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AI新物種,存活or滅絕?戈壁創投徐晨:我們正處於人工智能“寒武紀”

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0920/165232.shtml

AI新物種,存活or滅絕?戈壁創投徐晨:我們正處於人工智能“寒武紀”
黑智 黑智

AI新物種,存活or滅絕?戈壁創投徐晨:我們正處於人工智能“寒武紀”

新物種的大量爆發,以及之後很多種類生物被自然淘汰,AI正如此。

2017年9月19日,戈壁創投和機器之心舉辦了主題為“爆破”的Gobi AI論壇,在論壇上,戈壁創投管理合夥人徐晨進行了演講,就人工智能的發展趨勢、現狀和投資風向進行了闡述。會後,戈壁創投管理合夥人徐晨也接受了黑智的采訪。

從AlphaGo在國內掀起了關註人工智能的高潮起,人工智能創投領域的熱度持續至今。而在徐晨看來,AI發展還處於早期,而這個領域對於VC的吸引力,不在於其中出現了多少“酷炫”的公司,而是,它帶來的一個時代的改變——一個新興平臺的出現,帶來了大量從前沒有的“新物種”的爆發。這種前所未有的新生時代,被他類比為地球歷史上生物大爆發的“寒武紀”。而這個新的“寒武紀”,也將帶來商業模式和產業結構的改變,誕生更多的商業機會。

而AI領域的創投趨勢,也正從之前的算法等底層技術,向數據和場景應用改變。而徐晨認為,現在比起以前來,更大的變化在於,更多的人不是單純“創造場景”,而是去“創造需求”。

以下為徐晨的觀點總結,經黑智編輯整理:

AI的“寒武紀”時代

 

寒武紀

 

AI雖然紅火了好幾年,但從現在實際看到的發展和應用情況來看,還處於非常早期的階段。而且,AI並不是“單獨存在”的,它會和我們現有的場景結合,改變和提升更多現有的行業,產生更多的商業機會。

對於VC而言,類似AI這種每一個新興行業的出現,都會帶來一個有意思的現象——每一個新興的平臺出現,就會伴隨大量的“新物種”爆發。就像地質年代里的寒武紀,在那段特殊時期,物種豐富性增加到難以想象的地步。

當你進入一個所謂的創業和新科技行業,你會發現,每次在時機成熟、到達一定的爆發點的時候,就會出現相當多新的公司,但讓我們興奮的並不是這些公司有多“炫酷”,而是在於,這個階段能創造出盡可能多的新條件和新物種、創造出更多的新機會。

我們把會議的主題定為“爆破”,因為我們也認為,AI並沒有在規劃中的爆發期,你會在突然間發現,大量新的模式和公司就這樣產生了。和寒武紀時代一樣,當那個節點來到,生物界就發生了從簡單物種到本質性物種的改變。

有很多事情,並沒有明確的演進路徑,它就是爆發。比如O2O平臺業務,它並沒有發生本質的變化,只是信息流重組,而AI完全不同,它就是新的物種,帶來結構化的變化。當然,這也需要有很大的平臺才有爆發的潛質。而結構性的變化,會讓它在3-5年內,發生巨大的改變。

我們觀察寒武紀時代也會發現,其中大部分物種,也在之後的時間里被自然所淘汰。人工智能也是一樣,在創造出新機會之後,我們會看到,在5-10年的時間里,不符合行業的發展規律的很多現在存在的業務模式、或者新技術,將會淡出市場。因此,在這個時間節點,找到如何“存活”下去的方法,這是創業公司所面臨的挑戰

AI是“創世紀”

多數人認為,AI的到來如同《啟示錄》一般,會破壞和取代現在的時代,建立新的社會秩序。而我覺得AI更像《創世紀》,是一個循序漸進、逐步產生新的能量的過程。

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(國外對整個AI生態系統進行的分析圖)這個圖告訴我們AI現在主要作用是增加商業價值、減少不確定性,並不是大多數人所認為的取代很多現有的技術和產品。

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(AI行業熱力圖)從這個圖可以看出,最容易被相關機構、創業者關註的是高毛利、有大量數據沈積、人工被取代可能性巨大的行業,如健康、BI方面。

攻殼

很多人,比如馬斯克,會覺得,AI會把人類單向推向所謂的下行弧線當中。但我在這里推薦一個電影《INNOCENCE:攻殼機動隊》,它就很好的探討了人和機器的關系:AI起初就像一個小孩,它一無所知;受到什麽樣的訓練方式,它就按照什麽樣的方向發展,AI本身的結果取決於訓練。

