生成式AI（AGI）是这2年最火热的方向。从大模型、AI芯片等算力基础设施，到文字、图片、视频等各类创业工具，再到结合电子商务、内容生产、SaaS、工业、机器人、生物科技和医疗等具体的行业应用，大家都在拥抱生成式AI。
犹如讨论过往的移动互联网一样，我们非常关注有哪些新的创业公司脱颖而出？关注这些初创公司与现有企业的竞争合作关系。正好最近NFX的创始合伙人Pete Flint、写了一篇文章，介绍他从VC投资人的角度、如何看待在AI时代，新创业公司与现有企业的发展轨迹、他们的优势与不足分析。
当然，我们并非一定要下结论：生成式AI属于创业公司、还是现有企业。重要的是，从这个角度分析，可以帮助作为创业公司的我们、找到自己的定位与发展策略。Pete Flint在联合创立投资机构NFX之前、曾是资深的连续创业者，其中包括两家独角兽公司Trulia、lastminute.com。他的一些观点对创业者很有借鉴意义，我罗列了一些：
- 你必须明白，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。持续性创新则改善、加速或完善现有的创新。
- 在许多市场中，现有企业无法快速部署人工智能，无法与全力以赴的初创公司竞争。这就是我们相信人工智能将在“落后”行业（如政府科技、医疗保健、法律、建筑、教育）产生巨大影响的原因之一。
- 现有的 SaaS 公司自然会寻求添加 AI 功能来提高采用率并证明其现有产品价格上涨的合理性。虽然这些功能对某些人来说很有价值，但产品可能会变得臃肿，这为初创公司创造了创新机会，并专注于核心的新 AI 优先产品体验。
- 当一种新工具出现时，我们首先会制造一种适合工作的工具。然后，我们会改变工作以适应工具。在现有企业占据主导地位的领域，初创公司的目标是在现有企业做出反应之前预测我们将如何改变工作以适应工具。
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人们通常认为，生成式AI领域的大部分价值将归属于现有企业。
受到ChatGPT引领的生成式AI热潮的推动，科技巨头们经历了近年来最好的 12 个月。自 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来，亚马逊和微软的股价上涨了约 55%，谷歌上涨了约42%。而巨头们正加倍押注这一新趋势，44% 的生成式人工智能投资资本由微软Microsoft、亚马逊AWS、Anthropic、GitHub、OpenAI 和 Alphabet（Google） 控制。
重大的新技术可以给经济格局带来巨大的变化。互联网极大地颠覆了传统媒体，催生了Google、Facebook 和 Netflix 等新公司。移动互联网同样催生了许多价值数十亿美元的新公司，但也进一步扩大了Google和Apple等现有企业的地位。那么人工智能革命将会发生什么？大部分价值将归于拥有大量资源的现有企业，还是将归于能够快速行动并打造引人注目的新颖体验的新创业公司？
正如移动互联网一样，答案可能不能令人满意：视情况而定。但通过问自己这个问题，我们会更清楚地知道哪些市场和战略部署对初创公司有利，而不是对现有企业有利（反之亦然）。我们不能仅仅假设人工智能会以有利于初创公司的方式颠覆每个市场。如今，创建人工智能公司的创始人必须特别聪明，知道如何以及在哪些领域挑战现有企业。
在您做出该决定时需要考虑以下一些因素。
持续性创新与颠覆性创新
你必须明白，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。持续性创新则改善、加速或完善现有的创新。
一些颠覆性创新显而易见。Uber和Lyft在出租车行业创造了前所未有的新交互体验，颠覆了市场现有的供应方：出租车公司。他们创造了网约车市场。
通常，某些创新的颠覆性有多大还不能立即确定。有时，延迟反应会比最初的颠覆性大 100 倍。iPhone 于 2007 年推出，显然颠覆了当时由黑莓和 Palm Pilot 控制的智能手机市场。但几年后，iPhone通过创建移动应用市场颠覆了几乎所有行业。对于AI时代而言，类似的延迟反应也有可能发生在生成式人工智能中。
