2024年，AI领域的创业机会在哪里？
新成立企业获得融资比例减少
先来说下最近FT金融时报的一篇文章《中国初创公司数量下降了98%》，真的太扯了，用数据吸引眼球没下限，别有用心的误导大众。拒绝国外媒体曲解国内数据，2023年中国新成立公司是FT金融时报中说的的一万倍！融资数量下降了36%，但也没有到98%！
根据烯牛数据提供的数据，2018年中国新注册成立的企业为680万家，2023年为1008万家，2024年截止9月13日的数据为604万家，2023年相比2018年增长了48%。
虽然新成立企业数量在增长，但我们也不得不承认，获得风险投资的公司数量确实在下降。特别是2018年到2023年间，获投企业数量减少了36%。
获得融资变少，主要跟内外部环境、人口结构人口红利、经济发展周期等息息相关。创投领域关注更多的还是新技术的浪潮，投的是未来能有更大回报空间的市场。就像互联网这种技术突破带来未来的市场空间，总有发展的周期，既然是周期就有其波峰和波谷，互联网当时还经历了2次泡沫呢，但不影响互联网已经深入到我们工作和生活的方方面面。
我们要关注当下这个语境和外部环境，不能无脑的做同比，而不分析其客观原因。互联网时代做的是供需匹配，当时上网人数的人口红利效应明显，对于普通创业者比较友好，人人都有拿融资的机会。但当下大环境，人口结构和人口红利的改变，更多拿到融资的是先进制造、新能源、硬科技和人工智能，这些赛道本身就不是人人都能玩得起的，获得融资企业数量减少是必然。现阶段也有创投行业发展的阶段因素的影响，比如退出不畅，基金当然就选择谨慎投资，先处理当下问题。
AI领域的创业机会在哪里？
拿到融资数量减少不代表没有融资，机会少不代表没有机会。与其天天关注自己改变不了的，还不如多研究下在新常态下有哪些机会。与其天天关注那些宏大叙事，还不如脚踏实地从自己身边能做的小事做起。
比如我最近加入了秋叶大叔的“AI老板圈”。向优秀的人学习是成长最快的捷径，下图就是秋叶大叔分享的2023年3月给学员上课时候画的图。
秋叶预测的何其精准，这种趋势的洞察就是方向选择的指引。
在这一波AI大模型的浪潮中，算法、算力和数据每一环对于创业者来说门槛都非常高，没有储备和积累很难坐上牌桌。我认为创业者在AI领域的创业机会有两个方向选择：一、2B（to Business）用AI赋能企业与行业紧密结合。二、找到AI领域食物链的生态位。
一.2B用AI赋能企业与行业紧密结合
最好的创业机会不是2C的产品，而是做2B面向行业端的产品。2C赛道肯定存在机会，但对创业公司来说会很难，很容易被投资人问到“如果大公司做了这个方向，你怎么应对？”。大平台大量投入资源做出相应的产品会更具优势，很容易就把创业公司的产品颠覆了，“大树底下难长草”在2C赛道体现的淋漓尽致。而在2B方向，创业公司仍存在很多的机会。很多垂类细分方向，头部企业暂时没关注到，就给了创业者一定的窗口期，一旦形成使用习惯和数据壁垒，企业的迁移成本就会很高，头部企业也很难一下赶超你。
对于创业者来说，能做出提升赚钱效率、影响行业成本结构和整个行业工作流的2B应用，才是真正有价值的AI应用。但2B应用的创新对创始人和团队的要求也更高，如果你对这个行业了解很浅的话，你根本连门都摸不着。
不仅要对AI行业与进展有充分的理解，还要熟知各个参与方在工作流中扮演的角色，并且还能够将自身的AI产品与整个工作流相结合，产生一种“捷径效应”。创始人能够敏感地感觉到AI在这个领域能够砍掉工作流中的哪一块成本——不是减少，而是你的AI应用能够做到让原来在里面拿走一大块儿蛋糕的参与方消失，那你的价值就很大。
比如像最近进行新一轮2.5亿美元融资的Glean，估值提升至45亿美元。Glean成立于2019年，定位是企业AI搜索工具，目前其订阅收入已经达到了5500万美元。Glean就是抓住了企业内部数据搜索效率的提升，快速搜索定位和整合零散信息，从而提升员工的工作效率和幸福感。
比如获得金沙江创投、红杉资本、顺为资本投资的北京极睿科技，致力于打造中国领先的全链路电商内容生成引擎。凭借着领先的AIGC技术能力、海量的时尚领域数据、国际领先的计算机视觉算法和⼯程能力，为企业提供集虚拟拍摄、图文制作排版、商品短视频制作分发于一体的全链路内容运营解决方案。赋能电商企业以更高效、更优质的内容驱动业务增长，用更好的内容成就更好的GMV。
Glean和极睿科技都是2B赋能企业效率提升的代表。
如果你能帮助企业提升赚钱的效率也是个不错的选择。
比如AI销售员。一家名叫Thena.ai的公司在不聘用SDR（销售发展代表）和BDR（业务发展代表）的情况下，仅通过AI销售产品便就实现了5~10名销售代表的产出！从具体落地场景看，当前AI销售领域最热门的场景当属AI+SDR赛道。SDR这个岗位的职责是为企业找寻有价值的客户线索，从而为企业发展潜在客户。
▲目前市面上的AI销售（来源：a16z）
在AI销售场景里，已经跑出了一些有代表性的AI公司，比如11x.ai和Clay。
