2018年8月，阿里巴巴携手36氪，启动了“AI赛道明星班”项目。8月20日，“”第一次集结，开启为期四天的培训课程。活动第三天，九合创投创始人王啸也分享了对“AI创业的挑战和机遇”的观点。

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王啸认为：

1、从传统互联网到智能互联网的演进背后是从流量经济到效率经济

2、2018年AI创业公司融资现状：融资热退去，头部效应明显，落地仍是关键

3、给AI创业者的2018生存指南

36氪认为这部分内容很有价值，因此也对分享做了详细梳理。以下为对分享的整理。

步入智能互联网2.0阶段

我觉得人工智能只是一个方法，其实我们现在处在的时代，从互联网发展的角度来看，应该是智能互联网的时代。

如果我们从用中国的时间轴来看的话，九几年开始，中国进入了PC互联网时代，这个时代大概是在2010年左右基本结束。其实从08、09年开始的话，随着智能手机的普及，整个移动互联网时代开启，基本是从2010年开始到去年。

我们认为2016、2017年开始往后走的，现在还没有准确的定义，现在大家说是AI时代，或者是大数据，或者是IOT，本质来讲，就是智能互联网的时代。

互联网和移动互联网解决的是连通的问题，把人和互联网连起来，最基础的问题产生了大量所谓的BAT的巨头公司，但是连接产生的数据的价值如何充分发挥和使用，是下一步创业最主要的主战场。

恭喜大家在主战场做事情。如果势都接不上，全靠自己牛，其实基本上做不成事。

首先讲智能互联网宏观角度的思考。

所谓的互联网和智能互联网核心的本质概念，是流量模型、经济模型到效率模型的转化过程。

其实移动互联网包括PC互联网，核心做的事无外乎把人群汇集之后，导给电商摆货，卖道具、或者产品，导给广告，核心本质是汇集流量。但现在智能互联网时代，什么样的公司能成为巨头现在还不是很清楚，但是有一点很清楚，就是解决效率问题是本质。

从逻辑上来讲的话，从数据层开始，到技术层到消费层，都有可能产生创业公司，但大的互联网公司在数据上非常有优势。从行业角度看，掌握行业数据的人还不知道数据的价值，比如政府，这些数据对很多公司非常有价值。

2018年AI投资进入下半场

现在来看，2018年AI投资进入下半场。

首先纯技术创业向行业深度结合转变。体现在：

(1)单纯靠技术和算法的红利期已经过去。不再过多的谈论AI概念与技术本身,而是更多的关注AI与产业的结合与落地重点；

(2)行业壁垒是创业公司最大的护城河,也是抵挡BAT的关键。创业者需要找到巨头没有杠杆的地方；

(3)中国偏向应用层，美国偏基础层和技术层。

其次，收入方面，绝大部分AI公司还在发展期，目前会比较难以产生正向现金流。

再次，融资方面，融资企业数量放缓，融资规模依旧增大，创业公司估值或回调。

此外，从退出机制看，To TMD 或成新退出机制。

给AI创业者的2018生存指南

（一）融资

早期深科技公司最大风险就是公司账上缺乏足够现金来维持运营。

科技类公司人员开销相对大一些，这种情况下的话，收入的产生需要一点时间。早期的科技公司，最怕的是做到一半没钱了，把人裁了，其实只要裁一次人，人员的稳定性和版本连续的迭代性就没了。现在，受限于经济形势和市场环境，融资的难度也再不断增加。

建议创业者认真融资。(1)永远不要太被动。在上一轮融资的钱花了一半的时候,就要开始融资。(2)当数据表现好的时候(确立了市场地位/比较优势/留存变好),不管有钱没钱,都可以开始融资。(3)控制好固定开支 。

一般来说， 在早期科技产品领域(VR/AR、人工智能、大数据等), 投资人分价格敏感型和怕错过机会型。 科技公司要向赛道投资人展示:机会是不是足够大、可延展性和未来是不是足够让他动心,对未来足够看好。技术型公司前期应注重发展潜力、市场规模，构建自己的技术壁垒和比较优势。

（二）业务

从业务上看，技术+产品+行业落地是AI初创公司的胜负关键。VC 判断一家人工智能公司能不能投，一般主要看 ：(1)数据，包括直接数据和二次加工数据； (2)核心算法； (3)场景；(4)销售能力。

对于AI初创公司来说，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；与此同时，不止是做技术服务商，还要形成产品经理和技术专家为主导的产品级公司。

此外，公司还需遵循发展规律，想清楚是To B还是To C。九合创投会建议创业者从To B起步，做好供应链、产品及市场推广三件事。偏 B端行业标杆用户的树立很关键，一定的高端订单会对行业产生影响力。事实上，目前在大部分行业,人工智能的To C模式尚不成熟，我们也期待今年看到新发展。

（三）管理

从管理上看，CEO的商业敏感度与学习能力非常重要。对于创业公司来说，人才不可能一步到位,找合适的人先顶进来；团队要相对完整，不能缺一块，必须要多元化人才搭建；而不合适的人坚决换掉 。

（四）估值

当前很多初创公司可能失败的地方，就是估值太高了，融不到钱了，即使最后上市之后，二级市场也可能不认可。

估值跟实际业务体量相匹配是很重要的事。创业公司需要谨慎抬估值，避免“独角兽陷阱”。 估值过高,企业成了“在悬崖边疾驰的快车”，要么go big,要么直接go home。 而一旦估值倒挂(downround)是更糟糕的事。

对创业者来说，股份是战略储备，一共就100%，需要有战略思维，思考如何分出去，把合作伙伴和钱拿进来，包括你的合伙人拿进来的过程，但是又不能太在意估值，所以是一个平衡。

（五）退出

退出其实是每个人特别希望的，对创始团队来讲，也是非常重要的一部分，所谓中国新经济的造富都是退出实现的。

但目前来看，IPO方面，AI 领域没有多少公司能自证在商业模式上达到IPO标准，如果为了上市而上市,过早强调企业营收反而会拖累成长。2018 年 AI 领域靠谱的公司,会迎来营收的大幅增长,2019 年可能出现一个符合港股、A 股新政的上市潮。

收购方面，To TMD 或成新出路。坐拥场景、数据的产业巨头收购坐拥人才、技术的新兴企业,正是强互补型的“嫁接”。 技术创业者应该学会主动在对的时间切入场景,以合作、合资、战投、并购等形式主动与行业建立深度融合的桥梁 。

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