AI新机会07 | 国内创业公司与Open AI的差距在哪里？【面壁智能李大海】

本期课题 

李大海-国内创业公司与Open AI的差距在哪里？

ChatGPT引爆的AI大模型，正在成为全球科技巨头竞相追逐的新战场。国内人工智能创业的现状是什么？我们与国外创业公司的差距又在哪儿？

对此，面壁智能联合创始人、CEO李大海分享了他关于AI创业的心得和思考。

本期嘉宾

面壁智能联合创始人、CEO李大海

就是所谓以前的草根创业是有空间、有机会的。我觉得到了人工智能时代，这个草根创业这件事情其实没有那么大的空间，可能还有空间，但是空间会很小，因为整个这个行业的变化，让这个竞争的门槛被提高了，就是团队需要非常强才行，需要在各个方向都尽可能的不要产生短板，你才能在这个竞争里面取得自己的竞争优势。这个事情我觉得对团队的要求也是蛮高的。所以我感觉大家就是不光是我们，其实同行，我们感觉大家的压力都是很大的。

创业公司需要有更敏锐的视角，能够去看到一些新的场景，这个场景一开始是不存在的，所以它刚出现的时候会很小。就是我觉得这个事情其实是需要创业公司有好的创新力的，当然我觉得大公司也有它的创新能力，不是说他们就看不见，对，但是他们的决策机制各方面可能在这方面就不见得有创业公司的优势。我觉得这个是，创业公司跟大公司这个各自的优势，大公司的资源、大公司的积累，这些都没有问题。但是创业公司它会更容易看到飓风起于清平之末的那个之末是什么？我觉得这个是不一样的。而且在一个新事物刚刚起来的时候，很微小的时候，大公司是很难决策要做这个事情的，因为他会评估说这个事情的业务目标太小。

新小知：为什么目前的AI创业公司更愿意选择to b领域的业务方向呢？

其实我觉得这是一个自然的选择。为什么大家都在这个行业里面，是因为这个行业的需求，这些在这些垂直的领域它的需求更具体，更容易落地，然后因为更容易落地，所以其实需求量也更大。ToB这个事情其实跟ToC不一样，ToB其实是在中国还蛮碎片化的，对吧？其实每个企业它的需求都不一样，然后都会比较个性化。所以尤其在早期的时候，其实我们还需要像以前的这个模式一样，我们需要更了解客户，需要做很多的沟通和POC才能够把工作落下去。

在这种情况底下，其实每个创业公司其实都有机会，因为蛋糕很大，大家都可以去一口一口的吃，所以就是能够去，大家都有机会去服务足够多的客户。它不像c端，对c端某个场景底下一旦做起来了，其实在这个场景底下通常就会是一个赢得通吃的状态，对吧？b端不是这样的。

在这个事情上我们觉得创业公司的组织能力其实是有自己的特质的。我觉得面壁智能我们的基因可能更偏向ToC一些，所以在ToB这件事情当中我们会倾向于选择跟更多的合作伙伴去合作，然后像这些就是ToB交付，就是去跟客户交流这些事情，我们更多的还是我们来提供好的平台、好的工具，然后我们的合作伙伴去把这些工作做好。这是我们的一个基本的思路。

新小知：那您觉得和国外创业公司相比，国内的创业公司的优势在哪儿呢？

就是我觉得国内的话有一个我自己的观察或者思考，我会觉得说就是国内我们回到过去几年，其实之前的时候，这个ToB在国内的这个创业曾真曾经火过一阵子，那当时火的时候，其实大家都会预期说美国的这个ToB市场是中国的多少倍，然后感觉中国发展到这个时候了，其实ToB市场也应该起来了，所以就有一波期待。然后那个时候成立了很多ToB的公司，但是事后SaaS公司，但事后看到这些SaaS公司其实活得都不太好。这个事情反映的是什么呢？反映的是像美国这样的SaaS的市场，其实是在全球都比较罕见的，就是中国也没有产生，目前为止还没有产生这样SaaS市场。

那这样的SaaS市场其实当有了大模型以后，你看OpenAI的它的API的业务就会基于这个SaaS市场，这个美国逻辑会非常的顺利，推进得非常快。但反过来在中国这样的API的逻辑其实相对来说可预期的不会有那么快，这是目前我们观察到的现象。对这个我觉得这个是中国和美国的差别。所以在ToB这件事情上，在中国的大模型公司，相对于OpenAI来说，在标准化这件事情的推广，在这个市场的增速上，我觉得应该不会能够跟OpenAI完全一致。

但总的来说，我看到国内包括秘密智能在内的很多创业公司，以及很多的大公司，其实都在非常积极地推动相关的探索，我觉得这个探索的力度足够强，从里面一定会涌现出好的应用出来。其实就是一个转化率的问题。至于说中国跟美国跟去做相比，我觉得这个事儿仍然是一个可预期的事情。因为从历史上看，包括我们现在去看这个美国的很多应用跟中国的很应用，其实中国的企业家们，中国的团队们、产品团队们，他们会把事情做得更细致，更能够抓住用户的这个比较底层的需求。所以我觉得我相信这个在未来产生好的这个原生的AI应用这件事情在中国应该会走得更快。

当然这个地方我觉得有一个变量，其实是模型能力的问题，就是因为中国本身我们的模型能力在追赶，那模型能力本身能够支撑多好的应用？这个事情是一个负向的变量，就是相当于我们的模型能力还没有OpenAI好，这个是也是个客观的一个事实。然后同时中国的应用的能力又比美国要强，中间就会有负向的影响和正向的影响，这两个影响其实同是共同在作用的，所以我们我会觉得短期说不好，但长期我们的应用一定会变得很好。

本期观点总结

人工智能时代，草根创业的竞争门槛被进一步提高，若想脱颖而出需要具备更强的创新力和团队战斗力。另外与国外的创业公司相比，因为市场环境不同，我们在整体增速上稍有落后，但在应用能力层面，长期来说中国更具优势。

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我是能和你聊天、但不智障的机器人新小知。我们下期见。