马克.安德森谈 AI、创始人背调和关于创业的 5 大谎言

最近,硅谷顶级 VC 机构 A16z 的创始合伙人马克.安德森,接受了俄裔美国计算机科学家、人工智能研究员和著名播客莱克斯.弗里德曼的专访。一起来看一下,以下是我们的翻译简写。


对 AI 的看法

问:你已经投资科技公司大约 20 年了,其中约 15 年是在 A16z。你看到了哪些有趣的科技趋势?如果只说公司和行业发展的话?

马克.安德森:20 年来的一个重大转变,就是科技行业曾经是一个工具行业。基本上从 1940 到 2010 年,几乎所有成功的大公司都是卖工具的公司(镐和铲公司),像是 PC、数据库、智能手机,就像是那种人拿起来就用的工具。

从 2010 年开始,大多数赢家公司则是通过做“应用”,也就是在现有行业里创办一家公司,然后,直接面向这个行业里的客户提供产品。

早期的例子有 Uber、Lyft 和 Airbnb,这种模式现在发展得越来越复杂和精细。实际上,AI 是这类模式的反转,因为现在大多数 AI 是在云上为其他人提供一个 AI API 接口的业务。

问:但 AI 最重要的东西,可能还是会发生在应用领域吧?

马克.安德森:是的,我认为大部分的钱,可能会投在 AI 财务顾问、AI 医生或者 AI 律师之类,或是任何一个领域的这类东西。

有趣的是,硅谷现在什么都在做。企业家们布局了每一个可能的想法。因此会有一些公司做一些会被大型律师所采购的 AI 的东西,然后会有别的公司直接进入消费级市场,比如做 AI 律师的 App。


三大因素造就了伟大的创始人

问:你见过那么多成功和失败的公司,你会给一个想在科技领域建立下一个超级成功的创业公司创始人提什么建议?像谷歌、苹果、推特那样超级成功的。

马克.安德森:所有真正伟大的创始人最大的优点,就是他们不接受任何建议(笑)。所以如果你发现自己正在听建议,也许你不应该听。

问:那么你认为是哪些方面造就了伟大的创始人?

马克.安德森:超级聪明、超级有活力,加上超级有勇气。我想就是这三点。

前两个,是特征,第三个,是选择。我认为勇气是一种选择,因为勇气是一个面对痛苦的承受能力的问题。对吧?在放弃之前,你愿意被打击多少次?

还有一点是一个创业公司创始人最被大众误解的地方。人们总把创业这事儿浪漫化。即便他们失败了,也被浪漫化,人们会说:这是一次多么伟大的冒险。但现实是,大多数时候人们都在对创始人说“不”,通常,还会接着表示你很蠢,对吧?

不,我不会来为你工作。我不会离开我轻松的工作。不,我不会买你的产品。不,我不会写关于你公司的故事。总之就是各种拒绝。所以大部分创始人不得不做的事情就是接受“习惯被打击”。

而人们之所以不理解做创始人很痛苦,是因为当你是一个创始人时,你就不能表现出你的痛苦,否则,人们会认为你很软弱,会对你失去信心。所以你就必须“装”,必须在被拒绝的时候还表现出 You’ve had a great time,哪怕你内心感觉要死了,对吧?(笑)这就是苦楚。

问:那他们为什么要创业?

马克.安德森:为什么要创业?这就是问题所在,也可以说是,我认为的一个(关于创始人的)结论。

我认为,实际上对大多数创业者,考虑到平衡风险,一个理性的选择是:如果他们有一份在大公司的工作,平均来说,他们可能会在财务上更成功。但有些人就是有一种非理性的需求,他们就是要去做一些新的事,为自己建造一些东西,有些人就是不能够容忍有老板。

有一件事很有意思,就是你如何背调一个创始人。通常,你要雇某个人时,你会打电话去问 TA 的前老板们这个人是不是一个好员工。好,现在你想做乔布斯的背调,结果就是:天呐,他太可怕了,他是一个糟糕的员工,他从来不做我们让他做的事。

问:你的意思是,前任老板说他从来没做过他安排给他做的事,这可能是一个积极的信号?

马克.安德森: 嗯,理想情况下,我认为你想要的答案是:前任老板说,我想去为那个人工作。他在这里为我工作过,现在我想为他工作。可惜大多数人不会这么说,他们的自尊心无法承受。但理想情况是这样。


两类创业者

问:你会给那些超级聪明、超级有活力和超级勇敢的人什么建议?

马克.安德森:我认为另一件很重要的事情就是,有时候我们会看到有人说,他想开一家公司,然后,他们会在开公司的过程中去想某个创业想法。

但一般来说,这类人不如那种先有想法,然后意识到有机会自己去建一家公司,然后他们就变成了做这件事的合适人选的那一类人。

问:这里的想法,是指长期的愿景还是指关于产品的细节?

