AI新物种,存活or灭绝?戈壁创投徐晨:我们正处于人工智能“寒武纪”
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AI新物种,存活or灭绝?戈壁创投徐晨:我们正处于人工智能“寒武纪”

新物种的大量爆发,以及之后很多种类生物被自然淘汰,AI正如此。

2017年9月19日,戈壁创投和机器之心举办了主题为“爆破”的Gobi AI论坛,在论坛上,戈壁创投管理合伙人徐晨进行了演讲,就人工智能的发展趋势、现状和投资风向进行了阐述。会后,戈壁创投管理合伙人徐晨也接受了黑智的采访。

从AlphaGo在国内掀起了关注人工智能的高潮起,人工智能创投领域的热度持续至今。而在徐晨看来,AI发展还处于早期,而这个领域对于VC的吸引力,不在于其中出现了多少“酷炫”的公司,而是,它带来的一个时代的改变——一个新兴平台的出现,带来了大量从前没有的“新物种”的爆发。这种前所未有的新生时代,被他类比为地球历史上生物大爆发的“寒武纪”。而这个新的“寒武纪”,也将带来商业模式和产业结构的改变,诞生更多的商业机会。

而AI领域的创投趋势,也正从之前的算法等底层技术,向数据和场景应用改变。而徐晨认为,现在比起以前来,更大的变化在于,更多的人不是单纯“创造场景”,而是去“创造需求”。

以下为徐晨的观点总结,经黑智编辑整理:

AI的“寒武纪”时代

 

寒武纪

 

AI虽然红火了好几年,但从现在实际看到的发展和应用情况来看,还处于非常早期的阶段。而且,AI并不是“单独存在”的,它会和我们现有的场景结合,改变和提升更多现有的行业,产生更多的商业机会。

对于VC而言,类似AI这种每一个新兴行业的出现,都会带来一个有意思的现象——每一个新兴的平台出现,就会伴随大量的“新物种”爆发。就像地质年代里的寒武纪,在那段特殊时期,物种丰富性增加到难以想象的地步。

当你进入一个所谓的创业和新科技行业,你会发现,每次在时机成熟、到达一定的爆发点的时候,就会出现相当多新的公司,但让我们兴奋的并不是这些公司有多“炫酷”,而是在于,这个阶段能创造出尽可能多的新条件和新物种、创造出更多的新机会。

我们把会议的主题定为“爆破”,因为我们也认为,AI并没有在规划中的爆发期,你会在突然间发现,大量新的模式和公司就这样产生了。和寒武纪时代一样,当那个节点来到,生物界就发生了从简单物种到本质性物种的改变。

有很多事情,并没有明确的演进路径,它就是爆发。比如O2O平台业务,它并没有发生本质的变化,只是信息流重组,而AI完全不同,它就是新的物种,带来结构化的变化。当然,这也需要有很大的平台才有爆发的潜质。而结构性的变化,会让它在3-5年内,发生巨大的改变。

我们观察寒武纪时代也会发现,其中大部分物种,也在之后的时间里被自然所淘汰。人工智能也是一样,在创造出新机会之后,我们会看到,在5-10年的时间里,不符合行业的发展规律的很多现在存在的业务模式、或者新技术,将会淡出市场。因此,在这个时间节点,找到如何“存活”下去的方法,这是创业公司所面临的挑战

AI是“创世纪”

多数人认为,AI的到来如同《启示录》一般,会破坏和取代现在的时代,建立新的社会秩序。而我觉得AI更像《创世纪》,是一个循序渐进、逐步产生新的能量的过程。

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(国外对整个AI生态系统进行的分析图)这个图告诉我们AI现在主要作用是增加商业价值、减少不确定性,并不是大多数人所认为的取代很多现有的技术和产品。

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(AI行业热力图)从这个图可以看出,最容易被相关机构、创业者关注的是高毛利、有大量数据沉积、人工被取代可能性巨大的行业,如健康、BI方面。

攻壳

很多人,比如马斯克,会觉得,AI会把人类单向推向所谓的下行弧线当中。但我在这里推荐一个电影《INNOCENCE:攻壳机动队》,它就很好的探讨了人和机器的关系:AI起初就像一个小孩,它一无所知;受到什么样的训练方式,它就按照什么样的方向发展,AI本身的结果取决于训练。

