人工智能时代的初创企业与传统企业之争
本文信息来源：nfx
人们普遍认为生成式人工智能领域的大部分价值将归属于现有企业。
部分受益于近期 ChatGPT 引发的生成式人工智能热潮，科技巨头们迎来了近年来最好的 12 个月。自 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来， 亚马逊和微软的股价上涨了约 55%。谷歌上涨了约 42%。这些巨头正加大对这一新趋势的投入，44%的生成式人工智能投资资金由微软、AWS、Anthropic、GitHub、OpenAI 和 Alphabet 掌控。
重大新技术能够在经济格局中引发剧烈变动。互联网极大地颠覆了传统媒体，催生了谷歌、Facebook 和 Netflix 等庞大新公司。移动革命同样创造了许多数十亿美元的新公司，同时也进一步巩固了谷歌和苹果等巨头的地位。那么，人工智能革命将带来什么？大部分利益会流向拥有雄厚资源的巨头，还是会归属于能够快速行动、打造引人入胜且新颖体验的新创企业？
正如移动革命时期一样，答案可能令人不甚满意： 这取决于具体情况。 但通过提出这个问题，我们可以更清楚地看到哪些市场和战略部署对初创企业有利，哪些对现有企业有利（反之亦然）。我们不能简单地假设人工智能会以有利于初创企业的方式颠覆每一个市场。今天在人工智能领域创业的创始人必须特别聪明地选择如何以及在哪些领域挑战现有企业。
在做出这个决定时，需要考虑以下几个因素。
持续性创新与颠覆性创新
你必须了解在你的行业中，人工智能的主要影响是颠覆性的还是持续性的。颠覆性创新创造了全新的市场和服务。持续性创新则是改进、加速或优化已有的市场和服务。
一些颠覆性创新是显而易见的。Uber 和 Lyft 在出租车行业创造了新的供应池，这些供应池此前并不存在，颠覆了市场上既有的供应方——出租车公司。他们创造了共享出行市场。
通常，很难立即判断某些创新究竟有多么颠覆性。有时，反应会延迟出现，其影响力是最初颠覆的百倍。2007 年 iPhone 的发布，显然颠覆了由 Blackberry 和 Palm Pilot 主导的“智能手机”市场。但几年后，iPhone 通过移动界面的创造，几乎颠覆了每一个行业。（我们预测，生成式人工智能也可能出现类似的延迟反应。）
由于颠覆性技术的采用和改进具有复合性质，价值呈指数级增长。起初，由于技术难题的克服和用户体验的反复迭代，进展缓慢。然后，似乎一切突然发生。这也是颠覆性创新通常有利于初创企业的另一个原因，因为它们更灵活，通常没有现有的商业模式需要保护，能够更快行动，并且更愿意在早期承担风险。
持续性创新针对现有市场和客户，改进相关流程。Facebook 上应用 AI 进行广告定向就是持续性创新的一个例子。我们已经知道 Facebook 上的某些用户群体对特定产品感兴趣，AI 驱动的广告定向帮助广告主更快地触达这些用户。
通过这种方式，持续性创新常常作为锁定机制，帮助既有企业保持领先地位。市场或商业模式的基本动态并未发生根本性变化，只是借助新技术的顺风助力。
人工智能的二分法在于，我们已经看到它以两种方式有效应用。谷歌利用人工智能增强了现有的搜索服务（持续性创新），而 ChatGPT 则创造了将自然语言模型作为搜索工具的理念（颠覆性创新，因为它改变了当前搜索引擎使用的基础广告模式）。
这告诉我们，人工智能作为一项技术本身并非非此即彼。每个人都在利用生成式人工智能来推动自己的目标。这对创业者意味着两点。首先，你必须认识到你的产品和市场更适合颠覆性创新还是持续性创新。
