最近幾年 AI 這個領域非常火爆，許多同學都想往往 AI 發(fā)展方面。但這些方向也是虛實的，有的真的可以落地項目，有的是欺詐游戲。這篇文章簡單梳理了一下。 AI 在落地過程中，有幾個比較典型的假項目，希望對大家有所幫助。

什么是企業(yè)的第一性？

實際上是極具數字的經濟理性。

假如各種裝飾都褪色了，那一定要回到這里。把企業(yè)與有機體進行比較，這就是馬斯洛所說的生理和安全要求。

再次進步，完全可以賦予它一些使命和意義。

就第一性而言，企業(yè)家的概念是實現普通人想像中的使用價值向財務價值的跨越。。只是中間的這個鴻溝是如此的深刻和廣泛，以至于無論跌倒多少企業(yè)，都看不到填平的跡象。

在很多前提下，失敗不是因為努力不夠，而是因為想象中的使用價值不可能先天跨越對岸。沒有可能跨越的使用價值是一個虛假的機會。假貨機會也可以進一步分類，比如對一些大企業(yè)有用，但是沒有創(chuàng)業(yè)價值等等。

我們將在本文中談論一些典型的假機會。

第一，配套價值

從使用價值的角度來看，每一個子類別都創(chuàng)造了財富，從聲學的麥克風陣列算法到感知的語音識別，再到認知的大模型，但這種算法通常只能在特殊場景中使用，只有配套價值，這是供應鏈的一個環(huán)節(jié)。這種場景通常不適合創(chuàng)業(yè)。

當企業(yè)當你成為一個純粹的供應鏈環(huán)節(jié)時，你需要經營的遠不是你自己的技術和產品，而是你在整個產業(yè)鏈中的地位。你的位置和話語權決定了你的生存空間。此時最適合使用波特五力模型。

也可再次簡化：

實用價值 x 定價權 = 財務價值

但是過去這條路并非沒有成功。

比如杜比，杜比是一個事實性的行業(yè)標準，也是一個獨立的品牌，在定價權這個階段，顯然大于簡單的技術價值。

比如常說的激光雷達，帶算法的樓氏麥克風等。，在軟硬結合的點上打磨稀缺性和堡壘(稀缺性支撐定價權)。在一定程度上，硬部分總是比軟部分更重要。

這樣的風格真的不太適合。 AI，由于 AI 軟件算法是核心。

就價值鏈而言，AI 員工擅長的算法，權重確實很低，并非說這種事不能做，而是說對。 AI 企業(yè)家沒有什么好的選擇。

有兩種命運的簡單算法，具有配套價值：一種是成為公共云的一部分，完全無差別的商品化成白菜，另一種是成本過高后最重要的客戶會選擇企業(yè)進行自主研究。(或五力模型)

我們可以這樣總結這種模式：算法的使用價值可能很大，也可能很小，但是定價權很差，所以不是一個好的創(chuàng)業(yè)機會。純技術人員更容易找到一些工作來做，賺一些錢。

第二、上限水溫 90 度

許多技術都放在這里 C 端產品上還有另外一種情況。

它的確可以作為新體驗的核心支撐，不同的場景對所謂的可用劃線是不同的。不同的可用性對應不同的商業(yè)價值。。那就是橘貓和小虎的基本區(qū)別。

(小老虎將來會長大的，大橘子也就是這樣)

這種智能音響在過去十年里仍然是站著的，最容易看到情況。

智能型音響是否跨越了可用線？

事實上，它已經跨越了，但是它的上限比以前的想法要低，既不是一般的計算平臺，也不是新的入口。但就像煤氣爐加沒有屏幕一樣。

在大模型出現之前，技術的極限使它不是個人助理和機器人，而是聲音。這個天花板決定了過去十年的代表性。 AI 商品開發(fā)軌跡。(不像上面的例子，這就是實用價值本身存在的問題。）

這類產品的奇特之處在于，如果技術成熟度足夠，那么這類大品類將成為巨頭們殘酷競爭的市場；如果技術不成熟，仍然是傳統品類。

湯因對文明的總結有一個非常有趣的觀點：周圍的階段太酷太舒服都沒有效果，反而要適度刺激。

對這一方向的商品來說，這是非常重要的：聲音太酷，活不下去；電腦太舒服了，沒有活動和新的機會。相反，無人機和掃地機這一看似邊緣的新品類，在早期獲得了立足發(fā)展的機會，并隨著市場的擴大，尋求了自己廣闊的空間。

另外，真的做這樣的產品，骨子里一上來就需要明確自我定位。其實就是小米和大疆。 C 端上消費品的企業(yè)，要通過新品類的機會建立自己的品牌。要圍繞品牌渠道打，不能圍繞技術轉。

這種硬應用沒有網絡效應。就是要把傳統消費品做好。老琢磨后端變現是非常忌諱的。因為一開始團隊就有那么多精力，總想著后端變現，很容易導致你的前端產品做得不好。

這一邏輯，技術雖然至關重要，但仍然是局部的，可 AI 建立這種類型的公司很容易成為技術人員來管理整個公司，這是非常麻煩的，相當于局部大于整體。實際需求調整后，商品的權重也大于技術點，是產品驅動研發(fā)而不是調整。(看蘋果就行了)

