AI应用创业的共识与非共识

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未来难以精准预测,伟大往往超乎计划

前天晚上在上海组织了一个AI应用创始人饭局,席间大家推杯换盏、侃侃而谈,由于参与者都是创始人,讨论迅速进入了深水区。

我突然发现,对于某些事情,大家是存在统一看法的,而对另一些问题,则存在明显差异,看来有必要开篇立题展开讲讲。

在开题之前,我先抛出一个观点,来跟各位探讨:

未来难以精准预测,伟大往往超乎计划。

新的生产力革命和交互革命到来的时候,我们往往乐于去预判未来,但过去的经验无法推断未来的范式。趋势可能是显而易见的,但我们很难踩中未来的每一个节点。

我们需要接受和理解未来的不确定性,同时根据现实数据反馈,来不断修正和更新我们的信念,快速行动和迭代。

正如这一代人工智能所展现的涌现能力,完全超出了预期和计划。我们往往高估了AI的能力边界,又低估了AI的发展速度,与其担心和焦虑,不如早点躬身入局,普通人去抖音上付一个199,企业则看看怎么把AI技术应用到自身的业务场景和工作流中。

干完这碗鸡汤,接下来,结合过去半年我跟数百位AI创业者的面对面交流,以及旁听公司安排的近千场AI项目路演会议,我们就用提问的方式来试图展开,对于国内AI应用创业者们,在市场选择、融资策略、商业模式、未来判断上,他们有哪些共识与非共识。

大模型创业还有没有机会?

我在之前的文章(朱啸虎没错,大模型没有投资价值)里表达了清晰的观点:相比通用大模型,我更看好垂直模型和AI应用。

时至今日,大约十来家投资机构已经投资了十来家国内大模型公司,阿里和腾讯也参与投资了其中几家,他们既无必要也不会继续投资新的大模型公司,通用大模型的创业窗口已经关闭了,基本上往后已经没有新的大模型创业的空间和机会了。

而那些已经投了大模型的投资机构,接下来的重点就是看AI应用/infra/agents;没有投大模型的,也在看应用层;拥有大模型的产业方为了生态布局,也必然要看应用层。

年初的时候,做AI应用会被嫌弃太薄、太容易被大模型价值碾压,而现在恰好是AI应用公司开启融资的最佳时间。

但,融资是AI应用创始人最重要的事吗?

业务重要,还是融资重要?

业务比融资重要,当然。

这话半年前大家兴许还不敢讲,时至今日也是被现实狠狠打脸了。有很多AI应用创始人跟我见面,前三句话是:太难了!太难了!太难了!然后问我们现在的融资环境有没有变好一些。

我则马上泼上一盆凉水:在国内,对于非硬科技赛道的融资环境,未来可能也不会变好,我们需要接受这种常态。

进一步分析下,市场上主要的几类潜在投资人:

政府或国资主导的人民币基金,基本不投AI应用,如果是跟制造和算力相关的AI方向还可以聊聊;

产业方,目前看的非常积极,但大部分会先尝试业务合作,投资进度推进较慢(也有快的,私聊);

双币基金,对项目有PMF的要求,一般ARR100万美金比较适合;

个人或家办,要么投相对成熟的项目要么看你关系熟不熟;

纯美元基金,不想多谈,时代结束了。

从阶段上看,国内可能不缺投种子的,譬如奇绩创坛,也不缺投A轮的,譬如金沙江等,但陆奇到朱啸虎中间没有接盘侠,这是最尴尬的。

虽然投的人少但并不妨碍看的人多,但凡你是一家做AI应用的企业,特别是AI Native的,相信我,找你的投资人比客户多了十倍不止。

见客户和见投资人消耗的时间差不多,但是见投资人的转化率可能会非常惨淡。我身边很多AI应用的创始人,从今年年初融到现在,可能见了大几十家机构也没融到,或者也只能拿到1-2个TS。

所以,如果你还没达到投资人认为的PMF(投资人认为的PMF和你认为的PMF可能有差距),与其把时间花在融资和VC身上,还不如把重心放在业务和客户身上。

创始人最重要的三件事,找人找钱找方向,找钱也不等于找VC,客户的钱、渠道的钱、代理商的钱、政府的补贴甚至银行的信贷,都是钱的来源。如果AI创始人想了解我们如何帮助企业做业务加速,欢迎关注吴老斯基加我微信聊聊。

不出海,就出局?