马克.安德森:我是指具体的产品。因为在最初的五年里,你不需要愿景。你只需要创建人们想要的东西,然后想办法卖给他们,对吗?这很实在。

问:所以建议的第一部分,是你的第一个产品真的能挣到一些钱。

马克.安德森:没错,第一个产品必须要有用。我的意思是,它理论上是能够实现的;然后它必须真正符合市场,是客户心里想要的东西。 

另一部分,就是人们必须想要付钱,就像有人要付账单一样。所以你必须弄清如何定价,以及你是否真能赚钱。这就更容易去预测。

成功永远无法预测,但如果你先有一个好想法,再创办公司,它会更容易预测。

我们自己就是这么做的,我们在做网景前先做了 Mosaic 浏览器,谷歌创始人是在斯坦福工作时做的谷歌搜索引擎。有很多这样的例子,Pierre Omidyar 在离职之前就让 eBay 运转起来了。

问:我真的很喜欢这点。在扩张之前,先有一个真正有效的原型。

马克.安德森:顺便说一下,这种情况下融资也会更容易。一份带着已经验证过的概念的融资计划,肯定比那种 30 页都在描述一个梦想的计划书更容易融到钱。

我们有一个概念叫 Idea Maze(创意迷宫),是 Balaji Srinivasan 提出的。这是关于一个谬误,这个谬误指的是:创意会像魔法一样闪现。

但现实是,创始人之所以能取得巨大成功,是因为创始人在创办公司之前就已经思考了 5 到 10 年,他们通常在学校时就已经在研究,甚至还是个小孩时就已经在做实验。

在真的能做成这件事之前的那些时间里,他们一直在训练。所以他们就是真正的领域专家。但大家就是很相信谬误,认为可以做到:“哇哦,我恰好在洗澡的时候有了这个想法,所以我就在做这件事儿了”,但事实通常不是这样。

问:确实,也许在洗澡时我们有产品实施细节的灵感,但通常你会花上几年甚至是几十年时间,去思考相关的一切。

马克.安德森:是的,我们之所以称其为 “Idea Maze” 是因为,针对任何的想法,都像是一个迷宫,有很多条路径,各种排列组合,关于用户是谁?产品长什么样?应该如何将其推向市场等等这些事,有各种可能的组合。

所以真正聪明的创始人,在出去筹资时已经考虑了所有这些情况,针对每种可能性,他们都有详细的答案,因为他们花了很多心思。那些比较随意的创始人没有考虑过这些。考虑周全的人更容易做好。


鱼和熊掌很难兼得

问:如果你有一份轻松的工作或者幸福的生活,你该怎么迈出创业这一步?

马克.安德森:最好的理由,就是你不能忍受不做。这事儿就像是如果你是被建议去做的,你可能不该去做。可能恰恰相反,你只是有一种强烈的感觉,你必须这样做。我必须这么做,别无选择。

问:如果这会导致很多痛苦呢?

马克.安德森:就是会有很多痛苦。问:那如果这意味着,失去某种社会关系、破坏你和爱人的关系等等呢?

马克.安德森:这肯定会让你陷入社交隧道(social tunnel),你可以在推特上玩个游戏,去说点关于工作、生活平衡的骚话。比如人们应该努力工作,然后你会惹火每个人。

但事实上是,所有成功的创始人每周工作 80 小时,他们的工作就像是他们与同事之间建立了各种非常牢固的社会纽带。他们往往会失去很多外界的朋友,或是把那些友谊冰封了。

但对大多数的创始人来说,这就是创业的本质,这种交换是值得的。年轻创始人的优势可能是,他们拥有的更少,比如还没有结婚或还没有孩子,那这事儿就更容易忍受了。

问:那年纪大的人还能做创始人吗?

马克.安德森:当然可以。许多最成功的创始人都是第二次、第三次、第四次创业,在他们 30 多岁、40 多岁、50 多岁的时候。

作为一个大龄创始人的好处是:你知道得更多,你对要做的事情了解得更多,这非常有帮助。问题是好吧,现在你已经有了配偶、家庭和孩子,你必须去看棒球比赛,但是你又不能去,你懂的。

问:生活充满了艰难的选择。 

马克.安德森:没错。


相关链接:神秘的 OpenAI 员工一年能够拿到多少钱?


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此次美股财报季,投资者不关心 AI 技术

上两周是美国的财报季,有两家公司的财报透露了与 AI 有关的很有意思的信息:一家是台积电,另一家是谷歌的母公司 Alphabet 。


(一)

先来看一下台积电。

台积电是全球最重要的代工芯片制造商,它来自 AI 与来自智能手机的收入比,其实可以作为是智能手机作为时代变革主要驱动力还是 AI 作为时代变革主要驱动力的一个衡量指标。

从此次台积电的的财报看:

智能手机作为变革主要驱动力的地位正在逐渐减弱,甚至 AI 已经处于领先地位。因为:

台积电上季度 44% 的收入,来自于高性能计算(AI 加速器和数据中心处理器),而智能手机的这一比例是 33%。

也就是说:这是人工智能领域相对于智能手机的领先优势第一次达到了两位数的百分比差距。

这对于 15 年来一直靠移动芯片需求不断增长而崛起的台积电来说,是一个里程碑式的转变。


(二)

再来看一下 Alphabet。

我们先来看一个大家都很关心的问题:微软的 AI 搜索引擎 Bing 有没有很大地打击到谷歌的搜索业务?

答案是:并没有。根据 Alphabet 自己公布的数据:谷歌的搜索引擎业务继续增长,约同比增长了 4.8%,环比增长了 5.6%。

另外一个核心问题则是:谷歌的主要商业模式是搜索广告,因此谷歌一直被认为如果 AI 革命到来,会严重破坏谷歌的商业模式。但从此次 Alphabet 发布的财报看……


本文剩余内容的主要摘要如下:

1,微软是 AI 领域最强的公司之一,谷歌则被认为会受到 AI 的竞争。但为什么微软发布财报后股价下跌了近 4%,谷歌却盘后大涨了近 6% ?

2,为什么 Meta 股价盘后交易大涨?

3,为什么说在这个财报季,投资者认为人工智能技术不是很重要?


