“AI芯片市場不理性，大部分創業公司將會消失。”7月11日，在尋找中國創客第四季夏季峰會上，中國創客導師、信中利資本集團創始人、董事長汪潮湧在發表“AI創業，落地為王”的主題演講時，表達了他對AI行業的觀察。
在他看來，單純靠技術和算法的紅利期已經過去。技術和算法都難以成為AI產業的核心壁壘，AI創業公司唯一的道路是成為偉大的AI產品公司。
金句速覽：
互聯網解決的最大問題是信息不對稱和連接問題，但是還沒有很好地解決效率和成本的問題。人工智能本質上是提高各行各業的效率，降低成本。
2018年是芯片落地最密集的一年。目前AI芯片市場不理性，大部分創業公司將會消失。
技術層是基礎，但不能成為公司的核心商業模式。做圖像識別、語音識別、語義理解等單點通用技術，只能提供技術服務、賣模型、賣算法，難以持續且商業化程度不足，無法做成很大的公司。
B端客戶對價格承受能力高，關注“人”的成本降低。人工智能領域的創業，建議從To B起步，做好供應鏈、產品及市場推廣三件事。在大部分行業，人工智能的To C模式尚不成熟。C端客戶對價格敏感、期待高，現階段需求較難滿足。
技術和算法都難以成為AI產業的核心壁壘，AI創業公司唯一的道路是成為偉大的AI產品公司。AI創業，要以技術為基礎，用戶需求為導向，落地場景為核心。AI創業，落地為王。
以下是汪潮湧演講實錄，經尋找中國創客(ID：xjbmaker)整理：
今天，“尋找中國創客”的16位導師中除了戴總外還有兩位來到現場，一位是閻焱導師，另一位是我。我認為主辦方這樣安排大有深意，我們兩人都有著超過30年的金融投資經歷和超過20年的互聯網投資經歷。
我想跟大家分享兩點：一、在中國做創投，如何能順利從過去20年的互聯網投資過渡到人工智能投資的階段;二、在人工智能的新階段存在什麼樣的創業機會，創業者應該如何把握這些機會，讓自己的公司成為一家偉大的公司。
互聯網解決“連接”
人工智能解決“效率”
在中國乃至全球範圍，偉大互聯網公司的誕生都是把握了歷史變遷的關鍵節點。
中國的互聯網在過去20年裡經歷了波瀾壯闊的發展，其中最大的核心競爭力是以模式創新為主，把握住了中國將近10億互聯網用戶的流量紅利。同時，針對文化和本土化形成的用戶痛點，誕生了和硅谷互聯網巨頭不同的商業模式，成就了BAT這樣一批互聯網巨頭公司。
它們的核心競爭力是獲客能力、地推能力、解決用戶痛點的能力。這些互聯網公司的共同點是解決了連接的問題。
它們出現的時間都很類似。
TMD以及小米的成立時間集中在2010-2012年。小米剛剛在香港上市，它是互聯網和智能手機、LoT的綜合體，是一個新物種。
互聯網解決的最大問題是信息不對稱和連接，但是還沒有很好地解決效率和成本的問題。比如，滴滴解決人和車的連接，使得打車更容易，但是並沒有把打車的成本降下來，因為滴滴的快車、專車還是需要有人駕駛，需要成本。
而人工智能本質上是提高社會生產力，從某種程度上來說，是延伸了人、賦能了人，它解決的是供需關係不平衡，能夠提高各行各業的效率，降低成本。
如何提高生產效率?只有靠技術創新。
人工智能的技術創新為什麼20年前、10年前沒出現，而是在最近5年才出現?這不是偶然的。人工智能的出現需要有大數據的支持，需要有更先進的算法和更強大的算力。
AI應用層面的創業機會和落地之痛並存
在AI的產業鏈上，我們把投資機會、參與者、技術提供方分為三類：
一是基礎層，主要包括芯片、大數據和雲計算，其中的巨頭包括：英特爾、英偉達、高通、亞馬遜以及國內的BAT。
人工智能時代，在硅谷最先冒出來的價值成長之星是英偉達。2015年至今英偉達的股票增值超過10倍。英特爾在算力上也不斷增長，佈局了很多能在算力上提升價值的公司。