先上一张我个人对AI应用目标市场选择的理解。这是一个比较老的SaaS目标市场分析框架,我微调了一下,套在AI应用上依然管用。

AI应用创业的共识与非共识

从这张图上来看,其实包含了好几个问题的讨论:

问:AI应用创业应该2B还是2C

就AI应用来看,2B会更快迈入商业化,而2C的天花板会比较高,给投资人的想象空间更大。

从国内市场来看,2B和2C在商业模式和增长模式上差异巨大,这就会影响到公司的人才需求、成本结构和预算分配,势必要做选择;如果是做海外市场,由于是PLG为主,倒不必纠结2B还是2C。

问:不出海就出局了吗

作为AI Native的2C应用,特别是文娱和社交方向的,大家的统一认知是只能出海;如果是AI Native的2B应用,且以PLG为主的,也建议主做海外市场。

也就是说,如果你服务的是国内中大型及超大型客户,业务发展主要靠集成商和直销结合,确实不用考虑出海问题,其他的,要么已经出海,要么正在扬帆出海的路上。

问:国内2B增长只能靠SLG吗

80%以上的企业级软件80%以上的销售增长靠SLG,目前SLG还是主流。所谓:超大B靠集成、大B靠直客,中B靠代理,小B可放弃。

客单价决定了业务增长和销售方式,5位数及以上的客单价适合SLG,4位数及以内的客单价覆盖不了首单销售成本,只能PLG。最近合合信息也上市了,倒是给了国内想做PLG的公司一些信心。

AI应用创业的共识与非共识

谈到PLG,就不得不谈到SaaS,虽然SaaS已经是一个投资人嫌弃、创业者卖惨、媒体不嫌事大的笑话,老生常谈的话题我们就不展开了,但我个人有一些新思路和新看法。

中国市场到底需不需要SaaS?

前段时间,中国是否需要SaaS之争,热闹了好一阵子,公说公有理婆说婆有理,在我看来有如下几个原因:

(1)企业高度竞争内卷带来的相对急功近利;(2)客户对数据安全和软件资产的掌控权;(3)国内人力成本还不够高(千万不要因为我们身居北上深等一线城市,误解了中国的人力成本结构);(4)SaaS的学习、交付和使用成本还是高了。

在我看来,SaaS可以分为三类:管理型SaaS、交易型SaaS和增长型SaaS。管理型SaaS和交易型SaaS在面向超大客户的时候,容易受到软件定制和客户自研的挤压,面向中小客户,容易遇到销售成本高和客户续费难的问题,但增长型SaaS没这些问题。

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有了AI-based的增长型SaaS,服务的都是营销或销售部门的真实需求,对于生产力的拉动肉眼可见,在当下的商业氛围,帮客户开源比节流有竞争力,让客户一个月后立马减员比三个月后再减员有竞争力。

归根结底,SaaS也只是软件的一种形态,从最早光盘安装的单机软件->C/S客户端软件->B/S浏览器端软件->SaaS云端软件,软件的需求不会消失,但是软件的形态会发生迭代。

那么,有没有一种软件形态,在满足客户需求的同时,还能够迎合使用者的低学习和低使用欲望呢?

AI Agents是否是软件的最佳形态?

话先别说死,互联网来了,大家说报纸和电视要没了,现在大家只是在互联网上看新闻和电视节目,看电影还得去电影院;电商来了,大家说线下零售要没了,现在商场里全是人;AI来了,大家说要失业了,现在确实就业难(AI说这锅不该我来背);现在AI Agents来了。

首先,大家对于AI Agents的理解上存在差异,Bots、数字员工、智能体、智能代理,名词很多,大家理解上各有不同,比较标准的定义是:基于LLM驱动来实现对通用问题自动化处理的人工智能代理。

AI应用创业的共识与非共识

说的通俗易懂一些,你就把AI Agents想象成一家软件外包虚拟公司。

你给他Brief,他理解规划、拆解任务、自动执行、反馈优化,而且这家虚拟公司的虚拟员工A可以审查虚拟员工B的代码,虚拟员工C和虚拟员工D之间还能相互协同,你只需要时不时检查下代理的工作有没有跟需求和进度对齐。

其次,大家对于AI Agents在自身产品上能做到什么程度,也存在认知差异,有一步到位直接奔向Autonomous Agents的,也有先从Copilot开始的。

毕竟Agents从论文到工程化到产品化再到商业化,还是有一段漫长的距离要走的,特别是如果要应用在2B企业里,集成、可靠、合规、体验、安全等问题都是需要考虑和解决的。

AI应用创业的共识与非共识

打个比方,LLM是蒸汽机,Agents是列车司机,而客户要的是一段美妙的旅程。斯坦福小镇和西部世界之间可能距离了100个头号玩家,这是一场冒险之旅,慢慢来不着急。

软件的需求依然会持续存在,但是,软件的形态我认为必然会发生变化。下一篇文章,我将重点讲述AI Agents如何吞噬软件。

我个人有个大胆的猜测:中国的企业级软件市场,可能会跨越SaaS阶段,直接迈向AI Agents阶段。

你说,有L4了谁还开L1的车呀?

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