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AI迎來Uber時(shí)刻,初創(chuàng)公司如何構(gòu)筑新護(hù)城河?

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AI迎來Uber時(shí)刻,初創(chuàng)公司如何構(gòu)筑新護(hù)城河?

剔除AI元素后,再看是不是一門好生意。

文|適道

引言

最近,一篇題為AI Has an Uber Problem(The Information)的文章引人深思。

作者Tim O'Reilly指出:當(dāng)初Uber和Lyft利用豐厚的風(fēng)投資金補(bǔ)貼車費(fèi),趕走了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。如今OpenAI等財(cái)大氣粗的AI初創(chuàng)企業(yè),正在重復(fù)這種Uber模式。

網(wǎng)約車行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)像是一種“詛咒”。

首先,從A到B的出行服務(wù)過于標(biāo)準(zhǔn)化,乘客奔著解決出行需求而來,司機(jī)也在同時(shí)切換幾個(gè)平臺(tái)。其次,在出行服務(wù)上放大社交功能,很容易出現(xiàn)安全問題,例如滴滴的順風(fēng)車業(yè)務(wù)。

因此,即便做到了“壟斷”,滴滴也沒有定價(jià)權(quán)。如果想提高客單價(jià),取消補(bǔ)貼來增加毛利,且不說虎視眈眈的高德們,就連城市出租車系統(tǒng)也會(huì)分一杯羹。

為何說OpenAI迎來了Uber時(shí)刻?在文章中,作者Tim O'Reilly其實(shí)主要是想批判一種“堵死市場(chǎng)公平競(jìng)爭(zhēng)”的現(xiàn)象。

但我們不妨將OpenAI們的困境與Uber們進(jìn)行一個(gè)類比。

硅谷知名投資人Chris Dixon曾說“因工具而來,為網(wǎng)絡(luò)而留”。這句話,Uber們沒有完全做到,OpenAI們只做到了前半部分。

雖然技術(shù)壁壘遠(yuǎn)比Uber深厚,大模型玩家沒有表現(xiàn)出捆綁用戶的能力。Similarweb 數(shù)據(jù)顯示:2023年5月—2024年1月,其中的5個(gè)月內(nèi),ChatGPT總訪問量都在下降;去年11月驚艷亮相的GPT Store也沒有什么水花,絕大多數(shù)聊天機(jī)器人,每天只能吸引到 1-2 個(gè)用戶。

大膽想象一下,現(xiàn)在Claude 3已經(jīng)開始“田忌賽馬”定價(jià)策略,下一步該不會(huì)又是熟悉的價(jià)格戰(zhàn)?

其次,AI時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)是“有毒”的——某種程度上,用戶越多,虧得越多。Anthropic長(zhǎng)期毛利率在 60%左右;OpenAI因?yàn)镃hatGPT免費(fèi)版,毛利率可能更低。相較之下,美國(guó)SaaS公司普遍毛利率在70%左右。

當(dāng)然,只要AI創(chuàng)業(yè)能保持這種增長(zhǎng)勢(shì)頭,投資人也可以忽略虧損,直到收入增長(zhǎng)掉進(jìn)30%—40%。一位VC合伙人表示:到那時(shí),如果一家公司的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流為負(fù),并在短期內(nèi)沒有將至少10%的收入轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金流,就很難吸引新的投資人入局。

由此產(chǎn)生了一個(gè)問題:OpenAI們的“護(hù)城河”真的堅(jiān)不可摧嗎?以及,AI初創(chuàng)企業(yè)該如何構(gòu)建自己的“護(hù)城河”。

01 關(guān)鍵點(diǎn):獲取并維系付費(fèi)客戶

什么才是“護(hù)城河”?是關(guān)鍵性技術(shù)壁壘,還是壓倒性的市場(chǎng)占有率?

這些都是表象,真正的“護(hù)城河”是企業(yè)產(chǎn)生利潤(rùn)的能力——企業(yè)與供應(yīng)商和客戶的議價(jià)能力,幫助企業(yè)提高價(jià)格并降低成本,以產(chǎn)生更高的利潤(rùn)。

一個(gè)簡(jiǎn)單的推導(dǎo):如果我花費(fèi)X元(CAC),能獲取一個(gè)為我花費(fèi)Y元(LTV)的客戶,只要Y>X,燒錢也值得。

為此,企業(yè)要么降低X,要么提高Y。如果不能同時(shí)實(shí)現(xiàn),也可以通過拉長(zhǎng)時(shí)間周期,最終讓Y總值>X總值 。

