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分类:创业 (page 1 of 2)

Sunday Roast #20 Assassin at Peking

这个Sunday Roast系列停滞了好久,期间也是遇到各种问题,让我意识到现实中的各种挑战与挫折,更重要的是我自己的优缺点,在我自己面前体现得淋漓尽致。回想起来这是一种古怪的感觉。或许何时我会把一些教训与经验写下来,只是现在还不是合适的时机。


这篇可以算是我读到关于金融创新最有趣的文章了,用郊狼和浣熊对比了颠覆性创新者和随之而来的骗子强盗。

郊狼的悲剧在于它虽然聪明,试图颠覆现状创造属于它的世界,却看不到一个比它视野所及更大的棋局。它所展示的局部生存智慧,看起来可以让它在领土争夺上胜人一筹,却只会让人类—这个终极棋局的制造者与影响者—视其为更可怕的长远威胁,从而招来直接的全局的杀身之祸。

而浣熊则是赤裸裸的罪犯,在一切可以杀戮攫取获利的地方出现,无论生态,不计后果。

在金融领域,这是最直接的表现,因为在每个看似颠覆创新的郊狼背后,本质都在围绕着两件事情谋划:一种新的证券化方式(新的交易方式),或者一种新的金融杠杆(新的借钱方式)。任何想在这两件事情上颠覆性创新的尝试都失败了,反而使得国家政权(在干掉这些郊狼后)得到了新的启发与权力(监管、审查等),变得更具威权。这或许是最具讽刺的事情,那些揭竿而起期望打片江山的人们终局竟是拱手将新的领土交给了他们的造反对象。

上一篇文章我表达了对区块链现状的失望,回想起来,似乎也充斥着郊狼与浣熊的身影,甚至很多从郊狼转变成了浣熊。而这样的例子又何尝局限于金融创新呢?只不过在金融这个离钱很近,离大钱很近的世界里,那些浣熊更残暴,而转变成浣熊的欲望更诱人罢了。


贪婪既然是七宗罪之一,就意味着人类历史上已经无数次论述过它,我就不再陈词滥调一番,只引用文章里的一句话:

No, greed isn’t about money. Greed is about status.

Nick Maggiulli

贪婪与钱无关,而是一个人渴望有钱能实现的物质和精神状态,这是隐形的。从这个意义上,我相信贪婪作为原罪的合理性,深藏于每个人内心。

不过这篇文章让我感兴趣的是另一句话:

Is it better to burn out or fade away?

Neil young

一个人能付出的最大代价是什么?命。我们为自己的贪婪所能付出的最大的代价 或许就是一条命。

那么这句话如此似曾相识的原因在于,我们这些所谓做风险投资的人经常说的一句话就是,一家公司与其发展缓慢半死不活,不如关掉。所以如果说公司是一条命,听起来我们这群人其实在鼓吹,或者蛊惑着创始人内心更大的“贪欲”,并以更大的代价做出回应。也就难怪为何最近纽约时报的一篇文章引来行业的巨大争议。社会开始反思VC的角色,而我们必须接受的是,这样的集体性反思一定会出现矫枉过正。清楚自己为何在这个行业,创造怎样的价值是最根本重要的事情。我总是不得不对身边的人说,这就是个少数人的行业,不是每个创业者都应该融资,也不是每个人都应该参与风险投资。


其他链接:

~2019年本命年,不知是否该把博客改个红色主题~






不定期截图 #1

过去一段时间,加密币跌到了让我这一向不关注币价的人都好奇地隔三差五围观起这跌势来。然后在Twitter上偶遇一个加密币的指数基金:

某加密币指数基金的投资组合
该基金的历史表现

也就是说,如果投资者是在两年前入场,什么也不做,也还能有大约2.5倍的浮盈。而如果是从今年任何时点进入,那就很不幸了。

我身边很多这一两年在所谓区块链领域创业的人,要么销声匿迹,要么转型回“传统”的、“古典”的创投领域。少数人发了财,多数人赔上了自己的积蓄。其实大家都在投机,只是如果你不是站在庄家的位置,大概率输的人是你。

