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國內(nèi)已經(jīng)有不少AI創(chuàng)業(yè)的公司了，但作者在這篇文章里面提出了一個很嚇人的觀點“2010年前后的AI創(chuàng)業(yè)，實質(zhì)上已經(jīng)失敗了”。為什么這么說？我們來看看作者的解讀。

始于2010年前后的這次人工智能創(chuàng)業(yè)實際上是集體失敗了。

作為從業(yè)者，我們固然可以講它需要更長的啟動周期，我們盡快的開始第二程就可以了，但就像抗日戰(zhàn)爭的時候如果沒有論持久戰(zhàn)的穿插到日寇力量薄弱區(qū)建立根據(jù)地等一系列基于過往教訓的新戰(zhàn)略，后續(xù)整個歷史就會完全改寫一樣，我們還是要有一雙偶爾往后看的眼睛。否則在大模型提供了新的歷史性機會的前提下，我們真的不會重蹈覆轍么？

一、非惟天時抑亦人謀

因為行業(yè)普遍存在問題，所以最簡單的歸因就是時機不到，形勢不好，但其實不對。

注：被打上AI標簽的公司普遍虧損等事實和數(shù)據(jù)在琢磨事：AI大模型沒有商業(yè)模式？等文章里有提，這里不重列了，否則太長。

不說英偉達這種基礎(chǔ)設(shè)施的供應(yīng)商，在應(yīng)用層面上訊飛的業(yè)績其實是一直在增長的，而基于上一波AI技術(shù)做產(chǎn)品的公司比如石頭科技一樣實現(xiàn)規(guī)?；陀?。與此同時作為與AI相關(guān)但范疇更大一點的數(shù)字化，大概每年的復合增長率在10%+，在過去這些年里，實在不是太差的值。

這意味著固然技術(shù)自身成熟度不夠是個原因，但商業(yè)成敗的歸因卻又不適合單純的歸結(jié)于此，而是要回到商業(yè)本質(zhì)尋找更關(guān)鍵的原因。

我們先從基礎(chǔ)現(xiàn)象開始：

失敗的核心表現(xiàn)是長期虧損，長期虧損是指如果活十年那就虧損十年或者沒活十年直接倒閉了。次一級表現(xiàn)是虧損的同時并沒在核心資產(chǎn)上做出沉淀。如果虧損的同時某種資產(chǎn)增加比如品牌、用戶等也還可以，但顯然的很多AI企業(yè)這點上做的也并不好。

這種表現(xiàn)是典型的經(jīng)營管理問題，而經(jīng)營管理高度復合，這就需要回到商業(yè)本質(zhì)，才能看清脈絡(luò)。

從本質(zhì)上看，AI行業(yè)相當于在極其漫長的一段時間里用最貴的鎬頭挖一塊貧礦。

各種模型、昂貴的科研人員、GPU等就是最貴的鎬頭，所從事的領(lǐng)域比如有些數(shù)字化的項目就是那個貧礦。

這是現(xiàn)實，但不能說是真的原因，原因還要再深入一層。

假設(shè)說地球就給了這兩個剛性約束條件，你必須挖礦，必須做這類工作，那至少還有兩個方式可以改變經(jīng)營狀況：

第一把黃金鎬頭賣一賣，升級成挖掘機這類便宜的效率更高的設(shè)備和方法。這不是就升級一個設(shè)備就行，任何挖礦都是系統(tǒng)工程，要尊重挖礦的專業(yè)性，要有和挖掘機等配合的內(nèi)部保障體系。具體來說就是要在細節(jié)上優(yōu)化、提高公司整體的運營流暢度和效率。這就是稻盛和夫說的把干的布擰出水來那類工作。

第二把礦的地址挪一挪，找找真能挖到東西的地兒。比如礦更富，或者金子不好挖就找找挖鐵礦也行。這個問題看著容易其實特別有難度。還不是因為沒有更富的部分，而是因為挪不動。發(fā)展到一定規(guī)模后會受發(fā)展節(jié)奏的影響，說通俗一點就是假如認為某地可能有礦，那那地兒能賺到錢么?能在一個財年的四個季度里面賺到錢么？能匹配資本的期望么？如果不能那財務(wù)表現(xiàn)怎么辦？資本預(yù)期怎么辦？

上面這兩類調(diào)整在一個較長的周期里似乎并沒普遍發(fā)生，或者說并未成功發(fā)生，那為什么？

這就變成戰(zhàn)略問題了，我們可以從出發(fā)原點，視野，價值坐標系三個角度來看這種戰(zhàn)略問題上到底發(fā)生了什么？

二、原點：到底相信什么？

如果我們相信技術(shù)一突破，商業(yè)自然就成立，很快就能賺到錢，那很可能就不會真的干實業(yè)，而是更想貼近互聯(lián)網(wǎng)的邏輯或者資本的邏輯。而這兩種沖動對我們上面說的換鎬頭或者換地兒挖都有關(guān)鍵影響。

