“AI芯片市场不理性，大部分创业公司将会消失。”7月11日，在寻找中国创客第四季夏季峰会上，中国创客导师、信中利资本集团创始人、董事长汪潮涌在发表“AI创业，落地为王”的主题演讲时，表达了他对AI行业的观察。
在他看来，单纯靠技术和算法的红利期已经过去。技术和算法都难以成为AI产业的核心壁垒，AI创业公司唯一的道路是成为伟大的AI产品公司。
金句速览：
互联网解决的最大问题是信息不对称和连接问题，但是还没有很好地解决效率和成本的问题。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芯片市场不理性，大部分创业公司将会消失。
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，难以持续且商业化程度不足，无法做成很大的公司。
B端客户对价格承受能力高，关注“人”的成本降低。人工智能领域的创业，建议从To B起步，做好供应链、产品及市场推广三件事。在大部分行业，人工智能的To C模式尚不成熟。C端客户对价格敏感、期待高，现阶段需求较难满足。
技术和算法都难以成为AI产业的核心壁垒，AI创业公司唯一的道路是成为伟大的AI产品公司。AI创业，要以技术为基础，用户需求为导向，落地场景为核心。AI创业，落地为王。
以下是汪潮涌演讲实录，经寻找中国创客(ID：xjbmaker)整理：
今天，“寻找中国创客”的16位导师中除了戴总外还有两位来到现场，一位是阎焱导师，另一位是我。我认为主办方这样安排大有深意，我们两人都有着超过30年的金融投资经历和超过20年的互联网投资经历。
我想跟大家分享两点：一、在中国做创投，如何能顺利从过去20年的互联网投资过渡到人工智能投资的阶段;二、在人工智能的新阶段存在什么样的创业机会，创业者应该如何把握这些机会，让自己的公司成为一家伟大的公司。
互联网解决“连接”
人工智能解决“效率”
在中国乃至全球范围，伟大互联网公司的诞生都是把握了历史变迁的关键节点。
中国的互联网在过去20年里经历了波澜壮阔的发展，其中最大的核心竞争力是以模式创新为主，把握住了中国将近10亿互联网用户的流量红利。同时，针对文化和本土化形成的用户痛点，诞生了和硅谷互联网巨头不同的商业模式，成就了BAT这样一批互联网巨头公司。
它们的核心竞争力是获客能力、地推能力、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，腾讯解决的是人和人的连接，百度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、餐厅的连接，今日头条解决的是人和资讯、兴趣话题的连接。
它们出现的时间都很类似。
BAT出现在1998-2000年，也就是我和阎焱等最早一批投资人在国内找项目的时期。我们这批人很幸运地投到百度、搜狐等一批互联网公司。
TMD以及小米的成立时间集中在2010-2012年。小米刚刚在香港上市，它是互联网和智能手机、LoT的综合体，是一个新物种。
互联网解决的最大问题是信息不对称和连接，但是还没有很好地解决效率和成本的问题。比如，滴滴解决人和车的连接，使得打车更容易，但是并没有把打车的成本降下来，因为滴滴的快车、专车还是需要有人驾驶，需要成本。
而人工智能本质上是提高社会生产力，从某种程度上来说，是延伸了人、赋能了人，它解决的是供需关系不平衡，能够提高各行各业的效率，降低成本。
如何提高生产效率?只有靠技术创新。
人工智能的技术创新为什么20年前、10年前没出现，而是在最近5年才出现?这不是偶然的。人工智能的出现需要有大数据的支持，需要有更先进的算法和更强大的算力。
AI应用层面的创业机会和落地之痛并存
在AI的产业链上，我们把投资机会、参与者、技术提供方分为三类：
一是基础层，主要包括芯片、大数据和云计算，其中的巨头包括：英特尔、英伟达、高通、亚马逊以及国内的BAT。
人工智能时代，在硅谷最先冒出来的价值成长之星是英伟达。2015年至今英伟达的股票增值超过10倍。英特尔在算力上也不断增长，布局了很多能在算力上提升价值的公司。
