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03 中國AI創業的“魔咒”

場景為王的思維似乎并沒有什么錯,但中國AI創業隱藏的深層次問題,儼然不是“缺少場景”幾個字就能夠掩蓋的。

中國工程院院士李國杰日前的一篇文章,在坊間引發了不小的爭議,雖然文章中提到的問題大多是對學術界的呼吁,但“頂不了天、落不了地”的結論一陣見血的點出了人工智能在商業化方面遭遇的困局。

還是以AI“四小龍”為例,外界眼中的第一代AI公司,留下了重技術輕場景的印象,細究的話恐怕并不十分準確。

綜合幾家AI公司的招股書數據,每年的研發費用普遍維持在10億元左右的水平,部分企業的研發費用還在2億元上下。和這些企業每年的營收相比,技術研發投入的占比已經非�？捎^。

可做一個橫向比較的話,阿里、騰訊、百度、華為等每年的研發費用常年維持在百億元的量級,即便是海康威視這樣的安防企業,2021年的研發費用也有38．78億元。或許這些資金只有一部分被用于AI研發,單就上述巨頭對于AI的態度來看,大概率意味著創業公司很難在技術上構建絕對的優勢。

何況行業巨頭們離場景更近。美團的算法可以直接優化騎手的配送路線,探索AI在餐飲外賣領域的應用;字節跳動的推薦算法,打造了龐大的信息分發矩陣;百度的語音和圖像識別等技術,第一時間在小度、Apollo等產品中循環驗證……AI創業公司則需要有更大的投入補齊商業基礎設施的短板,在人工智能缺少規模化落地的大環境下,對資本而言無異于一場看不到盡頭的豪賭。

場景驅動的第二代AI公司,能否避免同樣的宿命?答案似乎并不樂觀。

被資本押注的機器人賽道已經印證了這一點�，F階段機器人的適用場景還比較有限,主要集中在對重復性人力工作的替代,譬如配送、質檢、分揀等工作,比拼的是技術成熟度和產品成本。資本的大舉進入已經產生了一些不利的負面反應,就像一些企業拿到了十倍于當前營收的資金,將很大一部分資金用于搶項目,出現了因同質化競爭大打價格戰的苗頭,儼然違背了行業應有的進化節奏。

由于機器人的應用場景屬于To B層面,不可能像C端產品那樣爆發性增長,有限的市場需求擠入了太多的玩家,在技術無法跳躍式創新的局面下,可能會出現資源錯配的亂象,比如一些公司用燒錢的方式搶人才、搶客戶,以惡性競爭的方式消滅競爭對手,繼而上演劣幣驅逐良幣的一幕。

“頂不了天、落不了地”,顯然不只是針對學術界的吶喊,也是對創投圈的警醒。留給資本層面的挑戰,絕非是瞅準下一個百億、千億級的機會窗口,而是從資本層面打通產業協同的閉環,讓技術優勢的企業可以專注于技術,讓場景落地的企業更好地優化場景,繼而探索出一條可行的新路徑。

無可否認的是,人工智能是一個系統性的機會,資本市場的熱忱已經是最好的詮釋,可這個時代需要的不是蒙眼狂奔。

04 結語

四年多前,還是百度集團總裁的陸奇曾經說過這樣一段話:

“談到人工智能技術,可能很多人會聯想到谷歌、微軟這些以研發見長的科技巨頭。但AI商業化的榜樣卻是亞馬遜。谷歌和微軟的路徑都錯了,亞馬遜的路徑才是人工智能競爭的正途,人工智能技術的最佳商業化方式是打造生態系統�！�

或許陸奇的言論有著明顯的個人立場,對AI商業化來說卻不失為一句忠告。相比于第一代AI公司、第二代AI公司這樣對立的態度,中國AI創業者欠缺的恰恰是生態思維,或是狹義上的某家公司主導的研發、賦能、落地的商業生態,或是廣義上的研發型企業和場景型企業共生的協作生態。

國內的AI創業者想要擺脫“魔咒”,還有很長的一段路要走。