人工智能的火熱帶來了巨大的創(chuàng)業(yè)機會，眾多的新公司和新物種蓬勃爆發(fā)。針對AI創(chuàng)業(yè)熱，9月19日戈壁創(chuàng)投和機器之心聯(lián)合舉辦了人工智能行業(yè)主題論壇，探索人工智能領域的投資邏輯、產(chǎn)業(yè)應用及創(chuàng)業(yè)機會進行展開討論。 

戈壁創(chuàng)投管理合伙人徐晨發(fā)表了他對目前AI創(chuàng)業(yè)形勢的看法。

“每次面臨新興行業(yè)的到來都想到史前的寒武紀時代”。這是戈壁創(chuàng)投徐晨的深刻感受。寒武紀是非常特別的時期，這個時期物種的豐富性增加到了難以想象的地步，這與創(chuàng)業(yè)跟風口的情況非常類似。每次時機成熟的時候，市場就會出現(xiàn)相當多新的公司和新的物種，這讓徐晨異常興奮。

在興奮背后徐晨感受到了激烈的市場對新物種優(yōu)勝劣汰的殘酷競爭。“大家仔細看寒武紀的情況就知道，這里面很多的生物，在之后的日子當中，慢慢被自然所淘汰，AI也一樣，它創(chuàng)造更多的機會，也會淘汰部分物種。”他預言，AI繁榮過后，很多現(xiàn)存的業(yè)務模式和技術，將在5到10年之后被淘汰。在這目前的時間節(jié)點，對于創(chuàng)業(yè)公司來說不光是要能夠出現(xiàn)，更多要想怎么樣存活下去，這是AI時代帶來的機遇和挑戰(zhàn)。

從技術爆發(fā)到商業(yè)繁榮落地需要一個漫長過程。有兩個事實可以驗證一個是移動互聯(lián)網(wǎng)的繁榮，一個是電力的繁榮。研究移動互聯(lián)網(wǎng)你會發(fā)現(xiàn)，“移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了大型公司，但它們都不是真正意義上的大公司，都沒有小于十年的歷史。”

電力也是如此。1870年愛迪生就發(fā)明了燈泡，之后十幾年時間當中，整個電力的應用發(fā)展緩慢。到了1887年才開始有大的電場，到了1900年的時候，才有普通人使用電力。而到了1910年電力才算真正意義上的爆發(fā)。徐晨認為，即使這樣一個優(yōu)勢非常明顯的技術，也花了將近40年的時間，才真正走向歷史舞臺的主流，AI也是如此。“AI的確被我們多數(shù)人看好，這肯定代表未來發(fā)展的趨勢，但是它的成熟遠遠比我們想象的要慢的多。”

“多數(shù)人覺得AI來了像啟示錄一樣，建立新的社會秩序，我覺得其實整個AI更多像創(chuàng)世紀，而不是純粹把我們現(xiàn)在的時代完全取代，不會太多的破壞或者純粹摧毀的工作，而是循序漸進的，產(chǎn)生新的能量的過程。”

對于AI創(chuàng)業(yè)者來說，發(fā)展速度要和發(fā)展資源匹配。現(xiàn)在的AI創(chuàng)業(yè)如同一條擁堵的賽道，前進速度非常緩慢。原因諸多，有來自于技術迭代的速度，也有來自于客戶對于技術的認知。即使你是蘭博基尼或者保時捷這樣的跑車，在擁堵的賽道上，也不能顯示出有多大的速度。在這個節(jié)點，如何在相當長的不確定的時間內(nèi)，以更加有效的方式使用現(xiàn)有資源是關鍵。現(xiàn)在更多要考慮的是，燃料的用量和節(jié)省的情況遠遠大于效率和速度。

很多人覺得，AI對我們來說特別像馬斯克說的，“它會把人類推向單向化的下行的弧線當中。”電影《INNOCENCE》很好的探討了人和機器的關系。AI在最開始的時候，就像一個小孩一樣不知道任何事情，你有什么東西來喂它，用什么東西來培訓它，它就按照什么樣的方向發(fā)展，AI本身的結果，取決于它獲得怎樣的訓練。

有一則寓言故事，有一個主人為了運鹽了養(yǎng)了很多驢子。有一天驢子不小心，掉在河里，鹽碰到水就融化了，驢子感覺非常輕松，一下子負擔減輕了很多。第二天又過河，到河中間，驢又試一次，又輕了很多，周而復始，驢雖然并不知道道理是什么，但它覺得這個方法很好用，就不停的嘗試。直到有一天，主人的貨物非常多，它再次走到河的中間，故伎重演，結果再也沒有起來。

對于AI行業(yè)來說，現(xiàn)在處于快速成長過程當中，很多創(chuàng)業(yè)者喜歡拿別的行業(yè)的經(jīng)驗，或者拿之前聽到的別人的經(jīng)驗，運用在自己現(xiàn)在做的事情上。但是，如果你沒有對所做的業(yè)務做更多更細分的了解，還是用舊方法套用新方法的話，有可能就是背著鹽的驢子。