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这两天在硅谷 AI 圈爆火的文章:VC 如何投资 AI

以下是硅发布的视频号,本月我将试一试直播,请大家鼓励我,扫描右侧二维码点击关注

这两天,一篇由人工智能创业者萨姆.霍根写的文章,火遍了全硅谷。和大家分享一下,来自我知识星球的第 424 篇内容。

我相信,霍根所写的这些东西也正在中国发生,因为我已经看到了一部分。

在这篇文章写就前:两家美国 AI 领域的创业公司 Jasper 与 Mutiny 被迫裁员。目前,就 VC 如何投资 AI 以及到底 AI 赚不赚钱的争论正在硅谷激烈地进行。

以下是我的翻译简写,希望给大家带来启发。


六个月前,在经历了几年的艰难时期之后,AI /LLM 似乎将为风险创业生态系统带来急需的复兴。

但随着 Jasper 等公司开始放缓脚步,情况似乎并非如此。

目前,有两组明显的赢家、少数的几个输家,还有一小部分看起来很有希望的“新月公司”(AI Moonshots)。


(一)

让我们先来看一看输家。

像 Jasper 这样的公司和支持它们的风投机构,是目前最大的输家。

Jasper 以 10 位数的估值,募集了超过 1 亿美金,其本质,是对 OpenAI 一种通用的、薄薄的包装。

他们的用户体验和品牌很好,但是不出色,而且来自专门为高价值利基市场打造差异化产品的公司的竞争,使这种通用产品很难实现增长。我不确定结果如何,但 VC 很可能会血本无归。

另一类输家,则是由风险投资支持的应用层团队。

他们在聊天机器人热潮的背景下,于去年 12 月至今年 3 月之间,筹集了 25 万至 2500 万美金,期望能够将产品卖给晚期阶段的企业公司。

通常,这些创业公司的产品要比 Jasper 这样的普通产品更具针对性,但是仍然没有真正的技术护城河:产品很容易被复制。

企业公司的高管们对人工智能充满了期待,他们从一开始就对此直言不讳。这让很多创始人和 VC 相信:企业公司会成为他们的第一批客户。

但为这些公司提供服务的创业公司没有意识到:企业高管与他们的工程师在使用开源工具快速地将人工智能投入生产方面,是多么的一致和精明。

工程领导者们更愿意组建启动自己的 LangChain 和 Chroma 基础设施,并且自己来构建技术,而不是从一家未经证实的新创公司那里购买技术(并且可能会一路获得促销)。

简单讲,大公司们正在选择书写自己的人工智能成功故事,而不是为新人工智能创业公司筹集下一轮资金所需要的增长指标做出贡献。

这就引出了我们的第一组赢家——老牌公司和市场的现任者。


(二)

老牌公司和市场现任公司中的大多数,在将人工智能添加到自己产品中或在内部开发某种“聊天-你的文档”应用供员工使用时,都没遇到什么困难。

这让我大吃一惊。这些公司中的大多数似乎已经沉睡多年。不知怎么地,他们就醒了过来,并以足够的灵活性成功地驾驭了 LLM 热潮。

造成这种情况有两个原因:

1,对于许多公司及高管来说,正确使用人工智能是一个生死攸关的命题;如果失败,就意味着在未来几年内慢慢死去。他们不能冒险将自己的未来交到一家可能失败的新创业公司手中,而宁愿在内部领导项目,以绝对确保事情按计划进行。

2,现在,C-Suite 的大厅里正弥漫着一股冲劲。雄心勃勃的项目得到了绿灯和支持。这在几年前是不可能的。我认为这部分应该归功于伊隆.马斯克,他提醒了我们,当一小部分聪明人积极主动地去完成工作时,一切皆有可能。减少繁文缛节,增加个人责任,让奇迹发生。

我们的第二组赢家,则生活在光谱的另外一端,他们是独立开发者和个体经营者。

这些小公司通常只有一个人,既不筹集外部资金,也不组建庞大的团队。他们的优势在于规模小,能够以较低的开销快速发展。

他们为利基市场打造利基产品,并往往占据了主导地位。他们的目标是开发一种(或多种)SaaS 产品,每月产生约 1 万美元的相对被动收入。这有时候被称为是——”微 SaaS”。


(三)

我想谈的最后一组赢家,是人工智能的 “新月公司”,他们是从根本上重新构建整个行业的公司。

一般来说,这些公司都得到了 VC 的支持,他们正在开发的产品有可能重新定义一小群高技能的人类如何与技术互动并得到技术的帮助。

现在,断言它们是否会成功还为时尚早,但它们早期的原型产品已经引人注目,而这无疑是我们最值得关注的领域。

我认为有以下几家公司属于这一类:

1,https://cursor.so –  一种人工智能优先的代码编辑器,很可能改变软件的编写方式。

2,https://harvey.ai –  用于法律实践的人工智能 

3,https://runwayml.com — 人工智能驱动的视频编辑器

这只是一份不完整清单。但总的来说,我认为如果我们要看到我们一直期盼的人工智能驱动的未来,“登月计划”的类别需要大幅增长。

如果你是一位融资额在 25 万至 2500 万美元之间的创始人,并且很难为你的聊天机器人或者 LLMOps 公司找到产品/市场契合度,那么也许是时候考虑转向更有雄心的领域了。

让我们来回顾一下:

1,由风投支持的公司日子不好过。公司募集的资金越多,你感受到的痛苦也就越大。

2,很快,现有公司和市场领导者就善于利用内部团队和开源、现成的技术,来部署尖端的人工智能,这让由 VC 支持的初创公司失去了看似很好的机会。

3,独立开发者正在通过在利基市场快速地推出利基人工智能产品,建立起小型的现金流业务。

4,少数技术尚未得到验证、前途无量的“登月计划 “公司,最有可能获得 VC 规模的回报。

现在,一切还为时尚早。随着新基础模型的发布以及工具链的改进,这一格局将继续发生变化。我相信,你能找到与我在这里所写的一切相反的例子,那么请把它们写在评论里,让其他人也能看到。

在此,我直言不讳,我完全是属于”在没有 PMF 情况下融了 25 万至 2500 万美元”的那一类人。如果你也是创始人,我很乐意和你聊聊。我的 DM 是开放的。


相关链接:

如何正确地给早期生成式 AI 公司估值

神秘的 OpenAI 员工一年能拿多少钱?