如果是前者，你必须提供真正颠覆性的价值主张，开辟新市场，破坏现有商业模式，或创造全新且难以想象的体验。就像 Uber 和 Lyft 创造了共享出行市场一样。
如果是后者，正如在某些有限情况下那样，你必须调整你的产品、信息传递和商业模式，以配合现有巨头的运作。例如，在电子商务的早期，PayPal 并没有试图创建自己的在线市场来取代 eBay。它专注于为 eBay 用户打造更顺畅的交易流程，并将其金融科技确立为新兴电子商务市场的持续创新。
今天，我们将探讨这两种情景以及各自适用的条件。
突出人工智能的颠覆性特质
大多数应用人工智能的初创企业认为这项技术对其所处行业具有真正的颠覆性。但这只有在您的产品或服务满足两个核心条件时才成立：
- 您的技术是否从根本上实现了之前不可能或难以想象的事物？
- 别人是否难以复制您正在做的事情及其方式？
如果答案是否定的，也无需感到羞愧。你仍然可以通过走不同的道路建立一家成功的公司。
如果你确实满足这些核心条件，你的人工智能可能会受益于人工智能的颠覆性特质。但创意很常见，执行才是一切。
在利用人工智能颠覆性特质带来的顺风，挑战现有企业时，需考虑以下几点。
在速度优势更大的市场中运营
正如 Alex Rampell 总结的那样，创新与分销之间永远存在军备竞赛。现有企业天生就拥有分销优势。
但请记住：获胜往往只是比别人跑得更快那么简单。因此，瞄准那些现有企业以往行动缓慢的市场。
有许多市场中，现有企业根本无法足够快地部署人工智能，以与全速运作的初创企业竞争。这也是我们认为人工智能将在“落后”行业（如政府科技、医疗、法律、建筑、教育）带来巨大颠覆的原因之一。现有企业的行动速度会更慢（或者根本不存在）。
在那些 incumbents 已经建立起快速适应新技术能力的市场中，直接挑战他们将是一个错误。（熟练的劳动力，模块化构建，有助于新技术的整合）。结合更广泛的分销和优先依附，他们将 AI 作为持续创新的使用更有可能让你失败。
100倍更好，别无选择
警惕仅仅基于更快流程和更高效率来打造 AI 价值主张。要实现真正的颠覆，你的解决方案不仅要改进现有角色，还必须大幅削减目标客户的运营支出。
它必须真正做到100倍更好。这意味着它必须使某些任务，甚至某些职位，变得过时。
利用商业模式冲突
如果你在一个既有企业存在且实力强大的领域运营，人工智能可能会带来颠覆性影响，因为它不可避免地会侵蚀现有的商业模式。
例如，如果谷歌通过引导用户访问某些推广页面来实现其服务的盈利，那么它就没有强烈的动力以类似 ChatGPT 的格式汇总信息，因为这种格式会减少广告点击。
这很可能是谷歌在与 ChatGPT 竞争中落后的众多原因之一。由 LLMs 创造的新用户体验从根本上削弱了推动谷歌广告业务的某些主要产品功能。
谷歌很可能会找到解决这一问题的方法。（搜索无疑是一个现有企业可能更快行动的市场。）
但你会在其他竞争不那么激烈的行业中看到这种模式。如果你能利用 AI 削弱现有的商业模式并以其他方式取而代之，这显然就是颠覆性创新。
我们观察到这种削弱动态的一种表现形式是“ 捆绑与拆分 ”。我们预计，现有企业会将创新技术作为功能添加进产品。相反，初创公司会观察现有企业的做法，目标是拆分 ——即创建专门的工具或能力。例如，现有的 SaaS 公司自然会寻求添加 AI 功能，以提高用户采纳率并为其现有产品的提价提供合理性。虽然这些功能对部分用户有价值，但产品可能变得臃肿，这为初创公司创新并专注于核心的新 AI 优先产品体验创造了机会。
这形成了一种有趣的拉锯动态。在某些情况下，专注单一领域的初创公司能够提供比那些随意添加功能的现有企业更便宜、更优质的体验。但在其他情况下，现有企业凭借其数据和分销优势，已经遥遥领先。