二是中間層，包括圖像識別、語音識別、語義理解和機器學習，還包括生物識別中的虹膜、指紋等。
最後一層是應用層，這是金字塔最底部、最寬最厚的一層，也是大部分創業者的機遇。但是，在應用層，AI如何與金融、安防、教育、工業、醫療、機器人、無人駕駛等應用場景對接，這裡面有商業化落地之痛，包括如何變現、如何尋找自己的客戶、如何推出C端產品。
AI芯片市場不理性
大部分創業公司將消失
目前，基礎層市場非常熱，融資最多、規模最大。已經拿到VC和PE投資的獨角獸公司超過13家，商湯科技C+輪融資6.2億美金，公司估值超過45億美金，成為現在市場上估值最高的一家AI公司。
2017年，中國在芯片領域的投資超過1500億人民幣，還不包括一些大型的國家集成電路產業投資基金。這比互聯網在中國前10年拿到創投金額的總額還高。
中美貿易戰和中興事件，再次敲響了應該重視芯片行業發展的警鐘。中國每年花3000多億美金進口各類芯片，消耗全球三分之一的芯片，但自給率不到10%。所以對芯片的投資是重中之重，AI芯片的投資更是引領未來的方向。
但是，對於創業者來說，在高端AI芯片尤其是雲端AI芯片領域幾乎沒有機會，這是英偉達、英特爾、高通、ARM等市場巨頭的天下。國內的機會在終端AI芯片，例如華為麒麟970是最早將AI處理單元引入到終端產品的芯片。
2018年是芯片落地最密集的一年，其中最大的落地場景是安防芯片，但是隻有規模化的出貨量才能抵扣高昂的流片和研發費用。自動駕駛的芯片尚未量產，這類芯片要求的技術和成本很高。其他特定領域的AI芯片，總體下游需求不足，供大於求。
因此，目前AI芯片市場不理性，大部分創業公司將會消失。
技術和算法不是AI產業的核心壁壘
需要強調的是 ，技術層是基礎，但不能成為公司的核心商業模式。做圖像識別、語音識別、語義理解等單點通用技術，只能提供技術服務、賣模型、賣算法等，難以持續且商業化程度不足，無法做成很大的公司。
有些早期的技術服務商在技術紅利期獲得融資後，快速紮根行業，形成算法——硬件——芯片三點一線的整體解決方案。但這個紅利期很短，目前，單純靠技術和算法的紅利期已經過去。
在AI的應用層，存在著一個矛盾：應用、商業化程度越高，對技術的要求越容易，而技術越難的，應用、商業化程度越低。
那麼，新成立的AI公司如何落地?
首先，行業壁壘是人工智能創業最大的護城河。要抓住行業裡最大的客戶，通過強大的行業壁壘，不斷磨合、提升自己的產品。例如人臉識別在安防領域應用最大的獲益者是海康威視，只因其強大的行業壁壘。
其次，要打全棧組合拳，而不止是做技術服務商。隨著技術門檻降低，離用戶需求最近的產品經理和行業專家將成為團隊的主導，兩者的結合可以形成產品經理和技術專家為主導的產品級公司。
第三，是要遵循發展規律，想清楚是To B還是To C。
B端客戶對價格承受能力高，關注“人”的成本降低。因此，人工智能領域的創業，建議從To B起步，做好供應鏈、產品及市場推廣三件事。
在大部分行業，人工智能的To C模式尚不成熟。C端客戶對價格敏感、期待高，現階段需求較難滿足。目前C端出貨量大的智能機器人產品僅有4類：掃地機器人、無人機、STEAM教育類、智能音箱。
最後，我認為新成立的AI創業公司應該致力於成為一家偉大的AI產品公司。
AI產業一般按照“點線面體”四個階段發展，“點”是基礎技術，通過團隊和人才驅動技術發展;“線”是整體解決方案，通過數據和場景驅動;“面”指AI產品化，通過產品運營和數據運營驅動;“體”是最成熟的發展階段，即通過產業化和效率形成像亞馬遜那樣的協同網絡生態。
記者 / 張姝欣
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