戈壁創(chuàng)投徐晨：不要讓AI成為“背著鹽的驢”

文/徐晨

戈壁創(chuàng)投徐晨：不要讓AI成為“背著鹽的驢”

文/徐晨

從AlphaGo在國內(nèi)掀起了關注人工智能的高潮起，人工智能創(chuàng)投領域的熱度持續(xù)至今。而在徐晨看來，AI發(fā)展還處于早期，而這個領域?qū)τ赩C的吸引力，不在于其中出現(xiàn)了多少“酷炫”的公司，而是，它帶來的一個時代的改變——一個新興平臺的出現(xiàn)，帶來了大量從前沒有的“新物種”的爆發(fā)。這種前所未有的新生時代，被他類比為地球歷史上生物大爆發(fā)的“寒武紀”。而這個新的“寒武紀”，也將帶來商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)結構的改變，誕生更多的商業(yè)機會。

而AI領域的創(chuàng)投趨勢，也正從之前的算法等底層技術，向數(shù)據(jù)和場景應用改變。而徐晨認為，現(xiàn)在比起以前來，更大的變化在于，更多的人不是單純“創(chuàng)造場景”，而是去“創(chuàng)造需求”。

AI是“寒武紀”

AI雖然紅火了好幾年，但從現(xiàn)在實際看到的發(fā)展和應用情況來看，還處于非常早期的階段。而且，AI并不是“單獨存在”的，它會和我們現(xiàn)有的場景結合，改變和提升更多現(xiàn)有的行業(yè)，產(chǎn)生更多的商業(yè)機會。

對于VC而言，類似AI這種每一個新興行業(yè)的出現(xiàn)，都會帶來一個有意思的現(xiàn)象——每一個新興的平臺出現(xiàn)，就會伴隨大量的“新物種”爆發(fā)。就像地質(zhì)年代里的寒武紀，在那段特殊時期，物種豐富性增加到難以想象的地步。

當你進入一個所謂的創(chuàng)業(yè)和新科技行業(yè)，你會發(fā)現(xiàn)，每次在時機成熟、到達一定的爆發(fā)點的時候，就會出現(xiàn)相當多新的公司，但讓我們興奮的并不是這些公司有多“炫酷”，而是在于，這個階段能創(chuàng)造出盡可能多的新條件和新物種、創(chuàng)造出更多的新機會。

我們把會議的主題定為“爆破”，因為我們也認為，AI并沒有在規(guī)劃中的爆發(fā)期，你會在突然間發(fā)現(xiàn)，大量新的模式和公司就這樣產(chǎn)生了。和寒武紀時代一樣，當那個節(jié)點來到，生物界就發(fā)生了從簡單物種到本質(zhì)性物種的改變。

有很多事情，并沒有明確的演進路徑，它就是爆發(fā)。比如O2O平臺業(yè)務，它并沒有發(fā)生本質(zhì)的變化，只是信息流重組，而AI完全不同，它就是新的物種，帶來結構化的變化。當然，這也需要有很大的平臺才有爆發(fā)的潛質(zhì)。而結構性的變化，會讓它在3-5年內(nèi)，發(fā)生巨大的改變。

我們觀察寒武紀時代也會發(fā)現(xiàn)，其中大部分物種，也在之后的時間里被自然所淘汰。人工智能也是一樣，在創(chuàng)造出新機會之后，我們會看到，在5-10年的時間里，不符合行業(yè)的發(fā)展規(guī)律的很多現(xiàn)在存在的業(yè)務模式、或者新技術，將會淡出市場。因此，在這個時間節(jié)點，找到如何“存活”下去的方法，這是創(chuàng)業(yè)公司所面臨的挑戰(zhàn)。

AI是“創(chuàng)世紀”

多數(shù)人認為，AI的到來如同《啟示錄》一般，會破壞和取代現(xiàn)在的時代，建立新的社會秩序。而我覺得AI更像《創(chuàng)世紀》，是一個循序漸進、逐步產(chǎn)生新的能量的過程。

很多人，比如馬斯克，會覺得，AI會把人類單向推向所謂的下行弧線當中。但我在這里推薦一個電影《INNOCENCE：攻殼機動隊》，它就很好的探討了人和機器的關系：AI起初就像一個小孩，它一無所知；受到什么樣的訓練方式，它就按照什么樣的方向發(fā)展，AI本身的結果取決于訓練。

伊索寓言里背著鹽的驢子偶然跌進了河里，發(fā)現(xiàn)這樣會讓背上的負擔減輕，于是日日為之；但是當有一天它背著棉花過河時也故技重施，就再也沒有起來。

對于從事AI領域的人來說，現(xiàn)在AI處于快速成長的階段，很多人喜歡拿別的行業(yè)的經(jīng)驗經(jīng)驗，應用于自己現(xiàn)在做的事情。但是，AI帶給我們的是全新的機會，它意味著不同的商業(yè)可能。它最具吸引力的地方，就是它可能創(chuàng)造出和以前不一樣的商業(yè)邏輯，來應用于業(yè)務。如果沒有對所做的業(yè)務有深入、細分的了解，一味沿用舊方法，下場很有可能就是“背著鹽的驢”。

