42章经:我眼中的未来
2016-11-28 10:38 变革 AI AR

如果说以前的机会在创业公司,那么现在一定会转到传统企业的互联网改造了。

本文由42章经(微信ID:myfortytwo)授权i黑马发布,作者曲凯。

一)视频领域变革

所有公司的盈利方式只有两种。一种是想方设法更好地卖货(或服务),比如京东或小米,另一种是想方设法帮别人更好地卖货(或服务),比如百度或 Facebook。

第二种盈利模式一般来说就是广告,而对于所有公司来说,做广告最有挑战的地方在于,这是一个零和市场。

卖货(或服务)的商家的毛利率是相对固定的,那么其愿意在广告上的支出也是基本稳定的。对于商家来说一般问题是如何在不同渠道间分配广告投入,而不是该投入多少广告。

所以,这就像二级市场一样,市场容量是恒定的,有人多赚了,就说明有人少赚了。

如上图统计,从 1930 年以来,美国的广告投入一直是整个国家 GDP 的 1% 到 1.5% 之间,这个稳定度已经非常惊人。所以当 Facebook 和 Google 垄断广告市场的时候,Linkedin 和 Twitter 的市值就一直不太好看。

从上图可以看出,在过去十多年里,广告收入变化最大的领域有两个,白色部分代表的报纸行业是下降最快的,而移动行业是上升最快的。杂志、广播、电视三个行业反而相对稳定。

这也说明,互联网的连接属性,确实打通了世界的信息,所以靠“信息”起家的报纸行业受到了致命的冲击。而杂志和广播靠着垂直的场景一直相对稳定,那么如果互联网和移动互联网继续增长,剩下的最大的一块可能被蚕食的市场是什么呢?

一定是电视行业。

广告主的反应都是滞后的。电视虽然仍然是最大的媒体之一,但是根据上图的数据我们可以看出,越年轻的群体,真的越不看电视了。

视频是一种先天优于文字的表现形式,制作门槛和成本越高,消费门槛和成本就应该越低。人们阅读文字还是需要动一点脑子,而看电视则完全是被动吸收。所以视频内容的机遇一定是优于文字或图片的组合的。

在美国,Snapchat 和 Facebook 在短视频领域已经争得不可开交,而目前国内在短视频领域做得好的几家则是快手和秒拍等。

今日头条目前正在发力该领域,但不知道大家注意到没有,有一个产品是最该入局,却一直缺席的,那就是微信。

我认为微信这次的动作确实慢了,如果在视频内容的消费上能做好,微信是有可能完成几乎登顶后的自我突破,再次走到另一个台阶的。

想象一下,如果朋友圈中出现大量的短视频内容(哪怕是 PGC 分享,但可以直接浏览形式的),那么微信用户的在线时长又会继续增长多少?

当然,除了短视频,直播平台也是很有可能对标过去的电视的。比如斗鱼和熊猫 TV,甚至 B 站都在做自己的综艺节目,而每一个主播的房间也像是传统电视上的一个电视频道一样。

我相信,文字媒体行业的挣扎与衰退,会很快出现在电视媒体行业,再过几年可能会有很多电视台过得非常艰辛,就像如今的报社一般。

再者,视频行业里不只是内容创业者有机会,也许基于纯视频的社交、娱乐等产品也会再出现风口。

二)AI 的未来

我最近一直在想 AI 的本质到底是什么?后来我突然想到,既然 AI 的意思是人工智能,那么 AI 的极限就相当于是人。

也就是说,讨论 AI 的本质,直接拿人脑来类比就好了。那么人脑对于世界的作用我暂且分为三种:识别、判断、行动。

识别,是人脑处理信息的第一步,比如我走在路上看到对面迎面走来一个生物,大脑首先会判断出来这是一个人。而这第一步也是现在大多 AI 公司在做的事情,也就是图像识别、语音识别等等。

判断,是基于认识而产生的,根据迎面走来的那个人的穿着和表情等,大脑可以判断出这个人是否带有敌意。这就要比简单地识别更进一步。

行动,是根据识别和判断而产生的结果。我识别出一个人走来,判断出敌意,那么大脑最终指挥产生我的行动:跑。

所以 AI 对我来说,就是这三个过程量的改进和组合。

如果说人类的行为大都是基于经验,那么 AI 的行为就是基于数据。一个人的经验有可能不全、不准确、或受到各种外部条件影响,而数据是可以克服这些问题的。

所以 AI 最终能够作用于任何存在大量数据、并且可以被训练总结成“经验”的领域。那么越能够被量化、越年老越吃香的行业,越容易被 AI 取代。而且,数据本身也是存在规模效应或类网络效应的,所以未来在某个垂直领域内,成功公司的集中度也会很高。

此外,很多人也都提到过 AI 的场景问题。AI 的好处是它是一个新的维度,也就是说任何行业和公司都可以 AI+,但是 AI 的问题是他的维度是一种对既有场景和模式的升级而不是革命,所以要找一个适合 AI 创业公司的新场景就极难。

比如我们可以说携程通过 AI 能让人们更好地买到低价票,百度通过 AI 能让人们更好地找到所需信息,但很难说 AI 本身有太多 2C 的场景(至少目前看来 AI 个人助手还是一个非刚需的伪命题,而且技术的演进也远没到真的出现智能助手的时候)。

