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吴军《硅谷来信》:智能时代创业是件苦差事

吴军在硅谷来信中说:我在《智能时代》一书中讲,智能革命会将社会重新洗牌。在这个既充满机会,又富有挑战的时代,创业者其实是既兴奋,又担忧。他们兴奋的是自己有可能赶上智能革命的快车跳跃式地超过之前的巨无霸企业。

而担忧的是,这次智能革命在很大程度上是比拼数据量和计算能力,小公司面对Google、微软、Facebook,或者中国的腾讯、阿里巴巴、百度,甚至是科大讯飞这样老牌的企业,都毫无优势可言。

那种在过去靠技术一招鲜吃遍天的情况不再会发生了,也正是因为这个原因,像李飞飞这样最顶级的人工智能专家都要到Google去工作,因为后者有数据。如果连李飞飞都不得不走这条路,创业者的出路在哪里呢?

小公司一开始由于资源有限,不可能像大公司那样全面铺开工作,即便创始人有很高的心态,也需要从一个突破点开始做起。我在第2封信《也谈10000小时》中讲到,凡事做好需要一万小时或者更长的时间,其实这个经验不仅对个人适用,对产品也是一样的。任何产品要打磨得像样,就必须花工夫,苹果手机大家都能看到它好用的一面,但是在设计时所花的工夫可是比其它手机多得多,仅仅是外形上四个角的弧度,就做了很多的尝试。

初创公司规模小,要想在短时间里在某个方面领先大公司,必须要把所有的人力集中在一个点,把一个产品打磨好。做平台的工作量特别大,以小公司的人力物力,很难在短时间里既做到技术领先,又做到大家都满意。

讲回到今天在人工智能领域创业这件事,今天会有三类公司受益于智能时代。第一类公司是大家在媒体上经常看到的Google、微软、Facebook、亚马逊、英伟达、阿里巴巴、腾讯和百度等大科技公司,它们有些已经在人工智能技术上做了很长时间的研究,比如微软,有些则是在最近的两年奋起直追,比如阿里巴巴。这些公司都在致力于打造平台型的产品,或者像英伟达这样利用自己过去在市场上的优势,向人工智能领域转型。它们的财力和人力资源是其它公司难以匹敌的。

第二类公司是拥有大量数据,却不知道如何使用的公司和机构,以及商业规模非常大,但是商业模式老旧的公司,比如电信运营商、石油公司、政府部门、大工厂、商业银行等。它们的数据和商业规模本身是一大笔财富,但是在变现之前它们并不等于钱,而数据和商业规模变成钱需要一种催化剂,那就是智能技术。

有趣的是,由于这些公司基因的问题,它们还真的难以依靠自己的力量从大数据中挖掘金矿。在中国的金融界,四大国有银行一方面看着阿里巴巴旗下的支付宝等金融产品挣大钱,另一方面守着更多的数据干着急。

第二类公司中目前有不少依然觉得靠自己的力量能够赶上智能革命的浪潮,但是如果不借助催化剂,其实是很困难的。那些大银行,在大数据已经被提出近十年,在中国也被热炒了六七年的今天,依然无所作为,又怎么能指望自己在今后的六七年有所作为呢?如果荒废了接下来的六七年时间,在整个行业中落伍是确定无疑的。

在美国,各家大银行已经认识到这一点,他们都直接使用Splunk等提供大数据服务公司的产品处理自己的业务,而不是自己从零开始打造新的IT团队。相信中国的第二类公司很快能够明白这个道理的,这样就给第三类公司以机会。

第三类公司是掌握新技术的创业公司。它们有一些技术专长,但是没有第一类大公司的水平;有一些工程能力,但是没有第一类公司的综合实力。当然作为小公司,它们肯定没有大量的数据,这些公司怎样才能在智能时代分一杯羹呢?简单地讲,就是干第一类公司不愿意做的脏活、苦活。

第二类公司由于和第一类公司其实有利益冲突,或者潜在的利益冲突,它们是不会委托第一类公司做事。你可以想象四大国有银行信不过阿里巴巴,中国移动信不过腾讯。同样,花旗银行也信不过Google和亚马逊。另一方面,第一类公司也不会愿意去做那些脏活、累活,因为从成本上来讲不合算。因此,这类公司最终会扶持第三类公司为自己做事情。

由于第二类公司有数据,有资源,有市场,因此它们在合作中会很强势,而第三类公司在一开始必须做脏活、累活,可能还得不到很多收入,这个过程是省不了的。但是,一旦传统一点的大公司开始信任那些小公司后,就形成了原有产业+新技术=新产业的格局。在双方双赢的基础上,这两类公司的合作会非常好。另外,第三类公司可以直接利用第一类公司的平台,因此,第一类公司通常不会和它们作对。

目前有没有这样的小公司成功的案例呢?有的,从美国回到上海创业的宣晓华博士创办的华院数据就是获得成功的第三类公司。华院数据里面有三类人,工商管理硕士(MBA)、数学家和计算机工程师。

第一类人深入到每一个行业和大公司了解业务逻辑,看看如何能够通过使用数据提高那些行业的业务水平。第二类人则根据具体用户的业务逻辑建立数学模型,而第三类人则实现数学模型。每当一个这样的小团队能够为大公司解决一些具体问题之后,华院数据就将这个小团队剥离出去,和相应的企业成立合资公司,再引入风险投资,就这样,华院数据孵化出十多个开始挣钱的大数据公司了。

当然,华院本身也在不断积累技术和数据。在未来,这一类的公司会不断涌现,它们从做脏活、苦活开始,如果做得好,就能够把自己的业务从一个大公司扩张到整个行业,甚至有可能扩展到其他行业中去。具体到母公司华院本身,其实已经渐渐开始从单点突破往平台方向发展了,它打算在三到五年内再孵化上百家小公司。华院数据并不打造自己的数据平台,而是使用阿里云的服务,因此它和阿里巴巴也没有矛盾。

在智能时代,核心的技术很容易获得,各种机器学习的方法都有开源的版本,但是各个公司因为数据量不同,使用同样方法取得的效果也就会不同。而解决数据的问题,大家不妨学学宣晓华博士,从脏活累活开始。

最后概括一下我的观点,今天的创业者不要一开始就想着自己能够办一个Google或者阿里巴巴,必须先从脏活累活开始。如果在一个技术发展平稳的时代,现有行业的大公司并没有什么脏活累活可做,那么小公司机会不多。

今天,在智能时代,技术飞速发展,现有行业要升级,就有了大量这样的公司。只要小公司的团队有技术水平,有一定的市场能力,认准了方向,愿意做其他公司不做的脏活累活,就有不小的成功机会。

人要想成功,说容易也容易,只要担起别人不愿意干的,又非常有意义的脏活累活即可,不要只盯着那些容易做、利益大的事情,因为它们早让大公司做到了。成功要说难呢,也很难,因为它需要人的综合能力。不过,在一个变革的年代,机会总比平时多。

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