綜上所述，如果上限水溫是這樣一個需要嚴重投資的復雜方向， 90 度，那么努力不說白搭，效果很難好是大概率事件。

第三、管理和運作是最重要的

也可稱為項目制。

因為項目制度最容易捕捉到客戶的需求，所以最容易跑出現金流。

如果你仔細觀察，你會發(fā)現稻盛和夫的京瓷在早期實際上做了很多定制項目。

項目制度的麻煩在于需要運行多個商業(yè)模塊，同時需要提供一些統一的服務。有些地方適合分開，有些地方適合整合。(阿米巴、中臺處理都是那里分合的問題)

AI 技術通常在需要整合的部分。

這時候負責 AI 技術部門產出的可復制性至關重要。如果這個地方供應不足，那就相當于最后占據了一個，不管多花哨。 CPU，固定的 CPU 這么大的計算量。業(yè)務本質上是不可擴展的。

假定這條帶寬足夠，那么這件事會變成什么樣呢？

這將成為精細化管理經營的一項工作，更加麻煩。

( 真正做管理運作，數字化需要解決的問題一個也不能漏掉，本質上是一件事，而數字化的通過率基本上是九死一生)

管理業(yè)務是一種人人都認為自己擅長的行為，但實際上所謂的擅長就是在 60 分以下擅長。

寧高寧講的回到教材其實是對的，但是用最正常的思路也可以想明白：創(chuàng)業(yè)初期的核心競爭優(yōu)勢轉變?yōu)楣芾磉\作，這對大多數情況來說肯定是不可靠的。有點像鋼鐵俠體格不好，但是盔甲太重直接被壓垮了。

的確有幾種情景會使管理運作的重要性加劇到無法言表的程度。，比如項目系統，比如長鏈運行。長鏈運行是指銷售前、商品、軟件、硬件、供應鏈、客戶服務、軟件評分算法、云、前端、客戶端、測試等。需要緊密配合，才能不斷擴大業(yè)務螺旋。

這樣的活分錢做不好(機制建設)，那么不管加多少人都是徒勞的，越加人人效就越差。

理論上有三種處理這種情況的實質性方法：

一是避免，比如你做微信產品，那就好了。當然可以。 WhatsApp 190 當億美元被收購時，還不過如此。 30~40 人類，或者只是做一個產品，這很好。

一種方法是積極面對，如果真的做得好，真的是無敵的。和其他公司競爭的時候，就像最后一個對抗僵尸的人。說到華為，人們常說技術，但技術是結果。華為的成功實際上是組織和機制的成功。只是大多數人真的比不上任正非先生。

一種方法是使用碳基算法，但現在沒有一種通用產品能夠真正解決這個問題。這是可能的，如果你把抖音，MCN、作為一家企業(yè)，主播無疑是阿米巴最成功的實現，是活力與規(guī)則的高度統一。

綜上所述，在這種模式下，實現使用價值是一種難以控制的成本。再加上定價權的約束，就像是需要把比較毛巾擰出水來，偏離了大多數創(chuàng)業(yè)者擅長的東西。

第四、重視資本游戲

還有些機會確實是新的機會，但實際上，資本的游戲是一個很大的權重。并不是說技術不重要，而是說它已經成為大資本和高端技術的綜合體。最典型的是大模型。從資本的角度來看，這個領域和過去修鐵路、修公路沒什么區(qū)別，但還是需要極高的人才密度。真正有資格這樣做的人真的很少。 ( OpenAI 干技術的算 200 人類，最終地球肯定不需要 100 個 OpenAI，所以一共不要 2 一萬人，大部分都是跟著看熱鬧)

以前有雞頭鳳尾一說，但是按照前面提到的數字空間會有名實唯一的特點，那么在這個類別下其實沒有雞，只有鳳。雞很快就會被折磨死。此外，這種產品是典型的大贏大輸。普通人應該理解它的應用特點和潛力，但實際上他們可以遠離這個領域。(最容易糾結的是貼點邊的R&D人員，這是對急流勇退的智慧和勇氣的特殊考驗。)

綜上所述，這一領域并不適合使用上述使用價值和定價權，其本質是門檻太高，做不起。貼邊適合自我降維。

五、AIGC 名稱中的密碼

那么，新的機會到底來自哪里？從另一個角度來看，新的類別誕生在哪里？

從外到內看，首先要做的就是一個新的類別，我認為新類別的原點是？ AIGC 在這個名字里面。這個最原始的詞實際上有密碼。

要思考的是 GC（Generate Content）如何將內容與場景結合起來。

忽略了結果的大小，過去實際上有一些結果的產品都是圍繞這個轉彎，要么是內容產生的工具，要么是包裝產生的內容。

只要深度依賴 GC 必然是新品類，因為過去這件事做不到。

以上就是與場景相結合，在這一過程中，需要砍掉那些關于電影中產生的東西。 AI 虛幻的枝條擴散。(我自己也在嘗試，但是需要一些時間，有進步后再談。)

六、總結

明治維新時代的澀澤榮寫了一本名為《論語與算盤》的書，講述了古代儒家的義利辨別。當然，我們可以讓義利復合，賦予企業(yè)更高維度的價值，組織追求更高，這不僅實現了經濟現實，也讓他有意義。這真的可以走得更高更遠，否則很難繼續(xù)創(chuàng)造。 chatGPT 這類產品。但是這篇文章并沒有說這個，而是最基本的腳底。

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