當(dāng)我們將企業(yè)核心組成分割為“a創(chuàng)造東西;b吸引客戶購(gòu)買東西;c分發(fā)東西”(Evan Armstrong),就會(huì)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)差異點(diǎn):

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代打破了“c分發(fā)規(guī)律”,得益于規(guī)模經(jīng)濟(jì)+網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),巨頭們的“X總值”可以非常?。ǔ藳]有差異性的Uber們)。

AI時(shí)代的主題是打破“a創(chuàng)造規(guī)律”,雖然能大大降低用戶使用數(shù)字組件生產(chǎn)商品的成本,但算力需要花錢,“X總值”不可能是一個(gè)小數(shù)目。

因此,獲取并維系付費(fèi)客戶的能力將成為AI企業(yè)構(gòu)筑“護(hù)城河”的關(guān)鍵所在。

比起充滿不確定性的C端用戶,注重技術(shù)革新(付費(fèi)強(qiáng))+長(zhǎng)期合作(粘性高)的B端客戶才是穩(wěn)妥之選。

具體來看,OpenAI逐漸轉(zhuǎn)向B端業(yè)務(wù),ChatGPT為引流,API才是營(yíng)收大頭;Anthropic更是旗幟鮮明地一頭扎向了B端市場(chǎng);而Inflection被微軟“生吞”幾乎宣告了初創(chuàng)企業(yè)放棄C端的聊天機(jī)器人戰(zhàn)場(chǎng)。

02 差異點(diǎn):搶先“包裝”AI品牌

一旦企業(yè)發(fā)現(xiàn)底層技術(shù)不能制造差異,就要尋找新的差異點(diǎn)。此時(shí),品牌和影響力比以往任何時(shí)候都重要。

著名風(fēng)投機(jī)構(gòu)NFX 研究了幾百家AI應(yīng)用層初創(chuàng)企業(yè),發(fā)現(xiàn)它們的產(chǎn)品居然像“水”一樣,技術(shù)差異化趨向于零!

很多AI企業(yè)期待憑借“(數(shù)據(jù)+模型)*用戶體驗(yàn)”取得勝利。

但實(shí)際上,真正有效的公式是“(數(shù)據(jù)+模型)*用戶體驗(yàn)*(分發(fā)+客戶感知價(jià)值)”。

NFX認(rèn)為,目前在數(shù)據(jù)和模型上,不太可能實(shí)現(xiàn)差異化——非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可能會(huì)在一段時(shí)間內(nèi)給企業(yè)帶來優(yōu)勢(shì),但最終數(shù)據(jù)本身是不夠的,模型大部分情況下也可以互換。

還剩下什么?

首先是用戶體驗(yàn)。在加密貨幣中,用戶體驗(yàn)就像吃玻璃。AI現(xiàn)在的問題也是如此,會(huì)有人想出一種驚艷的AI應(yīng)用嗎?但這個(gè)應(yīng)用100%不會(huì)是純聊天機(jī)器人。

其次是分發(fā)。例如,想要基于用戶數(shù)據(jù)開發(fā)個(gè)性化AI應(yīng)用,就很難和Instagram、Sharepoint、Google Drive等現(xiàn)有企業(yè)抗衡。

最后是客戶感知價(jià)值。這部分是目前最具發(fā)揮空間的元素。如果企業(yè)一開始能做好品牌,就可以在最豐富、最平淡的材料注入情感價(jià)值,但這幾乎會(huì)變成一個(gè)“心理游戲”。

綜上,NFX分享一個(gè)思考框架:生成式AI如水,AI應(yīng)用如瓶裝水。

水有三個(gè)特征:必需品、無處不在、每瓶水都差不多。

聽上去有點(diǎn)絕望,但美國(guó)目前約有80個(gè)瓶裝水品牌,而且大家都活得還挺好,且瓶裝水也是美國(guó)最暢銷的飲料。

歷史上,美國(guó)的瓶裝水行業(yè)經(jīng)歷過一個(gè)“衰退--智能營(yíng)銷和細(xì)分市場(chǎng)定位復(fù)蘇--現(xiàn)有企業(yè)進(jìn)入、收購(gòu)真正佼佼者、擊敗大部分競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手”的重生循環(huán)。