这就是为什么我们建议在速度具有优势且拥有先发或专有重要数据访问权的市场中运营。这会稍微倾斜拉锯战的天平，有利于初创公司。
全新用户体验
对大多数人来说，一次大型技术平台的变革，其价值取决于用户体验。如果你想展示这项技术的价值，人们必须立刻知道如何使用它。
从技术人员的角度来看，这一点很容易被忽视。如果你多年来一直关注人工智能的发展，早在 ChatGPT 出现之前，就已经清楚我们正走在十年一遇的技术进步道路上。但正是 ChatGPT 所提供的用户体验，以及它在教会我们如何与人工智能协作方面迈出的第一步，使得非爱好者群体也达成了共识。
回想那些在以往平台变革中占据主导地位的公司，如谷歌、Facebook 和优步，情况也是如此。每家公司都创造了突破性的用户体验，使得新的底层技术变得极为易用。
人工智能开启了许多新的用户体验可能性。我们今天最明显看到的（多亏了 ChatGPT）是聊天和语音功能。但毫无疑问，创始人们随着时间推移将能够识别出更多新颖的体验。它们现在还不那么明显，但有潜力定义用户在某些领域与人工智能的互动方式。
寻找非结构化数据脉络
现有企业目前掌握着大量结构化和非结构化数据。将人工智能应用于这些封闭的数据环境，必将产生有价值的洞见，并为现有企业带来竞争优势。
话虽如此，人工智能使可用数据的数量增加了100倍。文本、图像、视频等非结构化数据源为初创企业提供了更多空间，以提供有价值的洞见和产品。初创企业的关键在于找到可访问的非结构化数据源，并比现有企业更快地从中提取有意义的结论（这再次凸显了在现有企业反应迟缓的市场中建立业务的价值）。初创企业在更高效、更具洞察力地处理非结构化数据方面具有巨大潜力。
然而，一个明显的问题是这些数据的可访问性。如果一家初创企业能够访问这些数据，其他许多企业很可能也能访问。这也是数据尽管强大，却很少能成为真正长期防御壁垒的原因之一。
高效利用非结构化数据源可以为你提供一个突破口，并在行动缓慢的传统企业面前抢得先机。但从长远来看，这可能无法保护你免受能够与你同速前进的初创公司的挑战。
AI 作为持续性技术领域的战略
初创企业如何在一个拥有强大既得利益者的行业中竞争，而该既得利益者有动力将 AI 作为持续性创新加以利用，并且已经取得成功？
这条路更难走，但如果你有清晰的愿景，回报可能更丰厚。因为某些行业在引入像 AI 这样突破性技术后，会无限扩大。它们催生出既得利益者无法服务或根本未察觉的细分市场。正如 Chris Dixon 所指出的，初创企业正是在这些细分市场中能够取胜。
关键是要识别自己是否处于一个即将经历这种变革的行业，并对这种变革有清晰的愿景。
这些行业可能会是什么样子？它们通常围绕核心产出保持不变的流程构建，但流程可以呈现无限的变体（进而为你开辟新的细分市场）。
这如何运作？例如，让我们回顾过去三十年人工智能对国际象棋的影响。这是一个简单的例子，但它也是最早获得大量人工智能投资的“行业”之一，因此可能为我们揭示其他行业将如何受到人工智能影响的线索。
1997年，深蓝战胜加里·卡斯帕罗夫，确立了人工智能在国际象棋领域的主导地位。这是一个分水岭时刻，但它是否终结了所有人类棋手？国际象棋“行业”是否完全被人工智能主导？
没有。相反，情况恰恰相反。它实际上使国际象棋行业变得更大。如今的棋手更加成熟，比赛也更加多样化。
在被深蓝击败后不久，卡斯帕罗夫成为“高级国际象棋”的倡导者，这是一种人类与人工智能合作选择每一步最佳走法的棋类玩法。人们认为这是一种创造更具创新性、战术性和美感的棋局的方式。
