“AI芯片市场是非理性的，大多数创业公司都会消失。”7月11日，在寻找中国创客第四届夏季峰会上，中国创客导师、李新忠资本集团创始人兼董事长汪潮涌在发表“AI创业，落地为王”主题演讲时，表达了对AI行业的观察。
在他看来，单纯依靠技术和算法的红利期已经过去了。而AI创业公司的必由之路，就是成为一家伟大的AI产品公司。
快速浏览金句:
互联网解决的最大问题是信息不对称和连接，但效率和成本的问题没有得到很好的解决。人工智能本质上是提高各行各业的效率，降低成本。
2018年是芯片落地最密集的一年。目前AI芯片市场是非理性的，大部分创业公司都会消失。
技术层是基础，但不能成为公司的核心商业模式。做图像识别、语音识别、语义理解等单点通用技术。，只能提供技术服务，卖模型，卖算法，难以为继，商业化程度不够，做不成大公司。
b端客户价格承受能力高，关注“人”的成本降低。人工智能领域创业，建议从To B开始，做好三件事:供应链、产品、营销。在大多数行业，人工智能的To C模式还不成熟。c端客户对价格敏感，期望值高，现阶段很难满足需求。
而AI创业公司的必由之路，就是成为一家伟大的AI产品公司。AI创业要以技术为基础，以用户需求为导向，以落地场景为核心。AI创业，落地才是王道。
以下是汪潮涌演讲实录，由寻找中国创客整理:
今天，的16位导师中，除了戴总，还有两位来到了现场，一位是，一位是我。我认为主办方的这一安排意义重大。我们都有超过30年的金融投资经验和超过20年的互联网投资经验。
我想和大家分享两点:第一，中国过去20年的互联网投资如何平稳过渡到人工智能投资；2.人工智能新阶段存在怎样的创业机会？企业家应该如何抓住这些机会，使他们的公司成为一个伟大的公司？
解决互联网“连接”
人工智能解决“效率”
在中国乃至全球，伟大互联网公司的诞生是把握历史变迁的关键节点。
中国互联网在过去20年经历了波澜壮阔的发展，最大的核心竞争力是模式创新，抓住了中国近10亿网民的流量红利。同时针对文化和本地化形成的用户痛点，诞生了不同于硅谷互联网巨头的商业模式，成就了BAT等一批互联网巨头。
他们的核心竞争力是获客能力、地推能力和解决用户痛点的能力。这些互联网公司的共同点是解决了连接的问题。
具体来说，阿里解决的是人和商品的连接，腾讯解决的是人和信息的连接，滴滴解决的是人和车的连接，美团解决的是人和吃喝玩乐和餐厅的连接。今日头条解决了人与信息、有趣话题的连接。
它们都出现在相似的时间。
BAT出现在1998-2000年，也就是我和闫妍是第一批在中国寻找项目的投资人。我们有幸投资了多家互联网公司，比如搜狐。
而TMD的成立时间集中在2010-2012年。小米刚刚在香港上市。这是一个新物种，是互联网、智能手机和物联网的结合。
互联网解决的最大问题是信息不对称和连接，但效率和成本的问题没有得到很好的解决。比如滴滴解决了人和车的连接，让打车变得更容易，但是并没有降低打车的成本，因为滴滴的快车和专车还是需要有人开，这就需要成本。
人工智能的本质是提高社会生产力。在某种程度上，它延伸并赋予人们权力。解决了供需不平衡，可以提高各行各业的效率，降低成本。
如何提高生产效率，只能靠技术创新。
为什么人工智能的技术创新不是20年、10年前才出现，而是最近5年才出现，这不是偶然的。人工智能的出现需要大数据的支持，更先进的算法，更强大的计算能力。
应用层面的创业机会与落地的痛苦并存
在人工智能的产业链中，我们将投资机会、参与者和技术提供者分为三类:
首先是基础层，主要包括芯片、大数据和云计算，其中巨头有:英特尔、英伟达、高通、亚马逊和国内BAT。
人工智能时代，硅谷价值增长的第一颗明星是英伟达。自2015年以来，英伟达的股票已经升值超过10倍。英特尔的计算能力也在增长，许多公司可以增加其计算能力的价值。
在国内三巨头中，“All in AI”是最早提出的。拥有1500多名工程师的AI研究院，阿里和腾讯在AI方面也有很深的布局。比如，腾讯在“AI+健康”方面比其他巨头走得更远。
