AI 像水一般普遍 [译]

水对我们而言，是生命之源、无所不在且看似毫无差异。

AI，特别是生成式 AI 应用，亦复如此。

近一年半来，我们审视了上百家专注于应用层的生成式 AI 公司，发现它们大多数技术内核相似无二。现实便是，与你竞争同一款生成式 AI 应用的团队可能多达百家。更有甚者，你还得面对老牌企业的市场竞争。

在技术领域，创新一度被视为软件初创企业的核心竞争力。我们以为，只要能开发出独一无二的产品，就能获得一段时间的市场保护——虽然不是永久，但至少是一时的。

然而，在 AI 的世界里，我们看到的是技术创新几乎无法为企业提供初期的护盾。AI 领域的技术差异化正迅速成为一座越来越小的护城河（除非你掌握了某些连 Karpathy 都会感到耳目一新的技术，那样的话，请与我们联系）。

在当前时代，作为创始人，你需要重新定义“差异化”对你意味着什么。你必须拥有一个明确而强有力的策略，来说明你怎样才能脱颖而出。

考虑到分销途径（但要注意，行业老兵也许会占据你的市场份额，所以传统规则已不再适用）。思考品牌建设、信息传播、市场营销、市场进入策略、定价以及客户服务的重要性。这些元素不应该是项目尾端才考虑的事项。你需要找到一个关键洞察，即如何以独特的方式为终端用户创造价值，这是别人无法复制的。你要深入了解并关注目标用户的真实需求和情感体验。

你需要提供给他们一个理由，或者是他们需要的东西……或者至少是他们认为自己需要的东西。

正如人们能通过瓶装水实现特定目标一样，我们也能利用至少 14 年来最重大的技术革新去实现我们的目标。

问题：技术差异化的终结

每次我们评估各类科技公司时，一个常见的疑问总会浮现：他们的技术优势在哪里？有什么是难以被模仿的？目前，AI 公司几乎没有什么方式可以在技术层面上真正区别于他人。尽管如此，他们仍旧遵循一个公式来发展他们的公司，并希望它能成功：（数据 + 模型）× 一些用户体验 = 🎉

然而，这条路已走到头。仅凭这个公式，你走不了多远。你的 AI 公司真正需要的公式应该是：

（数据 + 模型）× 用户体验 ×（分销 + 客户感知价值）= 你的新 AI 最小可行产品

在数据和模型方面，现在几乎不可能实现差异化。固然，某些未结构化数据的来源可能暂时给你带来优势。但归根结底，仅有数据是远远不够的。至于模型，大多数都是可以互换的。

那么，还有什么可以做呢？

首先，用户体验至关重要。 在加密货币领域，我曾经说过，用户体验犹如“嚼玻璃”。没有人能真正找到一种方法，将这项技术无缝地推广给广大用户群。对于 AI 来说，情况也是一样的，总会有人找到一种令人震惊的使用 AI 的新方式，这种方式起初可能会有些奇怪。（几乎确定不会是聊天机器人）。

再来看看分销的影响力。 在分销方面，老牌企业拥有天然优势。我们在众多投资推介中看到的 AI 创业公司技术堆栈面临一个巨大挑战，恰恰利于老牌企业：利用用户数据个性化 AI。这是一场艰难的战斗，除非你能获取到别人未曾拥有的用户数据，否则你就只能在与老牌企业的竞争中落后。人们日常登录 Instagram，或者在他们的公司 SharePoint 或 Google Drive 中保存着他们写过的一切。

一个可能的策略是，在 AI 解决方案之外提供价值，然后再逐步整合进来。这回到了我们的 AI Litmus Test 的第一部分：如果从你的项目提案中去除 AI，它是否仍然是一个优秀的商业模式？

最后，考虑到公司对客户的感知价值。 这是一场心理博弈，创业公司在这方面有很大的操作空间。如果你能从一开始就正确建立品牌，甚至最普通、最乏味的产品也可以被赋予情感价值。

这不禁让我想起了瓶装水的故事。

瓶装水行业对 AI 应用的启示

尽管每瓶水的内容（主要）相同，美国却有大约 80 个瓶装水品牌。

人无水不生，但仅此并不足以支撑起瓶装水行业的繁荣，因为美国有 90% 的自来水是可以安全饮用的。尽管如此，由于策略性营销、分销策略以及文化趋势的推动，瓶装水成为了美国销量第一的饮料。

