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送给AI创业者的2018年生存指南

送给AI创业者的2018年生存指南

作者:蓝冠在线编辑  日期:2018-08-25 10:23 人气: 

2018年8月,阿里巴巴携手36氪,启动了“AI赛道明星班”项目。8月20日,“AI赛道明星班”第一次集结,开启为期四天的培训课程。活动第三天,九合创投创始合伙人王啸也分享了对“AI创业的挑战和机遇”的观点。

王啸认为:

1、从传统互联网到智能互联网的演进背后是从流量经济到效率经济

2、2018年AI创业公司融资现状:融资热退去,头部效应明显,落地仍是关键

3、给AI创业者的2018生存指南

36氪认为这部分内容很有价值,因此也对分享做了详细梳理。以下为对分享的整理。

步入智能互联网2.0阶段

我觉得人工智能只是一个方法,其实我们现在处在的时代,从互联网发展的角度来看,应该是智能互联网的时代。

如果我们从用中国的时间轴来看的话,九几年开始,中国进入了PC互联网时代,这个时代大概是在2010年左右基本结束。其实从08、09年开始的话,随着智能手机的普及,整个移动互联网时代开启,基本是从2010年开始到去年。

我们认为2016、2017年开始往后走的,现在还没有准确的定义,现在大家说是AI时代,或者是大数据,或者是IOT,本质来讲,就是智能互联网的时代。

互联网和移动互联网解决的是连通的问题,把人和互联网连起来,最基础的问题产生了大量所谓的BAT的巨头公司,但是连接产生的数据的价值如何充分发挥和使用,是下一步创业最主要的主战场。

恭喜大家在主战场做事情。如果势都接不上,全靠自己牛,其实基本上做不成事。

首先讲智能互联网宏观角度的思考。

所谓的互联网和智能互联网核心的本质概念,是流量模型、经济模型到效率模型的转化过程。

其实移动互联网包括PC互联网,核心做的事无外乎把人群汇集之后,导给电商摆货,卖道具、或者产品,导给广告,核心本质是汇集流量。但现在智能互联网时代,什么样的公司能成为巨头现在还不是很清楚,但是有一点很清楚,就是解决效率问题是本质。

从逻辑上来讲的话,从数据层开始,到技术层到消费层,都有可能产生创业公司,但大的互联网公司在数据上非常有优势。从行业角度看,掌握行业数据的人还不知道数据的价值,比如政府,这些数据对很多公司非常有价值。

2018年AI投资进入下半场

现在来看,2018年AI投资进入下半场。

首先纯技术创业向行业深度结合转变。体现在:

(1)单纯靠技术和算法的红利期已经过去。不再过多的谈论AI概念与技术本身,而是更多的关注AI与产业的结合与落地重点;

(2)行业壁垒是创业公司最大的护城河,也是抵挡BAT的关键。创业者需要找到巨头没有杠杆的地方;

(3)中国偏向应用层,美国偏基础层和技术层。

其次,收入方面,绝大部分AI公司还在发展期,目前会比较难以产生正向现金流。

再次,融资方面,融资企业数量放缓,融资规模依旧增大,创业公司估值或回调。

此外,从退出机制看,To TMD 或成新退出机制。

给AI创业者的2018生存指南

(一)融资

早期深科技公司最大风险就是公司账上缺乏足够现金来维持运营。

科技类公司人员开销相对大一些,这种情况下的话,收入的产生需要一点时间。早期的科技公司,最怕的是做到一半没钱了,把人裁了,其实只要裁一次人,人员的稳定性和版本连续的迭代性就没了。现在,受限于经济形势和市场环境,融资的难度也再不断增加。

建议创业者认真融资。(1)永远不要太被动。在上一轮融资的钱花了一半的时候,就要开始融资。(2)当数据表现好的时候(确立了市场地位/比较优势/留存变好),不管有钱没钱,都可以开始融资。(3)控制好固定开支 。

一般来说, 在早期科技产品领域(VR/AR、人工智能、大数据等), 投资人分价格敏感性和怕错过机会型。科技公司要向赛道投资人展示:机会是不是足够大、可延展性和未来是不是足够让他动心,对未来足够看好。技术型公司前期应注重发展潜力、市场规模,构建自己的技术壁垒和比较优势。

(二)业务

从业务上看,技术+产品+行业落地是AI初创公司的胜负关键。VC 判断一家人工智能公司能不能投,一般主要看 :(1)数据,包括直接数据和二次加工数据; (2)核心算法; (3)场景;(4)销售能力。

对于AI初创公司来说,行业壁垒是人工智能创业最大的护城河,要抓住行业里最大的客户;与此同时,不止是做技术服务商,还要形成产品经理和技术专家为主导的产品级公司。

此外,公司还需遵循发展规律,想清楚是To B还是To C。九合创投会建议创业者从To B起步,做好供应链、产品及市场推广三件事。偏 B端行业标杆用户的树立很关键,一定的高端订单会对行业产生影响力。事实上,目前在大部分行业,人工智能的To C模式尚不成熟,我们也期待今年看到新发展。

(三)管理

从管理上看,CEO的商业敏感度与学习能力非常重要。对于创业公司来说,人才不可能一步到位,找合适的人先顶进来;团队要相对完整,不能缺一块,必须要多元化人才搭建;而不合适的人坚决换掉 。

(四)估值

当前很多初创公司可能失败的地方,就是估值太高了,融不到钱了,即使最后上市之后,二级市场也可能不认可。

估值跟实际业务体量相匹配是很重要的事。创业公司需要谨慎抬估值,避免“独角兽陷阱”。估值过高,企业成了“在悬崖边疾驰的快车”,要么go big,要么直接go home。 而一旦估值倒挂(downround)是更糟糕的事。

对创业者来说,股份是战略储备,一共就100%,需要有战略思维,思考如何分出去,把合作伙伴和钱拿进来,包括你的合伙人拿进来的过程,但是又不能太在意估值,所以是一个平衡。

(五)退出

退出其实是每个人特别希望的,对创始团队来讲,也是非常重要的一部分,所谓中国新经济的造富都是退出推出来的。

但目前来看,IPO方面,AI 领域没有多少公司能自证在商业模式上达到IPO标准,如果为了上市而上市,过早强调企业营收反而会拖累成长。2018 年 AI 领域靠谱的公司,会迎来营收的大幅增长,2019 年可能出现一个符合港股、A 股新政的上市潮。

收购方面,To TMD 或成新出路。坐拥场景、数据的产业巨头收购坐拥人才、技术的新兴企业,正是强互补型的“嫁接”。技术创业者应该学会主动在对的时间切入场景,以合作、合资、战投、并购等形式主动与行业建立深度融合的桥梁 。

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