AI中的明牌与暗牌
明牌与暗牌
今天任何能轻易想到的idea,都是明牌 ,上来就摊牌比经验值,武力值,和血条了,比如大家讨论最多的AI助手,虚拟老师,AI客服,文案生成等等。在这种显而易见的方向上,高手和熟手太多,只是打一张起跑早的“先手牌”很难获胜。
以AI教育为例,教育是个长链条行业,从投放,到课程运营,到教研,到销售都有成熟方法,到最后是在比”拧螺丝“的效率,这个行业的高手也很多,很多人融过1亿美金以上,管过千人团队,就差一个好的PMF可以再启程了。如果一个新手进到AI教育里,PMF刚跑通,刚准备学习下如何投放,如何管100个销售,刚准备手枪换步枪,旁边直接蹦出几个高手就拿加特林机枪给突突了。
什么是暗牌? 暗牌往往是非共识 ,是完全0到1的产品创新,挖掘的是隐性需求,市场空间极其模糊,巨头和高手想不到或看不上。比如snapchat、Airbnb、快手、今日头条、b站、拼多多、小红书,早期的时候都有点小众,能否泛化未知。2013年的时候,如果问全国人民会看30秒短视频吗,是很难有答案的。这种暗牌为早期生存赢得了几年的时间窗口,猥琐发育,等到摊牌比武力值的时候,大家手里都是加特林,对着突突一下还是有胜算的。
明牌意味着共识,往往是面向存量市场,用新方案替代老方案,十倍速是最好的武器。可能是更好的文案工具,更好的教学工具,提升的是体验和效率。
暗牌意味着非共识,往往对应增量人群,满足的是未被满足的需求,0到1的创新是最好的武器。快手抖音出来前,短视频几乎没有被验证过,是凭空造出个短视频范式。拼多多出来前,下沉人群是很少网上购物的。
如果是一个经验值丰富、善于靠商业和效率取胜的高手,上手打明牌是可以的,段位高到一定程度,还能起到吓跑清场的效果。
如果是一个经验值少、用户洞察犀利、善于创新的AI产品经理,最好还是想想暗牌,从一个很独特,非共识的切入点进入。 起手打明牌是对加特林机枪的不尊重。
傻瓜时间
暗牌翻开就变明牌,作为暗牌的傻瓜时间窗口至关重要。
我的判断是,相比Mobile,AI行业的周期会长很多,不是一波机会,而是潮起潮落的若干波机会,至少十年以上。但具体到每个项目的切入点,傻瓜时间会短很多。
ChatGPT是2012年11月发布的,三个月后,国内外的大厂都达成了一致——必打之局,AI的基础底座必须拿下,数数手里的筹码就开干了。大厂的动作幅度也都很大,微软推出new bing和copilot,Adobe推出Firefly,Google Amazon Meta从各自角度切入,BAT字节华为也都入局。对平台层来说,傻瓜时间窗口只有两三个月,这是前所未有的。
相比mobile的应用,AI应用的傻瓜时间窗口也会短很多, 黑暗森林法则会在AI应用里演绎的淋漓尽致。 mobile时代,字节、快手、拼多多有3-5年的窗口期,然后大厂发现被偷家了,开始狙击和反追。在mobile的黑暗森林中,猎人是看到火把才开枪的;在AI的黑暗森林中,不用看火把,火柴刚点燃,猎人已经一个火箭筒打过来了。
为什么推测AI的黑暗森林法则会加剧呢?三个原因:
一是ChatGPT和Midjourney上来就是C端爆品,效果肉眼可见,AI具备认知能力是第一次,生成这么逼真的图片也是第一次,一下把大家炸醒了,秒懂。
二是当下互联网的人才密度是前所未有的,一群实力派演员,刚演完了mobile这场为期十年的商业大片,然后导演宣布,兄弟们,互联网创业Game over了,以后拍戏只拍硬科技了,大家做做生意自寻出路吧。现在导演改口了,PC是第一季,mobile是第二季,后面三四五六季的主题都是AI。又有戏可以演了,不all in是不行的!
