算法、數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)能力…… AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)的護(hù)城河是什么？

作者：?Louis Coppey

投資者最關(guān)注的事情之一就是創(chuàng)業(yè)者是否找到了自己的護(hù)城河。以及，在未來(lái)歲月里，你的護(hù)城河是否越挖越深。

在AI時(shí)代，一家希望在AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)成功的公司的護(hù)城河是什么？不是算法，不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)的平方。

這對(duì)初創(chuàng)企業(yè)來(lái)說(shuō)頗有難度，因?yàn)楝F(xiàn)有的數(shù)據(jù)都掌握在已成巍峨之勢(shì)的大公司手里。本文正是為解答這一難題而來(lái)：小公司如何獲得數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，上演大衛(wèi)戰(zhàn)勝歌利亞的逆襲故事？或者至少能夠與強(qiáng)者共存？

不再劇透，請(qǐng)閱主文。

投資無(wú)非就是要找到“護(hù)城河”，也就是某行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)一家公司獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)和強(qiáng)項(xiàng)。因?yàn)椋?/p>未來(lái)的預(yù)期現(xiàn)金流預(yù)示了公司的估值；盈利的能力預(yù)示了未來(lái)的預(yù)期現(xiàn)金流；而護(hù)城河則預(yù)示了盈利的能力。

為什么護(hù)城河預(yù)示了盈利的能力？很簡(jiǎn)單，因?yàn)樽o(hù)城河增強(qiáng)了一家公司與其供應(yīng)商和顧客的議價(jià)能力，幫助公司提高產(chǎn)品價(jià)格、降低成本，以此獲得更多利潤(rùn)。各個(gè)市場(chǎng)里現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)就是護(hù)城河的一個(gè)絕佳例子。以Airbnb來(lái)說(shuō)，如果有越多的房出租，就越有可能吸引更多的房東自己找上門來(lái)，在Airbnb上發(fā)布房源。這樣就形成了閉環(huán)，其他平臺(tái)就很難進(jìn)入這個(gè)市場(chǎng)了。

這種機(jī)制產(chǎn)生了一種“贏家通吃”的態(tài)勢(shì)，最大最強(qiáng)的那家公司常常會(huì)比它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手們大出幾個(gè)數(shù)量級(jí)。這也是為什么投資者喜歡這類獨(dú)角獸的原因。

AI為何如此特別？

現(xiàn)在，AI浪潮引起人們關(guān)注的是，它帶來(lái)了一種新型網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，有人將其稱為“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法需要數(shù)據(jù)來(lái)支撐。雖然算法和數(shù)據(jù)之間并不存在線性關(guān)系，但機(jī)器學(xué)習(xí)的算法在接受了大量的數(shù)據(jù)后，處理預(yù)測(cè)/分類性任務(wù)的準(zhǔn)確性變得更高了。

還有以下這種機(jī)制也值得注意：一家公司，隨著其用戶增多，會(huì)收集到越來(lái)越多的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練和優(yōu)化自己的算法，預(yù)測(cè)顧客喜好的精準(zhǔn)度就越高，產(chǎn)品的總體質(zhì)量也隨之提升，這就會(huì)吸引更多的新顧客來(lái)購(gòu)買產(chǎn)品，為公司提供更多數(shù)據(jù)。這樣又形成一個(gè)閉環(huán)。

這就出現(xiàn)另一種自我增強(qiáng)型反饋環(huán)路，我們稱之為“人才吸引環(huán)路”。一家公司擁有越多數(shù)據(jù)，它就越能吸引到數(shù)據(jù)研究者來(lái)該公司工作，就有更大的機(jī)會(huì)吸引到業(yè)內(nèi)大神，打造出完美的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品。

但問(wèn)題是，一家初創(chuàng)公司起初一點(diǎn)數(shù)據(jù)都沒(méi)有（或只有一點(diǎn)數(shù)據(jù)），只能依靠一小群有才華的人（通常就是創(chuàng)始人）來(lái)維持運(yùn)作。正如市場(chǎng)需要時(shí)間和資源來(lái)形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，AI公司也需要初始數(shù)據(jù)來(lái)開始形成自己的增強(qiáng)環(huán)路。

