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迅雷創(chuàng)始人程浩:人工智能只做技術服務商死路一條!

本文作者: 程浩 2017-03-21 16:47
導語:只做技術提供商肯定不行,一定要做整體解決方案——選個適合你的行業(yè),把你的技術產品化、然后搞定用戶/客戶實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)、然后獲得更多的數據,這樣才能再夯實你的技術。

雷鋒網按:本文作者程浩,美國杜克大學計算機系畢業(yè),曾經在硅谷和百度工作,后創(chuàng)辦迅雷網絡,并成功在美國NASDAQ上市。他認為“人生最大的風險就是從不冒險”,現(xiàn)在專注于互聯(lián)網領域的投資。 

這一年來我看了許多人工智能領域的創(chuàng)業(yè)項目,很多都是技術背景的創(chuàng)業(yè)者,發(fā)現(xiàn)兩個普遍問題:

  1. 有技術但沒有好的場景,“拿著錘子找釘子”非常普遍;

  2. 技術創(chuàng)業(yè)者如果只定位做技術提供商,而不直接面向用戶/客戶提供整體解決方案,未來價值會越來越小,不往上游走風險非常大,甚至是死路一條。

迅雷創(chuàng)始人程浩:人工智能只做技術服務商死路一條!

為什么說未來只做技術提供商價值會越來越小,甚至死路一條?原因有幾點:

  • 未來很多基礎技術服務都是大公司的賽道,都會免費:

以語音識別來說,除科大訊飛外,目前百度、阿里也已經殺入這個領域,騰訊肯定也在布局中。不光是語音識別,包括自然語言理解、翻譯等等,未來這些占據數據優(yōu)勢的大公司都會提供這樣的基礎服務。人就沒打算收費,你也就別指望靠API調用去賺錢。所以盡管這些領域現(xiàn)在還可賺點小錢,但很難成為一個長久的生意。

  • 依托于算法的技術壁壘會越來越低:

打個比方,蘋果2007年發(fā)布第一款iPhone時,沒人懂IOS編程,現(xiàn)在滿大街都是。正如今天各大學的計算機專業(yè),都紛紛開設機器學習課程,未來人才不缺,這會拉低整個行業(yè)的進入門檻。

同時隨著谷歌TensorFlow等生態(tài)系統(tǒng)的成熟,很多領域都會有訓練好的模型可以用來參考(出Demo會更快),創(chuàng)業(yè)者只要有足夠的數據來訓練參數就好了。所以未來算法的壁壘會越來越低,如果這個公司的核心競爭力是算法,那將非常危險。

除此之外,在一些“非關鍵應用”上,兩個算法之間的微小差別其實對使用者感知并不明顯。與此相對應的,數據壁壘卻是非常明顯。最近這一年中國涌現(xiàn)了一二十個“AI看醫(yī)學影像”的公司,這個生意里面,怎么拿到海量的、準確的、標注過的數據,比誰的算法好要有價值的多。

迅雷創(chuàng)始人程浩:人工智能只做技術服務商死路一條!

  • 技術提供商如果不直接面向用戶/客戶提供整體解決方案,則非常容易被上游碾壓:

對于技術提供商和算法類公司,如果你的技術壁壘不夠高,上游很可能直接把你的事做了。這樣的例子比比皆是。大家知道安防領域的??岛痛笕A,他們每賣一顆攝像頭都會搭載一枚海思芯片,運行編解碼方案和用于臉識別、人證合一相關的算法。

這個領域的算法提供商就很危險。第一,海思作為芯片提供商,在自己的Chips上跑自己的算法是理所當然,所以很容易就會把算法提供商的事兒替代了。其次更有可能的是,未來??岛痛笕A,會把算法提供商和海思的事情都做了?,F(xiàn)在只是自己研發(fā)團隊做的芯片和算法還不夠好。一旦差不多,會立馬取代。所以即使海思芯片有一定技術含量,但對??颠@樣近2000億市值的公司,他們占據壟斷性的市場份額,一定會做到贏家通吃上下游。

此外還有在SLAM領域,應用基于三角測距triangulation的激光雷達,專做機器人移動底盤的提供商,未來也很危險。主要是技術壁壘沒那么高,其上游最主要的客戶掃地機器人,只要出貨量一大就會考慮自己做。因為這事兒沒什么門檻,因此只做技術提供商,非常容易被上游延展到自己的業(yè)務領域。

另外即使在有一定技術門檻的行業(yè),技術提供商的日子同樣并不好過。正像被Intel收購的Movidius,專注嵌入式的視覺處理芯片。之前大疆無人機是其主要客戶之一。但問題是大疆統(tǒng)治了消費級無人機市場,所以大疆很自然的開始做自己的芯片。按說芯片的技術壁壘并不低,但只要行業(yè)集中度高,像蘋果、三星、華為還有現(xiàn)在的小米,都選擇了自己做手機CPU。

這其實是一個產業(yè)鏈通用規(guī)律:如果一個產業(yè)鏈有很多環(huán)節(jié),在某一個環(huán)節(jié)有一個壟斷者,那么這個壟斷者就有向上下游延展的機會,即使不延展也會把整個產業(yè)鏈的大部分利潤吃掉。正如之前的PC產業(yè)鏈,有內存、硬盤、操作系統(tǒng)、整機……但Windows和Intel卻賺走了絕大部分利潤。 

迅雷創(chuàng)始人程浩:人工智能只做技術服務商死路一條!

