前2天刷到360董事长周鸿祎发的短视频。他刚从硅谷回来,总结了AI创业的几个观点,总结如下。
一、创业者都很年轻,AI属于年轻人
老周提到,这次见到很多人,很多创业者。90后,尤其95后很多,感觉年轻人对AI更敏感。老G此前也提过,一个新的潮流,科技趋势也好,工具也好,年轻人更敏感是因为是年轻人【弯道超车】的机会。
二、特别精英化
创业者特别精英化,基本都是名校毕业。现在履历是大厂都不够了,因为Facebook、Google都有好几万人,都要是AI新秀,比如OpenAI、英伟达或者Anthropic出来的。而且还有一个很典型的特点,华人的比例相当高。相当于在北美AI产业里,华人基本撑起了半边天。
三、团队微型化
和传统的创业团队相比,AI创业团队非常微型化(小团队化),不仅仅是敏捷创业的概念,平均每个人团队大概5-10个人。有的VC甚至声称超过20人团队的公司他不能投。有两个原因,第一个是做通用AI,小公司的机会不那么多。用AI解决细分的,垂直领域的问题,刚开始需要聚焦,本不需要那么多人。第二个,AI公司本身就要学会利用各种AI工具来降本增效,要节省人力,提升人均效率。如果一个AI公司团队很庞大,自己对AI工具都不熟,还谈啥AI创业?
G哥前一阵见了一个AI公司的HR负责人,谈到他们团队面临的问题是老板今年拿到不少活,担心明年没那么多活,人员过剩。一问,他们团队的效率不太高,且人员冗杂。与其招聘2位平庸的,还不如尽可能考虑精兵政策。
另外一个就是案例。此前一家上市企业花了几个亿做大模型,从下到上都自己做,1年半下来,收入不过百万。撑不住了,几百人团队又要减员60%,就是属于典型的【财傻】。即使是大公司,也要聚焦,砸钱能坚持多久,得有点数。
四、硅谷没有人卖大模型了,都在卖产品
产品的背后是大模型在赋能,产品的核心是要找到特别场景,能聚焦解决一个痛点问题。所以对业务场景的深入理解,变得很重要。大模型就像电动机一样,它隐身在很多产品和解决方案之中,模型不是产品。
G哥对此的理解是,大模型是基座,到2024年北美已经完成了用户的普及教育。中国稍微晚一点,也就多一年时间。去年还有一些老板们本着人傻钱多速搞的策略,上马了大模型,然后最大的问题是啥,大家知道吗? 我卡也买了,模型也部署了,甚至像模像样的有一个新团队了。但是我拿大模型干掉啥呢?
这样的“人傻钱多” 交给时间,基本上也就1-2年的过渡期。进入2024年下半年,大家都开始看“疗效”,聚焦解决了哪些痛点问题。 痛点驱动,在喧嚣过后,仍是“第一性原理”。
五、VC投资To B 的场景多于 To C
To C 场景,大家看法不一致,争议比较大。要么特别看好,要么认为不到时候,好么就认为被巨头们垄断了。但是To B 的发展环境,确实是大家交口称赞的。AI 本身就是提升生产力的利器,着力于解决很多商业环节的痛点问题。而美国的企业,愿意买新技术,愿意接受新创业公司的方案,所以做To B 的创业公司的收入曲线非常惊人。
总结一下哈。
今天的创业,可以是小公司,而且【一人公司】会越来越多,不关注花钱的多少,关注ROI,关于单位人均产值。
对于国内而言,VC的钱是更不好拿的,雪中送炭的少,都想锦上添花。
就To B 投资而言,中国和北美差异还是比较大,一如SAAS公司的差异。
做点小而美的事情,身段要灵活,转型要快。找准用户,问题聚焦,就是个“干”。
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