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AI公司的倒閉折射出中國整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)面臨的困境：如何讓AI落地將。此文闡述了讓AI落地的前提，供大家參考。

“ AI 四小龍”某湯大裁員的消息，鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)。

那為什么裁員呢？

原因其實(shí)很簡單，那就是虧損太多，不趕緊止血，恐怕熬不了幾年了。

數(shù)據(jù)來源：百度股市通

根據(jù)財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，從 2019到 2023 年，某湯合計(jì)虧損了 467 億元。要知道，中國A股所有軟件上市公司 2023 年的凈利潤，合計(jì)才 169 億。

也就是說，所有 A 股軟件上市公司都給某湯打工，也要差不多 3 年才能填完虧空。

某湯的問題，折射出整個(gè)中國 AI 產(chǎn)業(yè)面臨的困境。

首先就是產(chǎn)品化太難。

某湯虧損的一個(gè)重要原因就是定制化項(xiàng)目太多。

定制化項(xiàng)目看起來金額高，但交付成本更高，加上各種“不可描述”的商務(wù)成本，其實(shí)根本不賺錢。

連馬化騰都說：

騰訊最近反舞弊抓到了很多CSIG（ToB事業(yè)部），很多都是在打單、招待。這種模式真的不太適合我們，效率低、不透明。所以我們還是聚焦做產(chǎn)品，我們做被集成，別人買我們的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品去賣，我們內(nèi)部管理清清楚楚、干干凈凈。

某湯不懂這個(gè)道理嗎？當(dāng)然懂。

但是當(dāng)下的 AI 產(chǎn)品大多依賴海量的場景數(shù)據(jù)，一旦出現(xiàn)跨場景的情況——比如新的客戶出現(xiàn)了新的業(yè)務(wù)場景——就可能需要重新訓(xùn)練。

這就意味著，在B端業(yè)務(wù)中，AI 技術(shù)不具備普適性，大規(guī)模的定制難以避免。

第二個(gè)難題則是價(jià)格戰(zhàn)。

中國軟件行業(yè)一大抄，而且大家都特別擅長抄，所謂的 996，本質(zhì)上也只是為了加快抄的速度。

最后，大家的產(chǎn)品都長得差不多，于是很快又開始打價(jià)格戰(zhàn)，結(jié)果誰都賺不到錢。

比如，某湯的主要收入都來自于安防業(yè)務(wù)，但是這個(gè)賽道早已是一片紅海，某湯為了完成銷售業(yè)績，只能不計(jì)成本的低價(jià)拿單。

你可能會(huì)說：那都是傳統(tǒng)的 AI 技術(shù)！現(xiàn)在是 AIGC 時(shí)代，已經(jīng)不可同日而語了。

毫無疑問，AIGC的出現(xiàn)是 AI 時(shí)代的一個(gè)里程碑，但是從目前來看，AI 的老問題并沒有得到根本性改善。

我甚至可以斷言，這兩年成立的中國 AI 公司，99% 都會(huì)倒閉。

而這一波倒閉潮，其實(shí)已經(jīng)悄悄開始了。

就在最近，一位投資人私下告訴我，一家去年剛?cè)谫Y了幾個(gè)億的 AI 公司，今年已經(jīng)拖欠好幾個(gè)月工資了。

這家 AI 公司的底子其實(shí)頗為不錯(cuò)，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)出身名校，投資機(jī)構(gòu)也很有名，結(jié)局尚且如此，那些默默無聞的 AI 公司，處境就更不用說了。

比如，最近一家 AI 公司的創(chuàng)始人就在找我咨詢?nèi)绾吻舐?，因?yàn)樗墓净疽烟幱跒l臨倒閉的狀態(tài)。

造成這一局面的原因主要有 5 點(diǎn)。

第一是定制化+價(jià)格戰(zhàn)的老問題。

由于 ToC 領(lǐng)域基本都是大廠的菜，創(chuàng)業(yè)公司很難競爭過大廠，于是大量AI 創(chuàng)業(yè)公司都面向 ToB領(lǐng)域。

