九合创投王啸：AI 创业者要做数据、场景双增长 | 九合创业课
盘活现金流，在负担高昂研发费用的同时尽可能做高收入，是AI玩家们存活的关键。AI企业高估值、低营收、周期长、风险大的特点，正在资本寒冬的特殊背景下，遭受着市场的质疑。讲概念就能拿钱的时代已经过去，现在投资人要求的不仅是技术，还有技术落地之后的规模化产品，甚至正向的现金流。这带来“分化”的趋势和挑战。
相比头部企业，初创公司势必面临着更大的挑战。5月15日—5月17日，在阿里联合36氪举办的AI赛道明星班上，来自不同细分赛道的34位学员和11位行业大咖一起，对AI领域创业者的生存现状进行了探讨。在讨论结束后，36氪对九合创投创始人王啸进行了采访，为初创型AI企业提供了一份寒冬生存指南。
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注重技术落地，找到优势细分场景
36氪：大概从去年开始，唱衰AI行业的人明显多了起来。甚至还有一些人觉得这次的浪潮可能又是一次泡沫。你觉得为什么会出现这种情况？面对这种情况，AI企业该怎样自我调整？
王啸：从18年下半年开始，中国的整个融资环境其实是变差了。前段时间我看了一个报告，说基本上融资的钱数，今年Q1相比去年下降了一半，简单说就是融资难度立马提高了。而且对很多早期公司来说，融资难度提高了不是一倍，我估计提高了三四倍。第二是行业问题，绝大部分AI公司还在发展期，目前会比较难以产生正向的现金流。所以我觉得创业者们还是要对自己的业务保持认知，大家要正确看待融资这件事。
AI这个领域已经从纯技术类创业过渡到全产业结合了。如果创业者还在一个通用领域里创业，那么现在拿到融资的可能性会减小。如果大家在相对比较大的垂直行业里面去做，也许更容易想清楚自己的业务。再加上许多公司收入能力还是比较差，所以我觉得大家在团队搭建上一定要把自己的销售团队搭起来。因为未来你如果没有收入，还是想要靠概念去融到大钱，这个难度已经很大了。
其实第一轮是比较好融的，有些技术、有点市场验证的公司基本都能融到。A轮的话，有点规模化收入也能融到，难度是在再往后走一轮。因为现在大家的难点是在团队规模化、数据规模化和业务规模化上，我觉得这些难点在A轮之后会凸显。所以在A轮融完钱之后，大家一定要把团队升级。其实投资和团队之间有一个三角形关系，就是拿到钱，去升级团队。升级完团队把业务做起来，然后再去拿钱，再去做业务测试，这中间是一个非常明确的过程。如果大家在拿到钱之前就已经储备好人员了，那么就应该迅速把业务拉上去，因为你一年做到了1000万和一个月做到1000万，绝对不是一个概念。
36氪：很多人也说，技术的落地也许比技术本身更重要。你怎么看？你觉得具体判断一个AI技术能否落地的标准有哪些？
王啸：这两个问题并不是冲突矛盾的。就是说第一个技术也很重要，如果没有技术能力其实不行。当然技术确实是要为场景服务的，如果没有场景，没有落地的能力，这个技术就是空中楼阁，也不现实。如果这两个非要比较一个的话，我觉得可能技术落地也许更实在一点，更有价值一些。
36氪：现在初创型AI企业面临着多方位竞争，它们要和赛道中的传统优质企业竞争，还要和BAT这种互联网巨头竞争。和这些角色相比，初创型AI企业的竞争优势在哪？
王啸：我觉得可能在技术使用领先性上还会有一定的优势。另外一个就是创业型公司会相对灵活。它们可以找一些更加差异化、细分的赛道先进行布局，而不是直接硬磕。比如说初创AI企业可以用监控摄像头和一些更加细分的行业做结合，再去做解决方案，而不是上来就直接应对。
我觉得目前AI公司能提供的都还属于相对通用型的解决方案，但因为AI是在跟各种行业做结合，所以其实也很难有一个公司能够把各个行业的解决方案都做好，这也意味着大家是可以在行业解决方案上做突破的。具体来说，企业聚焦在某个行业里去深扎会更容易做出来，如果仅仅还是浮在面上的这种竞争，估计是没什么机会的。比如大家可以找到一个更细分的行业，去做一些产品设计解决方案、服务能力设计以及销售体系的搭建，像医疗、物流这种领域都可以深扎，并不一定非要在像安防这种大的领域里面去跟别人竞争，还是要做差异化。