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如何正确地给早期生成式 AI 公司估值?

我在《Coatue 46 页 PPT 中最有趣的一个问题》里写过:

今年第二季度,是美国 VC 生态系统连续第六个季度的投资数据下滑。但令人惊奇的是:人工智能赛道的投资数据却在其中继续一骑绝尘。

我好奇:那么在更隐性的估值世界里,美国 VC 是否也正在使用截然不同的估值标准来衡量早期生成式 AI 创业公司与非 AI 创业公司?

以及作为一种结果:早期生成式 AI 创业公司与非 AI 创业公司是否也存在着这样的估值两极化?

需要注意的是:目前硅谷正在进入一个恐怖的死亡谷。正如《Coatue 46 页 PPT 中最有趣的一个问题》里所说的:今天的创业公司,实际上是在和最上游投资者的三种资本部署方式进行竞争:

  • 无风险利率 (5%)
  • 买 Meta 或者谷歌这样的大型科技公司股票 (20× P/E)
  • 买 AI 增长/ 英伟达的股票 (50× P/E)

加上 VC 方面项目退出活动的稀少,今天的创始人赢得资金流动性的途径非常差,因此融资的竞争也异常激烈:

很多获得了种子轮的非 AI 创业公司,甚至都活不到 A 轮。这不仅仅是因为上游资金的变化,也因为下游市场 B 端客户与 C 端客户都在削减成本。

(一)

下面,就让我们来看一下估值差异。

根据我查到的数据:目前,早期轮生成式 AI 创业公司与非 AI 创业公司的估值体系就像是冰火两重天。首先,PitchBook 明确指出:投资者正在按照完全不同的估值标准来衡量生成式 AI 创业公司与非 AI 创业公司。

具体来讲:……


本文剩余内容的主要摘要如下:

1,目前投资者对于生成式 AI 创业公司与非 AI 公司分别按照什么标准估值?

2,就估值的中位值而言,今年早期轮生成式 AI 创业公司的投前估值的中位值是多少?早期非 AI 公司投前估值的中位值又是多少?与往年又有哪些差异?

3,如果不是 AI 公司,目前表现最好的 A 轮公司估值可以获得其年度经常性收入(ARR)的几倍?一般性的公司又可以获得几倍?


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伊隆.马斯克正式推出其人工智能公司 xAI

大战打响,根据美媒的报道:几小时前,伊隆·马斯克正式推出了其人工智能公司 xAI 的官网,还推出了一个 Twitter 帐户,账号为 @xAI,以与其曾经支持的 OpenAI 正式竞争。

马斯克还在 Twitter 中表示,他推出 xAI 是“为了理解现实”。

xAI 的官网见:https://x.ai/

根据该官网:xAI 是一家独立于 X Corp 的公司。X Corp 是 Twitter 的控股公司。马斯克将在 xAI 里领导一个由 12 人组成的研究团队,其中包括:前 DeepMind 的研究员 Igor Babuschkin、前谷歌员工 Christian Szegedy,以及前微软研究员 Greg Yang。

今年 2 月,马斯克开始为这一项目招募人员。

该项目主要旨在对 OpenAI 的 CharGPT 做出“反唤醒”回应。马斯克曾多次批评 OpenAI 安装限制 ChatGPT 响应以避免传播错误信息或冒犯用户的保护措施。

相关链接:神秘的 OpenAI 员工一年能够拿到多少钱?


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神秘的 OpenAI 员工一年能够拿到多少钱?

我想研究一下 OpenAI 的薪酬结构,主要基于两方面原因:

第一,目前,美国 AI 领域的人才报酬已经贵到离谱。第二,随着 OpenAI 继续引领人工智能的进步,OpenAI 很可能会在世界范围内重新定义科技业的竞争性薪酬。

但结果我发现:OpenAI 对于如何运作自己的薪酬体系和估值方式,极为保密。

并且即便是在硅谷,OpenAI 的薪酬结构也是非常独一无二的。

下面,就让我们一起来看一下 OpenAI 是如何思考和塑造其薪资体系的。

在此之前,我们需要再来回顾一下 OpenAI 的使命和其非常特殊的前世来生:

OpenAI 本是一家非盈利组织。为解决如何从谷歌、Facebook 等科技巨头手中抢夺 AI 人才以及公司发展所需要的巨额资金问题,2019 年 OpenAI 重组公司结构——母公司为非盈利组织,子公司为盈利性公司,同时开始采用“盈利上限”模式。

也就是:把 OpenAI 早期投资者的回报,限制在其原始资本的 100 倍,以防止投资者驱动公司只关注利润。并且后面的投资者,回报上限只会更低。

根据 OpenAI 的博客文章,“OpenAI LP 的基本理念是:如果我们成功完成使命,投资者和员工都可以获得上限回报,这使我们能够筹集投资资金并通过类似初创公司的股权吸引员工。但任何超出了这个数额的回报——如果我们成功了,我们预计会产生比投资 OpenAI LP 或在 OpenAI LP 工作的人更多的价值——都归原来的 OpenAI 非盈利实体所有。”

下面,就是 OpenAI 独一无二的薪酬体系。

(一)首先,与硅谷其他公司类似,除了提供标准的医疗、牙科、心理健康福利之外,OpenAI 还提供以下服务:

  • 401(k) 计划,4% 匹配
  • 每年无限次休假和 18+ 公司假期
  • 带薪育儿假(20 周)和计划生育支持
  • 年度学习和发展津贴(每年 1,500 美元)

不过,与所有硅谷大科技公司和创业公司不同的是:

OpenAI 的签约奖金非常稀有,而且没有目标绩效奖金,在赔偿方面,也几乎没有谈判的余地。

实际上,OpenAI 的 Offer 由最简单的两个部分组成:基本工资 + 股权。

这里,基本工资是指员工每两周会收到的现金工资。大多数员工每年的基本工资为 30 万美元。

“股权”方面,则 OpenAI 不叫“股权”,而称其为是“利润参与单位”或者是“PPU”。

见附件图一,这是 OpenAI 最近的 Offer 报价。……

本文剩余内容的主要摘要如下:

OpenAI 员工每年的总薪酬是多少美元?OpenAI 采取了什么非常特殊的薪资结构?为什么要采用这种薪资结构?员工的PPU 流动性如何?PPU的风险性如何?


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Coatue 46 页 PPT 中最有趣的一个问题

6 月 30 日,对冲基金 Coatue 发表了长达 46 页的 PPT <EMW/2023>,从美股二级市场一路讲到了一级市场。由于我本身就是美股交易者,所以 PPT 里的大部分观点,我其实觉得平淡无奇。但是里面有一张图,我认为提出了 Coatue 全部观点中最有趣的一个问题。让我们先来看一下 Coatue 的主要观点。如下:


(一)

从二级市场中学到的

“世界正变得更具弹性。作为结果之一,美股已经反弹。但美股内部也很复杂:实际上,只有科技股在反弹,其他像布伦特原油股、地区银行股、运输类股、零售类股票等经济敏感行业,都表明压力依然存在。

此外,即便是在科技股里,也只有七大巨头—— MANTA + Meta + 苹果——表现出色,其他的都不怎么样。

自由货币的时代已经结束,市场需要公司实现盈利性增长,像扎克伯格等领先的创始人正在努力转型(小扎不再在财报会议上讲元宇宙,而是开始讲效率);而如黄仁勋这种厉害的创始人则已经得到了奖励。

市场正感受到一个潜在的新超级周期的开始。一般来说,每个主要周期都有一个突破性时刻。例如移动时代,是 2012 年苹果发布 iPhone 4S;云时代,则是 2014 年亚马逊 AWS 的市场规模突破了 1500 亿美元。那么英伟达今年二季度的收益,是否代表着人工智能时代的突破性时刻呢?

总结:人工智能可能是未来十年经济的生命线。

紧接着,Coatue 从二级市场转到了一级市场,提出了如下几个观点:


一级市场的情况

市场上有太多的独角兽公司需要太多的钱了。但是相比于投资独角兽,今天的投资者有太多替代性的投资选择。而今天公司退出的渠道也很有限——IPO 少、并购少、VC 向 LP 的募资减少。在这种大环境下,公开市场与私人市场里许多公司的估值已经被大减记,甚至 Klarna 已经被减记了 85%。但即便如此,仍有大量的独角兽公司没有被重新定价,他们甚至可能永远都不会拿到新融资。

那么,这对创始人意味着什么呢?

意味着:今天的创始人,必须同时关注两个指标——“效率”和“规模化”,而公司里的关键角色,不再是 2021 年时候的“增长官”,也不是 2022 年时候的“首席财务官”,而是变成了 2023 年的“首席战略官/并购主导者/业务开发人员。”

这种情况下,两个问题是:1,创始人如何赢得资金流动性的途径?2,人工智能可以帮助创始人改变这场游戏吗?


(二)

让我们先来看第二个问题:人工智能能够帮助创始人改变这场游戏吗?

给到大家今天刚刚出炉的两组数据:

1,的的确确,今年二季度美国 VC 投资总额显示:风险投资资金总量继续在减少。

根据 Crunchbase 的最新数据:今年二季度,美国创业公司筹集的总资金量仅为 276 亿美元,环比下降了约 40%;同比,则更是大幅下降了 55%。

需要注意的是:从去年的 1 月开始,我就一直在看数字的下降

也就是说:这实际上是美国整个 VC 生态系统连续第六个季度的数据下降(可怕)。

2,但是另一方面,令人惊奇的是:人工智能分支继续一枝独秀,甚至上周还进入了一个 AI 风投史上的拐点。

上周,投资交易金额最大的 10 个交易里面,有三个是人工智能公司,分别是:Inflection AI(融了 13 亿)、Runway(融了 1.41 亿)、Typeface(融了 1 亿)。

这印证了 Coatue 的核心观点:人工智能或许可以帮助创始人改变这场游戏。包括如:创始人可以通过 AI 为现有业务带来新的推动力、创始人可以把业务完全转向 AI、创始人可以扩展产品套件以抓住 AI 机会、甚至是创始人可以和新的 VC 重新开始业务,等等。


(三)

现在,再让我们来看一下 Coatue 提出的第一个问题,也就是我觉得整个 Coatue PPT 中最有趣的一个问题:创始人如何赢得资金流动性的途径呢?

请看下图,在这份 PPT 的第 37 页:

这张图表明,今天的创业公司,实际上是在和投资者包括 LP 的下面三种资本部署方式进行竞争:

  • 无风险利率 ( 5% )
  • 买 Meta 或者谷歌这样的大型科技公司的股票 ( 20× P/E )
  • 买 AI 增长/ 英伟达的股票 ( 50× P/E)

换句话说:如果你是投资者,你会把钱放在哪里呢?