由于颠覆性技术的采用和改进具有复合性质，因此价值的创造呈指数级增长。随着技术障碍的克服和用户体验的迭代，起初几乎没有什么进展，然后一切似乎都同时发生了。这是颠覆性创新通常有利于初创公司的另一个原因，因为它们更敏捷，通常没有现有的商业模式需要保护，能够更快地行动，并且通常更愿意在早期承担风险。
持续性创新针对现有市场和客户，并改进这些流程。Facebook 上应用人工智能广告定位就是持续性创新的一个例子。我们已经知道 Facebook 上的某些群体对某些产品感兴趣。人工智能主导的广告定位可以帮助广告商更快地接触到他们。
这样，持续性创新通常可以起到锁定机制的作用，帮助老牌企业保持领先地位。市场或商业模式的基本动态不会发生根本性变化，只是受到新技术的推动。
人工智能的二分法在于，我们已经看到它在两个方面都得到了有效利用。Google已经使用人工智能来增强现有的搜索服务（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想法（具有颠覆性，因为它改变了目前搜索引擎使用的底层广告模型）。
这告诉我们，人工智能作为一种技术，本质上并不是非此即彼。每个人都在使用生成式人工智能来实现自己的目标。这对创始人来说意味着两件事。首先，这意味着你必须认识到你的产品和市场是否更适合颠覆性创新或持续性创新。
如果是前者，你必须提出真正具有颠覆性的价值主张，以开拓新市场、颠覆现有商业模式或创造全新、难以想象的体验。就像Uber和Lyft创造了网约车市场一样。
如果是后者，那么在某些有限的情况下，你必须调整你的产品、信息和商业模式，以便与现有的巨头合作。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并取代eBay。它专注于为 eBay 用户创建更顺畅的交易流程，并巩固了其金融科技作为新兴电子商务市场的持续创新地位。
今天，我们将研究这两种情况以及每种方法的有利条件。
凸显人工智能的颠覆性
大多数部署人工智能的初创公司都认为，这项技术确实会颠覆他们所选择的行业。但前提是你的产品或服务满足两个核心条件：
- 你的技术是否从根本上解开了以前不可能或难以想象的事情？
- 复制你所做的事情以及你的做事方式是否很有挑战性？
如果答案是否定的，也没什么可羞耻的。你仍然可以通过走不同的道路来建立一家成功的公司。
如果你确实满足了这些核心条件，你的人工智能可能会受益于人工智能的颠覆性品质。但想法很常见、执行才是最重要的。
当你尝试抓住人工智能颠覆性特性带来的顺风并挑战现有企业时，请考虑以下几点。
在速度更具优势的市场中运营
正如 Alex Rampell （TrialPay创始人兼CEO）所总结的那样，创新与分销之间永远存在着一场军备竞赛。现有企业已经拥有天然的分销优势。
但请记住：获胜通常很简单，就是在比赛中跑得比其他人快。因此，要瞄准那些在位者速度慢得众所周知的市场。
在许多市场中，现有企业无法快速部署人工智能，无法与全力以赴的初创公司竞争。这就是我们相信人工智能将在“落后”行业（如政府科技、医疗保健、法律、建筑、教育）产生巨大影响的原因之一。现有企业将以较慢的速度发展（或者根本不存在）。
试图直接在市场上与现有企业竞争是一个错误，因为这些企业已经具备快速适应新技术的能力：熟练的劳动力、模块化构建，有助于吸收新技术。再加上更大的分布范围和偏好的依附性，他们将人工智能用作持续创新，更有可能让你沉沦。
100 倍更好，一点儿也不差
谨慎创建仅基于销售更快流程和更高效率的 AI 价值主张。要真正实现颠覆性，您的解决方案不应只是改善现有角色，还应大幅减少目标客户的大部分运营支出。
它必须真正好上 100 倍。这意味着它必须让一些任务，甚至职位变得过时。
利用商业模式冲突
如果你在现有企业占据主导地位且实力强大的领域运营，那么如果人工智能不可避免地蚕食现有的商业模式，它就可能带来颠覆性的影响。
例如，如果 Google 通过将用户引导至某些推广页面来将其服务货币化，那么它就不会有强烈的动机以类似 ChatGPT 的交互方式收集信息，因为这种交互方式消除了广告点击。
这可能是 Google 不得不花好几个月时间追赶 ChatGPT 的原因之一。LLM大模型创造的新用户体验从根本上破坏了推动 Google 广告业务发展的一些主要产品功能。
