【AIoT】投资人眼中的AI机遇：AIoT里将涌现下一个互联网式机会｜超级沙龙( 三 )
商业化方面，大家都会面对的一个问题是：我是应该服务头部客户，还是想办法做成一个纯SaaS的应用，找更大的基数来做。
其实本身在中国To B的市场环境中，大部分的公司其实都是先从头部企业客户开始签。但是这个过程中，往往有一个非常大的悖论，就是早期的创业者跟很多大公司谈生意是比较难的，入门门槛也比较高，这在国内是比较难直接系统化和成体量解决的。除非是有非常深的行业积累，来帮助你一开始就能踩进他们的门，同时还要有非常强的销售能力。因为对于头部大的B端客户，对你的直销能力要求会更高。
第二种打法还是以腰部客户、长尾客户为主的SaaS的打法，这个打法相对来说比较平台化 —— 做一个广泛适用的平台，然后找一些案例，落实以后去广而告之，希望越来越多的公司直接可以找上来做。
在这种情况下，AI的领域里面，AI中台也具有比较大的潜力和机会。因为底层的基础设施大部分还是巨头来提供，前端的应用，至少在早期商业化不那么充足，客户付费意愿不高的情况下，还是会往下沉一些。用中台的方式跟很多的合作伙伴渠道一起推广，对于早期创业者来说，这可能是一个可以切入的点。
有行业背景且有成功案例的创业者更受资本青睐
过往我们也看到很多行业里面的创业者会出现一个状态：一个公司A轮第一次出来找机构融资，可能方向找的比较好，团队也比较出色，技术能力比较强，进行了300万美金的融资。但是融完资以后发现，除了团队正常的日常运营费用以外，可能要花150万美元左右去买硬件设备。那么在这么一个环境下，公司的容错率、试错的空间都是非常小的。
从投资人的角度，我们其实希望从根本性的角度去解决这个问题，就是要让底层的算力成本大幅下降，但是这需要很多同行去推动。
在具体的应用层面，在国内AI领域，能够真正为AI的应用付费落地的，除了我刚才提到语音识别和面部识别，这些比较主流的赛道以外，大部分的行业应用的客户付费意愿都比较低。处于鸡跟蛋的状态：很多客户会想创业者是不是能够做出一个比较完整的方案，直接告诉他放到哪里能够用。而创业者刚开始做的时候，肯定需要很多客户一起帮他们找这种场景，所以我个人觉得AI应用的发展，会和垂直行业更相关。
如果是我去投创业者的话，我可能会更加倾向于本身有行业背景和行业属性的创业者。因为现在AI的发展跟过往很多的技术的演进相关，从互联网技术，云计算的底层IasS、PasS 到SaaS。然后再对应很多的 SaaS向垂直化领域发展。垂直化发展以后，有很多的垂直的行业属性、行业的应用、行业的数据，再在这些数据的基础上进行大量数据的分析，通过模型训练去推导，得出很多新的AI应用。
所以，创业者需要真正对一个行业有深度的认识和理解，这是首要条件。其次，就跟刚才我提到的商业化相关，在商业化的过程中，我非常建议创业者能够跟客户一起来找一些落地的场景。
从投资人的角度来看，如果有个团队现在就跟我说一个概念，可能我评估是不是能投资它的难度是非常高的。但是如果你作为创业者，能够先进行一些创业探索，不要只局限于自己内部方向的发展。可以先去找客户一起来找需求落地的场景，跟他们先做一些场景的匹配，并且能够简单地核算一下投入产出比，在这种情况下有了一个切入点，甚至有成功案例之后，去找投资人聊，我觉得成功的概率会大大提升。
戈壁有投资过一家公司叫Thingworks，它是智能制造领域的大数据中台。我们当时在评估这家公司的时候，它是有做一个公司的案例，但是还没有做成，因为偶然遇到，我们聊到了一起，并且在这个过程中我们一起跟这家公司的创始人找到了这个行业的机会，并发现这个需求其实是客观存在的，而且非常大，整个行业的下游的客户的体量也比较大。我们愿意相信他，所以就对他们进行了投资。
因此不要给投资人出难题，不能指望投资人在每一个领域都特别熟悉，创业者要自己真正理解这个行业。如果你自己准备更充分一些，拿到投资的概率可能会更高一些。
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