很多当初怀着梦想与信念的创业者,在巨大的财富面前屈服于短期的攫取利益行为,整个社区其实很快就变了味。你不能指责他人为了自己的利益行动,你只能反思这个社区在维护一份事业的长期价值上究竟做了什么?为何现在看起来是如此无力。有愿景的技术创新者往往轻视了人性贪婪的一面,甚至自己贪婪的一面(毕竟自己也是人)。

我在2016年初接触了这个领域,甚至还从中获得了一丁点儿经济利益,但到了今天,去年的忧虑逐渐变成了现在的失望。就好像一群以为自己是想建立民主法治社会的青年,最后发现自己其实只能成就一个集权独裁的政权(别想太多,我指的是苏联)。

能力不足(当然不是指技术方面),对人性基本面缺乏深刻的认知,我想这或许是我看到的,这个生态的溃败。它会有遗产,它在经济激励机制上有了起步,虽然还是粗浅。只是我不认为它有继续因此方式存在的更大价值,这与币价其实没什么关系,而是当我们真的要建立一个健全的金融系统,甚至经济系统时在认知和行动上的匮乏。

我还记得去年很多人把我们称为古典投资人,言下之意是潮流与历史边缘的一群人。然而他们似乎并没有认真的去思考所谓古典投资对于社会经济发展的作用与意义,与之对比,所谓ICO虽然有其启发意义,但对社会经济发展所能起到的作用和意义却是苍白的,他们不花时间思考如何借鉴“古典投资”与创业的共生意义,而在巨大财富面前把创投行业看做简单的金钱游戏,也就注定了这一切昙花一现的衰败。

或许对我自己在这个领域的阶段性小结,就是我确实享受了些许区块链技术带来红利,但在创业投资意义的基础价值上的分歧而始终没有选择更大的投入。或许错过了发笔横财的机会,但这始终不该是我该赚的钱吧。

我们继续关注区块链技术的发展和新的社区。然而对那个时代的多数产物,我们都该说声再见了。

很多时候,问题在于你的选项太多

前段时间和阿布聊到跟进很久的一个项目,过程中大家感慨创始人接收的信息太多,选项太多,导致看似能做的事情太多时,并不是一件好事儿。于是,当我恰好读到下面这段话,不禁又想起和阿布的对话。

The game in startups is survival and getting to the next level. At the earliest stage, founders are often confronted with lots of choices. It feels like the startup is Shamwow-is there anything it can’t do? Stay intensely focused on doing one thing great. Get to the next level. As the company matures, it will get more breadth and more capital and then it can start to take on other projects.

表面上看起来,似乎真的是因为创始人可以做的事情太多了。然而仔细想想,情况并非如此。从我理解,最核心的原因还是在于创始人没有能够真正地解决核心用户的痛点问题。于是在分析了自己缺乏的资源后,就开始琢磨怎么通过先去做另一件事儿,来补足当前缺乏的资源。这似乎是非常合乎逻辑的选择,但潜伏着自己很容易忽视的陷阱,那就是另一件事儿往往是自己并不具备最核心的能力/资源,更别提要把它做到足够好,以补齐缺乏的资源。

为什么呢?从逻辑上来说大多数情况下,我们理性创业的切入点往往是斟酌后自己认为在能力和资源上最能够支撑自己的一件事儿,所以主业往往意味着能力和资源最契合也最有优势的事情。相对而言,其他的事情往往匹配度就不那么高了,否则为何不选择匹配度最高的事情开始做呢?

于是,我们就会看到在这个本就“捉襟见肘”的初创阶段,团队再分流资金、人员、时间、精力到一个其实并没有那么强核心竞争力的事情上,同事还要寄希望于它的运转能够反哺主业。其实这就陷入更离谱的一种境地,就好像田忌赛马的反例,不但没能能用实力最强的马赢得比赛,反而寄希望于用更逊色的马取得关键胜利。

事实上,这里的问题至少有两面:一方面,我们可能没有用自己最核心的能力和资源去解决一个最合适的问题;另一方面,我们可能在一件事上“死磕”得不够。需要提醒一点的是,这两方面并不是互斥的。

