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2024 年，隨著人工智能繼續(xù)快速發(fā)展并融入幾乎所有行業(yè)，創(chuàng)建一家人工智能初創(chuàng)公司將帶來巨大的機(jī)遇。然而，在吸引資金、招聘人才、開發(fā)專有技術(shù)以及將產(chǎn)品推向市場方面，人工智能初創(chuàng)公司也面臨著相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。

讓我來概述一下 2024 年的 AI 初創(chuàng)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、需要考慮的頂級商業(yè)模式和技術(shù)堆棧、從早期原型到資助擴(kuò)大規(guī)模的階段性發(fā)展，以及應(yīng)對常見初創(chuàng)企業(yè)挑戰(zhàn)的技巧：

2024 年的人工智能初創(chuàng)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)

到 2024 年底，全球人工智能市場價(jià)值預(yù)計(jì)將達(dá)到 1 萬億以上。我們已經(jīng)看到人工智能轉(zhuǎn)型在醫(yī)療、金融、交通、制造、零售等所有主要行業(yè)中扎根。人工智能的日益普及推動了對能夠?qū)⑷斯ぶ悄軓难芯哭D(zhuǎn)化為實(shí)踐的人工智能初創(chuàng)公司的巨大需求。

隨著人工智能能力在 2024/2025 年繼續(xù)快速發(fā)展，開創(chuàng)創(chuàng)業(yè)機(jī)會的一些主要驅(qū)動因素包括：

• 更強(qiáng)大、更高效的人工智能模型和架構(gòu)，如大型語言模型和計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)
• 提高人工智能的可解釋性和可信度，以提高現(xiàn)實(shí)世界的接受度
• 大數(shù)據(jù)的持續(xù)增長為人工智能系統(tǒng)發(fā)展提供動力
• 擴(kuò)大人工智能基礎(chǔ)設(shè)施、工具和平臺的使用范圍，降低進(jìn)入門檻
• 教育和培訓(xùn)計(jì)劃推動人工智能研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的人才庫不斷增長
• 企業(yè)和風(fēng)險(xiǎn)投資對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資連年創(chuàng)下新高

這些因素結(jié)合在一起，為新興人工智能初創(chuàng)企業(yè)在各個(gè)領(lǐng)域的涌現(xiàn)創(chuàng)造了完美的環(huán)境。

大小和規(guī)模分類

2024 年的人工智能初創(chuàng)企業(yè)按規(guī)模大致可分為四大類：

1. 個(gè)人創(chuàng)始人和微型創(chuàng)業(yè)公司

• 單人創(chuàng)始人或 2-5 人的小團(tuán)隊(duì)
• 自籌資金或早期原型階段
• 測試想法并努力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與市場的契合
• 幾乎沒有收入，仍在驗(yàn)證商業(yè)模式
• 常見結(jié)構(gòu)：獨(dú)資企業(yè)、單一成員有限責(zé)任公司、合伙企業(yè)
• 易于設(shè)置并可在小規(guī)模內(nèi)快速迭代

2. 自力更生的初創(chuàng)企業(yè)

• 創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)由 2 至 10 人組成
• 通過客戶工作、咨詢工作等自籌資金
• 可能獲得低于 50 萬美元的早期天使投資
• 在尋找產(chǎn)品與市場契合度方面取得進(jìn)展
• 年收入高達(dá) 100 萬美元
• 估值低于 6 位數(shù)或低于 500 萬美元
• 結(jié)構(gòu)：有限責(zé)任公司、S 公司、C 公司

3. 風(fēng)險(xiǎn)投資支持的擴(kuò)張型企業(yè)

