什么才是AI公司的商業(yè)模式？

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作者：Dan Nguyen-Huu ，來源：Forbes

編譯：張飛逸，人稱T客

正如新聞總是滾動出現(xiàn)的那樣，AI的確正在影響人們生活與工作的方方面面，但是很多人都沒注意到一點：AI公司正確的商業(yè)模式應該是什么樣？

人們一般認為，AI創(chuàng)業(yè)公司與之前興起的云/SaaS一樣，其商業(yè)模式并無差異。

與AI一樣，云軟件創(chuàng)業(yè)公司最初的商業(yè)模式也讓客戶和投資者感到困惑。例如，云計算先驅Salesforce就避開了傳統(tǒng)軟件的預付款和本地部署所需資源和成本。而現(xiàn)在Salesforce模式早已成為了云/SaaS公司的基準之一，投資者甚至可以在睡夢中說出常見的SaaS公司投資衡量指標，如CAC和LTV等。

但要將這種云商業(yè)模式移植到新生的AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)上并不容易。這主要是因為云和AI技術的基礎不同: AI是由數(shù)據(jù)、大量的原始計算能力和大眾難以理解的算法驅動的。對于客戶來說，它其實比云計算創(chuàng)業(yè)公司要復雜得多，因此這種技術也必須以不同的方式銷售。

更慢的軟件部署?更多的本地集成?有時候AI就是這樣 。那么，如何才能打破現(xiàn)狀，說服客戶購買新的AI技術呢?在過去兩年中，有三種新興的AI商業(yè)模式開始發(fā)揮作用。它們具有不同的特點，因為在某些場景中它們可能比其他方案更加有效。

AI 商業(yè)模式一：附加

這一類AI解決方案的模式非常類似于SaaS公司的產(chǎn)品，而且商業(yè)模型幾乎可以互換。 這些AI解決方案將無縫地附加于其他的系統(tǒng)之上，如CRM產(chǎn)品或ERP系統(tǒng)。AI將訪問流經(jīng)這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并隨著時間的推移推動商業(yè)改進。

許多AI創(chuàng)業(yè)公司都符合這種模式: Chorus AI和Gong附加在Salesforce產(chǎn)品之上，利用AI優(yōu)化客戶的銷售實踐；而客戶支持軟件Solvy附加在Zendesk或ServiceCloud服務之上，可以對工單進行自動回復。還有Sift Science使用機器學習來減少客戶的欺詐行為，如濫用付款或虛假內容等。

因為這個商業(yè)模型類似于SaaS模型，所以外界很容易對其進行評估。其策略是“插入”或“嵌入”，從一個增值功能開始，逐漸成熟為一個平臺。 這些解決方案部署速度很快，就像云軟件一樣，因此銷售周期很快，并且容易計算出ROI。通過快速獲得大量客戶，AI解決方案將迅速構建了一條數(shù)據(jù)護城河，因此它也變得更聰明、速度也更快。

但這種速度和輕松也可能帶來缺點。就像云軟件一樣， 這些AI解決方案很容易被竊取和替換。如果這些解決方案不能打破自身一個漂亮、好用功能的固有形象與模式，在用戶出現(xiàn)預算縮減時，他們很容易就會進行停用或替換原有方案。

該商業(yè)模型本身可能是我們最熟悉的，但這不一定會使它成為最佳的。

AI 商業(yè)模式二：流程強化

盡管作用在流程，但在AI第二類的商業(yè)模型中， 全新的AI產(chǎn)品根本不會改變現(xiàn)有的工作流程;它只是通過集成AI來提高當前工作流的效率。不過這些都是深度手動集成，需要大量的實施工作，當然其回報是大大改進了的流程。

這類的公司及服務產(chǎn)品包括Ayasdi、IBM Watson和H2O.AI。 這些解決方案橫跨不同的行業(yè)垂直市場，幫助客戶改善核心業(yè)務的運營。 以IBM Watson為例，它首次在電視節(jié)目Jeopardy中亮相，就利用自然語言回答問題，引起了國際社會的廣泛關注。它可以實時分析大數(shù)據(jù)模式，并給予自己的見解，它甚至可通過復雜的傳感器將數(shù)據(jù)傳回電腦，來管理建筑物中的電梯。（盡管圍繞其的爭議也很多。）

這種AI商業(yè)模式不同于目前流行的云模式。它的缺點很明顯:部署密集，銷售周期長。同時低成交量意味著每筆交易都必須是大買賣，才能保證創(chuàng)業(yè)公司的產(chǎn)品銷售。 但這種模式的優(yōu)勢也是可觀的，一旦實現(xiàn)，這些解決方案就非常具有粘性，并且可以很好地進行向上銷售。就像AI的潛力一樣，這個模型的ROI可能是無限的。

AI 商業(yè)模式三: 讓機器獨立

在第三個AI商業(yè)模式中， AI 技術會通過引入智能，來幫助客戶以更好的方式完成業(yè)務流程，從而改變了整個工作流程。該類AI“擁有”端到端的體驗，幾乎不需要人類的幫助，算法將自動完成運行。

這類公司包括自動駕駛汽車類服務公司以及無人機公司Kespry。 后者的無人機可用于建筑、采礦或保險公司的數(shù)據(jù)收集。比如暴風雨過后，Kespry無人機可以評估屋頂?shù)膿p壞情況，所以客戶不再必需要在的屋頂上安裝相應的設備，由于數(shù)據(jù)直接發(fā)送到云端，并使用AI電腦視覺進行分析，保險公司幾乎可以立即估算出索賠數(shù)據(jù)。

因為這個模型涉及到硬件維護，所以它的優(yōu)點和缺點與純云模式不同。在這種模式下，硬件是成本中心，是創(chuàng)業(yè)公司必須運營和存儲的商品。無人機(或車輛)內的AI軟件是與眾不同的IP，也是這類公司的收入來源。這些AI創(chuàng)業(yè)公司會向租用硬件的公司出售軟件訂閱包;這些訂閱包可以隨著時間的推移進行擴展，以完成更多工作。

總之......

未來可能會出現(xiàn)更多可行的AI商業(yè)模式。AI時代已經(jīng)來臨，投資者也還是從眾心理。不過，他們要想找到AI成功的“正確”公式，還需要時間。

這對AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)意味著什么呢? 首先一個讓企業(yè)有效成長的商業(yè)模式是必須的，然后向客戶和投資者提供有意義的影響和價值。如果企業(yè)業(yè)務不符合大眾熟悉的模式，這可能意味著他們需要更加堅決地捍衛(wèi)自己的模式并對投資者和客戶進行更耐心地勸，有時候，創(chuàng)業(yè)者的直覺反而比所謂的“分析”更可能為自己找到一條正確的道路。