前一种情况往往是因为创始人觉得自己看到了“诱人”的市场机会,却没有很好地评估自己的核心能力与资源。很可能这个阶段你所能极致的去做成的一件事情,并不是你认为最“诱人”的事情。这在过去六年,我也见过很多这样的团队,市场再大,与你无关。

后一种情况总是让我想到那些看起来最聪明的人,他们不愿直面困难,不愿沉下心去钻研打磨,而希望能够找到捷径,找到“窍门”,找到快速致富的“金坷垃”。他们往往看起来就像烂俗的那句话:在战术上勤奋,在战略上懒惰。因为他们觉得只有忙才证明事情在推进,但总是忙着试图在自己的舒适区里去解决难受的问题。

于是,这似乎把我们引入到关于专注,关于聚焦,关于极致的老路。我总会想起极验验证的吴渊曾经对我说的话,那时我们作为种子投资,以20万8%的价格对当时这个只有2个人的小团队进行了投资。拿到红杉B轮的投资后,他回过头来告诉我,虽然当初拿到的种子资金远低于他们当时的预期(100万),但某种意义上反而帮助了他们,因为当时他们心里有太多想法希望在拿到钱后去实现,但当手上的资金只有20万时,他们必须考虑什么才是最核心最重要的,从客户需求来说,也是从自己最重要的能力与资源来说。这是非常现实的抉择问题。

与之相反,我们忘了其实有太多因为融钱过多,选项过多,陷入自我迷茫后消失在人们视野的高光项目。人的欲望是无止境的,这不是坏事,但你要学会控制它(是的,这TM真的很难。然而正是艰难的事情被你克服了,才会对你自己,对和你打交道的人,对你的企业,对你的客户,有真正的价值。不是吗?)。

所以,很抱歉我骗了你,虽然标题我说你是选项太多,实际上是你“太聪明”而没想清一个可能是基本的问题:结合自己最核心能力与资源,最重要的那件事是什么,并不惜一切代价的去直面解决相关的问题。

关于AI的一些粗浅见解

以下是在公司内部对AI讨论时一些个人观点的小结:

  1. AI,或者更确切地说,这里更狭义去讨论的Machine Learning/Deep Learning的应用,是符合逻辑的发展阶段,但如果一家投资机构对这个领域的理解还只停留在概念层面,综合这个主题发展过程中可预期的困难来说,以“布局”或“主航道”来说,是有系统性风险的。贸然押注一个并不太理解的行业,风险太高。以下解释为何AI合乎逻辑和哪些实际困难。
  2. 从计算机发展历史来说,mobile供应链的成熟一方面使得设备与应用的普及得到极大提升,直接导致数据获取的途径和维度极大提升;另一方面也反向作用了计算中心的基础架构,使得云端计算性能极大提高。(详细可以参考Wired过去5年对Computing center技术发展的报道)
  3. 另一个发展逻辑,“计算机”的物理分布来说:从第一台现代计算机ENIAC坐落在一栋楼宇里;其后大型机、中型机、小型机开始普及到军方、科研院所、大型商业机构;再到苹果开启了PC时代,使得计算机进入到千家万户和普通企业;然后是手机等移动设备(以及由于移动设备而形成的移动供应链造就的其他计算设备)使得“计算机”变成人手一台或多台,甚至每个物体都有其计算能力。这同样意味着数据的极大丰富和计算能力的极大提升。
  4. 随之而来的,就是如何面对庞大数据?为什么AI是一个“合乎逻辑”的发展阶段。就是用更强的计算能力去帮助人类处理无法人工应付的数据,辅助人类形成认知、进行预测等。而这正是ML/DL所要做的,因为几十年前就出现的神经网络算法本身就是在模拟人脑的运作方式,只是计算性能与数据在最近几年的积累爆发使得束之高阁的算法思想变得商业可行。
  5. 目前比较明确的困难在哪里?
    1. 人才少,意味着人力成本高,要么只有大公司能够负担,要么初创公司需要具备相当实力来吸引这样的人才;
    2. 目前来说成熟的项目还较复杂,如Amazon Echo花费1500名工程师4年时间完成,这不是一般创业团队可以承受的;
    3. 数据量。ML/DL都需要大量数据进行训练,数据从何而来?大量优质数据实际掌握在大公司手上,而公共数据源的数据的质量却难以保证,对于创业团队也是挑战。
  6. 从实际出发,首先General AI在短期是不现实的,但将领域聚焦后,减小数据要求,定制优化ML/DL算法,定制优化相关计算架构,仍可以辅助某些垂直领域的对海量数据进行认知理解以及预测等功能。这是已经可以做到的,且商用的领域。
  7. 另外困难也意味着机会,如果存在极大降低开发成本,降低进入门槛、提高数据使用效率的初创公司,则意味着某些方面的实质性突破,所以可以去寻找具备“颠覆性”的数据采集设备(传感器)、数据使用效率(认识识别、预测算法),开发进入门槛(开发工具等)。
  8. 这个领域大家探讨的几个相关话题:
    1. AI作为Feature还是Architecture?现有厂商例如大疆自然希望未来的AI是feature,添加一个特性就能进入下一个时代;而初创公司和风险投资机构必然需要下注的是未来的AI,意味着从底层开始围绕AI重新架构起来的产品;
    2. 回过头来,我们还可以关注一个点,就是智能时代,人类本身的角色与需求的变化,生活与工作方式的变化。一个明显的话题就是AI对于人类是replacement还是augmentation?是取代还是增强?这也是OpenAI.org发起的初衷。当然还有很多可以去联想再返回来思考技术可行性的地方。
    3. 交互方式的改变。chatbot,conversational ecommerce等都是立足于AI技术而演进的人机交互方式。
  9. 综上,AI或者说ML/DL是“合乎逻辑”的下一个发展阶段,当然也不能排除全新的技术突然出现颠覆一切的可能,我们不能忘记90年代初Interactive TV被World Wide Web弯道超车的故事。但我也不认为因为可见的局限和阻碍而完全不可能实现,侏罗纪公园第一季有句话:life finds a way。如果未来的褒奖足够丰厚,我们一定会找到一条路,这也是风险投资最大的机会所在。只是在目前的时点,以目前所管理的基金,可能并不适合下重注去搏。当然如果还要超出ML/DL为核心再去泛化“智能”概念,其实在我个人看来意义并不大,不多讨论。

随机漫步思考 – AI对Google商业模式的影响?

如果Google的基本商业模式是对海量信息搜索结果的“关键词广告”,那么AI,例如Google Assistant的出现对这样的商业模式会有怎样的影响呢?

或许我们可以将AI再次成为焦点的其中一个大背景简化为在互联网诞生至今,海量信息产生、积累后,个人、群体对信息处理能力再也无法跟上数据的加速累积。获取信息本身不是我们的目的,做出抉择、依此行动才是我们获取信息的目的。于是,对结果进行“关键词”相关性等普适排序后推给用户这一步骤由Google等搜索引擎完成后,再向前一步,就是如何理解用户意图,并根据用户的个性来推荐最合适的信息以更接近“决策”和“行动”这一环节。

于是所谓Assistant这个角色,就是站在服务对象的角度,帮助它的服务对象做出最好的选择,而不再把信息筛选的工作交给服务对象,它的优劣直接取决于所推荐的信息是否能够直接成为服务对象决策与行动的起点,而不再是将信息交给服务对象去浏览理解后,进行决策与行动。

依此逻辑,当这个角色使得信息陈列选择这个场景成为非必需品,就好像将这个层级完全抽象成为了自己的后端服务。于是,“关键词广告”的应用场景就好像只展示1条结果的搜索引擎,一切都成为了黑箱,哪怕是SEO也没有了衡量的标尺(排名、显示结果等)。

那么,

  • 这是否意味着Google最基本的商业模式受到了自身AI产品的威胁?
  • 未来Google的整个基础商业逻辑都会因为AI与各业务的结合发生转变?
  • 这里还要细分去看不同领域对于AI来说应用的成熟程度,以及相应竞争对手的情况,例如Amazon。

随机漫步思考来源:Amazon, Google and the Future of Search