逃離 AI 賽道的投資人：做局失利、破局無力
只要時(shí)代發(fā)展足夠快，他們給一個(gè)物品或一個(gè)人，賦予一段故事，一個(gè)符號(hào)，就能成為無價(jià)的藝術(shù)品。哪怕是一個(gè)小便池。
AI縱使有著無比巨大的市場(chǎng)。
可尋找AI寶藏的路徑，沒有人知道。每走錯(cuò)一步，都要繞不少彎路。
投資人尋寶的方式依舊沿用了互聯(lián)網(wǎng)的方法論，形成“低成本復(fù)制的規(guī)?；毙?yīng)。
于是事先預(yù)設(shè)好目標(biāo)，根據(jù)故事所需的資源，進(jìn)行資源整合和資源設(shè)計(jì)，開啟做局之路。
“由于只懂技術(shù)的年輕創(chuàng)業(yè)者，并不懂得如何在AI商業(yè)世界行走。所以混跡江湖多年的投資人們，自以為很聰明，把手伸的無比長(zhǎng)，主導(dǎo)著公司的戰(zhàn)略和節(jié)奏?！眲?chuàng)業(yè)者高松（化名）告訴雷鋒網(wǎng)。
最早期，投資人一致認(rèn)為AI是個(gè)高科技產(chǎn)業(yè)，圍繞技術(shù)大牛來做局，是企業(yè)破局的關(guān)鍵。
于是把自己投的很大一筆錢，用在招募大牌科學(xué)家上，另一部分錢，把有著學(xué)術(shù)背景的創(chuàng)始人進(jìn)行包裝。
AI科學(xué)家其實(shí)和互聯(lián)網(wǎng)大廠，有著天然的耦合性。
但在中小企業(yè)和傳統(tǒng)IT企業(yè)，引入AI科學(xué)家所帶來的組織矛盾隱患，些許時(shí)候要比他能解決的實(shí)際業(yè)務(wù)問題的價(jià)值更大。
但錯(cuò)誤并不在AI科學(xué)家身上，而在大部分企業(yè)并不具備消化科學(xué)家的組織能力。
講科學(xué)家故事的悖論
那個(gè)時(shí)期的創(chuàng)業(yè)者和投資人，都對(duì)AI科學(xué)家有著過分的期望和神化，默認(rèn)有他們駐場(chǎng)，任何目標(biāo)都可實(shí)現(xiàn)，畢竟這批科學(xué)家已在細(xì)分學(xué)術(shù)領(lǐng)地里完成過其他人無法實(shí)現(xiàn)的成果。
但這時(shí)候，出現(xiàn)了兩個(gè)問題。
一是投資人并不能很好的判斷，哪些人是優(yōu)秀科學(xué)家。
做局選錯(cuò)主角，后患無窮。
“個(gè)別公司引入了三流學(xué)者，對(duì)外卻吹著超一流的牛，全然不知把自己置身于大型打臉現(xiàn)場(chǎng)。而這些不入流的學(xué)者在企業(yè)吹捧下，會(huì)潛移默化地把自己當(dāng)大師。被同行冷落后，還厚著臉說，我和那幫整天寫論文的人有別，我是實(shí)干派?！倍辔粚W(xué)者向雷鋒網(wǎng)批評(píng)了當(dāng)下的風(fēng)氣。
不少學(xué)者進(jìn)入工業(yè)界后，在高薪資、高話語權(quán)、高頻吹捧后，變得盲目自大，自我認(rèn)知障礙。
“有些人完全不知，自己處于一個(gè)投資人設(shè)計(jì)的局里，這個(gè)局中，你不過是一個(gè)符號(hào)，一枚棋子。從公司經(jīng)營(yíng)角度講，多數(shù)公司用不著科學(xué)家。但有些自大的科學(xué)家被捧起來后，又偏偏喜歡刷存在感。高高在上地懟業(yè)務(wù)部和工程部的高管。自己做不好的事，總認(rèn)為是業(yè)務(wù)部給的數(shù)據(jù)不夠，質(zhì)量不高，配備的人手不行。讓公司烏煙瘴氣?！?/span>
可笑的是，一些所謂的科學(xué)家離職后，CEO和投資人才后知后覺反應(yīng)過來問詢?nèi)?nèi)人，自己家的科學(xué)家到底什么水平。
“還是有那么些企業(yè)，在欺世盜名的三流科學(xué)家身上栽了跟頭的。沒栽跟頭的企業(yè)，做局做的也挺痛苦。”
找到貨真價(jià)實(shí)一流科學(xué)家的企業(yè)，在慶幸之余，要面臨一個(gè)難題：怎么用他。