伊索寓言里背著鹽的驢子偶然跌進了河里,發現這樣會讓背上的負擔減輕,於是日日為之;但是當有一天它背著棉花過河時也故技重施,就再也沒有起來。對於從事AI領域的人來說,現在AI處於快速成長的階段,很多人喜歡拿別的行業的經驗經驗,應用於自己現在做的事情。

但是,AI帶給我們的是全新的機會,它意味著不同的商業可能。它最具吸引力的地方,就是它可能創造出和以前不一樣的商業邏輯,來應用於業務。如果沒有對所做的業務有深入、細分的了解,一味沿用舊方法,下場很有可能就是“背著鹽的驢”。

AI需要更多耐心

徐晨

電力從1870年出現到1910年才廣泛地被使用,期間花費了40年,才真正走向歷史舞臺的主流。要歷經如此漫長的過程,正因改變使用者的原始習慣難度很大。AI在這個時間點出現也是一樣,雖被大多數人看好,被認定是未來發展的趨勢,但是它的成熟期遠遠要比我們想象的慢得多。

在AI大道上,仿佛早上在北京三環路上開車。整條路況擁堵且緩慢,原因有很多:來自車本身機器老化,來自於客戶對技術的認知程度。在這條賽道上,不管是開蘭博基尼還是保時捷,都不能開出多快速度。但如果開特斯拉,昨晚沒充電的話,可能就要擔心能不能開到四環路以下。

在這條路上,要從優先級考慮燃料的量和節省情況,這要遠遠大於效率和速度,而不能像多數人一樣,只管開足馬力就以為能殺出一條路來。對於AI創業者而言,在這個節點,是否能靜下心來思考,如何能在長而不穩定的時間里,合理地使用能量和客戶資源,以有效的方式來使用這一切才是關鍵。

AI創業,從算法到場景

人工智能創業,經過數年時間的磨練,已相對成熟。從之前一波創業者主要以算法切入,到現在更多地以數據和應用場景為主。而現在比起以前來,更大的變化在於,更多的人學會了,不是單純創造一個場景,而是要去創造一個需求,以這樣的目的切入。

在過去兩年里,AI還是全新的行業,很多人抱著做算法、做基礎的想法來創業。但在更多的巨頭進入之後,他們意識到,基礎設施的投入時間長、資源消耗大,很多人開始尋找不同的節點,做細分領域。特別從去年開始,有數個行業取得了較大突破。

一個是教育。有很多公司成功地把人工數據和原有的數字資源結合,和機器結合,同時產生收益。

對教育而言,更大的場景不是應試性教育,而是人格和性格培養。在這個領域里,資源相對缺乏,而大眾的需求正要被挖掘,這對中小公司來說,是個很好的切入機會。例如說,在美國已經有很多針對兒童閱讀障礙和自閉癥等治療的產品,可以記錄兒童的行為和交互數據,並進行定向分析。

第二個是工業物聯網和工業4.0場景。這個行業本身具有產生數據的特點,但一直沒有太多的人去做收集和分析。如果有人能夠切入行業,把更多的數據累計起來,把算法和更多的企業結合起來,會有可能形成新的品牌。

另一個則是今年大熱的Fintech金融科技。有些領域政策方面的風險雖長期存在,但是同時我們也能看到,其中機遇也是挑戰。

在這些領域,AI切入的思維邏輯,實際上和大數據有些類似。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,或者從數據本身的清洗來做切入,先占據資源。在這些數據豐富的細分行業內,也很少有所謂的大型企業的壟斷,可以做大的算法或者場景化解決方案。

切入越簡單的業務,包括做中間的所謂流程處理,可能面臨的最大挑戰是,門檻相對較低,長期維持高毛利可能性也比較小。你會發現,今年很多公司業務收入還不錯,但是它們本身的核心競爭力並不是算法或技術本身,更多的是基於所謂的銷售能力,或者針對不同的企業客戶定制方案的能力。但是這個這個業務維度和AI創業本身是錯位的。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,可能並不是中小創業者切入的最優點。

戈壁創投主要關註的垂直行業領域,除了前面提到的健康、金融,其次更主要的,我們還是會從用戶本身使用場景來看行業。AI本身來說,擁有大量用戶的使用場景,一個是和“車”相關的;其次,出行領域;第三,家庭;第四則是辦公環境。在這幾個領域內,我們最近在看的幾家公司,有基於大的物聯網,還有環境感知等。