1850s,在美國(guó)公共水系統(tǒng)發(fā)展初期,出現(xiàn)了一些區(qū)域性瓶裝水企業(yè),宣傳瓶裝水比自來水更干凈。1900年,美國(guó)大多數(shù)公共飲用水已經(jīng)變得干凈,隨后瓶裝水行業(yè)逐漸銷聲匿跡。

1970年,法國(guó)品牌Perrier進(jìn)軍高端市場(chǎng),銷售模式主要為B2B,用來調(diào)制雞尾酒。

1975年,Perrier開始播放D2C廣告,將品牌定位為高端、性感,以及更新鮮、更純凈的自來水替代品。隨后,Perrier銷售額從1975年的300萬美元飆升至1979年的2億美元。(1992年被雀巢收購(gòu))

可以說,Perrier帶動(dòng)了美國(guó)瓶裝水市場(chǎng)正式復(fù)興,且增長(zhǎng)勢(shì)頭持續(xù)不斷——1988年到1998年,整個(gè)美國(guó)瓶裝水市場(chǎng)的銷售額增長(zhǎng)了144%。

2001年,可口可樂和百事可樂通過凈化自來水,創(chuàng)立了兩個(gè)中端市場(chǎng)品牌:Aquafina和Dasani,并憑借其原有的分發(fā)優(yōu)勢(shì),擁有巨大的市場(chǎng)份額。但這兩個(gè)品牌并沒有堵死其他品牌的活路,如今還有新的瓶裝水企業(yè)以同樣的模式出現(xiàn):Liquid Death、Chlorophyll water。

理性來看,人們并不需要這么多的瓶裝水品牌,但當(dāng)越來越多的創(chuàng)始人帶著獨(dú)特的故事和價(jià)值觀來到市場(chǎng),品牌總能活下去。

基于此,NFX認(rèn)為,AI企業(yè)至少要在獲得技術(shù)優(yōu)勢(shì)之前學(xué)會(huì)營(yíng)銷游戲。

03 轉(zhuǎn)折點(diǎn):從找數(shù)據(jù)到處理數(shù)據(jù)

風(fēng)投機(jī)構(gòu)Greylock同樣認(rèn)為,AI創(chuàng)企需要精通市場(chǎng)推廣,并給出了進(jìn)一步建議。

首先,創(chuàng)始人應(yīng)該是具有領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品構(gòu)建者:只有深入了解復(fù)雜性,才能制定正確的營(yíng)銷推廣策略、預(yù)測(cè)銷售時(shí)間表和招聘計(jì)劃表。

其次,用緊迫感(FOMO)來主導(dǎo)主要的分銷渠道:從經(jīng)驗(yàn)來看,那些沒有采取 FOMO策略的垂直企業(yè)需要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間才能看到業(yè)績(jī)起飛。

但與NFX的“擺爛式”不同,Greylock強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)的重要性——不可復(fù)制的專有數(shù)據(jù)集能夠制造差異點(diǎn),而且只有客戶使用產(chǎn)品時(shí)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)才能形成長(zhǎng)期壁壘。例如,客戶標(biāo)記自己的行為數(shù)據(jù)或與產(chǎn)品交互產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集。

目前對(duì)于許多垂直行業(yè)而言,數(shù)據(jù)還留在雜亂的傳統(tǒng)系統(tǒng)中。為了處理數(shù)據(jù),一些大型科技公司已經(jīng)開始提供為客戶合成數(shù)據(jù)的服務(wù),并將合成數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練,以實(shí)現(xiàn)快速交付的目標(biāo)。

如此看來,AI創(chuàng)企的戰(zhàn)場(chǎng)正在從舊的壁壘(數(shù)據(jù)來源)轉(zhuǎn)移到新的壁壘(處理數(shù)據(jù))。

結(jié)語

“護(hù)城河”通常是以靜態(tài)方式被我們討論,就好像它早已被“固定”在企業(yè)中。但事實(shí)上,每一家企業(yè)倒閉的概率都不可能為零。甚至從大數(shù)據(jù)來看,一家企業(yè)在誕生第10年倒閉和誕生第25年倒閉的概率相同。

一勞永逸的“護(hù)城河”行不通。無論是過去還是未來,最好的企業(yè)永遠(yuǎn)能夠?yàn)樘囟蛻?,解決“不斷更新”的痛點(diǎn),而這需要企業(yè)持續(xù)高速改進(jìn)最佳產(chǎn)品,用創(chuàng)新擴(kuò)大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。就像馬斯克說的“創(chuàng)新步伐”。

