AI已进入赚钱时代
AI这件事儿已经不是烧钱的阶段了，已经进入到赚钱的时代了。
当很多科技创业者还在烧钱时，我们黑马基金和黑马导师朱啸虎投资的AI创业者，近屿智能创始人方小雷，不但已经打平，还率先赚到钱了。
过去，他们这种互联网出身，大厂出来的人特别容易憋大招。但方小雷在第16届创业家年会上分享自己的观点时说，不要憋大招，一有产品就要努力去售卖，要去市场上验证，不要等做得完美了再出台，不要老想着去完成不可能的任务，产品需要持续地投入和迭代，不要把融资变成最重要的事，要回归到利润为王。
这，就是一个互联网大厂出身的创业者，在做 AI之后的一个最新的创业体会。
黑马导师李开复，中国人中最早意识到机器学习、深度学习价值的人，最近讲了一句话：“AI大模型创业者要勤俭创业”，不要海量烧钱，要让你的产品尽早进入实用，尽早有销售。这跟我们黑马创业者方小雷的体感是一样的。在2025这个大模型创业者、AI创业者的分水岭，谁能够先走出烧钱的泥潭，率先开始商业化、打平，靠自己能活下去，谁可能是真正的赢家。
口述：方小雷 近屿智能创始人
编辑：黑马智库
我是方小雷，黑马导师和黑马基金投后企业——近屿智能的创始人兼CEO。近屿智能是一家做AI面试的公司，创立于2017年，自己设计了L1到L5级别的AI面试分级体系。从2021年开始，我们的营收几乎每年都能翻倍增长，2024年能达到大几千万，并且会实现盈利。01
AI面试招聘的开拓者
我是一个从事AI行业已经有一段时间的创业者。创业之前，我在人力资源领域工作了11年，2017年去加拿大读了一个MBA，回国后就开始创业了。作为AI面试招聘的发明者，近屿智能最核心的产品是“AI得贤招聘官”。2018年我们有了第一代产品，2019年逐渐完善产品，2020年正式开启商业化。目前，已经连续迭代了七年时间。目前，AI得贤招聘官已经迭代到L5级别，能实现多轮对话、千人千问、深度追问、深度解析和多语言能力。可以节省66%的招聘时间成本，降低87%的人力成本，提高35%的面试命中率，为B端和C端用户创造更大的价值。现在AI还是处在一个持续不断迭代的过程之中，可用于训练大模型的数据还远远没有达到用尽的状态。为什么大厂会让大家以几厘甚至几毫的价格去调用他们的API？很核心的一个原因就是他们需要在AI应用过程中产生的数据，这些数据才是真正宝贵的财富。但是有一部分私有情景，比如AI面试官，就不可能用大厂的API。因为客户有非常严苛的信息安全要求，所以我们需要基于一个开源基座，自己训练模型，然后去使用自己的模型。类似这样的场景非常多，凡是对信息安全要求高的公司都需要开源基座，进行一定程度的训练，有的时候运气比较好，到了微调层面就可以结束了，有的要到增量预训练阶段。这也就给我们这样的AI应用开发者提供了市场空间。02
行业经验+AI，实现独特应用价值
我们的算法迭代路径开始于2018年。那一年，我们训练出了第一代模型，当时还是叫篇章级别的语义识别算法。我们去融资，谈了69家VC，没有人投我们。当时原因是多方面的，一方面大家会请CV（视觉识别）的人判断NLP的项目，大家都不理解我们做什么，甚至不相信NLP已经能够做到篇章级别了。另一方面，被投资人咨询到的HR不会说他们需要一个AI面试官。他们通常会说，我需要一个AI解析工具，帮我筛选简历就够了。但我个人之前做了十多年的甲方HR，我很清楚简历解析背后的水有多深。一方面，各公司发布的招聘广告多数没有很认真地撰写并且持续迭代；另外一边，我们收到的简历中，70%到80%的内容有水分，特别是候选人的工作业绩和工作经验这两个部分，用JD和简历做匹配，就能挑出好的候选人，这从底层逻辑来讲就不Work。那么，与人类面试官相比，AI面试官最核心的价值是什么呢？就是AI面试报告中呈现的全自动的AI得分和对候选人的深度解析。到今天为止，我们绝大多数竞品还是用关键词识别来判断一个候选人回答问题的质量。甚至为了保证得分的质量还会请一个人类面试官躲在AI面试官后面打分，但是如果有海量的候选人同时参加AI面试，那么请很多人类躲在AI面试官背后打分就来不及了。另外，从AI行业的发展来看，目前很多AI应用效果不好的原因是，大家以为是用一个Prompt加上一个API，呈现一个结果就是一个好的产品了。如果那样做AI，也太容易了。大厂想做这件事随时都可以做，毫无壁垒可言。只有基于基座至少进行了SFT，这时你的产品才会有商业价值，才会有壁垒。而这个才是我们做AI应用的关键之一，无论是做AIAgent还是copilot，你要去积累的东西，不断形成自己的壁垒，才能产生数据的积累，产生一个飞轮效应。TalentDNA 胜任力词典是AI得贤招聘官的专业根基；
自研的近屿超脑是HR行业的多模态AIGC算法大模型；
- 从L2级别升级到目前的L5级别，AI得贤招聘官持续领先市场其它产品几代。
