大公司开源,对技术创业确实是毁灭性的。“本来有10个公司在做,现在两三家开源,瞬间就能摧毁市场,让行业毫无赚钱的可能。”底层技术和平台,是有国家扶持的大公司的游戏,小公司烧钱即便做出来,技术比人家稍好一点也没意义。不如利用平台接口,用别人的技术,自己收集数据、研发行业方案,因为“核心数据他们是不会给的”。利用数据做出接近用户的产品,才是小公司的出路。

但当今BAT如三座大山,百度垄断搜索数据,阿里垄断电商,腾讯则垄断社交。独占数据要去哪里找呢?龙梦竹再次给出一个方案:某些行业如物联网,并不需要数据量大,而是场景的细致化和深耕。如喜马拉雅电台,在车载领域的份额和数据量就上升得特别快,让人完全没有想到。现在电台数据瓜分完毕,但儿童教育,比如凯叔讲故事,又会成为很好的数据入口。这部分细分数据,巨头永远也没办法做完,要靠第三方收集数据后,去合作共享。这就是机遇。

以上资料来自:戈壁创投、机器之心合办的“GOBI OPEN DAY”(“爆破”——人工智能行业主题论坛)

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