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观察+ | AI创业者生存指南：硬刚不是策略，差异化才是王道

晰数塔互联网快讯
2019-05-24 21:01

文 | 龙真梓

编辑 | 黄臻曜

高昂的投入是AI玩家们存活的关键。

但根据清科研究中心的数据统计，2019年Q1市场上流动的融资金额，相比2018年同期下降了47.7%。这意味着AI企业高估值、低营收、周期长、风险大的特点，正在资本寒冬的特殊背景下无限放大。除了软银、BAT这样的巨头还在大手笔买断未来，许多曾想布局AI的资本玩家已经无力买单。

当投资巨头+AI独角兽这样的强强联盟变得愈发常见，越来越多的初创型AI企业正遭受着市场的质疑。对它们来说，讲概念就能拿钱的时代已经过去，现在投资人要求的不仅是技术，还有技术落地之后的规模化产品，甚至正向的现金流。这带来的一个结果是：专注C端的AI创业者越来越少，选择to B生意才是大多企业活下去的办法。在to C市场还未成熟、to G经验难以复制的情况下，只有to B的高端订单能较容易地产生行业影响力，为企业赢得生存空间。不过这条路也并不好走，在创业者想要插足的领域，往往已经有传统优质企业和BAT。对于早期AI公司来说，它们需要快速、精准地找到市场定位和自我定位，切入更细分的领域，才有机会分走别人的蛋糕。

因此， “分化”已经成为2019年AI行业的主题词。相比头部企业，初创公司势必面临着更大的挑战。5月15日—5月17日，在阿里联合36氪举办的AI赛道明星班上，来自不同细分赛道的34位学员和11位行业大咖一起，对AI领域创业者的生存现状进行了探讨。在讨论结束后，36氪对九合创投创始人王啸和增长研习社发起人李云龙进行了采访，他们从不同的视角为初创型AI企业提供了一份寒冬生存指南。

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以下是采访部分（经过编辑）：

注重技术落地，找到优势细分场景

36氪：大概从去年开始，唱衰AI行业的人明显多了起来。甚至还有一些人觉得这次的浪潮可能又是一次泡沫。你觉得为什么会出现这种情况？面对这种情况，AI企业该怎样自我调整？

王啸：从18年下半年开始，中国的整个融资环境其实是变差了。前段时间我看了一个报告，说基本上融资的钱数，今年Q1相比去年下降了一半，简单说就是融资难度立马提高了。而且对很多早期公司来说，融资难度提高了不是一倍，我估计提高了三四倍。第二是行业问题，绝大部分AI公司还在发展期，目前会比较难以产生正向的现金流。所以我觉得创业者们还是要对自己的业务保持认知，大家要正确看待融资这件事。

AI这个领域已经从纯技术类创业过渡到全产业结合了。如果创业者还在一个通用领域里创业，那么现在拿到融资的可能性会减小。如果大家在相对比较大的垂直行业里面去做，也许更容易想清楚自己的业务。再加上许多公司收入能力还是比较差，所以我觉得大家在团队搭建上一定要把自己的销售团队搭起来。因为未来你如果没有收入，还是想要靠概念去融到大钱，这个难度已经很大了。

其实第一轮是比较好融的，有些技术、有点市场验证的公司基本都能融到。A轮的话，有点规模化收入也能融到，难度是在再往后走一轮。因为现在大家的难点是在团队规模化、数据规模化和业务规模化上，我觉得这些难点在A轮之后会凸显。所以在A轮融完钱之后，大家一定要把团队升级。其实投资和团队之间有一个三角形关系，就是拿到钱，去升级团队。升级完团队把业务做起来，然后再去拿钱，再去做业务测试，这中间是一个非常明确的过程。如果大家在拿到钱之前就已经储备好人员了，那么就应该迅速把业务拉上去，因为你一年做到了1000万和一个月做到1000万，绝对不是一个概念。

36氪：很多人也说，技术的落地也许比技术本身更重要。你怎么看？你觉得具体判断一个AI技术能否落地的标准有哪些？

王啸：这两个问题并不是冲突矛盾的。就是说第一个技术也很重要，如果没有技术能力其实不行。当然技术确实是要为场景服务的，如果没有场景，没有落地的能力，这个技术就是空中楼阁，也不现实。如果这两个非要比较一个的话，我觉得可能技术落地也许更实在一点，更有价值一些。