• 創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)規(guī)模較大，有 10 至 30 名以上員工
• 獲得風(fēng)險(xiǎn)投資公司充足的資金支持，已籌集超過 100 萬美元
• 先進(jìn)的原型或已發(fā)布的平臺
• 強(qiáng)有力的產(chǎn)品市場驗(yàn)證
• 年經(jīng)常性收入增長率超過 30%
• 8 至 9 位數(shù)的估值
• 為 A/B 輪融資后的高速增長做好準(zhǔn)備
• 結(jié)構(gòu)：具有股權(quán)結(jié)構(gòu)表和投資者權(quán)利的 C 類公司

4. 人工智能獨(dú)角獸

• 通過 IPO 或收購?fù)顺鲲L(fēng)險(xiǎn)投資的大型企業(yè)
• 精英團(tuán)隊(duì)通常擁有 100–1000 多名員工 *領(lǐng)先的工程和商業(yè)人才
• 跨國經(jīng)營
• 估值 7.5 億美元以上
• 8位數(shù)的ARR收入穩(wěn)定的企業(yè)客戶群
• 占據(jù)行業(yè)主導(dǎo)地位
• 結(jié)構(gòu)：上市公司或大型子公司

從這一分類中我們可以看出，人工智能初創(chuàng)公司的形式多種多樣，從種子期前的個(gè)體創(chuàng)業(yè)者到估值超過 10 億美元的退出后獨(dú)角獸。大多數(shù)創(chuàng)始人會從前一兩個(gè)類別開始，驗(yàn)證他們的模型，然后從那里擴(kuò)大規(guī)模。

頂級商業(yè)模式

鑒于人工智能在各個(gè)行業(yè)的巨大能力，許多新興創(chuàng)業(yè)模式已得到證實(shí)：

1.微型SaaS

微型 SaaS 是指圍繞特定產(chǎn)品構(gòu)建的軟件即服務(wù)業(yè)務(wù)，旨在解決客戶的單一特定痛點(diǎn)。常見示例包括 AI 寫作助手、其他平臺的預(yù)測分析插件、自動報(bào)告工具、數(shù)據(jù)豐富功能等。

微型 SaaS 對于 AI 初創(chuàng)企業(yè)的好處包括：

• 降低初始產(chǎn)品推向市場的門檻
• 經(jīng)常性訂閱收入模式
• 通過升級垂直擴(kuò)大收入的能力
• 有機(jī)會被收購并融入更大的平臺

Micro-SaaS 允許單個(gè)創(chuàng)始人或小團(tuán)隊(duì)快速驗(yàn)證想法并開始產(chǎn)生收入，而無需大型工程團(tuán)隊(duì)或立即獲得資金。

2. 人工智能咨詢公司

對于希望利用現(xiàn)有 AI 知識的初創(chuàng)公司來說，建立 AI 咨詢公司已被證明是一種有利可圖的模式。這涉及向缺乏內(nèi)部 AI 專業(yè)知識的企業(yè)出售 AI 咨詢、戰(zhàn)略、實(shí)施和托管服務(wù)。

常見的服務(wù)包括：

• 人工智能準(zhǔn)備情況評估
• 技術(shù)評估和建議
• 數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和路線圖
• 人工智能倫理與治理
• 產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)
• 模型研發(fā)
• 云遷移和管理
• 持續(xù)改進(jìn)模型

與純產(chǎn)品業(yè)務(wù)相比，專業(yè)服務(wù)的主要優(yōu)勢在于創(chuàng)收速度更快、能夠通過計(jì)費(fèi)小時(shí)數(shù)擴(kuò)大收入、與客戶建立更緊密的合作關(guān)系。大型系統(tǒng)集成商、云供應(yīng)商、數(shù)字代理機(jī)構(gòu)和開發(fā)公司都在遵循高利潤的 AI 咨詢模式。

3. 行業(yè)專用平臺

與服務(wù)于多個(gè)行業(yè)的橫向 AI 平臺不同，初創(chuàng)公司還有潛力打造針對各個(gè)行業(yè)的垂直產(chǎn)品。例如，專門針對金融、零售、制造、醫(yī)療保健、交通、法律、房地產(chǎn)和其他市場的 AI 平臺。