AI需要更多耐心

電力從1870年出現(xiàn)到1910年才廣泛地被使用，期間花費了40年，才真正走向歷史舞臺的主流。要歷經(jīng)如此漫長的過程，正因改變使用者的原始習慣難度很大。AI在這個時間點出現(xiàn)也是一樣，雖被大多數(shù)人看好，被認定是未來發(fā)展的趨勢，但是它的成熟期遠遠要比我們想象的慢得多。

在AI大道上，仿佛早上在北京三環(huán)路上開車。整條路況擁堵且緩慢，原因有很多：來自車本身機器老化，來自于客戶對技術的認知程度。在這條賽道上，不管是開蘭博基尼還是保時捷，都不能開出多快速度。但如果開特斯拉，昨晚沒充電的話，可能就要擔心能不能開到四環(huán)路以下。

在這條路上，要從優(yōu)先級考慮燃料的量和節(jié)省情況，這要遠遠大于效率和速度，而不能像多數(shù)人一樣，只管開足馬力就以為能殺出一條路來。對于AI創(chuàng)業(yè)者而言，在這個節(jié)點，是否能靜下心來思考，如何能在長而不穩(wěn)定的時間里，合理地使用能量和客戶資源，以有效的方式來使用這一切才是關鍵。

AI創(chuàng)業(yè)：從算法到場景

人工智能創(chuàng)業(yè)，經(jīng)過數(shù)年時間的磨練，已相對成熟。從之前一波創(chuàng)業(yè)者主要以算法切入，到現(xiàn)在更多地以數(shù)據(jù)和應用場景為主。而現(xiàn)在比起以前來，更大的變化在于，更多的人學會了，不是單純創(chuàng)造一個場景，而是要去創(chuàng)造一個需求，以這樣的目的切入。

在過去兩年里，AI還是全新的行業(yè)，很多人抱著做算法、做基礎的想法來創(chuàng)業(yè)。但在更多的巨頭進入之后，他們意識到，基礎設施的投入時間長、資源消耗大，很多人開始尋找不同的節(jié)點，做細分領域。特別從去年開始，有數(shù)個行業(yè)取得了較大突破。

一個是教育。有很多公司成功地把人工數(shù)據(jù)和原有的數(shù)字資源結合，和機器結合，同時產(chǎn)生收益。

對教育而言，更大的場景不是應試性教育，而是人格和性格培養(yǎng)。在這個領域里，資源相對缺乏，而大眾的需求正要被挖掘，這對中小公司來說，是個很好的切入機會。例如說，在美國已經(jīng)有很多針對兒童閱讀障礙和自閉癥等治療的產(chǎn)品，可以記錄兒童的行為和交互數(shù)據(jù)，并進行定向分析。

第二個是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0場景。這個行業(yè)本身具有產(chǎn)生數(shù)據(jù)的特點，但一直沒有太多的人去做收集和分析。如果有人能夠切入行業(yè)，把更多的數(shù)據(jù)累計起來，把算法和更多的企業(yè)結合起來，會有可能形成新的品牌。

另一個則是今年大熱的Fintech金融科技。有些領域政策方面的風險雖長期存在，但是同時我們也能看到，其中機遇也是挑戰(zhàn)。

在這些領域，AI切入的思維邏輯，實際上和大數(shù)據(jù)有些類似。在沒有廣義數(shù)據(jù)存在的情況下，或者缺乏結構化數(shù)據(jù)情況下，可以從數(shù)據(jù)的流量入口，或者從數(shù)據(jù)本身的清洗來做切入，先占據(jù)資源。在這些數(shù)據(jù)豐富的細分行業(yè)內(nèi)，也很少有所謂的大型企業(yè)的壟斷，可以做大的算法或者場景化解決方案。

切入越簡單的業(yè)務，包括做中間的所謂流程處理，可能面臨的最大挑戰(zhàn)是，門檻相對較低，長期維持高毛利可能性也比較小。你會發(fā)現(xiàn)，今年很多公司業(yè)務收入還不錯，但是它們本身的核心競爭力并不是算法或技術本身，更多的是基于所謂的銷售能力，或者針對不同的企業(yè)客戶定制方案的能力。

但是這個這個業(yè)務維度和AI創(chuàng)業(yè)本身是錯位的。這一點也是值得大家考慮的。現(xiàn)在看起來火熱或者很好的東西，可能并不是中小創(chuàng)業(yè)者切入的最優(yōu)點。

戈壁創(chuàng)投主要關注的垂直行業(yè)領域，除了前面提到的健康、金融，其次更主要的，我們還是會從用戶本身使用場景來看行業(yè)。AI本身來說，擁有大量用戶的使用場景，一個是和“車”相關的；其次，出行領域；第三，家庭；第四則是辦公環(huán)境。在這幾個領域內(nèi)，我們最近在看的幾家公司，有基于大的物聯(lián)網(wǎng)，還有環(huán)境感知等。

