企业|逃离 AI 赛道的投资人：做局失利、破局无力( 五 ) 案例|杉数|六国|阿里云|孔令西

除此之外，人工智能的商业模式路径也可分为四个象限：分别是向下、向上，向前和向后。
向下做重、向上做轻、向前咨询、向后运营
向下，现在90%的AI公司走的模式，即客户需要什么，便提供什么，做高定制的软硬一体解决方案。
这条道路最稳健，虽没什么利润，但营收数字勉强糊口。只不过缺少大的想象空间，30亿市值是第一道天花板。
要突破30亿的天花板，需从定制化的方案中，凝聚抽离出通用的中间件产品。
这条路最需要的就是时间和耐心。SAP花了二十多年才走通，从大客定制，不断剥离，让自己成为一家纯软件企业。为此，在二十多年的标准化过程中，还设计出ABAP低代码语言，并且建立起了战略/IT咨询、集成、部署、数据清洗、运维等第三方合作生态，去让自己的标准化软件，有生态去支撑落地。
标准化的过程，从来没有一蹴而就过，时间和技术的投入，充分且必要。国内的投资人是否能够等待二十年？
向上，进入标准化、可规模化复制的领域，比如芯片、开源框架、小微SaaS等，前两项想象空间很大，但难度颇大，风险指数更高。而创业公司在国内做小微SaaS，短时间内来看是个伪命题，头部厂商顶着投资人压力不得不做大客，能说明第一定问题。
这两条道路，是绝大多数企业布局和VC投资的象限。
而向前和向后，鲜有人问津。
向前，则是数字化咨询，从顶层设计出发，反哺解决方案的实施，这一方向，金融和零售领域已出现了一些吃螃蟹者。当然目前中小企业提供的咨询服务，多数在亏钱。但这里咨询的重点，在于对数字化解决方案实施的反哺，而非咨询本身。
向后，则是当前AI行业缺少运营服务商的角色。好比老牌硬件公司是地产开发商，AI软件企业是装修公司，但现在AI行业唯独缺少第三方物业公司，这一模式，雷锋网将在未来的文章中展开讲述。
咨询和运营服务，既不会过重，也不会太轻，离客户很近，且合规性较高。
尤其当今的环境下，一种模式能否做大，很多时候取决于领域本身合规属性的高低。
过去AI最赚钱的两个方向，其一是安防，其二是数据服务。
前者很好理解，涉及到硬件采买，营收额自然高于所有行业，但没有利润。
第二种则是数据服务，模式最轻且营收可观，通过联合多个三方数据机构，做脱敏数据服务的买卖，以兜售用户信用评分卡、用户标签等形式，获得ROI远高于技术实施带来的收益。
这两种模式有个共同的特征，便是在合规的标准线上游走，一种是隐私信息的使用，另一种是脱敏隐私信息的间接买卖。
随着数据安全法的逐步落实，风险指数高的领域，定时炸弹随时会在部分企业头上引爆。更多内容，可关注雷锋网持续发布的《数据安全隐私计算·五问》和雷锋网在Bilibili上的视频节目。
避开一部分可以预见的高风险，是风险投资的基础。
回到向前咨询和向后运营的模式。
“这两赛道不仅相对安全，而且咨询和运营两赛道跑出新晋独角兽的概率很大。”任天扬也强调到，未来赛道里还会催生出一批押赛道的VC，一家机构同时投资多家竞品企业。
五、“AI投资人要局气，不要鸡贼”
“面对这类鸡贼的VC，创业者要敬而远之。SAP花了二十年才成为了标准化软件公司，人工智能和企业服务都是一条漫长且成功率颇低的道路，需要创与投之间十年如一日互相信任，互相陪伴，相濡以沫，为你带来更多的客户和合作伙伴，而不单纯是财务投资。”
AI领域如同打牌，多数投资人手中都是烂牌。
当投资人没有运气摊到好牌时，能做的只有尽可能地做好局部优化，把自己的烂牌，每一步打得比其他人的烂牌好那么一点点。