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[创投大势]周鸿祎:美国已经没有人谈“独角兽”了

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牛投网 2016-07-22 10:37 抢发第一评


近日,360董事长周鸿祎日前在上海表示,在中国,“独角兽”的概念已经被用烂了。自己这一次去美国有一个很直观感受,那就是基本上没有什么人谈“独角兽”了。 


周鸿祎还特别谈到了智能硬件很多智能硬件的公司应该冷静一点,不能指望靠硬件获取用户,再转化为服务。这逻辑你自己都不信,大概只有VC会信。




硬件产品就算是成本价,用户也是要掏钱的。一旦花了钱,就得做选择,这时候定位理论还是有用的,你不能卖了手机还去卖电饭煲。

我原来鼓吹过硬件应该免费,所以智能硬件被很多人给忽悠了,包括我自己。



以下内容节选自周鸿祎在7月16日奇点大会上的发言:



我们又开始唯体量论了


我觉得,中国人容易把一个概念给放大。本来,独角兽的概念是特指独特的项目,因为只有一个角嘛,大家都是两个角。现在搞得每个人都说自己是独角兽。很多公司做了一件特别酷的事情,有了高估值,就自称独角兽了。要知道,估值只是一个结果,只看估值,就是唯体量论。

有的人他做的事并不酷,但是市场估值弄的很好。中国有很多人口红利,导致现在有很多“独角兽”。比如说你是做盒饭的(我不是针对谁啊)中国市场很大,很容易形成市场和规模,然后就被称为独角兽了。其实在美国,现在大家不怎么提独角兽的概念了。




智能硬件还没爆发



这一两年,智能硬件的创业公司做的都不算特别好,都遇到了很多困难。大家都在唱衰这个行业,但是我们是不是要以成败论英雄呢?我一直相信IoT、万物互联代表着未来,我相信这是一个趋势。我感觉在什么东西最热的时候,反而要保持一种谨慎、要保持一种冷静。



你看一看手机市场的发展,今天手机好像是最热,因为手机都是刚需。
    



我们回顾手机的发展,距离iPhone第一代发布已经有10年。但在iPhone之前,其实有Palm,有微软的Pocket PC Phone,虽然都不够红火,但是智能手机也已经走过了20年的时间,到近5年才有了这样红火的状态。所以我觉得智能硬件虽然没有到爆点,但是还是在一个正确的路上发展。



智能硬件发展的3个失败原因




我比较了中美市场,发现美国智能硬件公司活的比中国的舒服。是什么原因导致的呢?后来我发现智能硬件产业被一些包括我在内的很多人给忽悠了。所以我觉得应该反思一下,智能硬件应该怎么走。

智能硬件和互联网虽然有很多的结合,但是事实上我们有些做智能硬件的过于强调互联网化服务而悖离了硬件的本质。它本质还是提供一个物理的设备,需要拥有良好的用户体验,解决刚需。并非是我们想象中卖出两百万个体重计,就可以得出体重数据并号称有了大数据,步入健康管理。




智能硬件恰恰是因为被这样一种比较浮夸的想法推动着,梦想自己像软件一样快速发展,获取海量的用户,然后在海量用户的基础之上建立新的互联网,变成大数据服务挣钱。但是,如果智能硬件都梦想着像手机软件一样,通过互联网模式扩展用户而忘了体验,又有谁去买单?智能硬件并非都能走上手机的发展历程,因为手机本身完全是以其应用内容为驱动的设备。而目前许多智能硬件并不具备这样的条件。

一、很多智能硬件是伪需求,包括360的很多产品


难道电饭煲加一个Wifi芯片并联网,这就叫“智能电饭锅”了?20年前在微处理器刚流行的时候,有一段时间,很多洗衣机在其内部加装了一个单片机,然后都美其名曰叫“电脑洗衣机”,但实际上并没有真正带来革命性的东西。

如果只是简单的把一些传统的硬件加了一个Wifi跟网络连起来,那根本就不是智能设备,因为不是刚需

二、我们在传统设备里放入处理器、linux架构,或者放入安卓系统,这就是智能了吗?

真正的智能硬件是需要和人工智能服务配合的,否则它还是一个传统的硬件,对原来硬件功能没有本质上的改变。

三、商业模式上有误区,低价硬件是不切实际的。

关于硬件本身的价值,有一度我自己也稀里糊涂的,因为我是做“免费软件”出身,和很多人一样,把“免费”过度极端化了。结果是很多的VC都哭了。虽然人们的生活水平获得了提升。

其实,我原来鼓吹过硬件应该免费,现在再说这话就打脸了。不过还是得说,现在我认为,硬件的商业模式和软件非常不一样,太不一样了。

第一个,硬件本身这个产业价值规律和软件有太多的不一样。咱们改个软件速度非常快,但是如果想把硬件重新修改,开模都至少要花三个月。整个供应链,哪个地方地震了,哪个地方着火了,你的供应链就完了,再着急也没用,上吊也没用。

比如:软件做不好,没关系。这个软件我们就费点人力,大不了没有人下载我们就不要了。可是你做了十万个硬件卖不出去在库里,可能把你原来挣的钱一把就全部给亏出去了。

第二个,硬件产品迭代速度,以及用户的积累速度都很难和软件相提并论。就算是再简单的小硬件,如果你卖出去100万个,那对你的供应链、铺货、物流都是巨大考验。不能够期望硬件像软件一样,在最短的时间里面向市场推广。特别是对于很多创业公司而言,快速的建立巨大的物联网,这个花费是巨大的,也是极其困难的。




定位理论会重新塑造你的品牌




我之前做软件的时候,某一天突然发现定位理论似乎不管用。至少对软件是不管用的,软件都是免费的,用户下载哪个都一样,你只要有能力,可以开发无数软件。这背后的原因是免费,用户没有选择成本。




而且一旦做智能硬件,你的东西就是按成本价卖、贴钱卖也不是免费送,也是要用户真金白银的掏钱。一旦要掏点钱,用户脑子里做选择的这一部分跟选择免费就不太一样,定位理论又重新发挥作用了。


比方说,你一个厂商,一开始做手机,现在又做电饭煲、插线板......那我觉得这样就不太合适。定位理论关系到如何建立自己的品牌。



从硬件到数据服务,这个逻辑不通的


现在很多硬件公司把产品的体验丢掉之后,希望快速去获得“大量”用户,变成大数据采集公司,这可能吗?


