“ AI 四小龍”某湯大裁員的消息，鬧得沸沸揚揚。 那為什么裁員呢？ 原因其實很簡單，那就是虧損太多，不趕緊止血，恐怕熬不了幾年了。
數(shù)據(jù)來源：百度股市通 根據(jù)財報數(shù)據(jù)，從 2019到 2023 年，某湯合計虧損了 467 億元。要知道，中國A股所有軟件上市公司 2023 年的凈利潤，合計才 169 億。 也就是說，所有 A 股軟件上市公司都給某湯打工，也要差不多 3 年才能填完虧空。 某湯的問題，折射出整個中國 AI 產(chǎn)業(yè)面臨的困境。 首先就是產(chǎn)品化太難。 某湯虧損的一個重要原因就是定制化項目太多。 定制化項目看起來金額高，但交付成本更高，加上各種“不可描述”的商務成本，其實根本不賺錢。 連馬化騰都說： 騰訊最近反舞弊抓到了很多CSIG（ToB事業(yè)部），很多都是在打單、招待。這種模式真的不太適合我們，效率低、不透明。所以我們還是聚焦做產(chǎn)品，我們做被集成，別人買我們的標準產(chǎn)品去賣，我們內(nèi)部管理清清楚楚、干干凈凈。 某湯不懂這個道理嗎？當然懂。 但是當下的 AI 產(chǎn)品大多依賴海量的場景數(shù)據(jù)，一旦出現(xiàn)跨場景的情況——比如新的客戶出現(xiàn)了新的業(yè)務場景——就可能需要重新訓練。 這就意味著，在B端業(yè)務中，AI 技術不具備普適性，大規(guī)模的定制難以避免。 第二個難題則是價格戰(zhàn)。 中國軟件行業(yè)一大抄，而且大家都特別擅長抄，所謂的 996，本質(zhì)上也只是為了加快抄的速度。 最后，大家的產(chǎn)品都長得差不多，于是很快又開始打價格戰(zhàn)，結(jié)果誰都賺不到錢。 比如，某湯的主要收入都來自于安防業(yè)務，但是這個賽道早已是一片紅海，某湯為了完成銷售業(yè)績，只能不計成本的低價拿單。 你可能會說：那都是傳統(tǒng)的 AI 技術！現(xiàn)在是 AIGC 時代，已經(jīng)不可同日而語了。 毫無疑問，AIGC的出現(xiàn)是 AI 時代的一個里程碑，但是從目前來看，AI 的老問題并沒有得到根本性改善。 我甚至可以斷言，這兩年成立的中國 AI 公司，99% 都會倒閉。 而這一波倒閉潮，其實已經(jīng)悄悄開始了。 就在最近，一位投資人私下告訴我，一家去年剛?cè)谫Y了幾個億的 AI 公司，今年已經(jīng)拖欠好幾個月工資了。 這家 AI 公司的底子其實頗為不錯，創(chuàng)始團隊出身名校，投資機構(gòu)也很有名，結(jié)局尚且如此，那些默默無聞的 AI 公司，處境就更不用說了。 比如，最近一家 AI 公司的創(chuàng)始人就在找我咨詢?nèi)绾吻舐?，因為他的公司基本已處于瀕臨倒閉的狀態(tài)。 造成這一局面的原因主要有 5 點。 第一是定制化+價格戰(zhàn)的老問題。 由于 ToC 領域基本都是大廠的菜，創(chuàng)業(yè)公司很難競爭過大廠，于是大量AI 創(chuàng)業(yè)公司都面向 ToB領域。 但是和傳統(tǒng) AI 產(chǎn)品一樣，AIGC 同樣面臨嚴重的定制問題。 一位頭部 SaaS 公司的技術 VP 告訴我，在他們的領域，大部分AIGC產(chǎn)品在交付給新的客戶時，都需要進行定制。 因為新的客戶總有新的場景，而且新的場景還在不斷涌現(xiàn)，不可窮盡。標準化產(chǎn)品如果不進行定制，那么在面向這些新場景的時候，效果總是差強人意。 定制項目最大的問題，一是成本高，二是缺乏差異化壁壘，反正都是壘人工。 既然缺乏壁壘，那么在中國就一定會走向價格戰(zhàn)。 結(jié)果就是大家都賺不到錢。 第二個原因，是 AIGC 的價值不夠凸顯 不知道大家發(fā)現(xiàn)沒有，雖然 AIGC 越來越火，但是真正賺錢的還是兩個 AIGC最擅長的領域：AI 聊天、AI 圖文。 這兩個領域的特點，就是對內(nèi)容的準確性要求不高。 但是在 ToB場景下，內(nèi)容的準確性要求非常苛刻，這就導致 AIGC 看起來哪哪都能用，但是哪哪都不能讓客戶滿意。 比如，一家軟件公司轟轟烈烈推出了自己的 AI 產(chǎn)品，市場宣傳好評如潮，但是他們的高管卻偷偷告訴我：AI 產(chǎn)品的效果基本停留在售前階段，實際落地遠遠達不到客戶的期望，因此回款特別困難。 就連傅盛也說：AI看起來非常熱，但好的案例幾乎沒有，除了大模型公司自己講的案例。 第三個原因，是中國企業(yè)太擅長抄襲。 抱著樂觀的態(tài)度，我也相信一些 AI 公司能做出好的標準化產(chǎn)品，甚至是賺錢的產(chǎn)品。 但是請放心，根據(jù)我多年的經(jīng)驗，只要出現(xiàn)這樣的苗頭，馬上就會有無數(shù)同行甚至大廠抄襲，很快這個產(chǎn)品就會成為大路貨，根本賺不到錢。 可以說，中國企業(yè)最擅長卷死自己，AI 公司也不例外。 第四個原因，則是資本退潮。 最近一位 AI 公司的合伙人和我聊天，他說即便是 AI 賽道，投資人的要求也非?？量?。 不僅要看你的增長數(shù)據(jù)，還要看你什么時候能賺錢。哪怕最后認可了你，投資金額也很謹慎。 實際上，相比于國外不斷爆出 AIGC 創(chuàng)業(yè)公司的巨額融資新聞，國內(nèi)最近兩年成立的 AIGC 創(chuàng)業(yè)公司——除了月之暗面這樣的明星公司——基本都拿不到融資。 這就意味著 99%的 AI公司最后都會出現(xiàn)嚴重的現(xiàn)金流問題，只能選擇倒閉。 最后一個原因，也是最重要的原因：至少就目前而言，中國的 AI市場，可能遠沒有我們想象中那么大。 核心原因還是 AI 落地的前提，是業(yè)務的高度在線化，而中國企業(yè)的數(shù)字化基礎目前還非常薄弱，這就從根本上限制了 AI 的市場天花板。 現(xiàn)在 AI 很熱，很多傳統(tǒng)企業(yè)的老板很興奮，但就是找不到 AI 可以落地的場景。 其實原因很簡單，AI 的本質(zhì)是對“線上數(shù)據(jù)”的處理，大部分傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化建設都沒有完成，線上只有零散的業(yè)務數(shù)據(jù)，AI 根本就沒有用武之地。 當然了，隨著 AI技術的不斷突破，我相信中國企業(yè)的在線化程度會越來越高，到了那一天，AI 可能就會真正的顛覆軟件行業(yè)了。 本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【ToB老人家】，微信公眾號：【ToB老人家】，原創(chuàng)/授權 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。 題圖來自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議。 |
