阿里前CEO卫哲:马云好玩,人工智能泡沫巨大,新零售重在社区
阿里前CEO卫哲:马云好玩,人工智能泡沫巨大,新零售重在社区
投资中国网 08-21 08:34
投中网(https://www.chinaventure.com.cn) 编者按:当下的技术时代,是跨界的时代。
当下的技术时代,是跨界的时代。
人生玩家们面临很多取和舍。
取舍本身难,更难的是在那之后寻找新方向。
游戏很短,有机会体验不同的行业,是幸运。
卫哲羡慕演员,因为演员可以经历不同的人生。
但他又为演员感到可惜,因为并无法与主人公共命运。
卫哲是个资深的人生玩家,
他闲不住,喜欢跨界给自己找乐,
22岁第一份工作,
就担任中国最大投资银行的首席执行官助理。
那之后,他做了7年证券和四大,
5年零售,5年阿里,6年风投。
至于19岁上完大学这种事,
于他,真的不值一提。
他的人生,总比别人多活了那么几年。
卫哲评论自己说“做CEO时视野不够,
做风投时视野却非常重要。
做投行/四大时培养的是怀疑,
做VC却要相信别人。”
他就是这样不断地重新认知自己、认知世界,
再将原有的理论,全部推翻。
换个人,这样几番下来,也许早就精神分裂。
但对于卫哲而言,这感觉很酸爽。
他总结他跨界升级之路的秘诀有二:
一是主动拥抱跨界,
二是换行不换岗、换岗不换行。
卸任阿里巴巴CEO,卫哲转回金融行业,
与合伙人创办嘉御基金。
从职业经理人到公司创始人,
身份的转化带来视角的转变。
曾经他将公司战略、财报上的数字看的最重,
现在他宁可牺牲公司的发展速度,
也要死磕公司的文化价值观。
“培养企业就像培养一个孩子,
公司战略是骨骼、财报数字是肌肉、
价值观是灵魂。
孩子长得不高、肌肉不多不要紧,
重要的是他有一个丰满的灵魂。”
昨天,卫哲在硅谷中关村创新中心,
谈马云、谈文化、谈经历、谈人工智能。
卫哲眼里的马云
马云曾预言淘宝的营业额必将超越沃尔玛。
当时卫哲问马云:你知道沃尔玛的营业额有多少吗?
马云说:不知道。
卫哲问:不知道你怎么敢这么说?
马云说:正是因为不知道,才敢这么说。知道了,就不敢了。
媒体说马云的视野,一定不是站在地球上看到的。
而硅兔君从卫哲那里得知,马云其实并不是媒体刻画的马云。
卫哲说:马云是一个目光长远的ET
ET不是外星人,而是English Teacher
马云开阔的视野、长远的眼光得益于他的英语能力。这听起来莫名其妙,但正是语言这个工具,给马云撬开了大门。
卫哲的第一个工作,是在首席执行官旁边做很多翻译的工作。在这过程中,中美高手过招,他意识到很多时候,双方谈话的质量其实并不在于对话双方的状态,而在于中间人翻译的状态。翻译状态好,会翻译的好,谈话质量固然就高了。
而马云作为英语老师,从来不需要有人做桥梁,他可以自己直接对话。起初马云的英语能力,让他可以裸眼看世界,以第一视角直接接触中国以外的世界。也正是因为他的英语能力,帮他了解到世界最先进的科技,在中国正式接入互联网前上线国内第一个网站,中国黄页。
马云是一个成就他人的好老师
马云不仅是一个英语老师,更是一个优秀的、将育人思维融入企业管理的好老师。他从不怕教会徒弟、饿死师傅。他将“成就他人”定为阿里核心的企业文化。他要考核阿里管理层是否成就了团队,让团队更出色。
“你从开始当管理者这一天起,别人的成功就是你的成功,你通过一件事情的完成去成就他人的成功,这就是管理者。”成就他人,成就越来越多的人,也成就了团队,还有马云自己。
马云真正做到了“散财”
BAT三座大山,马云夫妇的持股比例最低仅为7%,马化腾持股约8.8%,李彦宏持股约16%。中国互联网企业有这样一种现象,创始人持股比例与公司市值成反比,越多的股份压于身上,创始人就需要承担越多的压力、承受越多的责任,减缓企业发展的步伐。
所有人都知道财散人聚的道理,但是当人民币在你眼前晃的时候,少有人能够做得到。马云选择散财,将优秀的人才招致麾下,打造阿里巴巴梦之队。
一个爱玩、好玩、幽默的玩家
马云并不是一个严肃、自恃身份、拒人千里之外的企业家。
相反,他是一个好(hǎo)玩、好(hào)玩、幽默的人。
他兴趣广泛、思维活跃,不管三教九流还是五湖四海来客,马云都能与他们找到共同话题,聊的津津有味。
在卫哲眼中,英语、成就他人、散财、幽默,拼凑出一个有血有肉、走下神坛的马云。
零售的流量入口在社区
盒马鲜生、缤果盒子、马云的无人超市在国内掀起一阵新零售旋风。但是新零售的春天真的到了吗?回答这个问题,卫哲告诉硅兔君要看新零售是否能够突破老零售的桎梏。
老零售问题重重:
从传统实体零售角度出发,多、快、好、省的矛盾无法平息。Costco,物美价廉,占了“好”和“省”,牺牲了“多”和“快”。沃尔玛,店多货全,占了“快”和“多”,牺牲了“好”和“省”。随着人力、店铺的成本的上升,传统实体零售日子越来越难过。
