AI公司靠技术赚钱?
随着2018年悄然过去一个月,AI创投界依然面临着一个悬而未决的问题:AI创业的可行商业模式依然模糊。
在大数据和人工智能风起云涌的中国A股市场,众多企业竞相崭露头角。尽管其中星光璀璨,令人瞩目,但在商业化的道路上,真正展现出令人振奋的进展的公司却并不多见。这不禁让许多投资人感到困惑和焦虑。
近期的一篇《保卫科大讯飞》的文章揭示了AI领域的竞争压力。尽管科大讯飞凭借其近二十年的技术积累暂时构筑了一个壁垒,但在互联网企业的快速迭代模式下,这一壁垒可能很快就会被突破。这一现实不仅令科大讯飞这样的巨头感到紧张,也让许多初创企业感到惶恐。
那么,他们在惶恐什么呢?答案在于AI产业链的格局。人工智能产业链大致分为三个层次:底层是基础设施,如云计算、芯片和开源框架等;中层是通用技术,如语音识别和图像识别等;顶层则是应用领域。在这个产业链中,投资人的目光往往集中在热闹的中间层,但这里已经聚集了众多巨头,未来的竞争可能更加激烈。不少投资人认为这一领域的创业公司未来的路可能会越走越窄。AI的世界远不止于此。除了中间层,还有应用层等待创业者们去挖掘。在这一领域,创业者可以选择垂直行业,利用巨头的技术武器,开辟自己的市场。这一观点已经成为投资界的共识。那么,人工智能创业应该进入哪些行业呢?按照迅雷创始人程浩的划分,人工智能与垂直行业的结合可以分为“AI+行业”和“行业+AI”。尽管“AI+行业”为创业公司提供了相对公平的起跑线,但巨头的数据优势可能会迅速拉开与创业公司的差距。而“行业+AI”则更具潜力,因为行业一直存在,只是过去完全靠人工运行效率低下。通过AI的辅助决策,可以大幅提升运行效率。例如医疗和安防等领域都是潜在的“行业+AI”领域。在这些领域,创业公司通过深耕行业积累数据和经验,建立起自己的护城河,与巨头竞争时更具优势。“行业壁垒”是AI创业中不可忽视的重要因素。只有建立起强大的行业壁垒才能在竞争中立于不败之地。因此创业者们需要选择具有巨大壁垒的垂直行业深耕如安防等领域。这些领域的初创企业可以通过专注技术并在行业内建立人脉和资源积累从而建立起强大的护城河对抗巨头们的竞争。在人工智能领域虽然竞争激烈但仍然存在很多机会和挑战对于初创企业来说关键是要找到适合自己的领域并建立起自己的竞争优势。读完这篇文章后我们应该相信在广阔的AI领域中每个企业都有其独特的生存方式和机会无论是巨头还是初创企业都有机会在这个领域取得成功关键是在于如何把握机遇并建立起自己的竞争优势。因此除了靠技术本身赚钱外创业者们还需要思考如何通过其他方式赚取更多的钱并在人工智能领域中找到自己的生存之道。在大数据的时代浪潮退去之后,云计算公司逐渐崭露头角,成为市场的盈利先锋。而人工智能的兴起,则进一步催生了大数据市场的繁荣。但值得注意的是,人工智能时代最赚钱的公司,并非仅仅是提供图像和语音识别技术的企业。虽然这些技术无疑在人工智能领域占据重要地位,但真正引领市场的公司,需要提供的不仅仅是技术本身。就如冯一村所说,如果一个人工智能团队没有为客户提出一整套完整的解决方案,那么它在整个产业链中的价值就会逐渐黯淡。换句话说,单纯依赖技术卖点的时代已经过去,人工智能团队需要寻找新的出路。
这个出路在于从单纯的技术提供者转变为行业专家。正如程浩提出的“一横一纵”理论所述,团队需要提供技术服务,并深耕几个最具潜力的垂直市场,将这些技术转化为实际的产品和服务,从而实现商业变现。面对客户时,他们需要从技术提供者进化为“赋能者”,教会客户如何使用这些技术来解决问题,而不仅仅是销售技术本身。这种转变意味着AI创业者需要更深入地理解客户的需求和行业趋势,从而开发出更符合市场需求的产品和服务。
人工智能的落地过程也证明了这一点。从To B和To G领域的渗透开始,人工智能正在逐渐改变传统行业的工作方式和决策模式。以海云为例,他们结合大数据可视分析和AI技术,深耕公共安全、交通运输、军民融合和智慧城市等行业,推出了一系列解决方案,帮助客户提高数据决策能力。这些解决方案的成功实施证明了AI团队需要深入了解客户的需求和行业特点,才能真正为客户提供有价值的服务。
在这片生机勃勃的人工智能草原上,BAT等大型科技公司的地位不可忽视,但像海云这样的AI团队也在通过多年的深耕和专注,逐渐在各自领域取得了显著的成绩。正如穿山甲一样,虽然个体力量微小,但通过不断的努力和坚持,它们也能在各自领域开辟出一片天地。这片草原因此显得生机勃勃、光芒万丈。作为AI创业者需要时刻铭记两点:一是深耕垂直领域等待时间的回报;二是从单纯的技术提供者进化为行业赋能者。通过不断的技术创新和市场拓展来实现商业价值的最大化实现自身身份的认同与价值的提升实现从纯粹的技术提供者到真正的行业专家的转变是AI创业者的最佳出路。只有这样他们才能在激烈的市场竞争中立足并逐步发展壮大最终在这个充满机遇和挑战的人工智能时代赢得属于自己的一片天地。
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