国内的三巨头中，百度率先提出“All in AI”。百度拥有超过1500名工程师的AI研究院，阿里、腾讯同样在AI方面布局深厚，例如腾讯在“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，还包括生物识别中的虹膜、指纹等。
这些技术在国内存在的时间并不短，但到近几年才有真正的应用场景和落地的机会。国内的公司除了百度外，科大讯飞、商汤、旷视、云天励飞等是一批重要的参与者。
最后一层是应用层，这是金字塔最底部、最宽最厚的一层，也是大部分创业者的机遇。但是，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，这里面有商业化落地之痛，包括如何变现、如何寻找自己的客户、如何推出C端产品。
AI芯片市场不理性
大部分创业公司将消失
目前，基础层市场非常热，融资最多、规模最大。已经拿到VC和PE投资的独角兽公司超过13家，商汤科技C+轮融资6.2亿美金，公司估值超过45亿美金，成为现在市场上估值最高的一家AI公司。
2017年，中国在芯片领域的投资超过1500亿人民币，还不包括一些大型的国家集成电路产业投资基金。这比互联网在中国前10年拿到创投金额的总额还高。
中美贸易战和中兴事件，再次敲响了应该重视芯片行业发展的警钟。中国每年花3000多亿美金进口各类芯片，消耗全球三分之一的芯片，但自给率不到10%。所以对芯片的投资是重中之重，AI芯片的投资更是引领未来的方向。
但是，对于创业者来说，在高端AI芯片尤其是云端AI芯片领域几乎没有机会，这是英伟达、英特尔、高通、ARM等市场巨头的天下。国内的机会在终端AI芯片，例如华为麒麟970是最早将AI处理单元引入到终端产品的芯片。
2018年是芯片落地最密集的一年，其中最大的落地场景是安防芯片，但是只有规模化的出货量才能抵扣高昂的流片和研发费用。自动驾驶的芯片尚未量产，这类芯片要求的技术和成本很高。其他特定领域的AI芯片，总体下游需求不足，供大于求。
因此，目前AI芯片市场不理性，大部分创业公司将会消失。
技术和算法不是AI产业的核心壁垒
需要强调的是 ，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、卖算法等，难以持续且商业化程度不足，无法做成很大的公司。
有些早期的技术服务商在技术红利期获得融资后，快速扎根行业，形成算法——硬件——芯片三点一线的整体解决方案。但这个红利期很短，目前，单纯靠技术和算法的红利期已经过去。
在AI的应用层，存在着一个矛盾：应用、商业化程度越高，对技术的要求越容易，而技术越难的，应用、商业化程度越低。
那么，新成立的AI公司如何落地?
首先，行业壁垒是人工智能创业最大的护城河。要抓住行业里最大的客户，通过强大的行业壁垒，不断磨合、提升自己的产品。例如人脸识别在安防领域应用最大的获益者是海康威视，只因其强大的行业壁垒。
其次，要打全栈组合拳，而不止是做技术服务商。随着技术门槛降低，离用户需求最近的产品经理和行业专家将成为团队的主导，两者的结合可以形成产品经理和技术专家为主导的产品级公司。
第三，是要遵循发展规律，想清楚是To B还是To C。
B端客户对价格承受能力高，关注“人”的成本降低。因此，人工智能领域的创业，建议从To B起步，做好供应链、产品及市场推广三件事。
在大部分行业，人工智能的To C模式尚不成熟。C端客户对价格敏感、期待高，现阶段需求较难满足。目前C端出货量大的智能机器人产品仅有4类：扫地机器人、无人机、STEAM教育类、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家伟大的AI产品公司。
AI产业一般按照“点线面体”四个阶段发展，“点”是基础技术，通过团队和人才驱动技术发展;“线”是整体解决方案，通过数据和场景驱动;“面”指AI产品化，通过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形成像亚马逊那样的协同网络生态。
技术和算法都难以成为AI产业的核心壁垒，AI创业公司唯一的道路是成为伟大的AI产品公司。AI创业，要以技术为基础，用户需求为导向，落地场景为核心。AI创业，落地为王。
记者 / 张姝欣
编辑 / 魏佳