如果說互聯(lián)網(wǎng)是大水漫灌，快干就完了，只要獲得用戶可以快速成功，那整個AI就很像挖深井，必須在一個地兒使勁吭哧干活，如果選的對，干到一定程度，那可能就出水了。

這時候短期逐利的思維方式反倒是有害，快速行動也是有害的。

我們至少可以看三兩種反面案例：

一種表現(xiàn)在智能音箱上的大干快上。我們希望快點砸出普及度，然后占領(lǐng)新入口。但其實音箱產(chǎn)品它不是入口，就是一個高級點的音箱。這會導致商業(yè)模式失衡。巨頭一樣吃這個虧。音箱大戰(zhàn)其實把大家打怕了。在AI本來應(yīng)該給一腳油的時候剎車了。如果沒有chatGPT的出現(xiàn)，國內(nèi)很多AI團隊估計會徹底黃了。

一種則是為了保持增長而降低增長的質(zhì)量。通過大量項目，來擴大營收規(guī)模，但虧損加劇。

相信什么是一個原點上的設(shè)定，而原點上的設(shè)定影響后續(xù)的所有行為，比如商業(yè)化的節(jié)奏和資本的節(jié)奏。

一種是“干就完了”式思維。

這個思維模式是新式的刻舟求劍，劇毒，誰吃誰死。很多沒堅持到現(xiàn)在的團隊與此有關(guān)，但不能細列。

在互聯(lián)網(wǎng)興起的時候出現(xiàn)了一個很少出現(xiàn)的局面。各個地兒都是富礦。你跑得快比思考重要。所以留下來一種思想叫：干就完了。

但你見那個銅礦是不管有銅沒銅挖就完了的？

對于AI這種早期的賽道，想清楚比后面干活要重要一百倍。

核心原因是，你瞎挖很可能里面沒銅或者說只有一點銅。

并且試錯成本巨高。

這時候最適合從場景反向構(gòu)建自己的價值鏈條，然后把有限資源投過去，干出類似當年IBM System 360的產(chǎn)品。

這種原點上的基礎(chǔ)信念加上視野和反饋構(gòu)成原點的最基礎(chǔ)特征。

三、視野：局部視野與全局視野

局部思維無法解決全局性問題。

打個比方，如果最終目的是做個電腦，那就要搞定屏幕、鍵盤、內(nèi)存、CPU、磁盤等一系列環(huán)節(jié)。

假如當事人最擅長做屏幕，那更可能是以一個比較高的投入，把屏幕越做越好，但最終做出的電腦可能就還是不好用。商業(yè)現(xiàn)實卻是只有做出電腦才能賣給用戶，因為電腦用戶才能用起來，創(chuàng)造了原來沒有的價值。

這不是扯淡，IT這行業(yè)早期就這樣。

IBM System/360這類大型機就是這么干的。那時候人們不太知道什么是IT技術(shù)和現(xiàn)在人們不知道人工智能到底干什么的類似。所以那時候的大型機是一種復雜整合，從硬件到系統(tǒng)到應(yīng)用。最終以一種方案的形式去解決大型機構(gòu)的問題，比如銀行、保險等。

在貴的領(lǐng)域完整整合新技術(shù)創(chuàng)造此前沒創(chuàng)造過的價值，讓價值的表現(xiàn)明顯。然后再圍繞著這個基點完善售前、產(chǎn)研、供應(yīng)鏈、售后等各方面，這就構(gòu)建了起點上的商業(yè)模式。當然后來行業(yè)大分工讓這個體系變落后了，但不影響它給行業(yè)早期商業(yè)模式提供參照。

對比之下AI的情形就尷尬了，既沒有綜合技術(shù)突破打造出類似System/360這種突破性的產(chǎn)品，也沒能在核心環(huán)節(jié)創(chuàng)造核心價值。

大多產(chǎn)品都是大路貨，你能做我也能做，創(chuàng)造一種極其淺的價值。這些產(chǎn)品比如攝像頭和技術(shù)的映射是直接的，但和價值的映射則是殘缺的，只解決小問題。

這就是上面說的用金鎬頭用錯地兒了的另一個原因。想著電腦做電腦會越做越像，覺得自己是做屏幕的，順道做電腦，相當于讓游擊隊干決戰(zhàn)的事，越干越不行。

這就是為什么說是視野問題，導致的后果就是花錢花錯地兒了。

投貴的算法研發(fā)人員和設(shè)備在這個商業(yè)邏輯下資源配置是非常失衡的。應(yīng)該按場景確定價值，然后做出真正有創(chuàng)新也創(chuàng)造核心價值的產(chǎn)品。