伊索寓言里背着盐的驴子偶然跌进了河里,发现这样会让背上的负担减轻,于是日日为之;但是当有一天它背着棉花过河时也故技重施,就再也没有起来。对于从事AI领域的人来说,现在AI处于快速成长的阶段,很多人喜欢拿别的行业的经验经验,应用于自己现在做的事情。

但是,AI带给我们的是全新的机会,它意味着不同的商业可能。它最具吸引力的地方,就是它可能创造出和以前不一样的商业逻辑,来应用于业务。如果没有对所做的业务有深入、细分的了解,一味沿用旧方法,下场很有可能就是“背着盐的驴”。

AI需要更多耐心

徐晨

电力从1870年出现到1910年才广泛地被使用,期间花费了40年,才真正走向历史舞台的主流。要历经如此漫长的过程,正因改变使用者的原始习惯难度很大。AI在这个时间点出现也是一样,虽被大多数人看好,被认定是未来发展的趋势,但是它的成熟期远远要比我们想象的慢得多。

在AI大道上,仿佛早上在北京三环路上开车。整条路况拥堵且缓慢,原因有很多:来自车本身机器老化,来自于客户对技术的认知程度。在这条赛道上,不管是开兰博基尼还是保时捷,都不能开出多快速度。但如果开特斯拉,昨晚没充电的话,可能就要担心能不能开到四环路以下。

在这条路上,要从优先级考虑燃料的量和节省情况,这要远远大于效率和速度,而不能像多数人一样,只管开足马力就以为能杀出一条路来。对于AI创业者而言,在这个节点,是否能静下心来思考,如何能在长而不稳定的时间里,合理地使用能量和客户资源,以有效的方式来使用这一切才是关键。

AI创业,从算法到场景

人工智能创业,经过数年时间的磨练,已相对成熟。从之前一波创业者主要以算法切入,到现在更多地以数据和应用场景为主。而现在比起以前来,更大的变化在于,更多的人学会了,不是单纯创造一个场景,而是要去创造一个需求,以这样的目的切入。

在过去两年里,AI还是全新的行业,很多人抱着做算法、做基础的想法来创业。但在更多的巨头进入之后,他们意识到,基础设施的投入时间长、资源消耗大,很多人开始寻找不同的节点,做细分领域。特别从去年开始,有数个行业取得了较大突破。

一个是教育。有很多公司成功地把人工数据和原有的数字资源结合,和机器结合,同时产生收益。

对教育而言,更大的场景不是应试性教育,而是人格和性格培养。在这个领域里,资源相对缺乏,而大众的需求正要被挖掘,这对中小公司来说,是个很好的切入机会。例如说,在美国已经有很多针对儿童阅读障碍和自闭症等治疗的产品,可以记录儿童的行为和交互数据,并进行定向分析。

第二个是工业物联网和工业4.0场景。这个行业本身具有产生数据的特点,但一直没有太多的人去做收集和分析。如果有人能够切入行业,把更多的数据累计起来,把算法和更多的企业结合起来,会有可能形成新的品牌。

另一个则是今年大热的Fintech金融科技。有些领域政策方面的风险虽长期存在,但是同时我们也能看到,其中机遇也是挑战。

在这些领域,AI切入的思维逻辑,实际上和大数据有些类似。在没有广义数据存在的情况下,或者缺乏结构化数据情况下,可以从数据的流量入口,或者从数据本身的清洗来做切入,先占据资源。在这些数据丰富的细分行业内,也很少有所谓的大型企业的垄断,可以做大的算法或者场景化解决方案。

切入越简单的业务,包括做中间的所谓流程处理,可能面临的最大挑战是,门槛相对较低,长期维持高毛利可能性也比较小。你会发现,今年很多公司业务收入还不错,但是它们本身的核心竞争力并不是算法或技术本身,更多的是基于所谓的销售能力,或者针对不同的企业客户定制方案的能力。但是这个这个业务维度和AI创业本身是错位的。这一点也是值得大家考虑的。现在看起来火热或者很好的东西,可能并不是中小创业者切入的最优点。

戈壁创投主要关注的垂直行业领域,除了前面提到的健康、金融,其次更主要的,我们还是会从用户本身使用场景来看行业。AI本身来说,拥有大量用户的使用场景,一个是和“车”相关的;其次,出行领域;第三,家庭;第四则是办公环境。在这几个领域内,我们最近在看的几家公司,有基于大的物联网,还有环境感知等。