而誰(shuí)擁有這樣的數(shù)據(jù)？

現(xiàn)有的大公司。

這就是為什么現(xiàn)有公司會(huì)憑著既有優(yōu)勢(shì)，有失公平地站在了人工智能這場(chǎng)浪潮的浪尖上。

不過(guò)，好消息是，現(xiàn)有的大公司也不是那么容易地就可以駕馭這股潮流。

歌利亞可以戰(zhàn)勝：

分析現(xiàn)有公司優(yōu)勢(shì)的框架

以下這個(gè)公式可能可以用來(lái)解釋AI公司成功的部分原因：

AI企業(yè)成功＝數(shù)據(jù)＋機(jī)器學(xué)習(xí)能力＋算法

也就是，成功的、有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)防御能力的AI公司有著足夠多的數(shù)據(jù)讓其機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來(lái)創(chuàng)造出最佳的算法。

要想看清AI領(lǐng)域現(xiàn)有公司的優(yōu)勢(shì)，一個(gè)很有用的方法便是觀察這個(gè)2×2矩陣，其中一條軸是每個(gè)用例里可用的數(shù)據(jù)總量，另一條軸則是這個(gè)用例里的公司的本質(zhì)。

在大型科技公司的用例里，每個(gè)潛在的客戶都擁有大量的數(shù)據(jù)，如果我們看這些用例，就會(huì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有公司的優(yōu)勢(shì)十分明顯。除了那些典型的優(yōu)勢(shì)外（如客源更廣、更有能力去投資和承受損失），大型科技公司就像坐吃山不空，依靠的是多年積累的數(shù)據(jù)。

它們也從自己的品牌和強(qiáng)大的財(cái)力資源中獲益，有能力去聘請(qǐng)最優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)人才，讓他們研發(fā)出最強(qiáng)大的算法?，F(xiàn)有公司的得分：3／3。

初創(chuàng)公司在這種情況下不應(yīng)該跟現(xiàn)有科技公司硬碰硬。

但現(xiàn)有公司在矩陣的這一塊并沒(méi)有很大優(yōu)勢(shì)，這就是右下方這一領(lǐng)域。這一塊是非技術(shù)公司的主場(chǎng)，而且它們的每一位潛在客戶都已經(jīng)擁有了大量數(shù)據(jù)。想一想管理高速公路的運(yùn)營(yíng)商，它們就擁有著多年以來(lái)的收費(fèi)站數(shù)據(jù)。

歷史已經(jīng)證明，數(shù)據(jù)可能比算法更有價(jià)值，尤其是在深度學(xué)習(xí)登場(chǎng)后。

此外，大型技術(shù)公司正不斷地將最新的機(jī)器學(xué)習(xí)包開源出來(lái)，讓算法變成了商品，尤其是在物體識(shí)別、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域——我們稱為廣義機(jī)器學(xué)習(xí)。有了廣義機(jī)器學(xué)習(xí)，那些擁有大量數(shù)據(jù)集的非技術(shù)公司在使用開源數(shù)據(jù)包后得以獲得相關(guān)的有用結(jié)果，而這些數(shù)據(jù)包先前都是用科技公司的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練的。

總的來(lái)說(shuō)，一家大公司，無(wú)論它是不是科技公司，也不管內(nèi)部有沒(méi)有頂尖的機(jī)器學(xué)習(xí)專家，都可以比一家擁有頂尖機(jī)器學(xué)習(xí)專家的小公司創(chuàng)造出更優(yōu)質(zhì)的人工智能產(chǎn)品，因?yàn)樗刃⌒统鮿?chuàng)公司擁有更多數(shù)據(jù)，就這么簡(jiǎn)單。

這樣一來(lái)，我們就應(yīng)該在方程式里更注重?cái)?shù)據(jù)而不是機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，所以，之前的公式應(yīng)該修正為：

AI企業(yè)成功＝數(shù)據(jù)×數(shù)據(jù)＋機(jī)器學(xué)習(xí)能力＋算法

對(duì)初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，這可能意味著大量機(jī)遇。尤其是如果初創(chuàng)公司能：

這個(gè)矩陣?yán)锸Ｏ碌淖笙陆沁@一塊，可能就存在著最大的機(jī)遇：技術(shù)公司沒(méi)有參與進(jìn)來(lái)，而客戶也沒(méi)有途徑接觸到足夠龐大的數(shù)據(jù)集來(lái)讓廣義機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)揮作用。農(nóng)業(yè)和醫(yī)護(hù)的某些領(lǐng)域就是很好的例子，這些領(lǐng)域里還沒(méi)有大型技術(shù)公司占據(jù)市場(chǎng)，而每個(gè)客戶也只有少量數(shù)據(jù)。