李云龙：所谓的落地比技术本身还重要，其实就是要找场景。场景是否存在，可以用PMF理论来衡量，就是product market fit。这个理论的意思就是，企业提供的产品要正好满足市场的需求，令客户满意，这是创业成功的第一步。这其中有一个验证PMF的标准叫快、来、钱。就是企业先用人际交往等成本较低的方式找到天使用户，然后验证天使用户能不能够带来主动的用户增长，以及在这种情况下用户是不是长得比较快，还愿意付费。尤其想提醒一下创业公司，大家需要真的用最低成本去测试。因为创业公司没有那么多的资源可以浪费，所以大家要先想清楚这个场景是什么，这个场景能不能快速的用一个特别简单的方式去验证它有没有需求。如果验证后发现能满足快、来、钱这个原则，就基本上说这个东西是成立的，后面就可以尝试快速跟上。

36氪：现在初创型AI企业面临着多方位竞争，它们要和赛道中的传统优质企业竞争，还要和BAT这种互联网巨头竞争。和这些角色相比，初创型AI企业的竞争优势在哪？

王啸：我觉得可能在技术使用领先性上还会有一定的优势。另外一个就是创业型公司会相对灵活。它们可以找一些更加差异化、细分的赛道先进行布局，而不是直接硬磕。比如说初创AI企业可以用监控摄像头和一些更加细分的行业做结合，再去做解决方案，而不是上来就直接应对。

我觉得目前AI公司能提供的都还属于相对通用型的解决方案，但因为AI是在跟各种行业做结合，所以其实也很难有一个公司能够把各个行业的解决方案都做好，这也意味着大家是可以在行业解决方案上做突破的。具体来说，企业聚焦在某个行业里去深扎会更容易做出来，如果仅仅还是浮在面上的这种竞争，估计是没什么机会的。比如大家可以找到一个更细分的行业，去做一些产品设计解决方案、服务能力设计以及销售体系的搭建，像医疗、物流这种领域都可以深扎，并不一定非要在像安防这种大的领域里面去跟别人竞争，还是要做差异化。

李云龙：创业公司首先就是不要跟大公司正面硬刚。不要觉得说它们在干什么，我希望比它们干得更好，这件事情不太靠谱。我们更鼓励大家用低端颠覆模型，去找低端市场。第二个是聚焦你的核心能力。很多公司会觉得这也是个机会，那也是个机会，这会让你的能力很散。对早期公司而言，反而是聚焦在一个点上，把这个点打透会更好。因为本身创业公司资源就比较少，再加上比较分散，这个也做，那个也做，可能一个50人的创业公司做了七、八个行业，这99%是成不了的。All in在某一个细分的点上把它打透，做细不做宽，这是比较重要的。

具体到怎么做的话，其实也需要不断去拆解这个业务场景，看这些场景有哪些是别人还没有太强，我还可以切入的。只要你不断去拆解自己所处的环境，一定能够找到细分场景或细分要素，并且发现对手在这里不是太强。总之，正面迎战你是干不过的，这首先就是一个战略层面的竞争。

36氪：看到一个说法，目前大量AI公司面临着同样的纠结——它们究竟应该做to B、to G、to C哪类客户的订单。你会怎样选择？

王啸：我建议从To B起步，做好供应链、产品和市场推广三件事。B端行业，标杆用户的树立很关键，一定的高端订单会对行业产生影响力。而且承接大项目的能力、项目运转的稳定性和准确性都将是2019年区分 AI 公司高下的关键。To B的业务其实还是有特殊规律的，首先它涨速不会特别大，第二个是要靠行业标杆拉动，第三个是要把人效控制住，把标准化做好。尤其是控制人效比，这个很重要。

要提高人效，大家可以把自己收缩在偏产品、偏标准化的部分上，让合作伙伴去把生态里面的定制化部分完成。就是说，自己掌握核心产品和核心的接口，对合作伙伴做技术支持，但是让他们去在行业里拓展客户，做定制化，这是很关键的一步。当然在一开始，大家可能需要自己建立标杆用户，因为没人去帮你去做开疆破土的事，但是开完之后，这个行业也许就可以用几个合作伙伴把它做了。因为说白了每个人管的人数实际上是确定的，这样对公司的人效和管控都比较好。

李云龙：我觉得需要先把自己的价值网画出来，看看这个公司到底是属于产品型还是服务型，属于低频型还是高频型，客单价是高还是低，业务到底解决的是什么问题。这些维度其实都需要画一画，多画几个维度，就知道自己处于什么位置了。

而且需要画出来的还包括公司的能力，比如公司的政府能力强还是弱。画出来之后，大家还需要拿动态的标准去衡量自己，就是说如果现在公司这方面能力强，那么以后会是强者恒强吗？如果弱的话会恒弱吗？不同的公司一定是不一样的，但上面的思考方法可以让我们想清楚自己不变的使命到底是什么，是服务B还是服务C或者服务G。