這些平臺解決了單個(gè)行業(yè)的常見痛點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化，并且比通用解決方案更愿意付費(fèi)。行業(yè)平臺通常將 SaaS、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、ML 模型和專業(yè)服務(wù)整合到一個(gè)集成產(chǎn)品中。

4. 數(shù)據(jù)貨幣化商業(yè)模式

數(shù)據(jù)是幾乎所有 AI 系統(tǒng)的動力。能夠匯總獨(dú)特、高價(jià)值數(shù)據(jù)集并將訪問權(quán)商業(yè)化的初創(chuàng)公司具有強(qiáng)大的優(yōu)勢。此模型的變體包括：

• 建立市場、交易所、經(jīng)紀(jì)公司來連接數(shù)據(jù)買家和賣家
• 為開發(fā)者和合作伙伴提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù) API
• 數(shù)據(jù)打包成報(bào)告、分析工具和嵌入式應(yīng)用程序
• 豐富第一方數(shù)據(jù)，然后授權(quán)分發(fā)

由于基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)收集和團(tuán)隊(duì)的固定成本較高，數(shù)據(jù)貨幣化業(yè)務(wù)通常需要風(fēng)險(xiǎn)投資支持才能擴(kuò)大規(guī)模。但憑借穩(wěn)固的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和分銷，由于競爭定位，利潤率和倍數(shù)可以長期超過純 SaaS。

5. ML 模型開發(fā)和許可

雖然對于早期初創(chuàng)公司來說這種情況不太常見，但有些公司確實(shí)專注于開發(fā)新穎的機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)、訓(xùn)練算法和模型功能，然后通過許可和知識產(chǎn)權(quán)使用費(fèi)來實(shí)現(xiàn)盈利。

想想那些以研究為中心的實(shí)體，他們開發(fā)核心人工智能模塊來支持語音、翻譯、推薦系統(tǒng)等消費(fèi)者應(yīng)用，但不一定自己制造成品。他們的模型通過第三方間接集成和分發(fā)。

對于擁有世界級機(jī)器學(xué)習(xí)人才的初創(chuàng)公司來說，授權(quán)原創(chuàng)模型而不是直接與大型科技公司競爭可能會更節(jié)省資金。模型開發(fā)還可以促進(jìn)大型企業(yè)實(shí)施人才收購和保留策略。

6. 人工智能芯片組和量子硬件

在前沿領(lǐng)域，專注于下一代人工智能硬件的初創(chuàng)企業(yè)也帶來了巨大的機(jī)遇，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算需求突破了當(dāng)今最先進(jìn)的 GPU/TPU/FPGA 系統(tǒng)的極限。

專注于人工智能芯片組、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、光子系統(tǒng)和量子機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，雖然雄心勃勃，但初創(chuàng)公司正處于下一個(gè)最大變革之一的中心?？紤]到所需客戶的規(guī)模，炒作非常高。

7. MLOps 與企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施

最后，雖然本質(zhì)上并不是“純?nèi)斯ぶ悄堋睒I(yè)務(wù)，但使企業(yè)能夠集成、治理、保護(hù)、監(jiān)控、擴(kuò)展和管理復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的工具和基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)成為一個(gè)巨大的類別。

MLOps 堆棧、模型注冊表、特征存儲、數(shù)據(jù)標(biāo)簽服務(wù)、模型訓(xùn)練平臺、測試套件、實(shí)驗(yàn)跟蹤器現(xiàn)在本身就構(gòu)成了一個(gè)價(jià)值 40 億美元的初創(chuàng)生態(tài)系統(tǒng)。然而，碎片化程度仍然很高，這表明機(jī)會仍然存在。

上述大多數(shù)商業(yè)模式都適用于處于種子前至 IPO 后階段的任何規(guī)模的公司。在權(quán)衡選擇時(shí)，創(chuàng)始人應(yīng)考慮其資產(chǎn)、團(tuán)隊(duì)能力、目標(biāo)客戶以及新企業(yè)與現(xiàn)有企業(yè)的進(jìn)入壁壘。