但是和傳統(tǒng) AI 產(chǎn)品一樣，AIGC 同樣面臨嚴(yán)重的定制問題。

一位頭部 SaaS 公司的技術(shù) VP 告訴我，在他們的領(lǐng)域，大部分AIGC產(chǎn)品在交付給新的客戶時(shí)，都需要進(jìn)行定制。

因?yàn)樾碌目蛻艨傆行碌膱鼍?，而且新的場景還在不斷涌現(xiàn)，不可窮盡。標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品如果不進(jìn)行定制，那么在面向這些新場景的時(shí)候，效果總是差強(qiáng)人意。

定制項(xiàng)目最大的問題，一是成本高，二是缺乏差異化壁壘，反正都是壘人工。

既然缺乏壁壘，那么在中國就一定會(huì)走向價(jià)格戰(zhàn)。

結(jié)果就是大家都賺不到錢。

第二個(gè)原因，是 AIGC 的價(jià)值不夠凸顯

不知道大家發(fā)現(xiàn)沒有，雖然 AIGC 越來越火，但是真正賺錢的還是兩個(gè) AIGC最擅長的領(lǐng)域：AI 聊天、AI 圖文。

這兩個(gè)領(lǐng)域的特點(diǎn)，就是對內(nèi)容的準(zhǔn)確性要求不高。

但是在 ToB場景下，內(nèi)容的準(zhǔn)確性要求非?？量蹋@就導(dǎo)致 AIGC 看起來哪哪都能用，但是哪哪都不能讓客戶滿意。

比如，一家軟件公司轟轟烈烈推出了自己的 AI 產(chǎn)品，市場宣傳好評如潮，但是他們的高管卻偷偷告訴我：AI 產(chǎn)品的效果基本停留在售前階段，實(shí)際落地遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到客戶的期望，因此回款特別困難。

就連傅盛也說：AI看起來非常熱，但好的案例幾乎沒有，除了大模型公司自己講的案例。

第三個(gè)原因，是中國企業(yè)太擅長抄襲。

抱著樂觀的態(tài)度，我也相信一些 AI 公司能做出好的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，甚至是賺錢的產(chǎn)品。

但是請放心，根據(jù)我多年的經(jīng)驗(yàn)，只要出現(xiàn)這樣的苗頭，馬上就會(huì)有無數(shù)同行甚至大廠抄襲，很快這個(gè)產(chǎn)品就會(huì)成為大路貨，根本賺不到錢。

可以說，中國企業(yè)最擅長卷死自己，AI 公司也不例外。

第四個(gè)原因，則是資本退潮。

最近一位 AI 公司的合伙人和我聊天，他說即便是 AI 賽道，投資人的要求也非?？量?。

不僅要看你的增長數(shù)據(jù)，還要看你什么時(shí)候能賺錢。哪怕最后認(rèn)可了你，投資金額也很謹(jǐn)慎。

實(shí)際上，相比于國外不斷爆出 AIGC 創(chuàng)業(yè)公司的巨額融資新聞，國內(nèi)最近兩年成立的 AIGC 創(chuàng)業(yè)公司——除了月之暗面這樣的明星公司——基本都拿不到融資。

這就意味著 99%的 AI公司最后都會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的現(xiàn)金流問題，只能選擇倒閉。

最后一個(gè)原因，也是最重要的原因：至少就目前而言，中國的 AI市場，可能遠(yuǎn)沒有我們想象中那么大。

核心原因還是 AI 落地的前提，是業(yè)務(wù)的高度在線化，而中國企業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)目前還非常薄弱，這就從根本上限制了 AI 的市場天花板。

現(xiàn)在 AI 很熱，很多傳統(tǒng)企業(yè)的老板很興奮，但就是找不到 AI 可以落地的場景。

其實(shí)原因很簡單，AI 的本質(zhì)是對“線上數(shù)據(jù)”的處理，大部分傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)都沒有完成，線上只有零散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，AI 根本就沒有用武之地。

當(dāng)然了，隨著 AI技術(shù)的不斷突破，我相信中國企業(yè)的在線化程度會(huì)越來越高，到了那一天，AI 可能就會(huì)真正的顛覆軟件行業(yè)了。