迅雷创始人程浩 人工智能只做技术服务商死路一条

在过去的一年里，我深入观察了人工智能领域的众多创业项目，发现其背后的创业者大多拥有深厚的技术背景。我发现两个普遍存在的问题。

许多技术团队拥有先进的技术，却未能找到合适的应用场景，就像拿着锤子却找不到钉子。如果技术创业者仅定位于做技术提供商，而不直接面向用户或客户提供整体解决方案，其未来的价值可能会逐渐减小。不向上游发展可能会面临巨大的风险，甚至走上一条没有出路的道路。

为什么这么说呢？迅雷创始人程浩给出了他的观点。

展望未来，许多基础技术服务领域将成为大公司的竞技场，并且这些服务可能是免费的。以语音识别为例，除了科大讯飞，百度、阿里等巨头也已经进入这一领域，腾讯自然也不会错过。类似的，包括自然语言理解、翻译等技术服务，未来这些拥有数据优势的大公司都会提供。他们不会收取费用，因此依靠API调用赚钱的模式可能不再适用。虽然这些领域现在还有盈利空间，但很难成为长久的商业模式。

随着技术的普及和算法生态系统的成熟，如谷歌的TensorFlow等，技术的壁垒会逐渐降低。未来的趋势是，越来越多的创业者可以依赖现有的模型和算法技术快速做出演示。算法的优势可能会让位于数据的优势，因为一些领域的关键应用对于使用者来说并不需要显著的算法差异就能获得体验上的提升。这意味着如果一个公司的核心竞争力是算法，未来可能会面临更大的挑战。相反地，数据的壁垒却越来越明显。例如，在AI医学影像领域，拥有海量、准确、标注过的数据比拥有先进的算法更有价值。

对于单纯的技术提供商来说，如果不直接面向用户或客户提供解决方案，他们很容易受到上游公司的压制。一个典型的例子是安防领域的海康和大华公司。他们销售的每一颗摄像头都搭载自家的芯片和算法。这意味着即使你是算法提供商或技术提供商，你的业务随时可能被上游公司取代。这样的趋势不仅限于特定的行业或公司。只要上游公司具备足够的技术和市场优势，他们就有可能吃掉整个产业链的大部分利润。例如Intel收购Movidius就是一个明显的信号：即使拥有先进技术的公司也可能被其下游客户挤压。当下游客户掌握了足够的数据和市场时，他们很可能会选择自主研发或合作研发新技术而非依赖外部供应商。而对于创业者来说，“一横一纵”理论提供了一个可行的方向。“一横”代表你的技术服务能力，“一纵”则意味着选择一个垂直行业进行深入发展并构建完整的解决方案能力。这样既能保证你在特定行业的深度积累也能让你从横向的技术合作中获取更多的数据和技术反馈来提升自身技术实力和服务能力。在创业过程中选择一个垂直领域是关键选择其决定因素包括市场空间的大小等等都需要慎重考虑只有这样你的技术创业之路才能越走越宽。在探索技术与商业的交汇点，我们面临着一个重要的问题：是深耕垂直领域，还是追求横向技术提供？这实质上是一场关于市场空间和策略选择的博弈。让我们以美图公司为例，其在美图秀秀、美拍、美颜相机等横向产品线方面有着广泛的用户基础，真正为公司带来丰厚收益的却是垂直领域——美图手机。尽管其销量仅占国内手机市场的一小部分，但其利润贡献度却高达公司总收入的绝大部分。这一成功案例揭示了深耕垂直领域所带来的巨大商业潜力。

当我们探讨行业集中度时，不难发现上游行业的集中度越高，对于技术提供商来说挑战越大。因为这意味着市场的领导者和行业壁垒已经形成，后进者难以打破现状。这也并非没有机会。如果你的技术具有革命性，那么依然有可能打破行业壁垒，成为行业的上游。例如，如果你的电池技术能够让手机待机一周，这样的技术创新无疑具有巨大的吸引力。相反，如果只是改良性技术，可能只能在现有市场格局下分得一小部分利润。

在对比技术与商业壁垒时，我们看到技术壁垒的高低并非决定因素。即使是高难度的技术挑战，如果商业壁垒更高，技术提供商仍然只能赚取有限的利润。与此我们不能忽视团队基因的重要性。一个擅长技术但不了解行业本质的团队，即使拥有再先进的技术也难以在商业竞争中立足。团队的经验和视野同样关键。

单纯的技术提供已经无法满足市场的需求。我们需要从技术的角度切入，结合产品化、商业变现和用户数据收集等多个环节，形成闭环的全栈解决方案。这不仅需要我们有深厚的技术积累，还需要我们深入理解行业本质、用户需求和市场动态。只有这样，我们才能在技术与商业的交汇点上找到属于自己的位置，实现持续的商业成功。