頂級人工智能技術(shù)棧

雖然構(gòu)思商業(yè)模式至關(guān)重要，但實(shí)現(xiàn)這些模式完全取決于選擇正確的支持技術(shù)作為 AI 初創(chuàng)公司的基礎(chǔ)堆棧。這些“自建還是購買”的問題各有利弊，初創(chuàng)公司在擴(kuò)展時(shí)必須不斷評估。常見的技術(shù)方法包括：

1. 利用開源庫

PyTorch、TensorFlow、Stability AI 和 Hugging Face Transformers 等開源 AI 軟件開發(fā)工具包的進(jìn)步使初創(chuàng)公司能夠?qū)?chuàng)意進(jìn)行原型設(shè)計(jì)并驗(yàn)證，而無需從頭開始構(gòu)建核心 ML 功能。AWS、GCP 和 Azure 等云平臺現(xiàn)在也提供許多現(xiàn)成的 AI 服務(wù)供整合。

利用開源的主要好處是上市時(shí)間更快、成本更低，并且能夠在原型設(shè)計(jì)過程中快速迭代。團(tuán)隊(duì)可以更加專注于定制、新穎的數(shù)據(jù)管道和應(yīng)用程序級邏輯。

然而，依賴開源也存在一些缺點(diǎn)，比如控制力減弱、依賴供應(yīng)商、競爭加劇以及隨著時(shí)間的推移技術(shù)商品化。初創(chuàng)公司可能仍需要專有 IP 來保持差異化。

2. 構(gòu)建自定義 ML 模型

對于擁有內(nèi)部機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工程師的初創(chuàng)公司來說，投資定制模型開發(fā)可以帶來定制性能、垂直優(yōu)化、可防御的 IP 以及適應(yīng)獨(dú)特或特權(quán)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的優(yōu)勢。

2024 年，這里的選擇將大大擴(kuò)展，包括 CNN、RNN、Transformer、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)，以及結(jié)合偏差緩解、穩(wěn)健性、反事實(shí)和集成技術(shù)。

缺點(diǎn)在于構(gòu)建成本較高、招聘困難、模型漂移/退化風(fēng)險(xiǎn)以及生產(chǎn)前需要進(jìn)行大量測試。由于資源限制，并非所有初創(chuàng)公司都能走這條路。

3. 利用基礎(chǔ)模型

一種越來越有吸引力的平衡方法利用學(xué)術(shù)界和大型科技公司的現(xiàn)有基礎(chǔ)模型作為基礎(chǔ)，然后通過定制主管和模型擴(kuò)展進(jìn)一步使其專業(yè)化。

這將有助于提高初創(chuàng)企業(yè)的生產(chǎn)力，通過使用 GPT-4、Llama2、Mistral-8x7b、DALL-E、PaLM、BERT、AlphaGo 等強(qiáng)大且經(jīng)過驗(yàn)證的架構(gòu)，然后根據(jù)特定的行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。

4. 在大語言模型的基礎(chǔ)上繼續(xù)深造

與此相關(guān)的是，大語言模型 (LLM) 的興起及其驚人的廣度促使許多初創(chuàng)公司圍繞微調(diào)平臺（如 Llama2、Anthropic Claude、Cohere、Character.ai）或直接在 OpenAI 等 API 服務(wù)上運(yùn)行工作負(fù)載來定位技術(shù)堆棧。

這使得所有初創(chuàng)公司自行開發(fā)與購買之間的權(quán)衡考量上升到新的高度。雖然集成簡單且功能強(qiáng)大，但對外部 LLM 供應(yīng)商的依賴也帶來了需要權(quán)衡的風(fēng)險(xiǎn)因素。