先说说AI+SDR公司11x.ai，这是AI销售领域增长最迅速的公司之一。成立仅6个月，11x.ai就突破200万美金ARR（经常性年收入），且每月仍以50%的速度增长。11x.ai的工作并不复杂，它建立了一个AI销售员——Alice。与大部分SDR类似，Alice会去搜索潜在客户列表，然后结合目标公司的近期活动，通过电子邮件和LinkedIn消息进行搭讪，比如当一家公司融资后，Alice就会发送如“恭喜你们获得A轮融资”之类的外联消息。有趣的是，11x.ai还会让Alice自己“销售”自己。Alice会扫描全球范围内招聘SDR员工的公司，然后挨个通过邮件毛遂自荐，为它自己在各个公司中谋取一份AI员工的工作。在定价方面，11x.ai的“启动”计划每月收费约300美元，享受服务的用户每个月可获得约750条线索。
另一个AI+SDR公司，是估值5亿美元、被红杉两轮投资的Clay。近期，Clay刚刚完成了4600万美元的B轮融资。Clay最独树一帜的地方在于它解决客户线索数据库痛点的能力。企业会花费大量金钱购买数据库，而这些数据繁复杂乱，比如要判断某公司是否符合ESG标准，SDR员工就必须手动检索。所以，销售在研究客户时会耗费大量的时间。Clay通过整合75家数据提供商，基于AI的能力，对数据侧的信息对齐和检索，使得实际覆盖率和准确率提高了三倍。Clay的智能代理除了爬取页面寻找客户线索、进行信息调研，还可以推断竞品公司的定价计划等，这基本覆盖了一个SDR员工的基础工作。
对于创业者而言，2B创业方向的三点优势：第一，目前拥有跨界能力的团队较少，竞争相对没有那么激烈。第二，收入来得相对快，投入产出好预测。第三，能对一个行业产生彻底地改变。
二.找到AI领域食物链的生态位
纵观历史，技术革命中每次过剩的基础设施投资都为后续的应用大爆发铺平了道路，只要过剩泡沫背后是真正有用的技术，技术革命最终总会不可阻挡地展开。这一轮生成式人工智能，目前正处于大模型技术崛起的“爆发阶段”，这个阶段基础设施的投资大大高于应用的发展速度。
但未来3-5年还有哪些在发展周期中，适合创业的机会？关键是要找到AI这波发展机会中，哪些生态位是我们可以做的，我来分享2个思考方向：
1.成为大模型厂商的ISV（Independent Software Vendor），类比云服务厂商的ISV。
云计算服务中的ISV（Independent Software Vendor）指的是独立软件开发商、为云计算平台提供软件应用、并通过云服务模式向用户分发软件或服务的公司或组织。ISV在云计算生态系统中扮演着至关重要的角色。ISV通过提供多样化的软件应用支持不同行业的需求，有非常强的行业知识储备，推动各行各业的数字化转型。ISV还能够通过专业知识帮助企业克服将自身业务迁移到云端所面临的挑战。大模型生态中，做基座模型的这几家百度、讯飞、字节、智谱、百川、月之暗面等，如果要涉足多个行业，肯定是需要选择和ISV合作推进。毕竟每个公司的资源都是有限的，协作产生效率，能推动这些基座模型落地到各个行业和业务场景当中去。
2.AI淘金时代的卖铲人。
淘金时代卖铲子的商家才是既能成就他人，也能成就自己的好方向。AI时代符合“卖铲人”特性的，我能想到适合创业者的两个方向：数据标注和AI知识付费。
（1）数据标注可以说是人工智能的“养料”，高质量的模型和应用都离不开高质量的数据。比如Scale AI，成立仅7年，就拿到了6亿美元的投资，估值达到73亿美元。专注于为机器学习和人工智能领域提供数据标注和数据集管理服务，像Open AI、Waymo（谷歌旗下自动驾驶公司）、Lyft（来福车，美国第二大打车应用）都是他们客户。
国内近2年拿到融资的数据标注公司，比如恺望数据、整数智能都完成了上千万人民币的融资。大模型、自动驾驶、具身智能这些需要高质量的数据的领域，都是数据标注公司的客户。需求在增加，业务随之增加，智能标注来提升效率，肯定能占据这波AI浪潮很好的生态位。
（2）AI知识付费，不是割韭菜，而是投资。我们付费的不是知识本身，而是尽快学习、整合和运用。就像查理芒格在上世纪八九十年代，在《纽约客》杂志看到一篇文章，分析美国医保的。他觉得受益匪浅，就给作者寄去了2万美元。在新技术发展早期，信息差越大的时间段，知识付费的价值越大。
比如秋叶，在2023年就预判并抓住了AI的红利。这就是洞察力和执行力，太强大了~~~！
总结
创业者在AI领域的创业机会有两个方向选择：1、2B用AI赋能企业与行业紧密结合。2、找到AI领域食物链的生态位。
对于创业者而言，2B创业方向的三点优势：第一，目前拥有跨界能力的团队较少，竞争相对没有那么激烈。第二，收入来得相对快，投入产出好预测。第三，能对一个行业产生彻底地改变。
找到AI领域食物链的生态位，成为大模型的ISV或者做AI掘金时代“卖铲人”，达人成己（我也知道英伟达“卖铲子”最赚钱，一般人也做不了啊）。数据标注和AI知识付费，都是门槛相对较低但需要有很强的学习能力和产品落地能力。
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