既然做純技術提供商沒有出路,那怎么辦?浩哥提出“一橫一縱”理論。“一橫”就是指你提供的技術服務。通?!耙粰M”能服務很多行業(yè),你要在其中選一個最大、最適合你的行業(yè),深入扎進去做“全?!保蜕墳榱恕耙豢v”。在垂直外的行業(yè),因為沒有利益沖突,你仍可老老實實的做技術服務。這樣的話,商業(yè)上你能吃透一個垂直行業(yè),技術上你還能通過橫向合作,不斷獲取對方反饋的數據來夯實你的技術。

那么對于技術創(chuàng)業(yè)公司,從“一橫”走到“一縱”,要選哪個垂直領域,取決幾個關鍵因素:

  • 市場空間夠不夠大?

做垂直領域的全棧,還是做橫向的技術提供商?完全取決于市場空間哪個更大。找對垂直領域,即使只占一部分市場份額,也可能比做“一橫”全歸你的收益大。拿美圖公司舉例,人們對其印象深刻的是美圖秀秀、美拍、美顏相機等APP矩陣,但研究財報后你會發(fā)現(xiàn),這些都遠沒有垂直做美圖手機賺錢。美圖手機占了公司全部營收的95%。雖然美圖手機去年的銷量大約在38.8萬臺,僅僅只占國內手機市場全年銷量近4億臺的0.1%。(PS:我偶然發(fā)現(xiàn)美圖手機高端型號能賣到4000塊錢,這個用戶人群還挺有意思,因為幾乎都是女孩,比較愛美,普遍對價格的敏感度不高) 

  • 行業(yè)集中度如何?

在做“一橫”技術提供商時,上游行業(yè)集中度越高則越不利。說白了頭部效應明顯,如果一兩家大企業(yè)把行業(yè)全吃掉,那么作為技術提供商,面對集中采購,是沒有任何議價能力的。就像IDC時代,HP、DELL等賣服務器的,活的很滋潤。但現(xiàn)在云計算來了,面對亞馬遜、阿里云這樣的批量采購,服務器廠商能跑個量就不錯了,甭指望什么利潤了。

不過話又說回來,行業(yè)集中度越高,說明行業(yè)壁壘越高,你想從技術提供商走向上游也越困難。這種情況下,通常是上游把下游的事做了,例如Google、百度當年內部使用了一些自己攢的服務器,現(xiàn)在大部分都是定制化需求給服務器廠商,這樣的單幾乎是沒利潤的。反過來講,如果行業(yè)集中度很低,那么作為技術提供商還是相對“滋潤”的。

  • 技術是改良還是革命?

如果你的技術創(chuàng)新對這個垂直領域是革命性的,就越有機會走到上游。如果只是改良性的,你就老老實實在下游賺個辛苦錢算了。

越是顛覆性的東西,越有機會往上游走。因為上游越離不開你,意味著你有機會做他的事。打個異想天開的比方,如果你能提供一個“待機一禮拜”的電池,那你就可以考慮自己做手機,你的手機只打一點: 一星期不用充電!就這一點可能就夠了,因為這個技術是革命性的。相反,如果是改良性的技術,例如你的電池待機只是比以前多了20%,那你還是老老實實做電池吧。

  • 雙方壁壘誰更高?

拿比較火的直播平臺而言,現(xiàn)在都有美顏功能,例如給女孩長出個耳朵那種,這個通常都是第三方提供的技術。技術本身的壁壘并不高,很多公司都能提供,雖然效果有一些小的差異。但是直播的壁壘相當高,這事有網絡效應,用戶越多會吸引更多的主播,因為能賺到更多錢,主播越多,也會帶來更多的用戶,因此需要很多資金來買流量以及簽約很NB的主播。這種情況下,雖然技術提供商只能賺個辛苦錢,但是仍然完全沒有機會往上游走。 

迅雷創(chuàng)始人程浩:人工智能只做技術服務商死路一條!

  • 到底跟團隊基因相符不相符?

能做得了技術服務,不一定能做垂直解決方案,因為團隊不一定有行業(yè)經驗,這是很大的問題。亞馬遜的無人便利店Amazon Go出來之后,國內不少技術團隊也想提供類似的技術,甚至想做2C的便利店。我勸他們再考慮一下,你的技術再好,對于用戶而言,他買東西的時候,首要考慮的還是—— 哪個便利店離我更近(從這個角度上講,無人便利店仍然是個改良型的技術),這又回到了零售的本質。所以如果團隊沒有零售的基因,就別考慮自己開便利店的事了。這時候,很多人可能會問“那我找個懂行業(yè)的高管不就行了么?”這事沒那么簡單,如果CEO不了解行業(yè)本質,其實是很難靠一個高管去彌補的。

綜上所述,只做技術提供商肯定不行,一定要做整體解決方案——選個適合你的行業(yè),把你的技術產品化、然后搞定用戶/客戶實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)、然后獲得更多的數據,這樣才能再夯實你的技術。一句話講,要做技術、產品、商業(yè)和數據的“全?!保纬砷]環(huán)!

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