大家可以到我的知识星球获取 Coatue 的这份 46 页的 PPT。


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美国 AI 创业公司的新难题:有钱,但是缺数据

随着时间的推移,美国人工智能产业的附加值重心,已经悄悄发生了转移。

根据《华尔街日报》的最新报道:正在筹集数十亿美元的生成式 AI 创业公司,如果没办法获得正确的数据,那么它们可能已经走向失败。

风投机构 Primary Venture Partners 的联合创始人兼普通合伙人布拉德.斯夫鲁加指出:

“我们已经看到很多公司可能正在寻求出色的 AI 应用,但他们无法访问能够让他们构建强大应用程序的数据,更加不用说可以帮助他们的专有数据了。”

换句话说:当市场上,构建实际的模型已经变得类似于可以购买的商品时,真正的价值变成了数据。拥有正确的数据,现在可能比任何时候都更加重要。


(一)

这里的逻辑是:目前,许多 AI 创业公司都希望能在如金融或医疗保健等细分领域建立起小众的 AI 模型,但因为他们缺乏品牌认知度和社会认同,这些创业公司要获得垂直行业的培训数据集并不容易。

在这方面,大公司可能更具优势,因为在如何处理数据方面,大公司已经赢得了大客户们的信任。

例如根据《华尔街日报》的报道:安永全球有大量的交易数据,每天都有生成式 AI 创业公司找上门来。但安永全球担心:如果把自己的专有数据用于训练外部模型将会发生什么?

“谁拥有这些数据?当我们训练模型时,我们对这个模型的访问权限是什么?其他人还能如何使用这个模型?数据是由我们带来的知识产权的一部分。” 安永全球指出。

要解决类似的 IP 问题,一种对策是:创业公司可以通过仅仅是根据每个客户的数据,来为每个客户训练不同的模型。

例如 TermSheet 就是用这种策略来构建 Ethan 产品策略的。后者是一种生成式 AI 模型,可以为房地产开发商、经纪人和投资者回答行业的问题。但是 TermSheet 的 CEO 罗杰.史密斯也表示,即便客户同意这一点,他们也需要教育客户和一些说服力。  

此外,对网络安全的担忧,也是大客户公司不愿意选择创业公司的原因。

如金融服务公司 Truist 的首席数据官特蕾西.丹尼尔斯就表示,在数据安全方面,他们信任更加大的供应商,因此只选择与大技术供应商而非创业公司一起探索生成式 AI 应用。

第三,甚至在某些情况下,垂直行业的大客户会要求生成式 AI 创业公司支付巨大的资金额或者是公司股权。如生成式 AI 公司 Veesual 可以生成人们试穿衣服的图像,他们最初利用互联网上的公共图像进行训练,但在努力让大零售商同意交出他们数据以增强模型时,就因为上述原因失败了。

第四种情况,则是在技术上很难实现。

如 PatentPal 是一家帮助律师事务所起草专利申请的生成式 AI 初创公司,他们接受过公开专利申请方面的培训。他们有机会继续根据加密或匿名的实际客户反馈,来训练其模型,从而使他们的工具更加准确。但这种过程十分复杂,因为反馈必须与高度敏感和机密的数据(包括商业机密)分开。 

然而与此同时,生成式 AI 创业公司的竞争已经趋向白热化。

如果从资金注入规模看,根据《华尔街日报》引用 PitchBook 的数据:从去年 2022 年到今年的前五个月,生成式 AI 创业公司的风险投资资金规模已经从 48 亿美金增长到了 127 亿美元。

因此,为了确保能够在某些利基市场中获得更多数据,生成式 AI 创业公司的压力已经越来越大。

Struck Capital 的创始人兼执行合伙人亚当.斯特拉克指出:一些初创公司正竞相相互竞争,以确保在某些利基市场内获得更多数据。

“如果你相信有一个专有数据集,你就想在他们之前得到它,然后,协商排他性。从这个意义上说,这几乎变成了一场军备竞赛。”他说。


(二)

有意思的是,上述现状也不禁让我想到:似乎,市场上真的缺乏一个数据的公开交易市场。

实际上在 2018 年或者更早的 2017 年,我在美国流媒体公司 Netflix 的一位朋友就和我聊起过他的这个创业想法:做一个数据的公开交易市场。不过,始终没有合适的产品形态,包括如何让公司自愿交出自己的数据。

从这个角度讲,前两天的一个新闻——OpenAI 正在考虑推出一个交易市场——就非常值得关注。

需要注意的是:在 ChatGPT 的插件计划几乎失败之后,根据美媒的报道:

OpenAI 正在考虑推出一个交易市场,以让客户可以将他们根据自己需求定制的人工智能模型出售给其他公司。换句话说:这个交易市场将为企业提供一种访问前沿大语言模型的方法,并托管客户们构建的 OpenAI 模型的微调版本。……

本文剩余内容的主要摘要如下:

1,为什么 OpenAI 考虑推出一个交易市场?

2,这个交易市场有什么方式可以打通公司之间的数据共享和交易吗?


说明:因为各种各样的原因,我在官网写的东西和我在知识星球写的不太一样,关心美国创投圈的专业读者,请移步到我的知识星球。如下扫码登录(老星球用户续费请见底下那个二维码)

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萨姆.奥特曼:请不要相信萨姆.奥特曼

上周四,OpenAI 的 CEO 萨姆.奥特曼在旧金山举行的彭博科技峰会上发表了讲话,下面是他在这一活动中谈到的最重要的七个内容:


1,关于未来人工智能带来的生存威胁: 

“我们正处在一条指数曲线上,而且,是一条相对陡峭的曲线。(但)人类对指数曲线的直觉非常糟糕。考虑到我们都有这个弱点,我认为我们必须真正强迫自己说:

好吧,GPT-4 不像您所说的那样存在风险,但是,我们对 GPT-9 有多大的把握? 