Google是可能找到办法解决这个问题的公司之一。搜索市场中，现有企业能以更快的速度运作。但这种模式在其他不那么拥挤的行业中也能看到。如果你能用人工智能来削弱现有的商业模式，并用其他东西取而代之，这显然是颠覆性创新。
我们看到这种削弱动态的一种方式是通过“捆绑和拆分”来实现的。我们预计现有企业会将创新技术作为功能添加。相反，初创公司会观察现有企业的做法，并致力于拆分——即创建专门的工具或功能。例如，现有的 SaaS 公司自然会寻求添加 AI 功能来提高采用率并证明其现有产品价格上涨的合理性。虽然这些功能对某些人来说很有价值，但产品可能会变得臃肿，这为初创公司创造了创新机会，并专注于核心的新 AI 优先产品体验。
这形成了一种有趣的拉锯战。在某些情况下，专注于单一业务的初创公司可以提供比那些不假思索地添加功能的现有公司更便宜、更好的体验。但在其他情况下，现有公司凭借其数据和分销优势遥遥领先。
这就是为什么我们建议在速度优势和先发者或拥有重要数据专有权的市场开展业务。这会让拉锯战的天平稍微偏向初创公司。
全新的用户体验
对于大多数人来说，大规模技术平台的转变只有在用户体验好的情况下才是最重要的。如果你想展示技术的价值，人们必须立即知道如何使用这项技术。
从技术人员的角度来看，很容易忘记这一点。如果你多年来一直关注人工智能的发展，那么在 ChatGPT 出现之前，你就会清楚地知道，我们正走在十年一遇的进步之路上。但正是 ChatGPT 提供的用户体验，以及 ChatGPT 为教我们如何与人工智能合作而迈出的第一步，让它在非业余爱好者中获得了共识。
如果你回想一下主导过之前平台变革的公司，比如Google、Facebook 和 Uber，情况也是如此。它们每家都创造了突破性的用户体验，让一项新的底层技术变得触手可及。
AI 开辟了许多新的用户体验可能性。如今我们看到的最明显的体验（得益于 ChatGPT）是聊天和语音。但毫无疑问，随着时间的推移，创始人将能够识别出新的体验。它们现在不那么明显，但有可能定义用户在某些类别中如何与 AI 互动。
寻找非结构化数据的脉络
目前，现有企业控制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领域必将产生宝贵的见解，并为现有企业提供竞争优势。
尽管如此，人工智能将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公司提供了更多空间来提供有价值的见解和产品。初创公司的关键是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（再次强调在现有企业发展缓慢的市场中建设的价值）。初创公司在以更高效、更有洞察力的方式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。如果一家初创公司可以访问这些数据，那么其他许多初创公司也有可能访问这些数据。这就是为什么数据虽然很强大，却很少成为真正的长期防御手段的原因之一。
高效利用非结构化数据源可以让你领先一步，领先于行动迟缓的既有企业。但从长远来看，它可能无法保护你免受行动速度与你一样快的初创公司的攻击。
人工智能作为持续性技术的领域战略
在一个拥有强大现有企业的行业中，一家初创公司如何才能竞争，而这家现有企业有动力将人工智能作为持续性创新，并取得了成功？
这条路更难走，但如果你有清晰的愿景，回报也会更大。这是因为有些行业会随着人工智能等突破性技术的引入而无限壮大。它们催生出现有企业要么无力服务，要么根本不知道的利基市场。正如Chris Dixon（a16z合伙人）所指出的那样，这些利基市场正是初创公司能够取胜的地方。
关键是要认识到您所在的行业是否准备经历这种变化，并且对这种变化有一个清晰的愿景。这些行业会是什么样子的？它们通常围绕核心产出保持不变的流程建立，但流程可以呈现无限的变化，从而为您开辟新的市场。
它是如何运作的？例如，让我们来看看过去 30 年来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，因此可能为我们提供线索，让我们了解其他行业将如何受到人工智能的影响。