其中讓我覺得比較興奮的是，大的辦公場景一直是被忽略的對象。多數(shù)人是把企業(yè)看成一個客戶，從來沒有把企業(yè)內(nèi)部看成是所謂的場景。最近，很多人已經(jīng)慢慢開始意識到，商業(yè)主體本身來說也是一個消費的終端，對AI更是這樣。很大程度上，你服務企業(yè)客戶本身可以為你產(chǎn)生收入，而其實它內(nèi)部產(chǎn)生的需求量更大。

其次，在“車”這個領域來講，這幾年是爆發(fā)點，包括像無人駕駛，人車交互，都創(chuàng)造了非常多的場景。但在這塊，中國和美國還有非常大的技術性的差異。交互和識別領域中美的技術發(fā)展路徑差別非常大。從中國下一步無人駕駛大的發(fā)展路徑來看，因為中國基礎設施的情況和美國差異非常大，不管是交通路況也好，駕駛習慣也好，還有包括整體城市的狀況也好，中國都有非常多的機會。

AI“泡沫”并不重要

在AI領域里，有關于“泡沫”的說法，以及投資熱度也帶來了部分公司的高估值。但我認為，AI的“投資熱”其實對市場影響是很小的。

技術類領域和零售行業(yè)不同，即使再補貼，用戶也不會因為這個來使用，他們對價格敏感性其實并不高。但是，對于資本而言，仍然是愿意對其投入的。對于AI的長期發(fā)展，業(yè)內(nèi)多數(shù)人的共識是，在5-10年內(nèi)，AI將面臨井噴的機會。而從以前科技領域領先型公司的發(fā)展周期來看，無論是Facebook，還是Google，都是高估值公司。這是一個巨大的賭注，很多人愿意去下注在這個領域，產(chǎn)生新的巨頭的機會。

而技術類投資，不管這項技術最終是否成功，都會給市場帶來正向的教育。這是市場走向成熟的必然過程。而且，AI的“泡沫”對市場實際上影響并不大，它是技術的變革，而對商業(yè)終端不會帶來大的影響。它的投入影響是有邊界的。而在AI公司內(nèi)部，盡管有人說它們投入成本高、燒錢，但在這個階段，做這個投入并不是浪費。正因為反復試錯，才使得產(chǎn)品走向成熟期，讓更多人看到其中存在的機會。

而大公司在其中扮演的角色更加重要。在現(xiàn)在的AI投資中，大公司的可投入的資金更多，它在數(shù)據(jù)、場景等方面擁有的資源也更多，如果它選擇封閉心態(tài)，對市場將產(chǎn)生負面的影響。但現(xiàn)在，部分大公司的觀念也走向開放。至少在現(xiàn)在，AI的整體發(fā)展是有利于市場、有利于創(chuàng)業(yè)者的。

目前多數(shù)AI公司業(yè)務還是以2B為主。因為目前看起來，還是技術為主的公司，跑的比平臺更快；或者說，多數(shù)技術類公司，還沒有辦法利用平臺做更多的商業(yè)應用。多數(shù)企業(yè)采用的，還是以服務企業(yè)客戶為主的方式。

而C端業(yè)務，更多要到大平臺出現(xiàn)以后。這和互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)演進的路徑差不多。當競爭到達一定程度以后，2C的業(yè)務會發(fā)展得更快，更多的企業(yè)處于商業(yè)模式創(chuàng)新期，包括對于客戶的抓取性，可以把更多的精力集中在對用戶的感知上。同時，很多企業(yè)可能會成為真正意義上B2B2C的合作商。AI行業(yè)到了后期，也會能夠在更廣泛意義上服務用戶。

已經(jīng)有一部分勇敢的公司開始做SaaS類的服務。SaaS目前看挑戰(zhàn)非常大，做第一個搭建業(yè)務平臺的，或者把數(shù)據(jù)對第三方開放，都有比較大的難度。但是從人工智能長期發(fā)展來看，我覺得基于所謂平臺的服務、SaaS的服務，應該是主流的趨勢。

哪怕企業(yè)現(xiàn)在需求是封閉的，但多數(shù)企業(yè)，最終都會選擇SaaS的方式。因為只有這樣，才會真正意義上給AI帶來更廣義的優(yōu)勢，形成來自于整個行業(yè)、各個不同公司的更大的數(shù)據(jù)池，同時對這個行業(yè)和你的業(yè)務產(chǎn)生影響。

談到中美的科技創(chuàng)業(yè)領域的對比，很多人說美國AI人才的儲備比中國大很多，但從人才質(zhì)量而言，兩國的中間差異越來越小；其次，從企業(yè)客戶采用新技術意愿來看，國內(nèi)比國外更強，在大的政府型采購的方向上，中國比美國政府更加勇敢，從這一點來看，中國某種程度來說，在為AI創(chuàng)造更大的市場。

還有比較重要的一點，現(xiàn)在從底層技術來看，很多企業(yè)已經(jīng)采取多種技術做融合性的開發(fā)，很多國外企業(yè)也在中國做了很多業(yè)務，在技術上，國家的界限已經(jīng)越來越模糊。