以下位品途商業(yè)評論整理的戈壁創(chuàng)投管理合伙人徐晨和機器之心創(chuàng)始人兼CEO趙云峰的對話內(nèi)容。

趙云峰：我們這一輪人工智能創(chuàng)業(yè)有哪些新的明顯的特點，可以讓創(chuàng)業(yè)團隊變得不像馱鹽的驢子那樣？

徐晨：人工智能的創(chuàng)業(yè)，經(jīng)過幾年是比較成熟的了，從一波主要以算法切入的創(chuàng)業(yè)者，到現(xiàn)在更多以應用場景的創(chuàng)業(yè)者，最近大趨勢比較大的變化在于：可能大家更多學會的不是單純從自己創(chuàng)造一個場景來做這個事兒。在去年和前年，我們看到了，多數(shù)都是所謂的創(chuàng)造一個需求，以這樣的目的切入。同時在過去兩年左右，很多算法都是抱著做基礎的想法，在那個時候也沒錯，的確大家看到，是全新的行業(yè)，隨著從去年開始，更多巨頭慢慢開始進入這個行業(yè)以后，大家也開始意識到，投入基礎設施，是時間比較漫長，同時資源消耗比較大的行業(yè)。

更多人已經(jīng)開始尋找不同的節(jié)點，做細分的領域，特別從去年來看到今年，有幾個行業(yè)里面，還是有蠻大突破的，第一個是教育，在教育方面，有很多公司成功把人工數(shù)據(jù)，和原有的數(shù)字資源結合起來，起到和機器配備的作用，同時產(chǎn)生收益。第二個是大的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0的場景，因為這個行業(yè)本身的特點，其實數(shù)據(jù)一直在產(chǎn)生，但是沒有太多人去做收集和分析，這一塊有人如果能夠開始切入行業(yè)，能夠把更多的數(shù)據(jù)累計起來，同時把自己的算法跟前期更多的企業(yè)結合起來，會有可能形成新的品牌。第三個，是金融科技，包括在國內(nèi)做業(yè)務，所謂的政策方面的風險，的確長期存在的，但是同時也看到，所謂的機遇也是這些挑戰(zhàn)的機會，找到真實市場機會的創(chuàng)業(yè)者，在今年來說得到不錯的發(fā)展。

趙云峰：你提到幾個場景，像教育、Fintech（金融科技），AI在這些行業(yè)有更大的前途的話，傳統(tǒng)的場景和產(chǎn)業(yè)應該具備何種特征？  

徐晨：AI切入的思維邏輯，和原來做大數(shù)據(jù)有點類似，如果在沒有廣義數(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)本身來做切入，把資源占據(jù)。在教育行業(yè)，雖然有一些大的機構，這些教育機構的體量還不足以壟斷市場，包括我們前面說到的工業(yè)生產(chǎn)有些類似，這種行業(yè)，可以做所謂大的算法，或者說做一些場景化的所謂解決方案，當然還有最簡單的一塊，很多金融方面，還有包括所謂的BI方面，就是簡單的一些勞動力就行，越簡單切入的業(yè)務，可能面臨一個最大的挑戰(zhàn)，相對來說門檻也比較低，毛利本身來說，所謂的長期維持高毛利可能性也比較小。包括做中間的所謂的流程的處理，這些你會發(fā)現(xiàn)，在今年來說，其實很多公司業(yè)務收入都不錯，但另外一個維度，你會發(fā)現(xiàn)，這些企業(yè)，本身來說，主要的核心競爭力，并不是所謂的算法和技術本身，而更多的是所謂的銷售能力，還有包括所謂的針對不同的企業(yè)客戶制定方案的能力，所以這個業(yè)務維度和很多創(chuàng)業(yè)本身，技術研發(fā)和產(chǎn)品為核心的能力，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，可能并不是作為一個，特別是一個小的創(chuàng)業(yè)者，如果有這方面的背景可以，并不是切的最優(yōu)的一個點。

趙云峰：這個說的很有感觸，大家會發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在AI比較熱，估值比較高，絕大多數(shù)的商業(yè)模式都是給企業(yè)做項目，也有一些相對來說，比較勇敢，比較少的公司，也去做一些SaaS的服務，您如何看待兩類不同的業(yè)務模式的？

徐晨：其實我覺得某種程度上來說，AI本身對我們來說是一個廣義大的場景，我覺得這兩種可能性，都會存在，特別做項目，對于多數(shù)的比較成熟的企業(yè)，特別在中國，作為客戶來說，從感知上來說，這種所謂的方式，對他們來說威脅比較小。而且我覺得還有很多的不少的所謂大的機構，還抱著自己來做的心，我們之前接觸過不少給金融結構做業(yè)務外包的公司，或者給金融機構作為客戶定制化管理的公司，很多時候客戶同時采購幾家的方案，第二種你會發(fā)現(xiàn)多數(shù)的客戶對所謂的業(yè)務的探討，在某一個部門，或者某一個業(yè)務環(huán)節(jié)，這塊最大的難點就在于，我們其實從軟件本身來看的話，包括做所謂系統(tǒng)，做平臺的人來看，這種業(yè)務就是消除為驅(qū)動導向。公司到一定階段以后，跟很多人說是一個平庸的公司，以銷售為主導驅(qū)動的一個企業(yè)，包括最近思科賣給Oracle以后，基本上不行了，它的一個特點，完全是銷售導向型的公司模式，SaaS現(xiàn)在目前看挑戰(zhàn)非常大，第一個讓用戶，平臺搭建在，所謂的系統(tǒng)之上的話，或者把它的數(shù)據(jù)對第三方開放是有比較大的難度，特別是從人工智能長期來看，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)會有封閉的需求，多數(shù)的企業(yè)，都會選擇SaaS的方式。