1997 年，深蓝战胜加里·卡斯帕罗夫，巩固了人工智能在国际象棋领域的统治地位。这是一个分水岭，但它是否终结了所有人类棋手？国际象棋行业是否完全由人工智能主导？不。情况恰恰相反。它实际上让国际象棋产业规模更大。如今的棋手更加老练，比赛也更加多样化。
被“深蓝”击败后不久，卡斯帕罗夫就成为了“高级国际象棋”的倡导者。高级国际象棋是人类和人工智能共同合作，选择所有可能的走法，以取得最佳结果。高级国际象棋被视为一种创造更具创造性、战术性和美感的下棋方式。
如今，人工智能已成为国际象棋界无处不在的训练工具。几乎每位国际象棋大师都使用人工智能来完善自己的棋艺。
人工智能国际象棋引擎也让低水平的国际象棋玩家更容易上手。人工智能提供了无限的训练场景和练习回合。今年，研究人员研究了国际象棋计算机引擎对业余国际象棋选手评级的影响，发现使用国际象棋引擎进行训练的人击败未使用引擎进行训练的同等技能水平的人的可能性高出 3% 。
创造高级国际象棋、人工智能辅助精英国际象棋训练、新棋手加入该行业。如果人工智能没有进入国际象棋行业并改变其 DNA，这三个新领域就不可能存在。
在象棋这样的领域，改进的空间是无穷的，工作永远无法真正完成。总有新的方法可以使任务变得更好、更快、更漂亮。而这永远是我们的目标。因此，行业本身的 DNA 将会改变以适应新技术——更多的利基市场将会被创造出来，随之而来的是机遇。
Ben Evans（独立科技分析师）用另一种方式表达了这一点：当一种新工具出现时，我们首先会制造一种适合工作的工具。然后，我们会改变工作以适应工具。在现有企业占据主导地位的领域，初创公司的目标是在现有企业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公司，能够为此类创新提出清晰的愿景，那么你就处于非常有利的地位。
我们看到许多市场都出现了这种情况。音乐行业充斥着既有企业。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 这样的公司允许艺术家直接向粉丝销售产品。像 Soundcloud 这样的平台为艺术家创造了新的平台来被发现。Spotify 改变了我们定价和消费音乐的方式。
由于流媒体的存在，我们改变了消费方式，以适应更新、更好的工具。初创公司能够站稳脚跟，获得市场份额，因为他们看到了这个未来的到来。
在线支付是另一个例子。PayPal 并不是在线交易这一概念的发明者。但他们是第一批意识到在线交易将成为商业未来的公司之一。因此他们通过与美国银行建立可靠的关系巩固了自己在行业中的中心地位。因此，我们现在有了新一代的公司来帮助管理此类交易。
其他行业也可能出现这种情况。以下是一些可能的例子：
- 学术和教育：你可以想象人工智能帮助学者不断提出更好的研究问题，创造新的研究领域，或为新的人群开辟教育机会。
- 艺术、设计、建筑：人工智能帮助艺术家创作出更好的作品。人工智能协助作家。新的艺术形式——写作、游戏、视觉效果——将被创造出来。
- 销售和营销团队：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一些法律工作，但最终将催生出法律领域的全新领域——人工智能法律正在制定中，人工智能创造了对新法律专业知识的需求。整个领域可能会因人工智能而扩大。
- 人力资源和人才招聘：同样，一些任务可能会被取消，但候选人选择或采购的新指标可能会通过第一波人工智能技术浮出水面。
归根结底，在这些领域，提供的核心产品或服务是相同的：交易、销售、艺术品。人工智能是成熟流程的推动力，它将永远存在，但随着时间的推移，将催生新的细分市场。就像国际象棋一样。
看清自己
你可能犯的最大错误就是假装成你不是的那种人。
如果你回顾一下许多早期人工智能初创公司的价值主张，你会发现他们实际上在推销其所选行业内防御能力有限的持续创新——而不是真正的颠覆。这些初创公司面临着被拥有分销优势的现有企业击败的风险。
相反，我们看到初创公司试图在现有企业占据强大优势的领域展开竞争，他们试图做现有企业已经做的事情，但做得更好。在这种情况下，你必须换个角度思考：人工智能将如何以现有企业可能无法预测的方式改变这个行业？或者它是否有能力带来巨大的改变？
这两种技术都可以打造出价值数十亿美元的公司，而且已经成功。我们预计下一代人工智能独角兽也不会例外。