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創投圈永遠不缺少風口、熱點，但能稱之為“浪潮”的大機會不多。資本寒冬下"人工智能"的概念被炒得火熱，自谷歌的AlphaGo下完一盤棋后，大家仿佛突然看到了希望，紛紛押注于人工智能，繼PC、移動互聯網后引領下一個大時代。然而任何時代的發展都不會一帆風順，尤其是大窗口下的機會需要探索的時間會更長。前段時間開復老師也說過，資本追逐下催生的AI泡沫，如果沒有合理的業務和現金流支撐這樣的估值，一年后融不到下一輪仍然會面臨一個短暫的寒冬。那么這些一瞬間站上風口浪尖的AI公司究竟該如何思考他們的商業模式呢？

一、科技創新的邏輯

任何一個時代的技術和商業的發展都會遵循一定的結構層次關系，就像這張圖中顯示的，最基礎的是行業標準層，然后依次是組件層、基礎設施層、系統層、應用層，最上面才是面向C端用戶的商業模式和內容。那么，讓我們沿著這個脈絡分析一下不同的技術發展階段會哪些商業模式。

2018

行業標準層

能在這一層插一杠子的公司基本上可以享受到一個時代的紅利，因為他們提供了整個行業的標準和規制，典型的例子比如高通公司的CDMA技術提供了整個移動互聯網時代的底層編碼、傳輸和通信標準，再比如前段時間被軟銀收購的ARM公司提供了全球超過95%的智能手機和平板電腦的計算架構。這也就意味著所有的智能手機企業，無論是蘋果、三星，還是華為、小米，都繞不開高通的專利和ARM的授權，它們每生產一臺智能手機都要向高通繳納專利費，向ARM繳納授權費。高通公司所有員工中數量最多的就是專利律師，所以你們可以體會一下這種商業模式，基本上就是有標準在手就可以躺著數錢的感覺。

組件層

組件層就包括了各類元器件、芯片、存儲器等等。技術含量低的組件毛利會很低，技術含量高的組件毛利相對會很高，比如芯片。PC時代英特爾的CPU，移動互聯網時代高通的SoC芯片，讓這兩家公司賺得盆滿缽滿。每一波大的技術革新都是源于計算架構和計算能力的提升而產生的。到了人工智能時代，由于深度學習對于并行計算任務的大量需求，英偉達的GPU成了開發者們的首選，去年股價更是大漲了3倍。當然，AI的實現離不開異構計算的支持，未來的AI芯片一定會走向專用化這條路，會有很多基于FPGA和ASIC解決方案的公司出現。人工智能時代的芯片不會一家獨大，這里面衍生出來的機會和想象空間會更多。

基礎設施層

這里開始我們會分成兩條主線來討論，一條主線是“云”，一條主線是“端”。任何一波大的浪潮都是源于底層計算能力的升級，包括計算平臺和計算終端。云上的基礎設施由云服務商以IaaS（基礎設施即服務）的形式提供，國外的亞馬遜、谷歌、微軟，國內的BAT、華為，幾乎所有的巨頭都有云服務部門。端上的基礎硬件包括PC，智能手機，以及有可能成為下一代智能終端的VR/AR設備，還有萬物互聯的IoT設備。

系統層

云上的系統以PaaS（平臺即服務）的形式出現，大部分云商都會提供行業云，還有一些專門提供PaaS的服務商。端上的系統包括PC上的Windows，智能手機上的iOS、Android, 谷歌推出的VR平臺Daydream，還有機器人操作系統ROS和Turing OS，總之未來的萬物互聯時代每種終端上都會有相應的系統平臺出現。