對(duì)于AI創(chuàng)企而言,如果你正在搖擺不定,不妨將AI元素從解決方案中剔除,再來看這是不是一門好生意。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請(qǐng)聯(lián)系原著作權(quán)人。

Uber

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剔除AI元素后,再看是不是一門好生意。

文|適道

引言

最近,一篇題為AI Has an Uber Problem(The Information)的文章引人深思。

作者Tim O'Reilly指出:當(dāng)初Uber和Lyft利用豐厚的風(fēng)投資金補(bǔ)貼車費(fèi),趕走了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。如今OpenAI等財(cái)大氣粗的AI初創(chuàng)企業(yè),正在重復(fù)這種Uber模式。

網(wǎng)約車行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)像是一種“詛咒”。

首先,從A到B的出行服務(wù)過于標(biāo)準(zhǔn)化,乘客奔著解決出行需求而來,司機(jī)也在同時(shí)切換幾個(gè)平臺(tái)。其次,在出行服務(wù)上放大社交功能,很容易出現(xiàn)安全問題,例如滴滴的順風(fēng)車業(yè)務(wù)。

因此,即便做到了“壟斷”,滴滴也沒有定價(jià)權(quán)。如果想提高客單價(jià),取消補(bǔ)貼來增加毛利,且不說虎視眈眈的高德們,就連城市出租車系統(tǒng)也會(huì)分一杯羹。

為何說OpenAI迎來了Uber時(shí)刻?在文章中,作者Tim O'Reilly其實(shí)主要是想批判一種“堵死市場(chǎng)公平競(jìng)爭(zhēng)”的現(xiàn)象。

但我們不妨將OpenAI們的困境與Uber們進(jìn)行一個(gè)類比。

硅谷知名投資人Chris Dixon曾說“因工具而來,為網(wǎng)絡(luò)而留”。這句話,Uber們沒有完全做到,OpenAI們只做到了前半部分。

雖然技術(shù)壁壘遠(yuǎn)比Uber深厚,大模型玩家沒有表現(xiàn)出捆綁用戶的能力。Similarweb 數(shù)據(jù)顯示:2023年5月—2024年1月,其中的5個(gè)月內(nèi),ChatGPT總訪問量都在下降;去年11月驚艷亮相的GPT Store也沒有什么水花,絕大多數(shù)聊天機(jī)器人,每天只能吸引到 1-2 個(gè)用戶。

大膽想象一下,現(xiàn)在Claude 3已經(jīng)開始“田忌賽馬”定價(jià)策略,下一步該不會(huì)又是熟悉的價(jià)格戰(zhàn)?

其次,AI時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)是“有毒”的——某種程度上,用戶越多,虧得越多。Anthropic長(zhǎng)期毛利率在 60%左右;OpenAI因?yàn)镃hatGPT免費(fèi)版,毛利率可能更低。相較之下,美國(guó)SaaS公司普遍毛利率在70%左右。

當(dāng)然,只要AI創(chuàng)業(yè)能保持這種增長(zhǎng)勢(shì)頭,投資人也可以忽略虧損,直到收入增長(zhǎng)掉進(jìn)30%—40%。一位VC合伙人表示:到那時(shí),如果一家公司的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流為負(fù),并在短期內(nèi)沒有將至少10%的收入轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金流,就很難吸引新的投資人入局。

由此產(chǎn)生了一個(gè)問題:OpenAI們的“護(hù)城河”真的堅(jiān)不可摧嗎?以及,AI初創(chuàng)企業(yè)該如何構(gòu)建自己的“護(hù)城河”。

01 關(guān)鍵點(diǎn):獲取并維系付費(fèi)客戶

什么才是“護(hù)城河”?是關(guān)鍵性技術(shù)壁壘,還是壓倒性的市場(chǎng)占有率?

這些都是表象,真正的“護(hù)城河”是企業(yè)產(chǎn)生利潤(rùn)的能力——企業(yè)與供應(yīng)商和客戶的議價(jià)能力,幫助企業(yè)提高價(jià)格并降低成本,以產(chǎn)生更高的利潤(rùn)。

一個(gè)簡(jiǎn)單的推導(dǎo):如果我花費(fèi)X元(CAC),能獲取一個(gè)為我花費(fèi)Y元(LTV)的客戶,只要Y>X,燒錢也值得。

為此,企業(yè)要么降低X,要么提高Y。如果不能同時(shí)實(shí)現(xiàn),也可以通過拉長(zhǎng)時(shí)間周期,最終讓Y總值>X總值 。