5. MLOps 工具和基礎(chǔ)設(shè)施

最后，將領(lǐng)域?qū)I(yè)知識打包到用于管理和優(yōu)化 ML 模型生命周期的 MLOps 工具中可以提供更易于防御的平臺，尤其是對于后期初創(chuàng)企業(yè)而言。

憑借強(qiáng)大的工作流程編排、實(shí)驗(yàn)跟蹤、模型監(jiān)控功能，從一開始就建立了競爭優(yōu)勢。

總體而言，在確定 AI 技術(shù)棧時(shí)，沒有通用的“正確選擇”。優(yōu)先級從原型、私人測試版到多租戶 SaaS 不斷發(fā)展。初創(chuàng)公司必須根據(jù)約束條件反復(fù)權(quán)衡構(gòu)建與購買。

推動初創(chuàng)企業(yè)成長

創(chuàng)建任何類型的人工智能初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)始人最終都會面臨類似的迭代節(jié)奏，需要系統(tǒng)地驗(yàn)證然后擴(kuò)展成功的業(yè)務(wù)：

第一階段——原型設(shè)計(jì)和客戶發(fā)現(xiàn)

早期的重點(diǎn)仍然是快速原型設(shè)計(jì)，探索創(chuàng)意和核心價(jià)值主張。低代碼工具和小樣本的 MVP 實(shí)驗(yàn)揭示了通過猜測無法獲得的見解。

原型闡明了技術(shù)可行性和產(chǎn)品規(guī)格，而訪談、調(diào)查、競爭審計(jì)和用戶研究驗(yàn)證了值得解決的市場問題。

對于人工智能初創(chuàng)公司來說，這一點(diǎn)尤其正確，因?yàn)槔碚搫?chuàng)新與真正的客戶需求之間存在差距。許多創(chuàng)始人陷入了陷阱，他們開發(fā)巧妙的技術(shù)來尋找問題，而不是相反。

這里的活動反映了傳統(tǒng)的精益創(chuàng)業(yè)方法，例如定義目標(biāo)客戶資料、記錄用例、詳細(xì)說明 UI 流程以及制作簡潔的消息以開啟銷售對話。

在建立初始信號后，戰(zhàn)術(shù)飛行員與一組客戶通過記錄有形的指標(biāo)、結(jié)果和可參考性提供進(jìn)一步的驗(yàn)證。

綜合起來，這些需求驅(qū)動的見解要么推動產(chǎn)品正規(guī)化的進(jìn)程，要么為基于證據(jù)的轉(zhuǎn)變鋪平道路。

第 2 階段 — 私人 Beta 版發(fā)布

一旦通過初始客戶驗(yàn)證消除風(fēng)險(xiǎn)，初創(chuàng)公司就會進(jìn)入執(zhí)行模式，正式確定完整的產(chǎn)品體驗(yàn)。對于 AI 初創(chuàng)公司來說，這需要廣泛的數(shù)據(jù)管道、模型開發(fā)、云基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序代碼庫構(gòu)建。

早期招聘的人員被分派到機(jī)器學(xué)習(xí)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)、全棧 Web 開發(fā)、設(shè)計(jì)和產(chǎn)品管理等部門。單位經(jīng)濟(jì)效益、定價(jià)模型和上市計(jì)劃也需要進(jìn)行分析。

許多創(chuàng)始人在這個(gè)階段會籌集種子前或種子輪資金，以加速短期產(chǎn)品開發(fā)和團(tuán)隊(duì)發(fā)展。典型的融資金額從 30 萬美元到 100 萬美元不等，來自天使投資人、小型風(fēng)險(xiǎn)投資公司、加速器以及越來越多的獨(dú)立 GP“偵察”基金。

與原型相比，私人測試版擁有更多的資源，可提供更高級的功能、集成和可靠性，以便針對一小部分獨(dú)家客戶進(jìn)行長期測試。

這里的實(shí)驗(yàn)包括定價(jià)、定位、合作伙伴關(guān)系以及制定可重復(fù)的銷售動作，以鞏固產(chǎn)品與市場契合度在公開發(fā)布時(shí)的信心。