“如果你想讓他們幫客戶解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題，可行性并不高。同時(shí)能在學(xué)術(shù)、工程、產(chǎn)品領(lǐng)域有杰出實(shí)戰(zhàn)能力的企業(yè)科學(xué)家，在國(guó)內(nèi)甚至都不超過五個(gè)。同樣是IEEE Fellow級(jí)專家，有些人能拿到三、四千萬的年薪，有些幾百萬，這就是差距。前者真的是鳳毛麟角?！币还┞氂诖髲S的IEEE Fellow告訴雷鋒網(wǎng)。
那怎么辦？用于務(wù)虛。
只要把明星科學(xué)家和明星創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的故事講圓，下一輪會(huì)有VC愿意為之買單。
這種手法，在2016年-2018年間效果顯著，企業(yè)只要把科學(xué)家的故事講好，融資不成問題。
VC嘗到甜頭后，親自出馬，為所投企業(yè)，找FA，約投資人，為下一輪融資畫餅造星，同時(shí)費(fèi)盡心思拉攏明星投資人上船。
而被拉攏的明星投資人，也成了局的一部分，能夠號(hào)召更多人入局。
最后，AI投資成了一場(chǎng)局中局，杠桿撬杠桿，不斷循環(huán)。
局的盡頭還是局。
看不到產(chǎn)品，也不見商業(yè)化。
AI公司的來回拉扯，緣由商業(yè)目標(biāo)的不清晰。
“目標(biāo)不清晰帶來的后果是邁出的步子，分成了兩種極端：要么搞浮夸的形而上，只見開花不見果；要么跟風(fēng)老牌企業(yè)曾經(jīng)驗(yàn)證過的步伐，蝸牛行走?！备咚苫貞浧鹆四嵌纹D難的創(chuàng)業(yè)往事。
兩種選擇，都有問題。
在以前的文章中，我們深入分析了未來商業(yè)模式的三種范式：
范式一：重定制集成項(xiàng)目實(shí)施→ 數(shù)字化咨詢 → 咨詢業(yè)務(wù)反哺重定制實(shí)施 → 與大型客戶建立高粘性和系統(tǒng)不可替代性
范式二：重定制集成項(xiàng)目實(shí)施 → 進(jìn)入非標(biāo)市場(chǎng)的標(biāo)準(zhǔn)市場(chǎng)（AI芯片、自動(dòng)駕駛） → 形成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品 → 低成本規(guī)?；瘡?fù)制
范式三：做AI開源工具，占位國(guó)產(chǎn)化高地。
除此之外，人工智能的商業(yè)模式路徑也可分為四個(gè)象限：分別是向下、向上，向前和向后。
向下做重、向上做輕、向前咨詢、向后運(yùn)營(yíng)
向下，現(xiàn)在90%的AI公司走的模式，即客戶需要什么，便提供什么，做高定制的軟硬一體解決方案。
這條道路最穩(wěn)健，雖沒什么利潤(rùn)，但營(yíng)收數(shù)字勉強(qiáng)糊口。只不過缺少大的想象空間，30億市值是第一道天花板。
要突破30億的天花板，需從定制化的方案中，凝聚抽離出通用的中間件產(chǎn)品。
這條路最需要的就是時(shí)間和耐心。SAP花了二十多年才走通，從大客定制，不斷剝離，讓自己成為一家純軟件企業(yè)。為此，在二十多年的標(biāo)準(zhǔn)化過程中，還設(shè)計(jì)出ABAP低代碼語言，并且建立起了戰(zhàn)略/IT咨詢、集成、部署、數(shù)據(jù)清洗、運(yùn)維等第三方合作生態(tài)，去讓自己的標(biāo)準(zhǔn)化軟件，有生態(tài)去支撐落地。
標(biāo)準(zhǔn)化的過程，從來沒有一蹴而就過，時(shí)間和技術(shù)的投入，充分且必要。國(guó)內(nèi)的投資人是否能夠等待二十年？
向上，進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)化、可規(guī)?；瘡?fù)制的領(lǐng)域，比如芯片、開源框架、小微SaaS等，前兩項(xiàng)想象空間很大，但難度頗大，風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)更高。而創(chuàng)業(yè)公司在國(guó)內(nèi)做小微SaaS，短時(shí)間內(nèi)來看是個(gè)偽命題，頭部廠商頂著投資人壓力不得不做大客，能說明第一定問題。