这背后的原因是，有人将像水这样的日常之物，转化为了一个产业。在我看来，那个公司无疑是 Perrier。

1850 年代，几家地区性的瓶装水公司主要围绕着天然泉源成立，它们最初聚焦于宣传瓶装水相比自来水的“健康好处”。这在当时是个合理的比较，因为那时美国的公共供水系统还在发展中。

然而到了 1900 年，这种营销角度就已经过时了。大部分美国的公共水源已经清洁到足以饮用。直到 1970 年代，瓶装水行业（如果能这么称呼的话）几乎不存在。即使 PET 的出现让塑料瓶变得更加普及，当时在美国销售的大部分瓶装水也只是用于办公室饮水机的大桶水。

这一现状一直持续到 Perrier，一个日渐衰落的法国品牌，决定走高端路线。Perrier 主要以 B2B（企业对企业）的形式销售，作为酒精饮料的混合剂。但在 70 年代中期，他们开始投放面向消费者的直接营销（D2C）广告，将品牌定位为高端、性感（确实如此），并宣传作为比自来水更新鲜、更纯净的选择。他们在这一战略上全力以赴——甚至请来了 Orson Welles 亲自配音。

旁注：当这些想法萦绕在我脑海时，我最近在巴黎旅行期间偶然看到了一些早期的 Perrier 广告。这也是“AI 如同水一般”这个想法在我心中挥之不去的原因之一。

因此，我一直在探究这对 AI 行业究竟是利是弊，以及其对创业者的意义。Perrier 的故事至少为我们指明了一条前行之路。底层差异化固然重要，但若做不到，那就必须创造令人难忘、独一无二且聪明绝顶的印象。你得是那种最先想到拍摄性感矿泉水广告的人。

Perrier 的销量从 1975 年的 300 万美元激增至 1979 年的 2 亿美元。1992 年，雀巢收购了 Perrier，标志着瓶装水市场正式迎来了（重生的）新生。

势头不减。1988 年至 1998 年间，销量增长了 144%。正如《纽约时报》所述：

“美国是世界上最大的进口水市场。位于波士顿、纽约和洛杉矶的水吧，常设于健身俱乐部或潮流家居店中，将来自意大利、法国、瑞典、威尔士和斐济等地的瓶装水展示得宛若单一麦芽苏格兰威士忌，并对本可自水龙头获取的水源收取高昂的价格……这是如何做到的？我们为何突然愿意为原本免费的资源付费？”

到了 2001 年，可口可乐和百事利用现有的软饮料净化设备开始“净化”自来水，推出了两个中端品牌：Aquafina 和 Dasani。凭借这一分销优势，他们迅速占据了大片市场。尽管他们的口感评价常不如其他品牌，但今天，它们仍是销量前两位的品牌。

那么，瓶装水行业究竟经历了什么？这是一个复兴的循环。瓶装水行业曾一度陷入低谷。通过巧妙的市场营销和精准的市场定位，它实现了复苏。行业巨头随后进场，压制了大多数竞争对手，并收购了那些真正的市场亮点。

但是，如果你再次环顾四周，你会发现还有新兴的瓶装水品牌正在出现，遵循着相同的老路。比如“Liquid Death”和“叶绿素水”。显然，我们并不缺水品牌，但越来越多的新品牌凭借其独一无二的故事和价值主张加入竞争，正如 Perrier 在 70 年代所做的那样。品牌营销变得越发古怪不已。他们采取了与众不同的市场定位策略，把水装进罐子里，像推广能量饮料一样销售。

以“Liquid Death”为例，创始人 Mike Cessario 描述了他的思考过程：

“我们的大脑习惯于重复以往成功的案例。要真正进入创新领域，你得诱导你的大脑去想出一些看似糟糕的点子。”

有些公司遵循这套策略取得了成功，但也有很多企业采用相同的手法却失败了。例如，Dasani 就是一个典型的失败案例，它在英国因为被发现其产品不过是过滤后的自来水且含有有害的溴酸盐而被下架。还有如Bling H2O这样的品牌，虽然名字响亮，售价高达 55 美元一瓶的过滤自来水，技术上还在市场上存在，但并未成为瓶装水行业的主流。