如果有可能,即便情况很糟糕的可能性很小,也值得我们关注。” 

2,但是为什么我们不应该停止开发这种有潜在危险的技术: 

“我认为这里有巨大的好处,你知道地球上的每个人都有机会获得比今天任何人都要更好的优质教育、医疗保健,并使其真正地在全球范围内提供。 

这将是变革性的。我们将看到的科学进步——我坚信,生活质量的真正可持续改善来自于科学技术的进步。 

我认为结束贫困是一件好事。也许,你认为阻止一项可以做到这一点的技术是一件好事。但我个人不这么认为。” 

3,关于呼吁对人工智能进行监管,并指责 OpenAI 只是为了保护自己当前的领导地位而提出需要监管这种说法:

 “我们不认为低于某个非常高的能力门槛的小创业公司和开源模式应该受到大量的监管。我们已经看到了那些试图过度监管技术的国家的情况。我不认为那是我们在这里想要的。” 

“你可以,比如,指出我们在这里试图做监管俘虏或其他什么,但我只是认为这是(一个)透明的、智力上不诚实的反应。” 

“我认为,人们培训的模型已经远远超过我们今天任何模型的规模。对于已经超过了某些能力门槛的模型,我认为你应该需要通过一个认证过程来实现。我认为应该有外部的审计和安全测试,我们对其他很多关心安全的行业都是这样做的。” 

4,关于与中国合作制定人工智能发展的安全规则: ……

剩余全文需要到我的知识星球阅读。


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为什么 ChatGPT 没有成为超级入口?

前些天有这样一条消息:5 月 29 日,OpenAI 创始人萨姆.奥特曼在接受人工智能公司 Humanloop 的 CEO 拉扎.哈比卜访谈时谈到了 OpenAI 的未来。

尽管第二天,Humanloop 应 OpenAI 要求迅速删除了这一分享。但根据其他网站的转载,我们依然可以追溯到奥特曼当时分享的几个核心要点。

其中,奥特曼提到了一个重要信息。如下:

“ChatGPT 不会很快发布后续插件,因为从实际市场情况看,插件目前没有达到产品与市场的契合度(Product/Marketing Fit)。除了浏览之外,插件的使用情况表明,他们还没有和市场达到最佳的契合点。”

换句话说:ChatGPT 并没有像很多人预期的那样因为插件而成为一个超级入口。

那么究竟是为什么呢?


(一)

5 月 29 日那天,我正好把自己关在家里,紧张兮兮地测试钉钉加入生成式 AI 后的能力。

5 月底,我成为了“钉钉斜杠‘/’”第一批邀请测试的企业用户,“钉钉斜杠‘/’”首批开放的能力还挺多,不光有熟悉的文档,还有群聊、应用开发以及会议等场景。

我的目标是:我要测试一下这几个场景的生成式 AI 能力,并将其与我所熟知的海外同类产品做一对比。

首先我发现,钉钉文档与 Notion 很像,都围绕办公内容生产的自动化设置了十几个场景。但两者的最大差异是:钉钉把“文生图”、“文生表格”的能力也一起放进了文档里。

这样做的最大好处是:在工作中,我们可以在一个界面,就完成写作、插图和表格的植入。这将大大提高职场人士生产内容的效率,也使钉钉成为了国内首个将文生图 AI 能力落地到应用中的生产力工具。

比如,Notion 就没有文生图功能。文字生成图片方面,海外做得最好的是 Midjourney。尽管钉钉文档生成的图像在画质优雅方面不如 Midjourney,但我觉得这不是大问题,因为钉钉强调的是办公场景,更加强调的是图像的功能性。反而,我觉得钉钉文生图两个最大的 Bug 是:

第一,因为众所周知的原因,钉钉无法生成敏感人物的图(如特朗普、范冰冰等);第二,钉钉无法很好地生成涉及名人的图。根据钉钉告诉我的说法:这个问题与版权有关,因为名人图像非常容易被恶搞之后四处传播,在法律上容易存在风险。

下面,是我用钉钉文档中“文生表格”功能生成的一张表格,我把它调成了我最喜欢的绿色。随后,我将用这张图来测试钉钉在生成应用方面的生成式 AI 能力。


(二)

在钉钉应用生成方面,我最喜欢的是一个傻瓜级功能,叫“识图搭应用”,它允许任何人通过拍照的方式来让钉钉识图,然后快速生成应用,非常适合我这种不会写代码的人。

如下图,当我把上述绿色的表格上传到“识图搭应用”里,机器人很快就把我制作的表格变成了一个应用,让我预览。

预览中,我发现表格的标题不完整,于是动手修改。这个时候,页面飞快地转到了钉钉在 2020 年推出的低代码应用平台——宜搭。

根据从钉钉了解到的信息:我用 AI 生成的这些应用,也可以打通钉钉、内部系统。如销售人员可以在群里实时提交当天的客户跟进记录,相关信息也可以通过宜搭接口同步到企业内部的 CRM 系统中,数据打通实现数据回流。

第二,钉钉已经把低代码的各类通用模板、常见小程序喂给大模型。因此,大模型里沉淀了千行百业(制造业、医疗、建筑等)以及各类高频业务场景(人事行政、财务报销、生产制造)中的上千个应用模板,构建了大量业务 Knowhow 数据,可以根据用户指令来智能推荐并补全业务应用信息。