如今，人工智能已成为国际象棋界无处不在的训练工具。几乎每位特级大师都利用人工智能来完善自己的技艺。
人工智能棋类引擎也使国际象棋在低级别层面变得极为普及。人工智能提供了无限的训练场景和练习局。今年，研究人员研究了国际象棋计算机引擎对业余棋手等级分的影响，发现接受过棋类引擎训练的人比未接受训练的同水平棋手赢率高出 3%。
高级国际象棋的诞生。人工智能辅助的精英象棋训练。新棋手进入这一行业。这三个新领域的出现，若非人工智能进入国际象棋“行业”并改变其基因，绝不可能存在。
在象棋等领域，真正无限的提升空间意味着工作永远无法真正完成。总有一种新方法可以使任务更好、更快、更优雅。这将永远是目标。因此，行业的基因本身将发生变化以适应新技术——更多的细分市场将被创造，随之而来的是更多机会。
本·埃文斯 以另一种方式表达了这一点：当一种新工具出现时，我们最初会制造一种适合工作的工具。然后，我们改变工作以适应工具。在拥有强大既得利益者的领域，初创企业的目标是在既得利益者做出反应之前，预测我们将如何改变工作以适应工具。
如果你作为一家初创企业，能够提出这种创新的清晰愿景，你就处于非常有利的位置。
我们已经在许多市场看到这种情况发生。音乐产业充斥着既得利益者。流媒体的出现改变了我们购买、定价、消费和分发音乐的方式。像 Bandcamp 这样的公司让艺术家能够直接向粉丝销售作品。Soundcloud 等平台为艺术家提供了新的发现渠道。Spotify 改变了我们定价和消费音乐的方式。
由于流媒体的出现，我们改变了消费方式，以适应这一更新、更好的工具。初创公司正是因为预见到了这一未来，才能抓住机遇，赢得市场份额。
在线支付是另一个例子。PayPal 并没有发明在线交易的概念，但他们是最早认识到在线交易将成为未来商业模式的公司之一。因此，他们通过与美国银行建立可靠的合作关系，巩固了自己在这一领域的核心地位。结果，我们现在有了新一代帮助管理这类交易的公司。
其他行业也可能出现类似情况。一些潜在的例子包括：
- 学术与教育：可以想象，人工智能帮助学者提出更好的研究问题，创造新的研究领域，或为更多群体开辟教育机会。
- 艺术、设计、建筑：人工智能帮助艺术家创作更优秀的作品，辅助作家创作。新的艺术形式——写作、游戏、视觉艺术——将被创造出来。
- 销售和市场团队：优化营销渠道组合和销售效率的策略。
- 法律：人工智能可能会取代部分法律工作，但最终将催生全新的法律领域——人工智能相关法律正在制定中，人工智能带来了对新法律专业知识的需求。整个法律领域可能因人工智能而扩展。
- 人力资源与人才招聘：同样，一些任务可能会被淘汰，但通过第一波人工智能技术，可能会出现新的候选人筛选或招聘指标。
最终在这些领域，所提供的核心产品或服务是相同的：一笔交易、一笔销售、一件艺术品。人工智能是对这一成熟流程的助力，这一流程将永远存在，但随着时间推移会催生新的细分领域。
就像国际象棋一样。
清晰地认识自己
你能犯的最大错误就是假装成你不是的样子。
如果你回顾许多最早期的人工智能初创公司的价值主张，你会发现它们实际上是在推销持续性创新，在其所选行业中防御力有限——而非真正的颠覆。这些初创公司有被拥有分销优势的现有企业击败的风险。
相反，我们看到一些初创公司试图在现有企业占据强势优势的领域竞争，试图做现有企业已经在做的事情，但做得更好。在这种情况下，你必须换个思路：人工智能将如何以现有企业难以预见的方式改变这个行业？或者它是否有能力发生根本性的变化？
这两种技术都能打造出价值数十亿美元的公司。我们预计下一代的人工智能独角兽也不会例外。