其中讓我覺得比較興奮的是,大的辦公場景一直是被忽略的對象。多數人是把企業看成一個客戶,從來沒有把企業內部看成是所謂的場景。最近,很多人已經慢慢開始意識到,商業主體本身來說也是一個消費的終端,對AI更是這樣。很大程度上,你服務企業客戶本身可以為你產生收入,而其實它內部產生的需求量更大。

其次,在“車”這個領域來講,這幾年是爆發點,包括像無人駕駛,人車交互,都創造了非常多的場景。但在這塊,中國和美國還有非常大的技術性的差異。交互和識別領域中美的技術發展路徑差別非常大。從中國下一步無人駕駛大的發展路徑來看,因為中國基礎設施的情況和美國差異非常大,不管是交通路況也好,駕駛習慣也好,還有包括整體城市的狀況也好,中國都有非常多的機會。

AI“泡沫”並不重要

在AI領域里,有關於“泡沫”的說法,以及投資熱度也帶來了部分公司的高估值。但我認為,AI的“投資熱”其實對市場影響是很小的。

技術類領域和零售行業不同,即使再補貼,用戶也不會因為這個來使用,他們對價格敏感性其實並不高。但是,對於資本而言,仍然是願意對其投入的。對於AI的長期發展,業內多數人的共識是,在5-10年內,AI將面臨井噴的機會。而從以前科技領域領先型公司的發展周期來看,無論是Facebook,還是Google,都是高估值公司。這是一個巨大的賭註,很多人願意去下註在這個領域,產生新的巨頭的機會。

技術類投資,不管這項技術最終是否成功,都會給市場帶來正向的教育。這是市場走向成熟的必然過程。而且,AI的“泡沫”對市場實際上影響並不大,它是技術的變革,而對商業終端不會帶來大的影響。它的投入影響是有邊界的。而在AI公司內部,盡管有人說它們投入成本高、燒錢,但在這個階段,做這個投入並不是浪費。正因為反複試錯,才使得產品走向成熟期,讓更多人看到其中存在的機會。

而大公司在其中扮演的角色更加重要。在現在的AI投資中,大公司的可投入的資金更多,它在數據、場景等方面擁有的資源也更多,如果它選擇封閉心態,對市場將產生負面的影響。但現在,部分大公司的觀念也走向開放。至少在現在,AI的整體發展是有利於市場、有利於創業者的。

目前多數AI公司業務還是以2B為主。因為目前看起來,還是技術為主的公司,跑的比平臺更快;或者說,多數技術類公司,還沒有辦法利用平臺做更多的商業應用。多數企業采用的,還是以服務企業客戶為主的方式。而C端業務,更多要到大平臺出現以後。這和互聯網、移動互聯網演進的路徑差不多。當競爭到達一定程度以後,2C的業務會發展得更快,更多的企業處於商業模式創新期,包括對於客戶的抓取性,可以把更多的精力集中在對用戶的感知上。同時,很多企業可能會成為真正意義上B2B2C的合作商。AI行業到了後期,也會能夠在更廣泛意義上服務用戶。

已經有一部分勇敢的公司開始做SaaS類的服務。SaaS目前看挑戰非常大,做第一個搭建業務平臺的,或者把數據對第三方開放,都有比較大的難度。但是從人工智能長期發展來看,我覺得基於所謂平臺的服務、SaaS的服務,應該是主流的趨勢。哪怕企業現在需求是封閉的,但多數企業,最終都會選擇SaaS的方式。

因為只有這樣,才會真正意義上給AI帶來更廣義的優勢,形成來自於整個行業、各個不同公司的更大的數據池,同時對這個行業和你的業務產生影響。

談到中美的科技創業領域的對比,很多人說美國AI人才的儲備比中國大很多,但從人才質量而言,兩國的中間差異越來越小;其次,從企業客戶采用新技術意願來看,國內比國外更強,在大的政府型采購的方向上,中國比美國政府更加勇敢,從這一點來看,中國某種程度來說,在為AI創造更大的市場。還有比較重要的一點,現在從底層技術來看,很多企業已經采取多種技術做融合性的開發,很多國外企業也在中國做了很多業務,在技術上,國家的界限已經越來越模糊。

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