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金沙江创投合伙人张予彤：我们面前的机会，是用数据和智能重新定义全行业 | 钛度专访

晰数塔互联网快讯
2019-09-06 12:39

“我们在5、6年前就判断，云计算的基础设施是一个巨头赛道，我们见过这个领域最早的一批创业团队，但基于对整个赛道的判断，我们并没有出手。”被问及对IaaS的看法，张予彤直接给出了当年对整个赛道的判断。这个判断显然得到了市场和时间的验证。

金沙江创投合伙人张予彤

有些赛道，生来不属于创业公司

在国内企业服务行业的历史中，诞生过一波又一波的公司，其中最为人所熟知的便是阿里云。时至今日，在IaaS领域，似乎已经“尘埃落定”。就钛媒体 · “潜在投资”所发布的每周投融资报告以及2019一级市场半年报统计，鲜有IaaS新晋公司获得融资。

复盘云计算底层基础设施赛道的发展历程和格局演变，张予彤表示：“这属于巨头一定会做，又一定能做好的事。”云计算发源于电商或巨头公司的内部刚需，他们比中小企业更早地遇到了集群计算的需求，积累了处理峰值计算的能力，而这种计算的需求又不是稳定可预测的。所以从巨头本身来说，他们天然有灵活管理和对外输出能力的需要。

而从需求端来说，“越到底层客户的需求越统一”，上层应用可以是支持交易或者数据分析，业务形态各不相同，而底层对于计算这一基础核心能力的需求是几乎是同样的，低延时，低功耗等等。归根到底，这一类的企业服务公司是在“输出计算能力”，而这种计算能力无疑是具有规模效应的。

基于这个逻辑，早在2013年，张予彤也看了很多云计算初创团队，做出的判断是：即使他们有一定的先发优势，业务伴随着移动互联网新兴公司的诞生而快速增长，但这个赛道本身对创业公司困难重重并不友好。

在张予彤看来，另一种不属于创业公司的机会，关乎“时间”：属于创业公司的机会，应该是未来1-3年的机会，而那些动辄需要10年才能看到的事情，更适合大学或者大公司的研究院去做。比如强人工智能、比如虚拟现实，都是想象空间巨大，但技术却远未成熟，那就不是创业者的机会，创业公司更应该专注于某一个核心技术在一个具体场景的应用。

而这对于早期投资人来说，似乎预示着一场关于时间的悖论。过早下场难免成为教育市场的“历史推进者”，而错失风口更是投资人不能承受之痛。能否在恰当时机扣动扳机，是每一个投资人都要面临的问题。

对此，张予彤却并不焦虑。一方面，要对新兴的技术时刻保持关注和敏感，而另一方面，在每一个具体案子中，要独立思考和做充足的功课去验证技术能否落地于一个真实的场景，去判断它在实际业务场景里是不是最高效可执行的解决方案，而非为技术的愿景或故事买单。

企业服务2.0：用AI重新定义一个行业

在为期不长的中国科技互联网历史上，ERP一直伴随左右。历经20余年，其模式已经为人所熟知和接受，但另一方面，随着企业业务的复杂化，对系统的需求不断升级，曾经的企业级服务“王者”也似乎有跌落神坛的趋势。

为什么ERP不能扛起企业服务的大旗？张予彤对钛媒体坦言，ERP的确是企业最刚的需求，但随着业务的变迁，一套ERP已经无法承载企业所有的业务。这也是为什么企业会需要大中台小前台的战略。ERP做不了CRM，ERP做不了OA，ERP做不了HR，这些需求其实一直存在，但过去一部分由定制化软件解决，一部分被放在了次一级的优先级上，但随着技术和业务的演进，到今天，这些需求亟待也有条件去被更好地解决。

之前，企业服务软件最大的作用是“记录”。让所有生产经营的数据可留存、可查询、可分析、可审计。而如今，企业早已不满足“记录”这一原始需求，随着业务的丰富化、复杂化，企业逐步产生了数据分析、数据挖掘甚至基于数据进行预测和辅助商业决策的新需求。

当数据成为了新的生产资料，各行业将被重新定义，这对创业和投资无疑预示着巨大的机会。

在张予彤的投资案例中，Moka HR便是一个典型代表。这家企业致力于为中大型企业用户提供一套基于SaaS的智能招聘系统，帮助企业统一管理招聘的各项流程，由于数据自动采集、实时更新，工作流程相互打通、便于协作，使得企业HR部门的工作效率得到大幅提升。

在予彤看来，Moka是AI与HR行业结合的例子，他们的业务逻辑和战略路径对其他的通用型SaaS来说同样适用。

一是让数据真正驱动生产。所谓智能系统，是指能对企业的经营做预测性分析且在重要的决策上起到辅助判断的作用。只有在具备了自动采集、实时更新的数据库基础上，智能系统才能构建出来，而自动采集、实时更新，正是机器擅长的，也是技术上相对成熟的。找到最适合用技术去撬动的那一个点，在这一点上做到极致，正是创业公司用技术驱动产业变革的第一步。