这批人,既有财富自由的大厂高管,也有一批能力成熟的founder,这些人普遍把业务带上过10亿收入,或者千万用户,融过1亿美金以上,带过千人团队。他们的心态都很一致——“上天欠我一个大成”,这些人天天在找合适的创业剧本。
三是大家的判断力被“预训练”过了,会预判你的预判。过去30多年的科技史、商战史、投资史是巨大的数据,相当于已经炼成了一个科技商业大模型,当我们用到惊艳的产品,看到爆炸性的新闻时,我们的大脑就会告诉我们,这是个大机会还是小机会,往后可能局面如何,yesterday once more。
在可预见的黑暗森林法则下,如果是暗牌,可能少做PR,低头拧螺丝,闷声发大财才是正确姿势。
如果是明牌,那就喊出声音,团结能团结的力量,把实力做实才是王道,然后在明牌的基础上看能不能打几张暗牌。
暗牌在哪里
我们来看mobile时代的几张大暗牌,拼多多、字节、快手、B站、小红书、米哈游、Shein等等,都是从侧翼杀到平台级别的主战场的,都经历过两个阶段: 看不上,和拦不住。
之所以看不上,是因为新一代平台都是以feature的形式出现。起初,今日头条是百度新闻里的一个子功能——自动推荐,拼多多是微信里的拼团游戏——很像一场运营活动,快手是把视频转成gif的一个工具。
feature足够犀利,就能打中垂直人群,产生高留存率。 但这个垂直人群的规模有多大?这是是第二重迷雾。静态来看这个人群可能只有5%,未来会有50%吗,能泛化成功吗,这个问题上往往很有争议。几乎所有的大产品,都是起于垂直人群,然后不断泛化,变成国民级产品的。
之所以拦不住,不单纯是因为先发优势,一定是这种先发优势转化成了某种结构性优势:
第一种是规模带来的效应——网络效应、双边效应、或者规模效应。抖音、快手、B站、小红书这种都是天然带社区属性的,对手可以像素级别的抄功能,可以大力出奇迹的做投放,但到了一定规模后,社区氛围形成,这种氛围很难抄。
第二种是链条即资产,简单说就是业务链条长,需要鼠标加水泥,创业公司把脏活苦活都干了。外卖、打车、物流、OTA、教育里的头部公司都是这么做的。
第三种是自带天然屏障,典型的是拼多多,借用微信流量发展起来,但微信对淘宝不开放,这是天然屏障。
换言之,什么容易被看上呢?在已有的大品类做创新容易被盯上,比如做手机浏览器,只要到了百万日活,百分百被盯上,大厂在2012年就全部立项手机浏览器,派的也是相对精锐的团队。在PC时代,浏览器是入口级产品,浏览器可以截搜索的流量,大厂的神经已经被刺激过了,只要日活过了红线,先派团队防守了再说。
但feed流是不容易被盯上的,PC时代没有feed流这个品类,且feed流和搜索的KPI正好是相反的,feed流的KPI是时长越长越好——kill time,搜索的KPI是步长越少越好——尽快让用户找到结果,然后离开。所以天然不容易联想到一起。
AI创业上,暗牌是什么?这个超级难回答,要是现在就能说出来那就不是暗牌了。或者换个问题,什么牌桌上天然容易出暗牌?举几个例子,感受一下。
第一个是泛娱乐, 本质上今日头条、快手、拼多多、B站、小红书、米哈游做的都是娱乐业。娱乐业是个无限游戏,水无常形,只要玩法对了,路子对了总能找到增量人群,并且最大的增量人群永远是下一代。很多产品是带社区属性的,社区文化是最难抄的一部分了,到了一定规模后确实拦不住。
AI有三个明显的特性,自然语言交互、生成式、多模态感知,基于某一个特性很容易长出全新玩法。比如可以想象,类似原神这样的游戏会变成真开放世界,里面是一个个智慧体在交互,连路人甲NPC都是AI驱动的,并且语言交互将成为推动情节的重要手段。比如,一些虚拟人的聊天软件,比如character.ai、MiniMax都是AI驱动的娱乐新玩法。
第二个是长链条、重链条的行业, 通常和服务业相关。比如美团外卖有600万骑手,放到2012年,绝大多数的互联网公司会选轻模式,而非重模式,这是一种避重就轻的“看不上”。而这种重链条的行业,往往比的是拧螺丝的效率,链条即资产,后面可能“拦不住”。
AI会改变很多行业,尤其是售卖认知的服务业,比如法律、医疗、教育、编程、会计、客服等等。software as a service将变成result as a service,什么是result?对很多行业来说,result是AI+人工。以法律行业为例,可能最有价值的不是给法务从业者提供软件,而是自己做了一个AI驱动的律所,中台全部AI化,靠AI解决成本的问题,和不可规模化的问题,但前端和客户沟通的还是律师,因为要提供深度服务和情绪价值。私有化的数据,和很重的服务链条,可能会让它拦不住。
第三个是做“看不见”的客户, Shein是个好例子。Shein是背靠中国供应链,往海外卖快时尚的品牌,2014年开始用Shein这个品牌,低调了六七年,大众听到这公司的时候,年销售额已经千亿,估值几百亿美金了。这种低调除了公司刻意为之,很大程度上是因为做了“看不见”的客户,客户完全在海外,和国内的玩家几乎形不成竞争。这几乎是创业最幸福的状态了,不要有太多故事,也就不会有太多事故。
当然,还有很多适合出暗牌的方向,欢迎来一起探讨,我的思考有限,这里只是举几个例子。
现在,最大的明牌已经出来了——大语言模型这个底座,和ChatGPT这个应用。价值极大,门槛极高,别的不说,几千万美金是入场券,几亿美金有机会进决赛。
打明牌和暗牌都有赢的机会,只是打法不一样。 打明牌基本看牌面,看手里的筹码数量,更看绝对实力。打暗牌有猥琐发育,以小博大的机会,可能会抽中大奖,但也碰运气。
同时, 明牌和暗牌不是对立的, 而是动态变化的,比如做大模型的团队,做大模型本身是明牌,但上面到底做chatGPT还是别的应用,这是暗牌。而所有的暗牌,被大厂和大佬盯上后,就成为明牌。
实践出真知,欢迎一起来讨论更多的暗牌。
来源:元宇宙之心
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