所以 AI 将更多是一个 2B 的场景,是通过技术帮助现有公司做的更好的一个事情。那么随之而来的第一个问题就是:

2B 场景下,已经有互联网巨头占领的领域,是否还有创业者的机会?互联网巨头自身的技术和人员储备会不如创业团队吗?(而且拥有大量数据的大公司本身就有更大的优势。)我觉得这个问题要打一个非常大的问号。

那么对于创业者来说,也许去为一些小市场或小公司加上 AI 更有机会?但紧随其后的第二个问题是,互联网巨头会不会开放自己的 AI 能力?根据最新的报道,Google 和 Amazon 都开始在自己的云服务之上增加机器学习能力的服务,本身公有云的布局和客户构成就是能够和 AI 最好地进行协同的,我相信这是大公司必然会走的一步。

所以基于以上分析,我觉得在 AI 领域未来会有三个结果:

1)互联网巨头都会重拳布局,并且会开放自己的接口。AI 市场很大部分会像云市场一样,是被几家巨头瓜分的。

2)当下的很多创业公司会被大公司收购,而且很多时候是偏向人才和技术收购。

3)一些垂直领域的 2B 的 AI 创业公司才有机会,而且是越传统的领域越有机会,比如教育、医疗、金融、政府机构等。那么除了技术以外,这些创业公司对行业的理解和 BD 能力也是同等重要。

三)个性化是方向

过去的线下渠道中,因为货架空间有限,所以面对线下购物的人流,商家都要在有限的位置下,尽可能的产生最大的购买转化率。也就是说,商家针对用户追求得更多是“最大公约数”。

具体来说,就是商家会更愿意生产和售卖一个 100 个人里有 60 个人打 80 分的产品,而不是比如有 40 个人打 100 分的产品。

这就是线下场景的局限性和必然结果。但是,随着线上渠道的连接性加强,并且随着消费升级带来的顾客消费意识的转变,个性化消费会越来越成为趋势。

原来这 100 个人里的 80 人都是一个共同的群体,比如都购买 A 品牌的洗发水,但现在,在网上他们可能都能够找到自己最喜欢的能够打 100 分的产品,于是这 80 个人也许会分散成 5 个品牌的拥护者。所以,过去只有几个大品牌的快销市场,会慢慢的变成分散的多品牌市场。

随着个人数据的增多,这个趋势会体现在各个不同的领域。比如基因医疗或 DSP 广告等,实际上本质上都是一个原理。

再比如,知乎上有一个问题,叫做 “为什么很久没有周杰伦、林俊杰、王力宏、孙燕姿、蔡依林、S.H.E 级别的华语歌手了?”。排在第一位的回答也恰巧讲了同一点原因,就是连接、碎片化和个性化让市场上多出了很多小众化的明星,每个明星背后都跟了一个小群体,但市场却很难有机会再生成大明星了。

所以,个性化和垂直(或者也可以说去中心化)仍然会是一个大的潜在方向,不仅是在消费升级领域,在其他领域中也一样。

四)传统企业和互联网的结合

不管从什么维度来看,互联网都发展到了一个非常深入的阶段,如果说以前的机会在创业公司,那么现在一定会转到传统企业的互联网改造了。

对于传统企业来说,要转型有两种方式。一种是被外部公司服务的业务转型,一种是自身内部的转型。目前看来,与外部公司合作,带来的是很多 SaaS 公司的机遇,在近期大多 SaaS 公司都从中小客户群体向大客户转型,这也是一个合理的结果。

而对于传统企业来说,自身内部转型目前几乎没有任何成功的案例。没办法,基因实在太对不上。所以,这些传统公司未来收购和控股互联网公司也许是一个更好的选择。

这就像 Accel 的一个 Partner 刚刚在一个活动上所说的,创业公司应该抛去对传统行业的鄙视之心,也不要总想着彻底颠覆,因为最终很可能是这些你们想要颠覆的公司把你们收购。

五)AR 是下一个平台

我一直相信 VR 的魅力,相信 VR 会是一个很有潜力和价值的市场。但问题的关键在于,VR 到底是一个游戏主机量级的市场,还是一个智能手机量级的市场。目前,我的判断更倾向于前者,也就是说大多数人还是会为了影音娱乐或游戏而买 VR 眼镜,那么这个用户群的量级就永远无法和智能手机对比,也就永远无法成为一个真正的平台级的事物。

VR 是纯虚拟的场景,局限性非常强。而 AR 是能够与现实交互的,我觉得是有可能在未来变成下一个真正的平台的。也就是说,未来也许 AR 硬件的保有量会像智能手机如今一样,当然,那可能会是十年甚至更久以后,但从极限法来看,再难再远,总会有那一天出现。

从电脑到手机,人们的需求首先是便捷和移动性,其次是屏幕的大小。眼镜相关的产品最大的好处恰巧也是这两点:

第一,绝对的便捷和易携带,本身就是对眼镜这个已有事物的替换。

第二,屏幕变小了,但是离眼睛的距离足够近了,带来的感受反而比手机屏幕要好。

所以,如果说未来有一个硬件平台出现,能够取代手机的话,我更愿意相信是 AR,哪怕那是在很久之后。