**品牌和营销的游戏变幻莫测。**即使你模仿行业领头羊的做法，也可能会失败。甚至你本身就是领头羊，在新市场上也可能遭遇挫败（就像 Dasani 在英国的失败）。虽然没人愿意启用这套策略，但不幸的是，这正是我们在 AI 应用领域所处的现实。

这可能不是我们想要的结论，但这就是事实。你可以选择不参与品牌和营销的竞争，从而保证失败。或者，你可以通过参与竞争，并寻找其他建立优势的方式，为自己赢得一线生机。

最后，我希望我的看法是错误的。如果你是 AI 应用层的创业者，拥有能让你立于不败之地的真正技术优势，请与我联系。

但在那之前，我们只能说，如果你想参与到这场讨论中，就必须加入这场游戏。

一个转折点

**显然，瓶装水与科技行业天差地别。**难道投资科技行业的真正目的不是为了最终某个天才发明出全新、具有独特优势且令人赞叹的产品吗？而人工智能（AI）正是这样一种创新。

答案是肯定又兼具否定。首先让我们说“是”：偶尔，会有那么一项新技术横空出世，让所有人为之震撼。这正是我们热衷于投资诸如长寿或太空探索这类激进技术的理由。

然而，每项技术终究会达到一个转折点，此时技术本身不再是胜出的关键。无论是第 1000 款三消游戏、第 700 个约会应用、减肥应用还是摄影应用，都是如此。

这一现象的根源在于，随着时间的推进，掌握这些技术的人越来越多。新兴公司纷纷涌现，将技术发展到新的高度。最终，核心技术变得极为廉价，普及到每个角落。更为严重的是，当核心体验变得人尽皆知时，我们都知道这种熟悉感会带来什么后果。

此时，企业必须寻求新的差异化策略。

技术越难以被模仿，其领先地位保持的时间就越长。但这一天终将到来。这一刻已经在基因组测序领域降临，其成本已经大幅度降低。现在，电动汽车电池领域也正在经历这一转变。

如果这些被认为是“难题”的技术都无法避免这种命运，那么在复制与开源如此便捷的领域内，情况无疑会更加明显。

当我们达到这样的转折点时，通常会出现两种情况：

基于这项技术，形成一个全新的行业（如生物技术或电动汽车）。
企业开始寻找新的自我区分方法（例如，在 AI 领域强化品牌形象）。

对于那些认识到自己已经处于这一转折点的初创公司来说，这两种情况实际上都是机遇。

比如，在生物技术领域，没有任何一家公司将基因组测序技术作为其核心竞争力，但他们利用这项技术结合其他手段解决了许多新的问题。他们选择了第一条道路。

我们实际上见证了加密行业采取了第二种策略。最初，我们都认为最重要的是选择在哪个协议上构建你的项目。但随着越来越多的协议涌现，它们的功能开始趋于一致，变得越来越相似。那么，是什么让它们各不相同呢？关键在于你如何描述你的技术，以及你如何在早期吸引开发者的加入。

这种从技术特色向品牌形象转变，在加密领域的应用层表现得更为明显。对于任何 NFT 项目而言，其实质完全是品牌力量，这是建立在逐渐普及的技术之上的。观察 NFT 领域一些最具影响力的品牌，比如 Bored Apes，它们今天的价值依旧不减（一个 Bored Ape 如今的价值仍然高达约 100,000 美元）。

这完全是品牌、营销和分销的力量，与其底层的协议关系不大。

AI 成为“无处不在的水”真的有那么坏吗？

实际上，这对初创企业来说是好事。可能是在新的创新之上形成了全新的行业，或者是加倍聚焦于品牌建设，仿佛是采用了瓶装水的市场策略。

那么，AI 变得“无处不在”真的有那么糟糕吗？

只有当你未能察觉到正在发生的变化时，这才是问题所在。AI 领域的挑战在于，我们已经到达了技术普及的关键时刻。我们几乎立刻获得了相当于 200 美元电池或 100 美元基因测序的技术水平。几个月前，你就应该确定并选择你的方向并迅速行动。许多公司至今仍未意识到这一转变。

当你意识到底层技术已不再是区分你与他人的关键时，你会开始提出不同的问题，寻找新的市场细分，并专注于寻找新的差异化要素。

感谢 Drew Beller 对这一框架提出的宝贵意见。