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人工智能的火熱帶來了巨大的創業機會，眾多的新公司和新物種蓬勃爆發。針對AI創業熱，9月19日戈壁創投和機器之心聯合舉辦了人工智能行業主題論壇，探索人工智能領域的投資邏輯、產業應用及創業機會進行展開討論。 

戈壁創投管理合伙人徐晨發表了他對目前AI創業形勢的看法。

“每次面臨新興行業的到來都想到史前的寒武紀時代”。這是戈壁創投徐晨的深刻感受。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，這與創業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，很多現存的業務模式和技術，將在5到10年之后被淘汰。在這目前的時間節點，對于創業公司來說不光是要能夠出現，更多要想怎么樣存活下去，這是AI時代帶來的機遇和挑戰。

從技術爆發到商業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網的繁榮，一個是電力的繁榮。研究移動互聯網你會發現，“移動互聯網產生了大型公司，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年愛迪生就發明了燈泡，之后十幾年時間當中，整個電力的應用發展緩慢。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。徐晨認為，即使這樣一個優勢非常明顯的技術，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的確被我們多數人看好，這肯定代表未來發展的趨勢，但是它的成熟遠遠比我們想象的要慢的多。”

“多數人覺得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更多像創世紀，而不是純粹把我們現在的時代完全取代，不會太多的破壞或者純粹摧毀的工作，而是循序漸進的，產生新的能量的過程。”

對于AI創業者來說，發展速度要和發展資源匹配。現在的AI創業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。在這個節點，如何在相當長的不確定的時間內，以更加有效的方式使用現有資源是關鍵。現在更多要考慮的是，燃料的用量和節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行業來說，現在處于快速成長過程當中，很多創業者喜歡拿別的行業的經驗，或者拿之前聽到的別人的經驗，運用在自己現在做的事情上。但是，如果你沒有對所做的業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。

以下位品途商業評論整理的戈壁創投管理合伙人徐晨和機器之心創始人兼CEO趙云峰的對話內容。

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

徐晨：人工智能的創業，經過幾年是比較成熟的了，從一波主要以算法切入的創業者，到現在更多以應用場景的創業者，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造一個場景來做這個事兒。在去年和前年，我們看到了，多數都是所謂的創造一個需求，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，隨著從去年開始，更多巨頭慢慢開始進入這個行業以后，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。

更多人已經開始尋找不同的節點，做細分的領域，特別從去年來看到今年，有幾個行業里面，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據，和原有的數字資源結合起來，起到和機器配備的作用，同時產生收益。第二個是大的工業物聯網和工業4.0的場景，因為這個行業本身的特點，其實數據一直在產生，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，能夠把更多的數據累計起來，同時把自己的算法跟前期更多的企業結合起來，會有可能形成新的品牌。第三個，是金融科技，包括在國內做業務，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的機會，找到真實市場機會的創業者，在今年來說得到不錯的發展。

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

徐晨：AI切入的思維邏輯，和原來做大數據有點類似，如果在沒有廣義數據存在的情況下，或者缺乏結構化數據情況下，可以從數據的流量入口，或者從數據本身來做切入，把資源占據。在教育行業，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生產有些類似，這種行業，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，越簡單切入的業務，可能面臨一個最大的挑戰，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，這些你會發現，在今年來說，其實很多公司業務收入都不錯，但另外一個維度，你會發現，這些企業，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客戶制定方案的能力，所以這個業務維度和很多創業本身，技術研發和產品為核心的能力，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，特別是一個小的創業者，如果有這方面的背景可以，并不是切的最優的一個點。

趙云峰：這個說的很有感觸，大家會發現，現在AI比較熱，估值比較高，絕大多數的商業模式都是給企業做項目，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，對于多數的比較成熟的企業，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，第二種你會發現多數的客戶對所謂的業務的探討，在某一個部門，或者某一個業務環節，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，做平臺的人來看，這種業務就是消除為驅動導向。公司到一定階段以后，跟很多人說是一個平庸的公司，以銷售為主導驅動的一個企業，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現在目前看挑戰非常大，第一個讓用戶，平臺搭建在，所謂的系統之上的話，或者把它的數據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，哪怕企業會有封閉的需求，多數的企業，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勢，這種情況下，不光得到自己所謂的數據，和自己業務的梳理，而是來自于更大的數據池，來自于整個行業，各個不同公司，同時對這個行業影響以后，你的業務在中間產生的反應。 

趙云峰：現在看來，這次AI技術的升級，更像是過去傳統的軟件服務，因為現在絕大多數AI公司都是2B的，我要用一些具體的方案，解決傳統客戶的需求，徐總如果我們人工智能2C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？因為好多是從互聯網轉型過來的。

徐晨：這種看法，我覺得在整個現在這個時代，AI出現，它之所以感到興奮，并不是AI創造了一兩個所謂大的公司，而是它創造了真正意義上所謂新的平臺，為什么說2B為主呢？現在目前看起來，整個平臺資源，多數以技術為優先的公司，跑的比平臺更前面，或者多數技術的公司，沒有辦法利用這個平臺，做很多的商業應用，這是一個過去多數企業，以服務企業客戶服務為主的方式，C端更多是大平臺出現以后，包括移動互聯網，或者所謂的互聯網整個演進的路徑差不多。所謂競爭到達一定程度以后，2C的業務處于商業模式創新期，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，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，成為服裝行業新的巨頭，我們仔細來看，現在多數廠商，很多廠商用流程生產，或者多SKO，少生產線的方式生產。對于AI行業，到了后期，也會出現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模式，下一個問題是，我們中美創業的區別，我們談論人工智能，研究技術還是產業，跟美國都是繞不開的一個話題，剛才提到，國內更多公司做項目，美國公司做SaaS，這是一個很大的區別。另外觀察到，在過去幾年，基本上發出過原創性論文的，還有做出比較優秀的demo和產品的公司，基本上都被巨頭收購了，徐總對中美之間的AI創業區別有什么看法？  

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，有人做過統計，美國的AI人才是中國的五到六倍，換一個角度來看，現在這些公司，我們拋開這個量來看，就質來說的話，兩國所謂的中間的差異越來越近；第二，在企業客戶，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產業上為更多企業創造了更大的市場。所以不管從本身商業邏輯來看，最后不管技術本身的發展如何，更多的還是以市場為主要的驅動性。就這一點來看，現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，其實現在從本身底層技術來看，國家的分配越來越大，很多企業，采取多種所謂的技術，做融合性的開發，包括很多國外企業在中國做了很多業務，這一塊中間的界限越來越模糊。

來源：品途商業評論