應用層

云上的應用通過SaaS（軟件即服務）的形式提供，端上的應用通過軟件、app的形式提供服務。

To C商業模式創新

最上層就是面向C端用戶的商業模式創新和內容創新的公司。

二、登山還是沖浪？

總的來說，我們可以把科技公司分為技術型和產品型。技術型公司的典型代表就是PC時代提供windows的微軟和提供CPU的英特爾組成的win-tel體系，移動互聯網時代提供安卓系統的谷歌和提供驍龍芯片的高通組成的Android-snapdragon體系。它們的商業模式是提供一種通用型的技術，可以適用于所有的兼容機或智能終端，可以在產業鏈上某一環節上“橫”著吃整個市場。產品型公司的典型代表就是蘋果。蘋果的體系是封閉的，它的系統、軟件、應用只能用在自己的硬件上，蘋果的理念是軟件的價值要通過硬件來實現，它要把一條產業鏈“豎”著從頭吃到尾。

技術型公司我們可以形象地比喻為登山型選手，它們的競爭優勢來自于不斷打磨自己的技術能力，并構建良性循環的產業生態，讓更多的客戶來使用自己的技術，一般以to B為主。

而產品型公司我們可以將其比喻為沖浪型選手，它們的競爭優勢來自于敏銳地洞察商業潮流趨勢，推出符合市場需求的產品，并不斷提升用戶體驗，一般以to C為主。

人工智能時代的技術型公司

一般在某一方面（如語音識別、圖像識別、語義理解等）具備很強的AI核心技術，他們的商業模式以提供“云+端”的解決方案為主。之所以要“云+端”是因為有些計算必須要在端上完成，比如自動駕駛、無人機等對實時性要求很高的場景不可能容忍數據傳到云上處理的延遲，再比如某些網絡不穩定或沒有網絡覆蓋的場景；而有些計算在云上會更好，比如某些對實時性要求不高的處理可以傳到云上去進行數據的存儲、分析和挖掘，再比如某些長尾的數據需要傳到云上去進行模型的再訓練和算法的進一步升級。所以關鍵能力就是要根據具體的業務邏輯把自己的AI技術部署到應用場景中，或者給B端客戶的產品賦能，使它們具備某種智能化的功能。當然也有些硬件能力很強的公司可以提供“云+端+芯”的解決方案，他們能夠為特定算法應用設計專用化加速芯片，從而大幅提升計算效率和降低功耗。

人工智能時代的產品型公司

硬件產品以機器人、智能硬件為主，軟件產品以虛擬助手為主，真正做得好的為C端用戶所接受的產品寥寥無幾，亞馬遜的echo算是個爆款。產品型公司不一定要擁有多么強的技術，關鍵是要思考幫助用戶解決什么問題，滿足用戶哪個痛點上的什么需求，讓用戶使用你的工具后能看到顯而易見的效果，比如效率大幅提升，而付出的成本又相對合理。C端用戶對智能類產品普遍缺乏認知，想進入用戶心智還是很難的。而產品要想成功又是一個綜合性的問題，以echo為例，外觀如何設計得美觀親民，麥克風陣列如何排布噪聲最小，語音喚醒和識別率如何，怎樣正確理解用戶意圖轉化為可執行的指令，后端連接的內容和服務能否提供很好的用戶體驗，怎樣做PR和營銷（亞馬遜為了推廣echo可是動用了電商網站上最貴的廣告位）。路漫漫其修遠兮，做產品真的不是一件容易的事。

三、AI創業的那些坑——給創業者的幾點建議

1. 提供API的商業模式無法支持公司走下去。一個單獨的API接口無法為你的客戶創造價值，你要做的是提供解決方案。亞馬遜、谷歌、阿里等云服務商都會提供AI-aas服務，而且會逐步免費。

2.全棧型公司才靠譜。什么是全棧型？就是你要能從頭到尾完整地解決一個高層次的行業問題，一是你要有業務和行業領域的專業知識，二是要有大量的有標注的行業數據，三是要具備應用AI技術解決實際問題的能力。純算法會逐漸淪為低級別的商品化服務，你無法靠賣算法盈利，你也無法靠刷榜就創業成功。

3. 請不要再說自己是AI公司了。作為一家公司，你的使命應該是提供滿足客戶需求的產品和服務，人工智能只能是技術架構和實現手段，不是你的價值主張，說自己是AI公司說明你還沒有明確自己的定位。

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