其中让我觉得比较兴奋的是,大的办公场景一直是被忽略的对象。多数人是把企业看成一个客户,从来没有把企业内部看成是所谓的场景。最近,很多人已经慢慢开始意识到,商业主体本身来说也是一个消费的终端,对AI更是这样。很大程度上,你服务企业客户本身可以为你产生收入,而其实它内部产生的需求量更大。

其次,在“车”这个领域来讲,这几年是爆发点,包括像无人驾驶,人车交互,都创造了非常多的场景。但在这块,中国和美国还有非常大的技术性的差异。交互和识别领域中美的技术发展路径差别非常大。从中国下一步无人驾驶大的发展路径来看,因为中国基础设施的情况和美国差异非常大,不管是交通路况也好,驾驶习惯也好,还有包括整体城市的状况也好,中国都有非常多的机会。

AI“泡沫”并不重要

在AI领域里,有关于“泡沫”的说法,以及投资热度也带来了部分公司的高估值。但我认为,AI的“投资热”其实对市场影响是很小的。

技术类领域和零售行业不同,即使再补贴,用户也不会因为这个来使用,他们对价格敏感性其实并不高。但是,对于资本而言,仍然是愿意对其投入的。对于AI的长期发展,业内多数人的共识是,在5-10年内,AI将面临井喷的机会。而从以前科技领域领先型公司的发展周期来看,无论是Facebook,还是Google,都是高估值公司。这是一个巨大的赌注,很多人愿意去下注在这个领域,产生新的巨头的机会。

技术类投资,不管这项技术最终是否成功,都会给市场带来正向的教育。这是市场走向成熟的必然过程。而且,AI的“泡沫”对市场实际上影响并不大,它是技术的变革,而对商业终端不会带来大的影响。它的投入影响是有边界的。而在AI公司内部,尽管有人说它们投入成本高、烧钱,但在这个阶段,做这个投入并不是浪费。正因为反复试错,才使得产品走向成熟期,让更多人看到其中存在的机会。

而大公司在其中扮演的角色更加重要。在现在的AI投资中,大公司的可投入的资金更多,它在数据、场景等方面拥有的资源也更多,如果它选择封闭心态,对市场将产生负面的影响。但现在,部分大公司的观念也走向开放。至少在现在,AI的整体发展是有利于市场、有利于创业者的。

目前多数AI公司业务还是以2B为主。因为目前看起来,还是技术为主的公司,跑的比平台更快;或者说,多数技术类公司,还没有办法利用平台做更多的商业应用。多数企业采用的,还是以服务企业客户为主的方式。而C端业务,更多要到大平台出现以后。这和互联网、移动互联网演进的路径差不多。当竞争到达一定程度以后,2C的业务会发展得更快,更多的企业处于商业模式创新期,包括对于客户的抓取性,可以把更多的精力集中在对用户的感知上。同时,很多企业可能会成为真正意义上B2B2C的合作商。AI行业到了后期,也会能够在更广泛意义上服务用户。

已经有一部分勇敢的公司开始做SaaS类的服务。SaaS目前看挑战非常大,做第一个搭建业务平台的,或者把数据对第三方开放,都有比较大的难度。但是从人工智能长期发展来看,我觉得基于所谓平台的服务、SaaS的服务,应该是主流的趋势。哪怕企业现在需求是封闭的,但多数企业,最终都会选择SaaS的方式。

因为只有这样,才会真正意义上给AI带来更广义的优势,形成来自于整个行业、各个不同公司的更大的数据池,同时对这个行业和你的业务产生影响。

谈到中美的科技创业领域的对比,很多人说美国AI人才的储备比中国大很多,但从人才质量而言,两国的中间差异越来越小;其次,从企业客户采用新技术意愿来看,国内比国外更强,在大的政府型采购的方向上,中国比美国政府更加勇敢,从这一点来看,中国某种程度来说,在为AI创造更大的市场。还有比较重要的一点,现在从底层技术来看,很多企业已经采取多种技术做融合性的开发,很多国外企业也在中国做了很多业务,在技术上,国家的界限已经越来越模糊。

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