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做B端AI创业，要做好供应链、产品和市场推广三个重点
36氪：看到一个说法，目前大量AI公司面临着同样的纠结——它们究竟应该做to B、to G、to C哪类客户的订单。你会怎样选择？
王啸：我建议从To B起步，做好供应链、产品和市场推广三件事。B端行业，标杆用户的树立很关键，一定的高端订单会对行业产生影响力。而且承接大项目的能力、项目运转的稳定性和准确性都将是2019年区分 AI 公司高下的关键。To B的业务其实还是有特殊规律的，首先它涨速不会特别大，第二个是要靠行业标杆拉动，第三个是要把人效控制住，把标准化做好。尤其是控制人效比，这个很重要。
要提高人效，大家可以把自己收缩在偏产品、偏标准化的部分上，让合作伙伴去把生态里面的定制化部分完成。就是说，自己掌握核心产品和核心的接口，对合作伙伴做技术支持，但是让他们去在行业里拓展客户，做定制化，这是很关键的一步。当然在一开始，大家可能需要自己建立标杆用户，因为没人去帮你去做开疆破土的事，但是开完之后，这个行业也许就可以用几个合作伙伴把它做了。因为说白了每个人管的人数实际上是确定的，这样对公司的人效和管控都比较好。
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挖掘核心竞争要素，做数据和场景的双增长
36氪：你认为影响一家AI企业增长能力的因素都有哪些？在企业成长的过程中，这些因素的重要性是动态变化的吗？如果是，具体怎样变化？
王啸：AI企业当然要考虑增长。第一个就是它选择市场的规模是不是够大，第二个就是市场的成熟度是不是已经具备了，第三个就是它用技术解决问题的能力，是不是解决到了一定的程度？第四个是销售团队的搭建和销售体系的搭建是不是成熟？这些因素当然是要动态变化的，比如说第一个阶段就要先重视它目标的市场是不是足够大，去做的时机是不是合适。第二就是技术能力是不是能够完成一定的客户满意度。第三个部分就是当时机成熟之后，大家是要搭建自己的销售团队和销售能力。AI企业需要逐步的去完善这些能力，这其实是个顺序过程。
36氪：所有的企业都想快速增长。和其他行业相比，AI企业快速增长的方式有什么不同吗？
王啸：我觉得是要做数据和场景的双增长。首先数据需要累积出一些算法能力，就是你的数据越多，相应地算法就会越好，算法越好数据也会越多。这是第一个自增长。第二个部分是场景的扩展。刚开始大家可能聚焦在一个小场景下，慢慢地能力和技术成熟之后，就要再往更大一点的场景上扩展，长期的迁移能力很关键。比如我们之前投过一家公司叫 Airdoc，一开始是做眼底照片的，它收集了非常多的眼底照片，也有了很多诊断报告，所以后来它又做了一些诊断的算法。在这个基础上，首先它可以看的慢性病种类从十几个变成了二十多个，甚至以后可能会更多，这是第一个增长。第二，它把算法能力和技术又用到了皮肤癌这个场景上。所以你看它的眼底照片是越来越多的，数据也是在累积的。数据累积之后，病种和准确率上的算法能力都在提高。同时它又把这套能力用在另外一个场景上，这样它的规模就能上去。
36氪：你觉得AI企业在制定增长战略的过程中，有没有什么需要特别规避的坑？
王啸：我觉得不要假大空。很多时候大家看这个东西好像特别牛就去做了，但后面发现其实做不出来。因为技术是有边界的，我觉得技术边界和场景的需求匹配度是一定要注意的。而且做AI的公司是比较容易出现假大空的，因为有的时候投资人也不了解，没有办法评判公司业务的真实性。这时就会出现一些数据造假，或者能力被高估的现象。
本文转载自36氪，作者龙真梓、编辑黄臻曜
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