生成式 AI 技术至关重要,但如果没有与他人差异极大的技术,形成技术垄断,那么它最终会沦为大众消费品:每个网站都有,大家使用不同的供应商,产品似乎相差无几。
具体而言,我认为能够影响行业成本结构和整个行业工作流的 to B 应用,才是真正具有价值的 AI 应用。倘若你对这个行业了解甚少,那么你根本无从入手。我将这类应用比喻为修建高速公路的 “盾构机”。
然而,to B 应用的创新对创始人和团队的要求也更高。他们不仅要对 AI 行业及其进展有充分的理解,还要熟知各个参与方在工作流中所扮演的角色,并且能够将自身的 AI 产品与整个工作流相结合,产生一种 “捷径效应”。创始人要能够敏锐地感知到 AI 在这个领域能够削减工作流中的哪一块成本 —— 不是简单的减少,而是你的 AI 应用能够让原来在其中占据重要份额的参与方消失,那你的价值就会很大。
对于创业者而言,to B 创业方向具有三点优势。第一,目前拥有跨界能力的团队较少,竞争相对没那么激烈。第二,收入来得相对较快。第三,能够对一个行业产生彻底的改变。
周炜:AI会冷下去,直到2026年下半年
周炜,创世伙伴资本创始主管合伙人,17年来保持了每年诞生一只独角兽的记录。曾获福布斯中国“最佳创投人” 以下为 […]
周炜,创世伙伴资本创始主管合伙人,17年来保持了每年诞生一只独角兽的记录。曾获福布斯中国“最佳创投人”
以下为周炜近期观点:
AI 降温实为好事
就 2024 年的 AI 发展态势而言,其一,行业内有望涌现更多惊喜,例如 GPT5 等产品的出现。其二,当下无论是 Sora 还是 GPT 以及相关应用,仍处于较浅层次。
在我看来,本年度或许会有众多公司致力于将这些产品打造至可直接交付的程度,完整地完成工作并呈现完美结果。
过去一年半,AI 领域热度极高,吸引了许多炒作的伪创业者涌入。
我预测,从今年下半年三季度起,AI 会逐渐降温,且这种降温态势会持续至 2026 年下半年。然而,若今年下半年 AI 冷却下来,那绝对是好事一桩。这将起到去伪存真的作用,让环境更加纯净,真正运用技术解决实际问题的企业家将会获得成功。
打个比方,冬天会筛选出特别强壮的幼苗。所以,冬天过后,留存下来的幼苗将会生长得极为迅速。商业环境得以改善,产品更加成熟,同时竞争也会减少。
目前,AI 的应用阶段刚刚开启,众多人在不同方向进行尝试。但在过去一年半里,AI 大环境逐渐显现出当年加密货币领域的一些行业乱象。它过于火热,然而涌入的许多人并未立刻思考如何利用 AI 解决实际存在的问题,而是借助各种概念进行炒作。我们将这些人称为伪创业者,即追逐浪潮之人。
部分资金被投入到了一些被浪费的地方。当下的 AIGC 方向恰似当年的互联网创业:以 to C 网店为例,只要了解互联网的基本玩法便可参与其中。能否成功难以定论,但都可以在这个领域尝试。目前 AIGC 方向的创业环境亦是如此。
在这样的情形之下,我坚信今年下半年 AI 若冷却下来,定然是好事。
投资聚焦 AI 与行业应用深度融合的公司
在这波 AI 浪潮中,我们持续关注并投资那些将 AI 与行业应用紧密结合的创业公司。
许多人将 OpenAI 发布 ChatGPT 与苹果发明智能手机相提并论,乐观地认为如同 iOS 平台为各种 APP 提供了发展空间一样,ChatGPT 也能为众多创业公司创造成长机遇。
但我对此并不认同。
我认为在移动互联网时代,大平台进入新领域的壁垒颇高、边际成本也很高。比如苹果不会因为觉得游戏业务有利可图就亲自去做游戏,因为做游戏是完全不同的业务领域,需要重新招募人员进行产品开发,耗费漫长的时间。
而在这一波 AI 大模型的浪潮中,主要边际成本是算力和电力。大家使用的都是公共数据,只要具备足够的算力和电力,大公司能够迅速进入并开展相应业务。
所以对于创业者来说,最佳的创业机会并非 to C 的产品,而是面向行业端的 to B 产品。
在 AI 大模型方面,中国与美国存在一定差距。中国的优势在于先进制造层面拥有强大实力。利用 AI 结合硬件打造出各种形态的智能机械设备、智能机器人。
to C 市场必然存在机会,但对于创业公司而言会极为艰难。大平台投入大量算力资源开发出的相应产品将更具优势,很容易就会颠覆创业公司的产品。而在 to B 的方向,创业公司仍有诸多机会。
在上一波 AI 浪潮中,我们投资了美妆时尚科技第一股玩美移动。这家公司成立于 2015 年,是一家人工智能(AI)和增强现实(AR)美妆与时尚技术商业解决方案提供商,于 2022 年在纽交所上市。同时,我们还投资了智慧医疗健康科技平台数坤科技,该公司运用自创的底层模型大量读取 CT 影像和 MR 影像,生成人的数字三维模型。
如何规避 “大树底下不长草”
无论如何,我觉得在当今大环境下,创业者若要避开 “大树底下不长草” 的局面,就必须认真思考:我的创业方向究竟是什么?我的优势又在哪里?
生成式 AI 技术至关重要,但如果没有与他人差异极大的技术,形成技术垄断,那么它最终会沦为大众消费品:每个网站都有,大家使用不同的供应商,产品似乎相差无几。
具体而言,我认为能够影响行业成本结构和整个行业工作流的 to B 应用,才是真正具有价值的 AI 应用。倘若你对这个行业了解甚少,那么你根本无从入手。我将这类应用比喻为修建高速公路的 “盾构机”。
然而,to B 应用的创新对创始人和团队的要求也更高。他们不仅要对 AI 行业及其进展有充分的理解,还要熟知各个参与方在工作流中所扮演的角色,并且能够将自身的 AI 产品与整个工作流相结合,产生一种 “捷径效应”。创始人要能够敏锐地感知到 AI 在这个领域能够削减工作流中的哪一块成本 —— 不是简单的减少,而是你的 AI 应用能够让原来在其中占据重要份额的参与方消失,那你的价值就会很大。
对于创业者而言,to B 创业方向具有三点优势。第一,目前拥有跨界能力的团队较少,竞争相对没那么激烈。第二,收入来得相对较快。第三,能够对一个行业产生彻底的改变。
如果企业有能力在一个垂直领域获取足够独特的数据用于训练模型,那么就能构筑起壁垒。以我们的被投企业数坤科技为例,经过数年的研发与探索,数坤利用独特的医疗数据自研训练了多模态医疗大模型 ShuKunGPT。
此外,如果能够对一个行业有足够深入的认知和理解,也能够形成领先优势和壁垒。像这种垂直场景,别人很难在短时间内赶超你,即便你资金雄厚,这也是一种优势。
总结而言,就是要聚焦于细分行业,一旦找到相对独特的垂直机会点,就要尽快建立数据闭环。
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