初創(chuàng)公司如何深挖護(hù)城河？

上述新公式意味著，當(dāng)數(shù)據(jù)一開始只有很少量的時(shí)候，它的影響就沒(méi)有公式修正之前時(shí)那么大，機(jī)器學(xué)習(xí)能力和算法的權(quán)重就顯得更大。在這種情況下，現(xiàn)有公司的優(yōu)勢(shì)就沒(méi)有之前那么明顯了。

這樣計(jì)算的直接結(jié)果就是，當(dāng)市場(chǎng)里數(shù)據(jù)稀少時(shí)，初創(chuàng)公司有機(jī)會(huì)憑借關(guān)鍵的機(jī)器學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新性的算法成為市場(chǎng)贏家。

以下三種相互關(guān)聯(lián)的方法，可以解決數(shù)據(jù)稀少情況下如何啟動(dòng)創(chuàng)業(yè)的問(wèn)題。

雖然憑一家公司之力可能無(wú)法獲得足夠多的數(shù)據(jù)集來(lái)打造出一款高級(jí)AI產(chǎn)品，但如果一家AI初創(chuàng)公司從其主要客戶中不斷收集數(shù)據(jù)，形成自己的數(shù)據(jù)池，那它就有可能成為唯一一家產(chǎn)品能讓顧客滿意的公司。在這個(gè)過(guò)程中，所有相關(guān)方都需要貢獻(xiàn)出自己獲得的數(shù)據(jù)，讓算法能夠在更龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上得以訓(xùn)練，進(jìn)而從中受益。

如果我們?cè)偕钊胍稽c(diǎn)探究大數(shù)據(jù)集難以獲得的其他原因，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)集不僅存在于不同客戶之間，還存在于不同的SaaS工具里。

坐擁這兩類數(shù)據(jù)集的AI初創(chuàng)公司就有非常大的可能做出最精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，成為一種智能系統(tǒng)。

你可以把數(shù)據(jù)集看作是價(jià)值鏈上的互補(bǔ)性資產(chǎn)。剛成立的、看上去人畜無(wú)害的AI初創(chuàng)公司，可以與現(xiàn)有公司不屑于合作的客戶合作，從而建立起互補(bǔ)性資產(chǎn)，在與現(xiàn)有公司的競(jìng)爭(zhēng)中存活下來(lái)。

這種觀點(diǎn)的逆反命題就是，任何一家依賴于單一、非專有數(shù)據(jù)的公司，其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)抵御能力比那些結(jié)合多種數(shù)據(jù)來(lái)源的公司要低。

最后，我們回到了這個(gè)問(wèn)題上：“誰(shuí)在用我的數(shù)據(jù)賺錢？”——是那家產(chǎn)生數(shù)據(jù)的公司嗎？是儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的公司嗎？還是那家打造出了最佳機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品的公司？

如果一家公司無(wú)法從多方客戶或多種SaaS工具里收集到數(shù)據(jù)，或者這些數(shù)據(jù)不足以讓公司做出精準(zhǔn)模型，那么它可以嘗試從其對(duì)外提供的SaaS服務(wù)里產(chǎn)生額外的數(shù)據(jù)。這種獨(dú)特的方式可以讓公司獲得專有的數(shù)據(jù)集，而其他現(xiàn)有公司無(wú)法獲得。

只需少量的時(shí)間、投入和金錢就可以獲得足夠多的數(shù)據(jù)來(lái)滿足客戶的期待，因此公司的防御能力相對(duì)有限。這種情況尤其適用于所使用的數(shù)據(jù)可以公開獲得的案例。

客戶很有可能不會(huì)貢獻(xiàn)他們的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)也需要經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)時(shí)期才能顯現(xiàn)，所以公司的防御能力會(huì)越來(lái)越強(qiáng)。

數(shù)據(jù)稀少的第二種情況可能會(huì)讓公司的防御能力大大增強(qiáng)，但也有可能會(huì)讓公司過(guò)得很艱難。

最后一點(diǎn)就是，機(jī)器學(xué)習(xí)的防御能力和SaaS服務(wù)的防御能力并非相互排斥。非常詳盡的產(chǎn)品發(fā)展藍(lán)圖、超贊的用戶體驗(yàn)或用戶/數(shù)據(jù)鎖定，對(duì)AI公司構(gòu)建自己的護(hù)城河都有重要的作用，這比依靠數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)發(fā)展起來(lái)的防御能力要強(qiáng)。

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