第三階段 — 公開發(fā)布和擴(kuò)展

鑒于成功的私人測試結(jié)果和充足的資金儲備，初創(chuàng)公司開放訪問權(quán)限以建立初始公開吸引力。定價(jià)最終確定，自助服務(wù)入職和文檔充實(shí)，而創(chuàng)始人則更專注于增長。

營銷通過 SEM、內(nèi)容、推薦和社區(qū)建設(shè)來激活，以吸引更廣泛的目標(biāo)群體。投資大量投入到轉(zhuǎn)化率優(yōu)化中。企業(yè)銷售活動也擴(kuò)大了規(guī)模，以增加交易規(guī)模和基于賬戶的收入。

同時(shí)，初創(chuàng)公司大力推進(jìn)產(chǎn)品升級和團(tuán)隊(duì)擴(kuò)張。重點(diǎn)轉(zhuǎn)向穩(wěn)健性、合規(guī)性、安全性、可用性和支持。

對于 AI 重度堆棧，延遲通常表現(xiàn)為模型退化、概念漂移和技術(shù)債務(wù)。MLOps 流程隨著數(shù)據(jù)管道的持續(xù)建設(shè)而得到增強(qiáng)。

一旦最初的吸引力得以鞏固，A 輪融資標(biāo)志著 AI 初創(chuàng)企業(yè)的關(guān)鍵時(shí)刻，通常以 8 位數(shù)的估值從全棧式風(fēng)險(xiǎn)投資公司籌集 500 萬至 1500 萬美元以上的資金。

成長階段投資帶來了更深層次的運(yùn)營專業(yè)知識、頂尖人才招聘帶寬以及 C 級高管任命，以補(bǔ)充創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)。擴(kuò)大董事會有助于進(jìn)一步治理。

快速擴(kuò)展涵蓋業(yè)務(wù)開發(fā)、營銷、銷售、客戶成功以及工程擴(kuò)展到新地區(qū)、垂直行業(yè)和用例。

自下而上的有機(jī)實(shí)驗(yàn)得到了更具戰(zhàn)略性的商業(yè)努力的補(bǔ)充。有了足夠的動力，后續(xù)的 B 輪和 C 輪融資將朝著類別領(lǐng)導(dǎo)者的方向發(fā)展。

應(yīng)對常見挑戰(zhàn)

從構(gòu)思到擴(kuò)大規(guī)模的整個(gè)發(fā)展周期中，人工智能初創(chuàng)企業(yè)面臨著不斷變化的挑戰(zhàn)：

技術(shù)挑戰(zhàn)

在技??術(shù)方面，遇到的常見問題包括：

• 模型退化、概念漂移——需要監(jiān)控和漂移校正工作流程
• 標(biāo)記監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的瓶頸
• 缺乏模型的可解釋性和可審計(jì)性，阻礙了采用
• 人才短缺，難以找到經(jīng)驗(yàn)豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)工程師
• 快速迭代導(dǎo)致技術(shù)債務(wù)和架構(gòu)復(fù)雜性不斷增加
• 基礎(chǔ)設(shè)施成本隨需求增長而擴(kuò)大
• 平衡定制化與模型可重復(fù)性
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量和管道穩(wěn)健性滯后
• 保持嚴(yán)格的評估和統(tǒng)計(jì)有效性

解決這些問題的方法是盡早實(shí)施 MLOps 工具、投資人才開發(fā)、利用外部供應(yīng)商實(shí)現(xiàn)商品化能力，并保持簡單的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)流程以嚴(yán)格量化模型質(zhì)量。

專注于運(yùn)營的高管在首席技術(shù)官/首席信息官/首席產(chǎn)品官、工程副總裁、數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān)和 MLE 角色等方面提供了巨大的價(jià)值。