這兩條道路，是絕大多數(shù)企業(yè)布局和VC投資的象限。
而向前和向后，鮮有人問津。
向前，則是數(shù)字化咨詢，從頂層設(shè)計(jì)出發(fā)，反哺解決方案的實(shí)施，這一方向，金融和零售領(lǐng)域已出現(xiàn)了一些吃螃蟹者。當(dāng)然目前中小企業(yè)提供的咨詢服務(wù)，多數(shù)在虧錢。但這里咨詢的重點(diǎn)，在于對(duì)數(shù)字化解決方案實(shí)施的反哺，而非咨詢本身。
向后，則是當(dāng)前AI行業(yè)缺少運(yùn)營(yíng)服務(wù)商的角色。好比老牌硬件公司是地產(chǎn)開發(fā)商，AI軟件企業(yè)是裝修公司，但現(xiàn)在AI行業(yè)唯獨(dú)缺少第三方物業(yè)公司，這一模式，雷鋒網(wǎng)將在未來的文章中展開講述。
咨詢和運(yùn)營(yíng)服務(wù)，既不會(huì)過重，也不會(huì)太輕，離客戶很近，且合規(guī)性較高。
尤其當(dāng)今的環(huán)境下，一種模式能否做大，很多時(shí)候取決于領(lǐng)域本身合規(guī)屬性的高低。
過去AI最賺錢的兩個(gè)方向，其一是安防，其二是數(shù)據(jù)服務(wù)。
前者很好理解，涉及到硬件采買，營(yíng)收額自然高于所有行業(yè)，但沒有利潤(rùn)。
第二種則是數(shù)據(jù)服務(wù)，模式最輕且營(yíng)收可觀，通過聯(lián)合多個(gè)三方數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)，做脫敏數(shù)據(jù)服務(wù)的買賣，以兜售用戶信用評(píng)分卡、用戶標(biāo)簽等形式，獲得ROI遠(yuǎn)高于技術(shù)實(shí)施帶來的收益。
這兩種模式有個(gè)共同的特征，便是在合規(guī)的標(biāo)準(zhǔn)線上游走，一種是隱私信息的使用，另一種是脫敏隱私信息的間接買賣。
隨著數(shù)據(jù)安全法的逐步落實(shí)，風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)高的領(lǐng)域，定時(shí)炸彈隨時(shí)會(huì)在部分企業(yè)頭上引爆。
避開一部分可以預(yù)見的高風(fēng)險(xiǎn)，是風(fēng)險(xiǎn)投資的基礎(chǔ)。
回到向前咨詢和向后運(yùn)營(yíng)的模式。
“這兩賽道不僅相對(duì)安全，而且咨詢和運(yùn)營(yíng)兩賽道跑出新晉獨(dú)角獸的概率很大。”任天揚(yáng)也強(qiáng)調(diào)到，未來賽道里還會(huì)催生出一批押賽道的VC，一家機(jī)構(gòu)同時(shí)投資多家競(jìng)品企業(yè)。
“AI投資人要局氣，不要雞賊”
“面對(duì)這類雞賊的VC，創(chuàng)業(yè)者要敬而遠(yuǎn)之。SAP花了二十年才成為了標(biāo)準(zhǔn)化軟件公司，人工智能和企業(yè)服務(wù)都是一條漫長(zhǎng)且成功率頗低的道路，需要?jiǎng)?chuàng)與投之間十年如一日互相信任，互相陪伴，相濡以沫，為你帶來更多的客戶和合作伙伴，而不單純是財(cái)務(wù)投資?！?/span>
AI領(lǐng)域如同打牌，多數(shù)投資人手中都是爛牌。
當(dāng)投資人沒有運(yùn)氣攤到好牌時(shí)，能做的只有盡可能地做好局部?jī)?yōu)化，把自己的爛牌，每一步打得比其他人的爛牌好那么一點(diǎn)點(diǎn)。
AI投資人要局氣，也有創(chuàng)業(yè)精神和企業(yè)家精神。
無論手中有什么牌，都會(huì)堅(jiān)持進(jìn)行資源調(diào)配，在其他牌手都棄牌或沒耐心的情況下，堅(jiān)持把牌打完，哪怕不是第一名，也一定能有自己的位置，獲得可觀的回報(bào)。
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