找到核心價值則要回到場景，典型的是海康甚至比特大陸，回到場景則要打破局部視野，拓展到更為綜合的全局視野。

有這種突破后，再配合上極其麻煩的、大量搬磚的活，做精細化的管理運營才能真的構(gòu)建這種新的商業(yè)模式。

如果說相信什么和視野問題更像是內(nèi)因，那價值坐標系的失衡就像一個被外因促成的放大器，讓前面說的問題變的更嚴重。

四、價值坐標系：資本的節(jié)奏與產(chǎn)業(yè)節(jié)奏的失衡

OpenAI拿了很多錢，但這種錢的屬性和我們很多公司融的錢的屬性是不一樣的。

對于OpenAI他們更像拿了一個大號的天使。對于一個起點上是非盈利機構(gòu)的公司，你希望它多快變現(xiàn)是離譜的。

但我們基本不是這個節(jié)奏，我們的錢是有退出周期的。而我們因為自身的不盈利，那就需要持續(xù)融資，持續(xù)融資就需要某種增長，和更為良好的預(yù)期，而這種增長預(yù)期顯然會帶節(jié)奏。

它所需要的節(jié)奏和上面說的打深井構(gòu)建新產(chǎn)品，圍繞核心價值創(chuàng)造自己的配套體系是不一樣的。

隨著融資量上來后，反向倒逼收入增長，AI這種業(yè)務(wù)不成熟領(lǐng)域怎么整？就只能做簡單的橫向擴展。這讓騰挪會更難。資本內(nèi)定的節(jié)奏和產(chǎn)品節(jié)奏的偏離強化上一節(jié)說到的錯配。

這就會抽走最應(yīng)該投入資源地方的精力和資源。

五、戰(zhàn)略與AI分期

原點、視野、價值坐標系：這就是我們說的戰(zhàn)略問題。

公司有幾種狀態(tài)，一種是本能狀態(tài)，本能狀態(tài)被短期的經(jīng)濟理性驅(qū)動著走。對于已經(jīng)賺錢的領(lǐng)域也還維持生存，但對于需要從井底構(gòu)建一條通路走到陽光下的公司，基礎(chǔ)經(jīng)濟理性驅(qū)動會導致在井底轉(zhuǎn)圈。

只有戰(zhàn)略思維才反本能。

戰(zhàn)略需要一種四維的思維模式。在整個時空之外觀察可調(diào)度的一切力量和變量。

（比如劉邦不是某個時間點的劉邦而是過去現(xiàn)在未來綜合在一起的劉邦，每個要素都變成這種四維概念，然后調(diào)度）

我們拿AI分期的視角來舉個例子。

在相當長一段時間內(nèi)，在模式上把AI看成傳統(tǒng)的IT行業(yè)最靠譜。分析起來就用五力模型。一定不能用平臺模式。所以前面才提到IBM System 360。

但發(fā)展到一定程度后則會逆轉(zhuǎn)。

AI潛力的關(guān)鍵在于其背后的技術(shù)具有共通性。當累積到一定量之后就具有變成系統(tǒng)型超級應(yīng)用的機會。這在過去一樣發(fā)生過。微軟當年給IBM配套的時候，其實就是供應(yīng)鏈的一環(huán)，等到Windows平臺化之后，產(chǎn)業(yè)中心就轉(zhuǎn)移。PC廠商被邊緣化，大型機沒落。

過去十年其實處在第一個階段，但大家總是嘗試做第二階段的事，然后對場景價值貢獻就小。

六、大模型與昔日重來

如果不真的認識這種錯誤，那很可能所有事情再來一遍并且結(jié)果更為慘烈。

因為大模型需要的投入更多，同時現(xiàn)存的資金量變小了。

前兩天很多群里流傳下面這樣一張圖：

看到后并不讓人真的很愉快，因為這真的可能在重復過去的故事。

在這個時間點電腦或System 360這種大型機是有價值的，但大模型相當于CPU，不是電腦。更多的人應(yīng)該研究怎么在各個場景下做出對應(yīng)的電腦或者大型機（老外管這個叫AI Agents）打通技術(shù)和場景，創(chuàng)造新價值，而不是一堆人去做CPU。

七、小結(jié)

如果論人才密度恐怕很少有其它行業(yè)比AI高，但從創(chuàng)造的價值角度看則正相反，這一定是哪里錯了。在錯誤處尋找到真實，在沮喪的時候?qū)ふ蚁Ｍ?，在懷疑處?gòu)建信任，在混亂處構(gòu)建秩序，撒切爾說的這個縮小下，其實挺適合創(chuàng)業(yè)者的，當然可能更適合AI行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者們。

關(guān)于自己，我干這個差不多10年了，所以還算有資格來說說這事。并且我們真的在一定規(guī)模上把公司做到盈利，應(yīng)該是還行的戰(zhàn)績。但不管怎樣上面寫的也還是個人的觀點，僅供參考吧。

關(guān)于思維模式，這個不展開先貼倆圖意思下，否則太長：

（戰(zhàn)略要思考的對象，往往是這樣的）

（一般的思維模式這樣的，所以需要變成上面那種四維的思維模式）