商業(yè)挑戰(zhàn)

常見的初創(chuàng)企業(yè)挑戰(zhàn)往往會凸顯應(yīng)用人工智能與非技術(shù)創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)之間的差異：

• 價(jià)值主張不明確或 TAM 評估不切實(shí)際
• 技術(shù)能力與商業(yè)可行性不一致
• 難以與非技術(shù)利益相關(guān)者溝通
• 缺乏直觀的客戶互動或界面
• 過度定制無法滿足更廣泛的市場需求
• 銷售和分銷渠道薄弱
• 商業(yè)模式尚未做好成功部署人工智能技術(shù)所帶來的下游經(jīng)濟(jì)影響的準(zhǔn)備。

緩解措施需要在早期注入客戶同理心、商業(yè)運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)思維和市場規(guī)模能力以及工程人才。這使初創(chuàng)公司能夠建立全面的全棧團(tuán)隊(duì)。

籌款挑戰(zhàn)

在籌款方面，障礙通常來自：

• 有限的吸引力、收入或 ARR 不足以支持激進(jìn)的預(yù)測
• 商品化解決方案難以體現(xiàn)差異化
• 缺乏經(jīng)驗(yàn)的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)無法激發(fā)投資者對技術(shù)以外的信心
• 缺乏對模型的關(guān)注或產(chǎn)品過于分散
• 過度依賴炒作驅(qū)動的未來愿景而非短期執(zhí)行
• 位于風(fēng)險(xiǎn)投資熱點(diǎn)之外的地理劣勢
• 無法快速迭代或缺乏模式識別
• 沒有通過防御性或網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模退出的明確途徑

為了提高成功的幾率，需要精心制作以指標(biāo)牽引力為支撐的引人入勝的敘述，關(guān)注多個(gè)產(chǎn)品周期內(nèi)的愿景相關(guān)性，并利用經(jīng)驗(yàn)豐富的初創(chuàng)顧問來積極引導(dǎo)討論。

人工智能初創(chuàng)企業(yè)成功的最后秘訣

最后總結(jié)一下，降低創(chuàng)建有影響力的人工智能初創(chuàng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的策略方法包括：

• 專注于解決實(shí)際問題，而非追逐技術(shù)炒作周期
• 通過快速低代碼原型構(gòu)建初始產(chǎn)品直覺
• 在編寫任何代碼之前，與目標(biāo)細(xì)分市場的 100 多名客戶進(jìn)行交流
• 實(shí)施 MLOps 和模型治理，以負(fù)責(zé)任的方式實(shí)現(xiàn) AI 生產(chǎn)化
• 尋求商業(yè)或運(yùn)營聯(lián)合創(chuàng)始人來補(bǔ)充技術(shù)人才
• 探索授權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)開發(fā)作為保持優(yōu)勢的關(guān)鍵選擇
• 專注于垂直領(lǐng)域并實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域精通，而非廣泛的解決方案
• 盡早構(gòu)建可防御的數(shù)據(jù)和強(qiáng)化循環(huán)
• 在定制之前利用預(yù)先構(gòu)建的基礎(chǔ)
• 使用 OKR 和指標(biāo)量化過去的里程碑
• 僅在必要時(shí)籌集資金以加速增長
• 從第一天開始就關(guān)注分銷渠道
• 領(lǐng)導(dǎo)范圍涵蓋模型原型設(shè)計(jì)、產(chǎn)品化、商業(yè)化
• 接受道德、透明度和問責(zé)制方面的新興標(biāo)準(zhǔn)

雖然沒有成功的靈丹妙藥，但依靠這些原則可以讓人工智能初創(chuàng)企業(yè)通過技術(shù)建設(shè)和籌集資金來蓬勃發(fā)展，從而占據(jù)市場領(lǐng)導(dǎo)地位。