二是中间层，包括图像识别、语音识别、语义理解和机器学习，以及生物识别中的虹膜和指纹。
这些技术在中国存在已久，只是近几年才有真正的应用场景和落地机会。除了国内公司，科大讯飞、商汤、迪法恩斯和田芸李飞都是重要的参与者。
最后一层是应用层，是金字塔最底层、最宽、最厚的一层，也是大多数创业者的机会。但在应用层，AI如何与金融、安防、教育、工业、医疗、机器人、无人驾驶等应用场景对接？还有商业化的痛苦，包括如何变现，如何找到自己的客户，如何推出C端产品。
人工智能芯片市场是非理性的
大部分创业公司都会消失。
目前基础市场非常火热，融资金额最大，规模最大。超过13家独角兽公司获得VC和PE投资，商汤科技C+轮融资6.2亿美元。公司估值超过45亿美元，是目前市场上估值最高的AI公司。
2017年，中国在芯片领域的投资超过1500亿元人民币，这还不包括一些用于集成电路产业的大型国家投资基金。这比中国前10年互联网获得的风险投资总额还要高。
中美贸易战和中兴事件，再次敲响了我们应该重视芯片产业发展的警钟。中国每年花费3000多亿美元进口各种芯片，消耗了全球三分之一的芯片，但自给率不到10%。所以芯片的投入是重中之重，AI芯片的投入会引领未来。
但是对于创业者来说，在高端AI芯片领域，尤其是云AI芯片领域，几乎没有机会。这是英伟达、英特尔、高通和ARM等市场巨头的世界。国内在终端AI芯片方面的机会，比如华为麒麟970，就是最早将AI处理单元引入终端产品的芯片。
2018年是芯片落地最密集的一年，其中最大的落地场景是安全芯片，但只有大规模出货量才能抵消高昂的流片和RD费用。自动驾驶芯片还没有量产，这种芯片对技术和成本要求很高。其他特定领域AI芯片下游整体需求不足，供大于求。
所以现在的AI芯片市场是非理性的，大部分创业公司都会消失。
技术和算法并不是AI行业的核心壁垒。
需要强调的是，技术层是基础，但不能是公司的核心商业模式。做图像识别、语音识别、语义理解等单点通用技术。只能提供技术服务，卖模型，卖算法等。，难以为继，商业化程度不够，做不出大公司。
一些早期的技术服务商在技术红利期获得融资后迅速扎根行业，形成算法-硬件-芯片三点一线的整体解决方案。但是这个红利期很短。目前单纯依靠技术和算法的红利期已经过去。
在AI的应用层，存在一个矛盾:应用和商业化程度越高，技术要求越容易，而技术难度越大，应用和商业化程度越低。
那么，新成立的AI公司如何落地呢？
首先，行业壁垒是人工智能创业最大的护城河。要抓住行业最大的客户，通过强大的行业壁垒，不断的磨合和升级产品。比如人脸识别在安防领域的应用，最大的受益者就是海康威视，只是因为其强大的行业壁垒。
其次，要打全栈组合拳，而不是只做技术服务商。随着技术门槛的降低，最贴近用户需求的产品经理和行业专家将成为团队的领导者，他们的结合可以形成以产品经理和技术专家为主的产品级公司。
第三，要遵循发展规律，搞清楚是To B还是to C。
b端客户价格承受能力高，关注“人”的成本降低。所以人工智能领域创业建议从To B开始，做好三件事:供应链、产品、营销。
在大多数行业，人工智能的To C模式还不成熟。c端客户对价格敏感，期望值高，现阶段很难满足需求。目前C端出货量较大的智能机器人产品只有四类:扫地机器人、无人机、STEAM教育、智能音箱。
最后，我认为新成立的AI创业公司应该致力于成为一个伟大的AI产品公司。
AI行业一般是“点、线、面”四个阶段发展，“点”是基础技术，由团队和人才驱动；“线”是整体解决方案，由数据和场景驱动；“面”是指AI产品化，由产品运营和数据运营驱动；“体”是最成熟的发展阶段，即通过产业化和效率化，形成一个类似亚马逊的协同网络生态。
而AI创业公司的必由之路，就是成为一家伟大的AI产品公司。AI创业要以技术为基础，以用户需求为导向，以落地场景为核心。AI创业，落地才是王道。
记者/张淑馨
编辑/韦嘉
