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『BTMT』知名创投机构A16Z：AI盈利难，毛利润低


随着不断的发展 ， AI落地场景虽然在不断增多 ， 但对于AI公司来说 ， 面对高昂的人工和算力成本 ， 实现盈利依旧很难 。
近日 ， 来自硅谷顶级的风险投资公司A16Z发布了一篇文章 ， 对AI技术落地会遇到的诸多困难、挑战进行了逐一分析 。
『BTMT』知名创投机构A16Z：AI盈利难，毛利润低
本文插图
文章中首先提出了AI创造了一种新的服务类型 ， 并且提出了 ， AI技术落地时 ， 将主要会遇到这几大问题：
1. 算力和人工成本难降低 ， 这其中包括了基础设施带来的巨大成本和出于高精确度的需要 ， 无法降低的人工成本问题；
2.很难有一套可以通用的解决方案 ， 时间成本高；
3.技术化差异化实现难度大 ， 难以形成技术壁垒 。
A16Z提出 ， 通过观察很多AI公司的财务报告 ， 不难发现 ， 大部分AI公司的毛利率都很低 ， 毛利率一般都在50-60％ 。 要知道 ， 软件服务业务的毛利率通常都在60-80％以上 。
『BTMT』知名创投机构A16Z：AI盈利难，毛利润低
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此外 ， A16Z还发现 ， AI公司仅用在云资源上的资金就达到了25% ， 有的公司花费的甚至更多 。 这和AI公司的特性有关 ， 要知道 ， 训练一个AI模型就至少需要花费100000美元 ， 而随着模型数据的变化 ， 这一成本只会更高 。
对于大多数先进的AI模型来说 ， 对其训练需要手动清理和标记大型数据集 。 这个过程极为耗费人力 ， 许多AI公司仅在此项上花费的费用就已经达到了收入额的10%到15% ， 非常昂贵 。 难以降低的人工成本也是目前广泛采用AI的最大障碍之一 。
面对诸多问题 ， 作为投资过Instagram、Twitter和Skype等公司的风险投资公司A16Z为AI 公司及其创始人提出了一些比较有建设性的建议：
首先 ， 要消除模型的复杂性 ， 对于初创公司来说 ， 采取比较单一的模型策略 ， 更容易维护 ， 成本也更低；
其次 ， 要实现人工劳动自动化很难 ， 所以要把领域放窄 ， 把数据的复杂性降低 。
第三 ， 作为AI公司的创始人 ， 应该要为业务模型计划出可靠、直观的思维框架 ， 计划高可变成本 。
第四 ， 如果应该将应用程序嵌套到当前的工作方式中 ， 这对于未来的发展并不有利 ， 应该在计划技术堆栈中的变化 。
【『BTMT』知名创投机构A16Z：AI盈利难，毛利润低】第五 ， 拥抱服务 ， 最后 ， 用老的方式建立防御力 ， 巩固市场地位 。


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