举个例子，西门子中国，一年几十万份简历。我们就会用短信、邮件、电话机器人邀请候选人参加AI面试，面试完就能形成报告，通过招聘管理系统，招聘者就可以查看。这把原来的笔试面试等多轮面试变成了一轮智能面试，既方便了招聘者，也方便了求职者，而且我们的准确率更是高于人工招聘。我们的AI面试官能回答候选人的问题，每个候选人会看到不同的面试问题，即使针对同一个胜任力进行提问。我们可以一轮又一轮地对候选人进行全自动的即时追问，而且追问过程中候选人不会遇到幻觉。这是一个非常关键的问题。假设用一些闭源算法的API，包括ChatGPT在内，至少会有10%到20%的候选人会遇到各种各样的幻觉问题。但如果用我们自己训练的模型，这个幻觉问题就没有了。我们去年帮中原银行面试了1万人，今年又面试了1.4万人，没有任何候选人遇到幻觉问题。03
创业感悟：既要能生存，也要能发展
我觉得作为创业者，没有什么高光时刻，一直都挺难的。虽然别人觉得我们在快速增长，甚至是翻几倍的增长，但我们却觉得整个市场还不够好。特别是最近几年，招聘领域的需求其实是在萎缩的，所以我们在不断调整战略，去适应目前这个环境。2022年，我们非常痛苦，因为我们的AI面试官产品好像走入了一个死胡同。第一，在市面上我们看到了很多的“面经”，就是一些人参加完AI面试后，把题目发到了网上，后面的候选人可以看到这个题目提前做准备，这基本是个无解的作弊问题。第二，不能追问。就是问了一个问题后，AI面试官不能给候选人任何回应，只能机械地跳到下一个预设好的问题。从候选人角度来讲，看不到AI面试官的任何智能。第三，AI面试官是单向的，只能她问候选人问题，候选人不能问AI面试官问题。所以当时陷入了一个死胡同，我希望能达到L5级别，就是既能多轮对话回答候选人问题，又能千人千问规避题目泄露导致的作弊问题，还能对候选人进行多轮的实时追问。结果2023年上半年，突然大模型时代突然来临，Mate的LLaMA也开源了，我们马上基于LLaMA的开源算法进行增量预训练和SFT，达到了L5级别的AI面试。在这些年中，我有一个很强烈的创业感受：在不同的阶段里，大家既要能生存，也要能发展。第一，初创期千万不要憋大招。我2017年从加拿大回国创业，一开始想做背景调查的项目，一直在打磨产品，把钱都花完了。当你有一个简单产品时，应该立刻推向市场去做验证，这个动作非常关键。我在很多大公司工作过，花钱总是大手大脚，以前我的助理对我的备注是花钱小能手—Lucas，不过我现在已经非常抠门了。第二，得不到资本支持时，要做现金流业务。以前创业最重要的事情就是股权融资，持续的股权融资。我2017年回国时，我们有概率拿到比较好的投资，但到了2022年时，投资人已经不看好SaaS模式。2023年时，行业内的HR巨头也上市了，但股价直接跌了90%。我们从2023年到2024年遇到的都是战略规划的Worst Case Scenario，也就是最差的计划。这时候股权融资已经不可能，那就需要一个平衡的战略，做现金流业务的同时，去保持AI产品的持续迭代。04
遇到好的投资人，助力黑马成长
2020年，市面上出现了很多仿品。这些仿品强调自己能进行“微表情研究”，就是通过微表情判断这个人是不是在撒谎。现在回过头来看，大家会觉得很荒唐，但是在当时有很多人真的会上当，所以当时我很痛苦。有一天，我在南京遇到了我们的董事、黑马基金的胡翔。他说，我帮你想过这个问题了，你可以按照自动驾驶对AI面试进行分级，这样就可以把自己定位在一个级别上，也可以把竞品按照他们的特征，定位在另一个级别上。于是，我设计了L1到L5级别的AI面试分级，当时我们已经在L4级别，用篇章级别语义识别判断一个候选人的完整语义，再对表情和声音进行判断，综合在一起就是一个多模态算法。2019年我们发布了第一代的篇章级别语义识别算法，比OpenAI的GPT1还要早三个月。黑马导师、金沙江创投的朱啸虎老师对我们的发展起的作用也很关键。开始创业的两年，我们谈了69家VC，不断地被否认。一些人完全看不懂我们在做什么，还说我们是骗人的。直到遇到朱啸虎老师，他成了我们的天使轮投资人。到今天为止，朱啸虎老师投了我们三轮，领投一轮，跟投两轮。他给我们带来两个关键判断：首先是算法。我们做AI很早，那时大家很难判断出来一个领先的算法是什么样子。我跟朱老师讨论了这个问题。他说解决这个问题很简单，请团队在卡内基梅隆大学找了一位NLP的博士，对我们进行了技术尽调，确认我们是独立发明了篇章级别的语义识别算法。他也是唯一从美国调人来研究我们技术的投资人。其次是需求。他找了一位PWC的Partner问了HR的同事，如果朱啸虎投了AI面试的产品，你们会不会用？PWC的HR说不会的，我们用Hirevue很多年，很好用的，为什么要换呢？于是朱总确认这个市场存在，只是在中国还没有开始，于是他就投了。关于AI应用，朱啸虎老师这两年反复提PMF，即Product Market Fit，产品和市场相匹配，对此我是很认同的。
创业成长，一定是产品功能有价值，然后快速走向市场，这样才能够得到快速验证。基于客户反馈，再去做迭代，这是一个最佳的创业路径。
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