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ai迎来uber才力,首创公司何如修筑新护城河?

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最近,一篇题为AI Has an Uber Problem(The Information)的文章引人深思。

作者Tim O'Reilly指出:当初Uber和Lyft利用(Use)丰厚的风投资金补贴车费,赶走了竞争对手。如今OpenAI等财大气粗的AI初创企业,正在重复这种Uber模式。

在国内,我们(We)常说滴滴是“虚假垄断”——下架18个月,归来仍是王者 成立至今,累计亏损超千亿元。

当Facebook们已经凭借网站效应抢先一步成为“赢家”时,同样具备网站效应的滴滴们却还在持续烧钱,而且只能烧钱。

网约车行业的网站效应像是一种“诅咒”。

首先,从A到B的出行服务过于标准化,乘客奔着解决出行需求而来,司机(Driver)也在同时切换几个平台。其次,在出行服务上放大社交功能,很容易出现安危问题,例如滴滴的顺风车业务。

因此,即便做到了“垄断”,滴滴也没有定价权。如果想提高客单价,取消补贴来增加毛利,且不说虎视眈眈的高德们,就连城市出租车系统也会分一杯羹。

为何说OpenAI迎来了Uber时刻?在文章中,作者Tim O'Reilly其实主要是想批判一种“堵死市场公平竞争”的现象。

但我们(We)不妨将OpenAI们的困境与Uber们进行(Carry Out)一个类比。

硅谷知名投资人Chris Dixon曾说“因工具而来,为网站而留”。这句话,Uber们没有完全做到,OpenAI们只做到了前半部分。

虽然技术壁垒远比Uber深厚,大模型玩家没有表现出捆绑用户的能力。

Similarweb 数据显示:2023年5月—2024年1月,其中的5个月内,ChatGPT总访问量都在下降;去年11月惊艳亮相的GPT Store也没有什么水花,绝大多数聊天机器人,每天只能吸引到 1-2 个用户。

大胆想象一下,现在Claude 3已经开始“田忌赛马”定价策略,下一步该不会又是熟悉的价格战?

其次,AI时代的网站效应是“有毒”的——某种程度上,用户越多,亏得越多。Anthropic长期毛利率在 60%左右;OpenAI因为ChatGPT免费版,毛利率可能更低。相较之下,米国SaaS公司普遍毛利率在70%左右。

当然,只要AI创业能保持这种增长势头,投资人也可以忽略亏损,直到收入增长掉进30%—40%。一位VC合伙人表示:到那时,如果一家公司的经营现金流为负,并在短期内没有将至少10%的收入转化为现金流,就很难吸引新的投资人入局。

由此产生了一个问题:OpenAI们的“护城河”真的坚不可摧吗?以及,AI初创企业该如何构建自己的“护城河”。

01 关键点:获取并维系付费客户

什么才是“护城河”?是关键性技术壁垒,还是压倒性的市场占有率?

这些都是表象,真正的“护城河”是企业产生利润的能力——企业与供应商和客户的议价能力,帮助企业提高价格并降低成本,以产生更高的利润。

一个简单的推导:如果我花费X元(CAC),能获取一个为我花费Y元(LTV)的客户,只要Y X,烧钱也值得。

为此,企业要么降低X,要么提高Y。如果不能同时达成,也可以通过拉长时间周期,最终让Y总值 X总值 。

当我们(We)将企业核心组成分割为“a创造东西;b吸引客户购买东西;c分发东西”(Evan Armstrong),就会发现两个差异点:

移动互联网时代打破了“c分发规律”,得益于规模经济(Economy)+网站效应,巨头们的“X总值”可以非常小(除了没有差异性的Uber们)。

AI时代的主题是打破“a创造规律”,虽然能大大降低用户使用数字组件生产商品的成本,但算力需要花钱,“X总值”不可能是一个小数目。

因此,获取并维系付费客户的能力将成为AI企业构筑“护城河”的关键所在。

比起充满不确定性的C端用户,注重技术革新(付费强)+长期合作(粘性高)的B端客户才是稳妥之选。

具体来看,OpenAI逐渐转向B端业务,ChatGPT为引流,API才是营收大头;Anthropic更是旗帜鲜明地一头扎向了B端市场;而Inflection被微软“生吞”几乎宣告了初创企业放弃C端的聊天机器人战场。

02 差异点:抢先“包装”AI品牌

一旦企业发现底层技术不能制造差异,就要寻找新的差异点。此时,品牌和影响力比以往任何时候都重要。

著名风投机构NFX 研究了几百家AI应用层初创企业,发现它们(They)的产品居然像“水”一样,技术差异化趋向于零!