當(dāng)我們將企業(yè)核心組成分割為“a創(chuàng)造東西;b吸引客戶購(gòu)買東西;c分發(fā)東西”(Evan Armstrong),就會(huì)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)差異點(diǎn):

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代打破了“c分發(fā)規(guī)律”,得益于規(guī)模經(jīng)濟(jì)+網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),巨頭們的“X總值”可以非常?。ǔ藳]有差異性的Uber們)。

AI時(shí)代的主題是打破“a創(chuàng)造規(guī)律”,雖然能大大降低用戶使用數(shù)字組件生產(chǎn)商品的成本,但算力需要花錢,“X總值”不可能是一個(gè)小數(shù)目。

因此,獲取并維系付費(fèi)客戶的能力將成為AI企業(yè)構(gòu)筑“護(hù)城河”的關(guān)鍵所在。

比起充滿不確定性的C端用戶,注重技術(shù)革新(付費(fèi)強(qiáng))+長(zhǎng)期合作(粘性高)的B端客戶才是穩(wěn)妥之選。

具體來看,OpenAI逐漸轉(zhuǎn)向B端業(yè)務(wù),ChatGPT為引流,API才是營(yíng)收大頭;Anthropic更是旗幟鮮明地一頭扎向了B端市場(chǎng);而Inflection被微軟“生吞”幾乎宣告了初創(chuàng)企業(yè)放棄C端的聊天機(jī)器人戰(zhàn)場(chǎng)。

02 差異點(diǎn):搶先“包裝”AI品牌

一旦企業(yè)發(fā)現(xiàn)底層技術(shù)不能制造差異,就要尋找新的差異點(diǎn)。此時(shí),品牌和影響力比以往任何時(shí)候都重要。

著名風(fēng)投機(jī)構(gòu)NFX 研究了幾百家AI應(yīng)用層初創(chuàng)企業(yè),發(fā)現(xiàn)它們的產(chǎn)品居然像“水”一樣,技術(shù)差異化趨向于零!

很多AI企業(yè)期待憑借“(數(shù)據(jù)+模型)*用戶體驗(yàn)”取得勝利。

但實(shí)際上,真正有效的公式是“(數(shù)據(jù)+模型)*用戶體驗(yàn)*(分發(fā)+客戶感知價(jià)值)”。

NFX認(rèn)為,目前在數(shù)據(jù)和模型上,不太可能實(shí)現(xiàn)差異化——非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可能會(huì)在一段時(shí)間內(nèi)給企業(yè)帶來優(yōu)勢(shì),但最終數(shù)據(jù)本身是不夠的,模型大部分情況下也可以互換。

還剩下什么?

首先是用戶體驗(yàn)。在加密貨幣中,用戶體驗(yàn)就像吃玻璃。AI現(xiàn)在的問題也是如此,會(huì)有人想出一種驚艷的AI應(yīng)用嗎?但這個(gè)應(yīng)用100%不會(huì)是純聊天機(jī)器人。

其次是分發(fā)。例如,想要基于用戶數(shù)據(jù)開發(fā)個(gè)性化AI應(yīng)用,就很難和Instagram、Sharepoint、Google Drive等現(xiàn)有企業(yè)抗衡。

最后是客戶感知價(jià)值。這部分是目前最具發(fā)揮空間的元素。如果企業(yè)一開始能做好品牌,就可以在最豐富、最平淡的材料注入情感價(jià)值,但這幾乎會(huì)變成一個(gè)“心理游戲”。

綜上,NFX分享一個(gè)思考框架:生成式AI如水,AI應(yīng)用如瓶裝水。

水有三個(gè)特征:必需品、無處不在、每瓶水都差不多。

聽上去有點(diǎn)絕望,但美國(guó)目前約有80個(gè)瓶裝水品牌,而且大家都活得還挺好,且瓶裝水也是美國(guó)最暢銷的飲料。

歷史上,美國(guó)的瓶裝水行業(yè)經(jīng)歷過一個(gè)“衰退--智能營(yíng)銷和細(xì)分市場(chǎng)定位復(fù)蘇--現(xiàn)有企業(yè)進(jìn)入、收購(gòu)真正佼佼者、擊敗大部分競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手”的重生循環(huán)。

1850s,在美國(guó)公共水系統(tǒng)發(fā)展初期,出現(xiàn)了一些區(qū)域性瓶裝水企業(yè),宣傳瓶裝水比自來水更干凈。1900年,美國(guó)大多數(shù)公共飲用水已經(jīng)變得干凈,隨后瓶裝水行業(yè)逐漸銷聲匿跡。

