生成式AI：炒作与现实之间

生成式AI：炒作与现实之间

生成式AI（GenAI）是当下最热门的技术和投资领域，引起了全球科技创业公司和投资界的广泛关注。头部风险投资机构红杉资本宣称，生成式AI可以“创造数万亿美元的经济价值”。而产业中成千上万家企业，从微软到菲亚特，都纷纷将这项技术作为提高生产力和创造客户价值的关键途径。目前，全球AI市场总体规模为1366亿美元，有些人估计它将在未来八年内增长40%。即使在VC交易放缓的情况下，生成式AI也是一个例外，AI领域的初创公司占去了去年VC投资的一半以上。尽管生成式AI吸引了媒体和VC的疯狂追捧，一些先行者也已经开发出了令人惊叹的AI工具产品，但就像前两年元宇宙、Web3一样，生成式AI这样的新兴领域到底会如何发展，也引起了行业中不少争议。生成式AI初创公司还有很多事情要做，才能将这种引人注目的技术真正转化为可持续的商业模式。

1. 炒作 ≠ 成功

生成式AI初创公司要实现长期盈利，需要克服许多障碍。首先，将一项新技术转化为盈利的东西是很困难的。虽然生成式AI技术令人印象深刻，但如何将其货币化或整合到一个有利可图的商业模式中还不清楚。到目前为止，一些成功的AI初创公司已经利用这项技术来提高运营效率：比如，Observe.ai，它实现了收入增长和留存率提升的流程自动化；还有文案助手Jasper.ai，帮助创作者进行高效语言处理和内容创作。但是，如何建立起长期可持续、可实现的盈利模式，这些AI创业公司目前都还没有真正得到验证，还需更多时间去打磨完善。

其次，AI公司很难保持竞争优势。许多AI初创公司已经在一个非常拥挤的市场中努力来区分自己，而不少AI创业者企业家可能并没有真正清楚了解，它试图解决的问题是什么。仅在欧洲，就有130多家生成式AI初创公司，而用户市场只能容纳这么多的AI聊天机器人和相似产品，再涌入新玩家很快将导致红海过剩。如果这些新兴的生成式AI初创公司想要成功的话，他们将不得不另辟蹊径，寻找、开辟自己的利基市场。

第三，AI仍然是一项新兴的技术，关于数据安全和监管等还有很多问题有待解决。大部分AI公司将不得不在被广泛采用之前，解决可能非常敏感的数据安全、合规问题。

2. 乘风破浪：如何将短期炒作转化为长期增长

目前，AI市场的资金非常充裕，但这是VC情绪中的比较常见的高潮时点，到底能持续多久时间值得警惕。鉴于今年全球VC市场整体的低迷态势，投资者比以往任何时候都更想看到真正的增长而不是预测的增长，并且在判断决策投资对象时，极度关心该企业是否已建立起可扩展的业务基础。因此，想要建立长期盈利模式的生成式AI初创公司需要遵循一些基本原则。

以下是我认为生成式AI初创公司应该考虑的几项关键点：

1. 关注客户需求：创业者很容易被生成式AI技术的潜力所迷惑，但只有当这种技术能够明确解决客户问题时，才会产生魔力。因此，第一步应该始终是确定要解决的问题，然后从那里出发。
2. 建立变现基础：生成式AI提供的自动化技术可以去除大量人工成本，但即便如此，他们产品服务的定价也很难做到合理，如果考虑到基础设施的成本投入的话。因此，创业者要确定你的产品服务所能提供的价值量，然后不断测试和打磨完善它，以找到正确的价格点。如果客户需求是业务的跳动心脏，那么你变现的基础就是让心脏跳动的手段。
3. 拓展全球市场：我们看到的大多数使用生成式AI的初创公司都在追求产品驱动的增长。他们通常每月的成本很低，服务于个人用户。但如果这些公司想要扩大规模，那就需要能够在全球范围内销售。更多的市场意味着更多的买家和更多的收入，以及更快的增长。有了更多的钱在银行里，你就可以延长跑道，并且能够更好地应对资本寒冬的冲击和市场波动。

3. 生成式AI的前路漫漫

虽然生成式AI有可能创造数十亿甚至数万亿美元的经济价值，但关于这些先行者中有多少能够创造出家喻户晓的企业，以及有多少最终会随着炒作而消失，仍旧是没有答案的问题。对于有抱负的生成式AI初创公司，如果想要创建一个真正的全球性企业，需要关注三件事：确定一个明确的需求或问题；计划扩展到新市场以获取更多收入；建立一个变现模式基础，并测试和完善它以确定正确的价格点。虽然生成式AI可能是科技界最闪亮的新东西，但其成功的路径与过往任何技术潮流都将趋同。历史不会简单重复，但会有规律重演。做好这些核心原则，生成式AI初创公司就能够为长期成功铺平道路。

最终的成功标准

AI创业公司的成功都将归结为两件事：

• 有效的货币化：任何新技术不管怎么炒作，最终都需要确定其变现的方式和收入来源，才能实现持续盈利。
• 三个价值杠杆：增加收入、降低成本，以及降低风险。一旦你拥有了这三个价值杠杆，钱就会随之而来。