如果經(jīng)過深思熟慮，通過客戶需求的視角進(jìn)行適當(dāng)篩選，AI 技術(shù)將對各行各業(yè)產(chǎn)生巨大的積極影響。除了商業(yè)成功之外，將 AI 用于社會公益也是許多初創(chuàng)公司的一項(xiàng)鼓舞人心的追求。

值得關(guān)注的 AI 初創(chuàng)公司示例

到 2024 年及以后，人工智能初創(chuàng)公司將不斷突破界限，從行業(yè)轉(zhuǎn)型到新興技術(shù)，涉及各個(gè)領(lǐng)域。以下是各個(gè)類別的一些值得關(guān)注的初創(chuàng)公司：

微型SaaS

• Otter.ai——語音會議助理和轉(zhuǎn)錄
• Descript——集成人工智能的音頻/視頻編輯平臺
• ShortlyRead——摘要 API 和 Web 插件

咨詢

• Elsevier——醫(yī)療和生命科學(xué) AI 戰(zhàn)略
• Aible——定制企業(yè) AI 解決方案
• Comake——AI 實(shí)施和 MLOps 咨詢

行業(yè)平臺

• Scale AI — 自動駕駛的數(shù)據(jù)豐富/標(biāo)記
• Landing AI——制造/質(zhì)量檢測解決方案
• DrugOlympics——生物制藥分子設(shè)計(jì)
• Lexion——法律部門的合同生命周期管理

數(shù)據(jù)商業(yè)模式

• Appen——提供語言、語音、圖像訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集
• Cnvrg.io——用于管理、監(jiān)控 MLops 的 Metacloud
• 圖八——數(shù)據(jù)豐富和標(biāo)簽服務(wù)

模型開發(fā)

• Anthropic——開發(fā)體質(zhì)人工智能助手模型
• You.com——具有原始 NLP 主干的搜索引擎

MLOps 與企業(yè) AI

• Domino Data Lab — 模型管理和操作
• StreamLit——面向機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的開源應(yīng)用框架
• Comet ML——元數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)跟蹤

硬件

• SambaNova——AI 硬件和軟件解決方案
• Rigetti——用于機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載的量子計(jì)算

此次抽樣突顯了利用人工智能實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的初創(chuàng)企業(yè)的廣泛性。隨著各個(gè)類別的創(chuàng)新壁壘降低，到 2024 年及以后，新創(chuàng)企業(yè)仍將擁有充足的機(jī)會。

總結(jié)與結(jié)論

我們介紹了 2024 年人工智能初創(chuàng)企業(yè)的前景——記錄有吸引力的商業(yè)模式、評估自主開發(fā)與購買的權(quán)衡、詳細(xì)說明如何從原型到擴(kuò)大規(guī)模分階段進(jìn)行驗(yàn)證周期，并制定應(yīng)對常見挑戰(zhàn)的策略。

隨著生態(tài)系統(tǒng)的順風(fēng)，從企業(yè)和風(fēng)險(xiǎn)投資資金的激增，到更強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)能力降低進(jìn)入門檻，有才華的企業(yè)家產(chǎn)生影響的可能性仍然很大。

人工智能初創(chuàng)公司在實(shí)現(xiàn)盈利之前確實(shí)存在技術(shù)債務(wù)和長期開發(fā)周期等風(fēng)險(xiǎn)。然而，通過保持資本效率、利用精益創(chuàng)業(yè)等框架并全心全意關(guān)注最終用戶價(jià)值，創(chuàng)始人可以將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的企業(yè)，為長期產(chǎn)生巨大影響做好準(zhǔn)備。

下一代 AI 獨(dú)角獸正等待著通過扎根于滿足客戶需求的穩(wěn)健執(zhí)行（而不僅僅是推進(jìn)技術(shù)）來實(shí)現(xiàn)。我們希望本指南能夠激發(fā)那些敢于將 AI 從研究轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用來改變整個(gè)行業(yè)的人們的靈感。