二是服务中大型客户更有机会。在企业服务领域，同一行业大中小型客户需求的差异，往往比跨行业的差异更甚。面对中小型客户的通用SaaS产品，往往比较简单轻薄，这样纯工具产品不单是“巨头捎带手就做了”，更要面对中小型企业本身自然流失淘汰、付费意愿低等天然劣势，走入获客效率、变现效率都低的窘境。赋能中小企业，可能更多考虑的应该是如何通过中小企业服务更多的C端用户，以及如何通过数据，金融等其他商业模式变现。而服务中大型客户，在张予彤看来，则是更有机会的。当中大型企业真正动起来，拥抱新一代的技术时，去满足他们的需求无疑是更大、更持续的商机。

寻找中国商业生态里的企业服务标杆

企业服务赛道在美国不论一级市场还是二级市场的持续火爆，让投资人和创业者都无比兴奋。在消费互联网，对标美国的投资和创业策略屡屡奏效，在企业服务领域，历史会不会重演？

张予彤过往的经历让她对这个问题有着更深刻的理解。张予彤本科毕业于清华大学，研究生就读于斯坦福，做投资也是往返于中美。在她看来，行业发展自有其内在规律，美国的企业服务比我们早20年，这些公司的发展、演进，都值得我们去研究复盘。但更重要的是，对企业服务在中国商业生态下的理解和实践。

历经互联网和移动互联网的洗礼，中国正在形成自己独特的商业生态。在中国，ToC巨头对于ToB的投入可谓不遗余力， “巨头之下，寸草不生”的担忧甚嚣尘上。有人曾戏言，一个“运营”岗位便反映出中美互联网生态迥异。在美国，人们很难理解这个既非产品经理，又非程序员的岗位到底是什么，而在中国，用户运营举足轻重，不但要运营，还要“强运营”。

在予彤看来，中国的商业生态里，正孕育着独特的机会：

一、中国的企业更愿意为可计算的价值买单。

随着云计算和大数据的深入人心，传统漫长的软件交付模式渐渐被时代抛弃。张予彤认为，定制开发的周期太过漫长，且结果不可控，不符合客户对于ROI的追求。她对钛媒体举了一个生动的例子：“想象一下你是一位职业经理人，你会在你的任期内上一款耗资巨大、周期漫长、需求明确但效果未知的系统吗？”

在予彤看来，RPA能成为今年为数不多的几个风口之一，并非空穴来风，实为水到渠成——RPA的出现，正是对企业IT痛点的一站式解决。

RPA开发效率高，部署周期短：基于录屏、图形化界面、应用生态的RPA可以最大限度减少代码量，提高开发效率，大大降低企业上线机器人的门槛。通常的RPA项目部署周期不会超过3到6个月。更直观的是，在某些案例中，机器人和工人之间存在明确的一对三甚至一对五的关系，节省的人力成本很容易计算。一般在实施的9个月内即可达到盈亏平衡。价值清晰，投资回报周期短。这对中国的企业客户来说，决策成本大大降低，付费意愿显著提升。

二、大的垂直行业正经历着大的变革机遇。

通用型SaaS之外，用技术变革推进垂直行业转型升级同样大有可为。就垂直行业而言，中美也有不同。在美国，最大的垂直行业是医疗，而在中国，制造业更为可观。

现在，制造企业正开始积极地拥抱自动化技术。目前，中国制造业有90%的企业正处于从人工转到半自动化和自动化的过程中。高盛的分析数据显示，部分物联网底层传感器的成本在过去十年中下降了50%，带宽成本下降了近40倍，数据处理成本下降了近60倍。以人工智能为代表的新一波创新技术如果可以为中国制造业的生产效率带来15%的提升，那将会创造4万亿的价值。

正是看到了其中的巨大价值，张予彤投资布局了黑湖智造，从解决“工厂落后的信息传递”出发，实现数据驱动制造。短短两年，黑湖智造已经形成一套基于云端、算法驱动、灵活可配置的多平台实时协同系统。可以将生产现场的数据颗粒度细化到传统工业级软件的10倍，通过实时计算和深度学习，并通过开放的API接口，将数据进行联合、应用，形成上下游完整的智能制造生态圈。

仰望星空，脚踏实地。在张予彤的投资哲学里，没有市场上司空见惯的时而群情激昂，时而凛冬将至的大悲大喜，而是一以贯之的理性乐观。她说，脱离时机去谈投资方向都是不靠谱的；她坚信，中国未来10年，会诞生一批百亿美金的企业服务公司，这是技术和业务变迁带来的必然结果。（本文首发钛媒体，作者/苑晶、郭虹妘，编辑/蔡鹏程）