很多AI企业期待凭借“(数据+模型)*用户体验”取得胜利。

但实际上,真正有效的公式是“(数据+模型)*用户体验*(分发+客户感知价值)”。

NFX认为,目前(Currently)在数据和模型上,不太可能达成差异化——非结构化数据可能会在一段时间内给企业带来优势,但最终数据本身是不够的,模型大部分情况下也可以互换。

还剩下什么?

首先是用户体验。在加密货币中,用户体验就像吃玻璃。AI现在的问题也是如此,会有人想出一种惊艳的AI应用吗?但这个应用100%不会是纯聊天机器人。

其次是分发。例如,想要基于用户数据开发个性化AI应用,就很难和Instagram、Sharepoint、Google Drive等现有企业抗衡。

最后是客户感知价值。这部分是目前(Currently)最具发挥空间的元素。如果企业一开始能做好品牌,就可以在最丰富、最平淡的材料注入情感价值,但这几乎会变成一个“心理游戏(Game)”。

综上,NFX分享一个思考框架:生成式AI如水,AI应用如瓶装水。

水有三个特征:必需品、无处不在、每瓶水都差不多。

听上去有点绝望,但米国目前(Currently)约有80个瓶装水品牌,而且大家都活得还挺好,且瓶装水也是米国最畅销的饮料。

历史(History)上,米国的瓶装水行业经历过一个“衰退--智能营销和细分市场定位复苏--现有企业进入、收购真正佼佼者、击败大部分竞争对手”的重生循环。

1850s,在米国公共水系统发展初期,出现了一些区域性瓶装水企业,宣传瓶装水比自来水更干净。1900年,米国大多数公共饮用水已经变得干净,随后瓶装水行业逐渐销声匿迹。

1970年,法国品牌Perrier进军高端市场,销售模式主要为B2B,用来调制鸡尾酒。

1975年,Perrier开始播放D2C广告,将品牌定位为高端、性感,以及更新鲜、更纯净的自来水替代品。随后,Perrier销售额从1975年的300万美元飙升至1979年的2亿美元。(1992年被雀巢收购)

可以说,Perrier带动了米国瓶装水市场正式复兴,且增长势头持续不断——1988年到1998年,整个米国瓶装水市场的销售额增长了144%。

2001年,可口可乐和百事可乐通过净化自来水,创立了两个中端市场品牌:Aquafina和Dasani,并凭借其原有的分发优势,拥有巨大的市场份额。但这两个品牌并没有堵死其他品牌的活路,如今还有新的瓶装水企业以同样的模式出现:Liquid Death、Chlorophyll water。

理性来看,人们并不需要这么多的瓶装水品牌,但当越来越多的创始人带着独特的故事和价值观来到市场,品牌总能活下去。

基于此,NFX认为,AI企业至少要在获得技术优势之前学会营销游戏(Game)。

03 转折点:从找数据到处理数据

风投机构Greylock同样认为,AI创企需要精通市场推广,并给出了进一步建议。

首先,创始人应该是具有领域经验的产品构建者:只有深入了解复杂性,才能制定正确的营销推广策略、预测销售时间表和招聘计划表。

其次,用紧迫感(FOMO)来主导主要的分销渠道:从经验来看,那些没有采取 FOMO策略的垂直企业需要花费很长时间才能看到业绩起飞。

但与NFX的“摆烂式”不同,Greylock强调了数据的重要性——不可复制的专有数据集能够制造差异点,而且只有客户使用产品时所产生的数据才能形成长期壁垒。例如,客户标记自己的行为数据可能与产品交互产生的数据集。

目前(Currently)对于许多垂直行业而言,数据还留在杂乱的传统系统中。为了处理数据,一些大型科技(Technology)公司已经开始提供为客户合成数据的服务,并将合成数据用于模型训练,以达成快速交付的目标。

如此看来,AI创企的战场正在从旧的壁垒(数据来源)转移到新的壁垒(处理数据)。

结语

“护城河”通常是以静态方式被我们(We)讨论(Discuss),就好像它早已被“固定”在企业中。但事实上,每一家企业倒闭的概率都不可能为零。甚至从大数据来看,一家企业在诞生第10年倒闭和诞生第25年倒闭的概率相同。

一劳永逸的“护城河”行不通。无论是过去还是将来,最好的企业永远能够为特定客户,解决“不断更新”的痛点,而这需要企业持续高速改进最佳产品,用创新扩大竞争优势。就像马斯克说的“创新步伐”。

对于AI创企而言,如果你正在摇摆不定,不妨将AI元素从解决方案中剔除,再来看这是不是一门好生意。

本文来自微信公众号“适道”(ID:survivalbiz),作者:适道AI组,36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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