我自身都觉得这一套逻辑骗一骗VC还可以,你自己相信吗?所以这个商业模式,我认为它是有问题的。

最有意思的是现在的汽车。我们都知道,做一款汽车比做手机的难度,至少要高三个数量级,因为零件数量、安全等级都完全不同。

你说,我辛辛苦苦做出来一辆汽车,用户坐进车就开始狂播广告。甚至听说现在还有车载斗地主?这种模式哪里是安全啊。所以,很多公司做硬件时,按互联网行业的规律来定估值,还是得冷静下来,你得给用户提供真正有价值的服务。汽车做得好,就得赚钱,得卖一个好价钱。

很多公司做硬件,过于希望按照互联网公司来做估值,去追求“市场规律”,去追求自己都不相信的商业故事。所以,很多智能硬件的公司应该冷静一点,不要指望用硬件去获取用户,再转化为服务,这条路现在还走不通。


硬件到底应该怎么赚更多的钱


让每天鼓吹免费的人来谈利润,有点打脸。软件免费,你在网上就可以下载,渠道是畅通的。用户获取的成本近乎为零,当然无往而不利。在未来我认为软件免费仍然会发挥巨大的作用,但是硬件卖的越多亏的越多,这个在商业逻辑上是不成立的。


软件做一个东西的成本是固定的,用户越多,这个公司的成本是越少,所以是不一样的。随着你免费的规模,边际成本是在持续下降还是在上升?这个是不一样的。我认为硬件赚钱是非常合理的,理由有三个:

一、没有用户规模、也没有互联网商业模式的话,硬件如果能够给用户提供更有价值的服务,就应该从硬件赚到钱。

如果大家都觉得硬件不赚钱,都去奔着干APP。就会出现很可笑的一件事,有的公司故意把硬件做的很难使用。比如:做一个水杯。对不起,喝水之前得先拿手机。

二、消费升级。如果一味追求性价比,就会过度挤压上下游的产业链,最终都得死。

你们刚才讲的消费升级,我也非常认同。也就是说,如果最后我们都讲“纯屌丝经济”,最后大家都不赚钱。如果一味追求性价比,就会过度去挤压上下游的产业链,最终都得死。

今天很多芯片公司非常难受,上游厂商的挤压,导致他做芯片越来越不挣钱。如果整个上下游最后硬件都不赚钱,整个传导下来。我们再谈什么“中国制造”,不最后又成了代工的概念吗?你用什么去搞专利呢?我觉得这是一个比较深层的问题。

我认为,如果没能建立良性的商业模式,就不能去谈免费。一旦硬件产业链的上下游都不赚钱,那产业还怎么赚钱,中国智造和专利更是不可能了。

三、溢价其实是保证服务和体验的。

我们可以拿OPPO和vivo来举例,这两家厂家在线下做了很多推广的事情。现在是一个特殊的时期,当我们认为靠跑分和低价就可以卖手机时,他们已经在打造线下体验了。当产品越来越细分,消费越来越升级,消费者光是在网上看到介绍,是不会轻易买单的。

传统的商业可能不会是像大家想像的那样,最后会被电商摧毁掉,这个不现实。所以在这种情况下,如果产品想进入线下的渠道,想通过线下推广,如果没有留出利润的空间,几乎做不到。

所以整个硬件免费,你会发现他跟原来的商业逻辑是完全不一样的。

当然,也不排除有人说:“我做硬件免费,通过资本的这种方法,我在资本上获得更高的回报,然后再拿资本来补贴。”但是这不是很多创业公司自己所能学习,你可能也没有那个胆量,也没有那个冒险精神。

所以我觉得对于很多做硬件公司来讲,包括我对我的硬件团队也说:“我们还是应该回归商业的本质,还是应该想怎么把一个硬件围绕着它核心的功能做好,获得用户体验,然后我们所谓的AI、人工智能的服务,所有的连接云端,所有的智能芯片都是为了让这个硬件的本身功能发挥的更好,而不是最后把它变成一个数据采集器、广告发送器。”





给人工智能泼一盆冷水



人工智能可能会变成2016年、2017年的“O2O”,哪个公司都在讲“我们利用深度学习的技术”,他们觉得这个技术能够改造所有的行业。但是“深度学习”并不是真正意义上说能够产生什么机器意识或者机器自主的这样的东西。


比如:图象识别、语音识别等方面,你能给出大量数据素材。但是在自然语言理解的方面,还没有取得在计算机视觉方面那么大的突破。所以我是觉得“深度学习”这个东西,并不能盲目的在所有的场景里面都去用。




第二个,刚才谈到消费级机器人。我本来对这个方向也是充满了期望,但是这一次去聊一聊,这个方向可能相对悲观一些。大家认为,在近期内,国内机器人团队在真人意图理解这个方面,跟国际领先的团队相比还有很大的差距,业内普遍觉得这不是在三五年内能够看到爆发的产业,但是从十年左右的维度来看,还是有机会的。



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