向死而生 以强胜弱

刘英航：巨头林立的AI行业，创业公司如何找到自己的突破点，实现弯道超车？

吴甘沙：小公司可以做一些事情：首先，试错要做到更好，试错成本要低。大家可以想象一下，探索一个未知海域的时候，万吨巨轮很容易触礁，但是小公司开着冲锋舟去，很有可能成功，要抱着一种向死而生的心态。

其次，小公司可以有一些创新的策略。第一，边缘创新，找主流市场边缘的垂直细分市场；第二，差异化创新，我不一定比大公司做得更好，但是我做不同的东西；第三，协同创新，两个大公司之间合作往往很困难，因为都有自己的傲慢，而且法务部门比较保守，但是小公司放低身段，非常容易进行合作。这些都是小公司的机会。

余凯：对小公司来说，一定要让自己的商业模式在大公司的射程范围之外。大公司有两种能力，一个是势能，一个是动能，动能是现在的业务，势能是他积累的人才业务和资金。

小公司如何在射程之外找到机会？两个因素比较关键。第一，对数据资源的独占性，这是一个关键的战略资源，我们看BAT，整个价值都建立在这上面。第二，数据转换成价值的效率，比如每秒钟处理多少数据。这往往不是大公司的优势，因为一些核心的技术，从零开始投入到最后形成战斗力，需要至少三年时间，跟大公司小公司没关系。

徐立：关于AI+行业，如果创业公司的核心技术能形成壁垒，而且在某个行业里面具备关键要素，那就需要在这个领域垂直打通，形成需求、数据、行业的回路，打通闭环。反过来，核心要素并非都都具备的情况下，你就要找准合作伙伴。这是我们这几年核心的一个想法。

傅盛：小公司并非没有机会，要看它在垂直化方面有没有可能击穿一个行业。比如当年百度推外卖，高层的想法是做了总比不做好，但为什么不做今日头条？因为对他们来说机会成本太高。所以小公司一定要拼垂直化场景，一定要把应用想得非常深。另外，还有一个观点，前景越明朗的应用，对小公司越是巨大的前景。

黄明明：小公司的机会，在于专注，把力量用到一点。前几天和李想聊天，说到大众在中国的车型，密密麻麻有上百种，他随便问到一个投资人，你能说出朗逸和帕萨特以及宝来有什么区别吗？对方答不上来。如果真的把所有的资源集中到一个点，小公司能做到比大公司强，如果在这一点上比不上大公司，就别指望有什么以弱胜强的机会。

我认为在特定的应用场景产生数据的地方，是AI类创业公司的机会。这就是我们为什么投一家自动驾驶公司的原因，事实证明谷歌和百度的自动驾驶之路几乎走到了死胡同，因为他们只做算法，但没有应用场景，无法真正上车应用。要在垂直应用场景扎得足够深，自己可以产生数据，然后正向反馈，这是BAT没有的，小公司可以从这方面去寻找机会。

汪华：在这个事情上千万不能有错觉，做创业不要把希望寄托于大公司傻、大公司懒、大公司反应慢上。你没有任何的东西可以跟大公司拼。首先你要做的，是大公司在一段时间内，压根不会做的事情，或者大公司做了之后会自杀的事。比如说谷歌的Android对于微软来说，当时的微软就是自杀，他不能把自己的操作系统都免费了。

第二，别把大公司当作对手。大公司，你可以把它当作一个社会的基础设施，有些事情只有大公司推得动。比如说在全中国实现移动支付，只有大公司能做到。而大公司一旦把这件事做好了，大量创业公司可以从中受益。所以千万不要把大公司当做竞争对手，把大公司当做一个寄存生态来对待。

第三，从来不存在以弱胜强的想法。创业公司虽然一开始小，但在一开始扎进的领域想办法以强胜弱，随后每打一仗，搞到各种各样的资源，在局部战争里面以强胜弱。

　　贵与不贵不重要，关键是做成

刘英航：人工智能领域是否有泡沫、估值是否贵了？

徐立：目前来看人工智能确实存在市场过热现象。过热会导致大家对市场应用的判断产生一些偏差。技术公司做垂直应用，第一要把产品深扎进去，第二需要大量的基础投入和长期的行业沉淀，但AI过热导致从业者比较浮躁，不停换方向尝试。关于估值，贵不贵关键还是看成不成，团队和方向很重要。

余凯：现在应该考虑的不是估值问题，而是怎么把研发往前推进。从投资人的角度来讲，贵与不贵不是那么重要，关键是做成。从创业者的角度来说，高跟低也不是那么重要，关键是能够拿到足够的资源，让这个公司可以做成，这是我核心的观点。

傅盛：我不觉得人工智能太贵，最大的问题在于投资人对人工智能了解得太少，很少碰到靠谱的，所以造成了鱼龙混杂。

人工智能起源于学术，但是后续推进的是工业界。在今天学术这个阶段，推进是比较有限的，后面都要靠大量的数据实践和应用实践。所以，我觉得第一波项目估值很贵可以理解，但是后面工程化、产品化的人，会做得更靠谱一些。现在很多公司真正做的是模型，距离产品还有很长的路。

黄明明：纯做算法的公司估值有些偏高了，刚开始纯做算法出来的，大牛的背景，一定估值上天。但是现在大家看了一段时间，明白了光有算法没用，你得应用落地。所以贵和不贵其实是相对的，一亿美金天使轮贵不贵，肯定贵，但是你如果看到它是一个一千亿美金的公司，那肯定要进去，能投多少投多少。

因此在人工智能领域，对产业的洞见和深刻的理解特别重要，要求我们作为投资的人必须要深入到产业里面，否则你怎么判断这是一个一亿美金的机会还是十亿美金的机会？

邝子平：我总体觉得是贵。现在绝大部分技术型的、平台型的公司目前还是一个2B的场景，但（投资机构）却把它们当作2C的公司来做。这样的公司，后续还需要多轮的融资支持它的成长。如果天使轮一下子把估值做到一亿，那A轮总得三亿，做到F轮怎么办？

汪华：其实很多人工智能公司估值来自稀缺性，而不是来自技术、价值或商业模式等等。还想补充一点，在任何一个领域，如果最后大赛道里面出了十个公司，第一波出来的公司往往只占了两个，八个还在后面。

转载请注明出处。