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挖掘核心竞争要素，做数据和场景的双增长

36氪：你认为影响一家AI企业增长能力的因素都有哪些？在企业成长的过程中，这些因素的重要性是动态变化的吗？如果是，具体怎样变化？

王啸：AI企业当然要考虑增长。第一个就是它选择市场的规模是不是够大，第二个就是市场的成熟度是不是已经具备了，第三个就是它用技术解决问题的能力，是不是解决到了一定的程度？第四个是销售团队的搭建和销售体系的搭建是不是成熟？这些因素当然是要动态变化的，比如说第一个阶段就要先重视它目标的市场是不是足够大，去做的时机是不是合适。第二就是技术能力是不是能够完成一定的客户满意度。第三个部分就是当时机成熟之后，大家是要搭建自己的销售团队和销售能力。AI企业需要逐步的去完善这些能力，这其实是个顺序过程。

李云龙：影响AI企业增长因素，跟其它行业其实没有巨大的区别。首先一些外部的红利要素，比如人口红利、政策红利、技术项的5G红利等等，大家要去识别出来，这是影响增长的最重要的一个要素。

对内的话，我觉得大家要去找自己核心竞争要素。不同公司的增长引擎是不一样的，有的公司产品强，有的公司技术强，有的公司可能就是人强、组织强。这时候选对比较重要，如果选择了自己不擅长的事情，还 all in在那个上面想要驱动增长就很难。所以你要识别到自己的核心要素，然后不断去check。因为很可能现在这方面强，到了年底就不一定强了。

36氪：所有的企业都想快速增长。和其他行业相比，AI企业快速增长的方式有什么不同吗？

王啸：我觉得是要做数据和场景的双增长。首先数据需要累积出一些算法能力，就是你的数据越多，相应地算法就会越好，算法越好数据也会越多。这是第一个自增长。第二个部分是场景的扩展。刚开始大家可能聚焦在一个小场景下，慢慢地能力和技术成熟之后，就要再往更大一点的场景上扩展，长期的迁移能力很关键。比如我们之前投过一家公司叫Airdoc，一开始是做眼底照片的，它收集了非常多的眼底照片，也有了很多诊断报告，所以后来它又做了一些诊断的算法。在这个基础上，首先它可以看的慢性病种类从十几个变成了二十多个，甚至以后可能会更多，这是第一个增长。第二，它把算法能力和技术又用到了皮肤癌这个场景上。所以你看它的眼底照片是越来越多的，数据也是在累积的。数据累积之后，病种和准确率上的算法能力都在提高。同时它又把这套能力用在另外一个场景上，这样它的规模就能上去。

李云龙：一般来说AI企业可以看到两种红利，一个是场景红利，一个是技术红利，如果你先进去了一个场景，并且在这个场景中大家技术能力差不多，那就相当于市场占有率我先占了。虽然这不代表别人没有这个能力去完成这件事情，但是我先占了，如果要换的话，用户的替换成本会很高，这是场景红利。第二个是技术红利。就是说你确实在技术上比别人牛，这个是能够带来长久的竞争力的。AI企业如果跟其他行业去区分的话，技术这个要素比较强一点。技术很有可能带来生产力的变化，而生产力的变化能带来技术产生的十倍速增长。

36氪：你觉得AI企业在制定增长战略的过程中，有没有什么需要特别规避的坑？

王啸：我觉得不要假大空。很多时候大家看这个东西好像特别牛就去做了，但后面发现其实做不出来。因为技术是有边界的，我觉得技术边界和场景的需求匹配度是一定要注意的。而且做AI的公司是比较容易出现假大空的，因为有的时候投资人也不了解，没有办法评判公司业务的真实性。这时就会出现一些数据造假，或者能力被高估的现象。

李云龙：企业领导人在认识增长这件事情上，不要觉得增长就是一个部门有个人负责，我管他要结果就行，这是很多人犯的错误。其实做增长，老板应该是第一负责人。老板的资源往往比员工要多得多，他调动资源的能力会更强。如果你是单独的增长部门，你可能要跟技术部门、产品部门，或者其他交付部门去合作，那时候如果是平级单位，可以想象调动难度有多大。老板一定要是企业增长的第一负责人，这件事很重要。而且我建议大家都要把自己的战略杠杆好好画一画，多思考战略问题。尤其对创始人来讲，抽一点天天扎在业务上的时间，去思考一些战略问题，这是我给他们的建议。

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