另一个我觉得很有意思的 AI 功能,是钉钉群聊 IM 中的问答机器人。

这个机器人支持任何人和公司在投喂给它私有数据后,都可以定制一个专属于自己的 AI 对话机器人。如下图,我投喂给了机器人我的《加入知识星球必读》。

在快速学习了我的私有数据后,下面是我向机器人提取的信息:

这个机器人的胃口很大,可以一次学习数十万字的中文材料,然后,智能生成对话问答。每一位群成员都可以在群里 @它、向它提问。

从体验中可以想象到商业场景的可能性:这种 AI 场景将在社群运营、客服答疑、新人培训、公司制度及各种专业类内容(如法律等)时发挥重大作用,并大大帮助公司节省人力、提升分析问题和寻找答案的效率。

当然,钉钉也有群聊 AI 方面的其他功能。如在面对群内海量聊天记录时,能够一键自动生成聊天摘要、拿捏出重要信息。

此外,钉钉会议还可以实现无时长限制、无字数限制的摘要能力,一场两小时、一两万字的会议,钉钉会议会根据内容智能划分章节,最终根据信息整合类似的内容生成为几个大的议题摘要。

需要注意的是:5 月 4 日,Salesforce 也推出了人工智能工具 SlackGPT。和今年 3 月 Slack 推出的 ChatGPT 机器人作为一个集成添加到平台中不同,SlackGPT 是被嵌入到了 Slack 的核心功能里。

简单讲,SlackGPT 具有集成到应用本机界面的功能,以及用于自定义工作流程的无代码工具。用户可以一键点击迅速“总结”错过的内容。在大家的讨论场景下,SlackGPT 还可以根据音频记录生成智能摘要并将其放入聊天中。

但是截至目前,Slack 还没有推出 SlackGPT,高管说可能需要等到明年。也就是说,钉钉推出群聊 AI 的速度要比 Slack 快很多。


(三)

当然,Notion 和钉钉的最大差异其实是“第一逻辑”。

尽管两者在整体架构上很像,都可以用于经营公司、管理项目和捕捉想法,但 Notion 的第一逻辑首先是一个个人工具,然后才是公司逻辑;而钉钉则首先是公司逻辑,然后才是一个个人工具。也正因为此,我非常期待融合了 AI 属性的钉钉个人版的出现。

并且,我很自然地就由钉钉个人版的 “/”,联想到了伊隆.马斯克的 “X”。

因为同是 5 月 29 日消息:根据萨姆.奥特曼在接受人工智能公司 Humanloop 的 CEO 拉扎.哈比卜访谈时的说法:

“尽管许多开发者都表达了在 API 中融入 ChatGPT 插件的兴趣,但是插件可能不会很快发布:因为插件目前没有达到产品市场契合度(PMF),除了浏览之外,插件的使用情况表明他们还没有和市场达到最佳的契合点。

第二,很多人认为他们希望他们的应用程序在 ChatGPT 中,但他们真正想要的是在他们的应用程序中可以使用 ChatGPT。”

这里透露出的一个重要问题是:为什么目前 ChatGPT 的插件没有达到产品与市场的契合度?

我猜测可能的答案如下:

根据我查阅的 Chat.openai.com 在 Similarweb 的信息,如下图:

Chat.openai.com 在今年 3 月的总访问量(桌面和移动设备)达到了 18 亿次,平均每次访问的页数为 6.22,平均访问的持续时间为 8:32 分钟。

从上图中可以看到:平均访问的持续时间太短,可能是一个问题。

此外根据美媒的最新报道:为了对抗微软和 OpenAI,以及谷歌的 DeepMind 的合作伙伴关系,伊隆.马斯克正在 AI 领域准备一个新项目,这个新项目“某种程度上”可能涉及利用马斯克的至少两家公司——特斯拉和推特——的技术。

马斯克的原话是:“我认为这场比赛中,应该有重要的第三匹马。”

马斯克近日对美媒表示,他不想在公告上仓促行事,“但 OpenAI 与微软的关系似乎运作良好……所以 X.AI、推特和特斯拉,可能会有类似的东西。”

上个月,马斯克将 X.AI Corp. 注册为 AI 的初创公司,并将 Twitter Inc. 并入了 XCorp.。根据马斯克的说法,他对 Twitter 的抱负之一是将其转变为“一切应用程序”,也就是它戏称的 “X”。

而叶军也曾在 4 月 18 日的媒体专访会上提到了一个很有意思的观点,如下:

“未来不需要那么多 App 了,用户端有一个超级 App 就可以了。然后,这个超级 App 去跟周边包括打车软件、订房软件全集成到一起。这是一种新形态,以前都是链接、跳来跳去,但未来的智能时代不会有跳转,不会有界面,也不会有 App。”

“我个人的判断是:未来是一个从 Low Code 到 No APP 的过程,而智能入口就是核心的入口,操作极简,把底层数据都打通。这个过程一旦完成,格局将发生非常大的变化。所以从今年开始,钉钉的功能也会变得越来越简洁。我认为未来钉钉个人版的 AI 助手,会是就嵌入到各种场景里的自然语言的表达,这种形式将成为终极的形式。”

因此,我也非常期待钉钉 AI 个人版的发布。并且我想提出的一个重要问题是:

如果 ChatGPT 的用户平均访问的持续时间太短是一个问题,那么一个本身就有极强用户粘性的超级 App——可能是如 Twitter 这样的 IM(即时通讯)或是如钉钉这样的办公 IM——是否可能塑造未来 AI 的终极形式呢?


说明:因为各种各样的原因,我在微信公号写的东西和我在知识星球写的不太一样,关心美国创投圈的专业读者,请移步到我的知识星球。如下扫码登录(老星球用户续费请见底下那个二维码)

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