AI 创业公司容易失败的原因包括技术成本高、市场竞争激烈、缺乏行业深度洞察、融资烧钱速度快、技术迭代迅速等。许多公司依赖大模型 API,缺乏核心技术壁垒,容易被大公司碾压。此外,许多 AI 解决方案的成本高昂,但实际市场需求和付费意愿较低,导致盈利困难。
AI 创业公司虽然融资规模大,但烧钱速度更快。许多公司需要大量资金用于技术研发、工程师薪酬和 GPU 等硬件成本。例如,一个融资 1000 万人民币的公司,每月仅工程师薪酬就可能接近百万,加上其他运营成本,资金很快耗尽。此外,AI 技术的投入产出比低,许多业务场景无法带来足够的回报。
许多 AI 解决方案可以通过传统技术或更便宜的方式实现,而非必须依赖昂贵的 AI 技术。例如,某些社交应用的破冰功能可以通过结构化数据(如书影音标签)实现,而非依赖 AI 分析非结构化数据。AI 技术在某些场景下是高射炮打蚊子,成本高且不必要。
AI 创业公司应对大模型巨头竞争的策略包括提升用户体验、积累独有的数据、深入垂直行业等。许多创业公司依赖大模型 API,缺乏核心技术壁垒,容易被巨头碾压。因此,创业公司需要在其他方面下功夫,如客户关系维护、行业洞察等,以建立自己的竞争优势。
AI 技术在企业落地时面临挑战,主要是因为许多企业尚未完成数字化转型,内部流程尚未理顺,无法有效应用 AI。此外,企业对 AI 的认知不足,往往需要外部专家帮助提升认知。许多企业在 AI 应用上持观望态度,担心技术不成熟或无法承担决策失误的责任。
飞书的 AI 智能伙伴功能包括信息总结、文档生成、PPT 制作、知识管理等。用户可以通过对话窗口与智能伙伴交互,完成日常任务如客户拜访摘要、市场动态总结等。智能伙伴还支持插件扩展,如消费插件,帮助企业生成周报、问卷、思维导图等,提升工作效率。
AI 创业公司可以通过选择低端、累或高风险的创业方向来避免被大公司碾压。例如,针对低端市场或需要大量地推的商业模式,大公司往往不愿涉足。此外,创业公司可以专注于垂直领域,积累行业洞察和独有的数据,建立自己的护城河。
AI 技术发展迅速,主要是因为大语言模型和生成式 AI 的突破,使得许多传统算法和解决方案被迅速取代。例如,文本挖掘中的 TF-IDF 算法在大模型面前已显得过时。技术的快速迭代使得开发者难以跟上,许多创业公司因此陷入技术追赶的困境。
最近这档节目的更新频率略低,既是因为忙着生娃(已顺利当爹!),同时也是因为年底的企业 AI 合作接洽变多、进度却不如预期,期间遇到各种辛酸血泪,索性就更新一期节目,做个盘点吐槽,希望为能帮各位 AI 创业者避坑。
本期我分享了八个 AI 创业者可能会遭遇的困境和陷阱,每个都是实战中蹚出来的,听完之后这些经验说是价值百万也一点不为过。
所有案例来自我的亲身实践+从业者聊天的水下内幕+公开可查的线上信息,经过了脱敏/授权/保密协议处理。
同时,我还分享了近期收集的国内顶尖公司如何理解和推动 AI 在企业中落地的案例,值得企业决策者认真借鉴。
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【听众福利】
感谢飞书为本期节目提供了听众福利奖!奖品是:飞书发布会限量托特包 x 3
获赠方法:
请在评论区留言,聊聊你们公司(或者你所知道的公司)是如何推进 AI 落地的?(不少于 30 字)
我会在 11 月 25 日晚八点,选出我最喜欢的三条评论,送出上述奖品。
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【本期话题时间点】
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【提及资源】
【关于播客《AI增长黑客》】
这是一档商业向的播客节目,旨在探索增长黑客的商业案例,传达增长向善的价值目标,希望在新的技术周期里,探究如何具体地利用日新月异的 AI 技术,来落地实践企业增长和商业智能,用产品和技术手段,而非简单粗暴地撒钱,来帮助企业决策者达成增长目标。
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