1970年,法國(guó)品牌Perrier進(jìn)軍高端市場(chǎng),銷售模式主要為B2B,用來調(diào)制雞尾酒。

1975年,Perrier開始播放D2C廣告,將品牌定位為高端、性感,以及更新鮮、更純凈的自來水替代品。隨后,Perrier銷售額從1975年的300萬美元飆升至1979年的2億美元。(1992年被雀巢收購(gòu))

可以說,Perrier帶動(dòng)了美國(guó)瓶裝水市場(chǎng)正式復(fù)興,且增長(zhǎng)勢(shì)頭持續(xù)不斷——1988年到1998年,整個(gè)美國(guó)瓶裝水市場(chǎng)的銷售額增長(zhǎng)了144%。

2001年,可口可樂和百事可樂通過凈化自來水,創(chuàng)立了兩個(gè)中端市場(chǎng)品牌:Aquafina和Dasani,并憑借其原有的分發(fā)優(yōu)勢(shì),擁有巨大的市場(chǎng)份額。但這兩個(gè)品牌并沒有堵死其他品牌的活路,如今還有新的瓶裝水企業(yè)以同樣的模式出現(xiàn):Liquid Death、Chlorophyll water。

理性來看,人們并不需要這么多的瓶裝水品牌,但當(dāng)越來越多的創(chuàng)始人帶著獨(dú)特的故事和價(jià)值觀來到市場(chǎng),品牌總能活下去。

基于此,NFX認(rèn)為,AI企業(yè)至少要在獲得技術(shù)優(yōu)勢(shì)之前學(xué)會(huì)營(yíng)銷游戲。

03 轉(zhuǎn)折點(diǎn):從找數(shù)據(jù)到處理數(shù)據(jù)

風(fēng)投機(jī)構(gòu)Greylock同樣認(rèn)為,AI創(chuàng)企需要精通市場(chǎng)推廣,并給出了進(jìn)一步建議。

首先,創(chuàng)始人應(yīng)該是具有領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品構(gòu)建者:只有深入了解復(fù)雜性,才能制定正確的營(yíng)銷推廣策略、預(yù)測(cè)銷售時(shí)間表和招聘計(jì)劃表。

其次,用緊迫感(FOMO)來主導(dǎo)主要的分銷渠道:從經(jīng)驗(yàn)來看,那些沒有采取 FOMO策略的垂直企業(yè)需要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間才能看到業(yè)績(jī)起飛。

但與NFX的“擺爛式”不同,Greylock強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)的重要性——不可復(fù)制的專有數(shù)據(jù)集能夠制造差異點(diǎn),而且只有客戶使用產(chǎn)品時(shí)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)才能形成長(zhǎng)期壁壘。例如,客戶標(biāo)記自己的行為數(shù)據(jù)或與產(chǎn)品交互產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集。

目前對(duì)于許多垂直行業(yè)而言,數(shù)據(jù)還留在雜亂的傳統(tǒng)系統(tǒng)中。為了處理數(shù)據(jù),一些大型科技公司已經(jīng)開始提供為客戶合成數(shù)據(jù)的服務(wù),并將合成數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練,以實(shí)現(xiàn)快速交付的目標(biāo)。

如此看來,AI創(chuàng)企的戰(zhàn)場(chǎng)正在從舊的壁壘(數(shù)據(jù)來源)轉(zhuǎn)移到新的壁壘(處理數(shù)據(jù))。

結(jié)語

“護(hù)城河”通常是以靜態(tài)方式被我們討論,就好像它早已被“固定”在企業(yè)中。但事實(shí)上,每一家企業(yè)倒閉的概率都不可能為零。甚至從大數(shù)據(jù)來看,一家企業(yè)在誕生第10年倒閉和誕生第25年倒閉的概率相同。

一勞永逸的“護(hù)城河”行不通。無論是過去還是未來,最好的企業(yè)永遠(yuǎn)能夠?yàn)樘囟蛻?,解決“不斷更新”的痛點(diǎn),而這需要企業(yè)持續(xù)高速改進(jìn)最佳產(chǎn)品,用創(chuàng)新擴(kuò)大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。就像馬斯克說的“創(chuàng)新步伐”。

對(duì)于AI創(chuàng)企而言,如果你正在搖擺不定,不妨將AI元素從解決方案中剔除,再來看這是不是一門好生意。

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