其實只有這樣的情況下，才會真正意義上，AI帶來的所謂廣義的優(yōu)勢，這種情況下，不光得到自己所謂的數(shù)據(jù)，和自己業(yè)務的梳理，而是來自于更大的數(shù)據(jù)池，來自于整個行業(yè)，各個不同公司，同時對這個行業(yè)影響以后，你的業(yè)務在中間產(chǎn)生的反應。 

趙云峰：現(xiàn)在看來，這次AI技術的升級，更像是過去傳統(tǒng)的軟件服務，因為現(xiàn)在絕大多數(shù)AI公司都是2B的，我要用一些具體的方案，解決傳統(tǒng)客戶的需求，徐總?cè)绻覀內(nèi)斯ぶ悄?C的時代馬上到來的話，會不會讓這樣一些AI公司能夠活的相對來說更舒服一些？或者更擅長一些？因為好多是從互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型過來的。

徐晨：這種看法，我覺得在整個現(xiàn)在這個時代，AI出現(xiàn)，它之所以感到興奮，并不是AI創(chuàng)造了一兩個所謂大的公司，而是它創(chuàng)造了真正意義上所謂新的平臺，為什么說2B為主呢？現(xiàn)在目前看起來，整個平臺資源，多數(shù)以技術為優(yōu)先的公司，跑的比平臺更前面，或者多數(shù)技術的公司，沒有辦法利用這個平臺，做很多的商業(yè)應用，這是一個過去多數(shù)企業(yè)，以服務企業(yè)客戶服務為主的方式，C端更多是大平臺出現(xiàn)以后，包括移動互聯(lián)網(wǎng)，或者所謂的互聯(lián)網(wǎng)整個演進的路徑差不多。所謂競爭到達一定程度以后，2C的業(yè)務處于商業(yè)模式創(chuàng)新期，其對于客戶的抓取性，某種情況下，可以把更多的精力，集中在用戶的感知上。同時有一個特別的不同的場景，很多企業(yè)，可能會成為我們真正意義上B2B2C的合作商，它有很強的客戶能力的公司，成為下一代服務客戶的廠商。它自己用一套整個相對高效的管理方式，成為服裝行業(yè)新的巨頭，我們仔細來看，現(xiàn)在多數(shù)廠商，很多廠商用流程生產(chǎn)，或者多SKO，少生產(chǎn)線的方式生產(chǎn)。對于AI行業(yè)，到了后期，也會出現(xiàn)所謂能夠服務更多的針對意義上的用戶，幫助他們。    

趙云峰：剛才提到了不同的商業(yè)模式，下一個問題是，我們中美創(chuàng)業(yè)的區(qū)別，我們談論人工智能，研究技術還是產(chǎn)業(yè)，跟美國都是繞不開的一個話題，剛才提到，國內(nèi)更多公司做項目，美國公司做SaaS，這是一個很大的區(qū)別。另外觀察到，在過去幾年，基本上發(fā)出過原創(chuàng)性論文的，還有做出比較優(yōu)秀的demo和產(chǎn)品的公司，基本上都被巨頭收購了，徐總對中美之間的AI創(chuàng)業(yè)區(qū)別有什么看法？  

徐晨：第一，某種程度來說，大家說美國AI人才的儲備比中國人才量大很多，有人做過統(tǒng)計，美國的AI人才是中國的五到六倍，換一個角度來看，現(xiàn)在這些公司，我們拋開這個量來看，就質(zhì)來說的話，兩國所謂的中間的差異越來越近；第二，在企業(yè)客戶，所謂客戶端，對這個技術本身，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，中國比美國政府在這方面更加的勇敢，從這一點來看，中國AI產(chǎn)業(yè)上為更多企業(yè)創(chuàng)造了更大的市場。所以不管從本身商業(yè)邏輯來看，最后不管技術本身的發(fā)展如何，更多的還是以市場為主要的驅(qū)動性。就這一點來看，現(xiàn)階段中國和美國在很多方面是非常接近的。當然還有一點，比較重要的一點，其實現(xiàn)在從本身底層技術來看，國家的分配越來越大，很多企業(yè)，采取多種所謂的技術，做融合性的開發(fā)，包括很多國外企業(yè)在中國做了很多業(yè)務，這一塊中間的界限越來越模糊。

來源：品途商業(yè)評論