目前在人工智能领域创业的一个难题是：
底层技术的差异化正趋向于零。底层模型，已经几乎成为一种可购买的“商品”。
这种现状，也让 AI 初创公司的创始人们非常痛苦，因为在引擎盖下实现差异化的方法，少之又少。
我们今天分享一篇来自美国种子前和种子阶段的风投机构 NFX 对这一问题的分析文章。我们做了简单的编译，希望对后台的创投朋友们有帮助。
一，人工智能是水
水有三要素：1，必需品；2，无处不在；3，每个瓶子里都装着同样的水。
人工智能，就像水。
或者更确切地说，生成式人工智能应用就像是“瓶装水”。
在过去一年半的时间里，我们在应用层考察了数百家生成式 AI 公司。其中，许多公司的引擎盖下都是一模一样的。
这就是现实：将会有 100 个团队试图开发与你一样的生成式 AI 应用。此外，还会有一些既有大公司在争夺你的市场。
长期以来，“技术”一直是软件初创企业的差异化因素。如果你能做出别人做不到的东西，那就足以保护你——至少在一段时间内。然而，我们在 AI 领域看到的是：技术从一开始，就无法为你提供任何保护。
AI 的技术差异，是一条不断缩小的护城河。对于现在大多数创始人来说，你必须围绕着“差异化”建立起一个全新的观点，需要对如何取胜，有一个清晰而积极的看法。比如，考虑一下分销。(但这里是现有大公司的地盘，所以老规则并不适用）。考虑一下品牌、营销、GTM、价格、客户服务。但是，你不能再把这一切都嫁接到最后了，你需要深入地了解——你如何以其他人无法做到的方式为最终用户创造价值。你需要关注你所服务对象的心跳与情感。
你需要给他们一个 “为什么”。或者是，一个他们需要的东西……或者，至少是他们认为自己需要的东西。
二，问题：技术差异化正趋向于零
每当我们观察任何类型的科技公司时，我们时常会问自己：什么是技术差异化？什么是难以复制的？
现在，AI 初创公司在引擎盖下实现差异化的方法少之又少。他们为自己公司运行的公式如下：
（数据 + 模型）x 一些用户体验 = 🎉。
但这不会让你走得太远。实际上，你的 AI 公司需要的公式有以下乘数：
(数据 + 模型）x 用户体验 x （分发 + 客户感知价值）= 您的新人工智能 MVP
在数据与模型方面，现在，基本上不可能实现差异化。当然，会有一些非结构化的数据源，可能会让你获得暂时的优势。然而归根结底，单单靠数据是不够的。至于模型，则大多数都可以互换。
这就是现状。那么，还剩下什么呢？请再看一下这个公式：
(数据 + 模型）x 用户体验 x （分发 + 客户感知价值）= 您的新人工智能 MVP
首先，是用户体验。
对于初学者来说，在加密领域，我曾经说过加密应用的用户体验就像是“吃玻璃”一样痛苦。没有人能找到一种无缝的方式，将这项技术带给足够多的人。而现在的人工智能，也如此。总会有人想出一种让我们大吃一惊的 AI 使用方法，而且一开始可能会有点儿怪。
现在，让我们来看一下分发乘数。
在分销方面，既有大公司有着先天的优势——可以利用海量的用户数据来实现 AI 的个性化。这已经是一场很难打赢的战斗，因为除非你能够抢占别人没有的用户数据，否则，你的对手就是已经遥遥领先的既有大公司。人们每天都会登录 Instagram，或在公司的 Sharepoint 或 Google Drive 中保存他们写过的所有文章。
在这方面，也许解决问题的一个办法是：提供 AI 解决方案之外的价值，然后，再嫁接上去。这又回到了我们的 “人工智能试金石 “测试的第一部分：请问自己，如果你把人工智能从你的推销方案中剔除，这还是一门好生意吗？
最后，我们还要考虑客户对公司的认知价值。
而这其实是一个心理游戏，我们认为初创企业在这里有很大的回旋余地。如果你能够从一开始就正确地塑造品牌，那么即便是最丰富、最平淡的材料，也能够注入情感价值。
而这又让我想起了瓶装水。
三，瓶装水行业对 AI 应用的启示
我们都知道：每瓶瓶装水里装的东西（大部分）都是一样的。但需要注意的是：
- 在美国，大约有 80 种瓶装水品牌。
- 在美国，其实 90% 的自来水都是可以安全饮用的。
对比以上这两组数据，也就是说：由于战略性的营销、分销以及文化推动，人们仍然购买瓶装水。事实上，现在瓶装水是美国销量第一的饮料。……
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