电商也有死缺,获客成本大幅上升、物流成本激增、用户体验太差。此时,新零售的突破传统实体零售的关键点在于:
1.补足老零售的短板,平衡多、快、好、省之间的矛盾。
- 在人力、店铺成本上升的情况下,提升零售商店的人效、坪效。
而新零售从电商虎口夺食的途径是: - 掐住线下流量入口。
BAT能成为中国互联网不可逾越的三座大山,就是因为他们圈住了线上流量入口,任何互联网新进入者都要向这三家缴纳保护费。用互联网思维看新零售,能圈住线下流量入口的零售企业就是未来的行业颠覆者。线下最大的流量入口莫过于社区,因此社区便利、社区生鲜、社区药房是投资新零售应该关注的潜在爆发点。 - 提高用户体验,将顾客拉回来。
盒马鲜生的蹿红得益于好的用户体验。苹果体验店日日爆满,但奇怪的是从店长到员工无人关心销售业绩,他们只想将最好的体验带给用户。
人工智能
巨、大、无、比、的泡沫
作为一个投资人,如果现在是在做人工智能的早期投资,时机略晚。
如果是做 PE端的后期投资,时机略早。
媒体吹捧,市场过热,迎来的是“VC太晚,PE太早”的尴尬局面。
市面上很多公司号称自己是“人工智能”公司,但是真正拥有人工智能技术的公司其实非常少。估算有九成的人工智能公司,都是“伪人工智能”。
现在市面上普遍存在对人工智能的三大误解,如下。
误解一:人工智能很新鲜
其实,很多人口中的“人工智能”,说的是“机器学习”。在阿里巴巴,“机器学习”的概念很多年前就开始谈论了。而现在很多公司,用着原来机器学习的技术,赶着这股人工智能的潮流,重新包装一下自己,披上小马甲,摇身一变就成为了“人工智能”的公司。其实在本质上,没有任何的改变。但很多投资人以前没有接触过,一下冒出来一个新概念,误以为很新鲜,就被乱花渐欲迷人眼了。
误解二:人工智能的核心是技术
人工智能的核心,不是技术,而是refreshing data flow,即不断持续更新的数据集。技术和数据的关系,好比是刀和磨刀石的关系。人工智能的技术是刀,数据集是磨刀石。一把很快的刀,没有磨刀石,慢慢就会钝掉。而一把不快的刀,一直都有磨刀石在磨,就会越来越快。所以,即便技术再牛逼,没有数据,总会被人超越。
误解三:人工智能是创业者的机会
基于技术与数据集的关系,人工智能其实是大公司的天下,因为大公司才有数据,小公司没有数据。人工智能,是大公司的游戏。对于小公司而言,做一把刀,卖给一个有磨刀石的大公司,是比较好的下场。小公司可以在人工智能上独树一帜的机会,比较少。
当然,机会少不代表没有机会。机会,在于数据上是否可以不依赖于大公司。在美国,大公司的代表为Facebook、亚马逊、谷歌,在中国,则为阿里、腾讯、百度。在有独立的、proprietary (你有别人没有)的数据来源时,拼技术,才有意义。
独立的Proprietary数据来源,主要在于以下几个行业。 - 生物医疗、基因行业:在这个领域,中国和美国一样,大公司均没有得到大量数据。人工智能对医疗、医药的突破,会非常大。
- 金融领域:在美国,金融类的数据,除了亚马逊有一点点,Facebook、谷歌这类大公司也没有。人工智能对金融领域的突破,美国次序和中国次序会不一样,但都离不开四个点。
在金融方面,人工智能的突破,将围绕: - 精准营销 Precision Marketing
- 风险控制 Risk Managment
- 流程优化/流程再造 Process Optimization
- 智能投顾 Robo-advisor
然而,因为中美市场的不同,人工智能在金融行业的机会不同。对于美国而言,合理的排序是2、4、3、1。对于中国,合理的排序,则是1、2、3、4。举例说明,美国人比较注重隐私,所以中国人可以做的精准营销,到了老美这里有可能会侵犯到隐私。然而在中国,因为人口众多,金融机构需要精准地分辨出客户,人工智能的作用则会很大。
除此之外,智能投顾对美国人而言很重要,因为美国人理财观念深入,金融市场上又有很多金融产品可以选择。这一领域中较成功的案例包括Robinhood、Betterment、Acorn等等。而对于中国人而言,因为市面上金融产品相对缺失,很多金融产品(如保险)的价格受到监管,所以人工智能算法作用不大。智能投顾对于中国而言,很不重要。
对于创业公司而言,因为中美的国情不同,避免做“无间道”,要至少先立足于一个地方,再拓展其他的市场。对于跨境创业者而言,这就意味着不仅要又懂中国、又懂美国,还要会挑重点。
人工智能将为人类社会带来巨大无比的帮助,但当下,它是一个巨、大、无、比、的泡沫。
巨大泡沫的体现特征有两个: - 估值泡沫。(伪)人工智能公司动辄估值上亿美金,其实没有任何实质性的东西。
- 人才泡沫。过去五年内,真正进入人工智能行业的人才,其实是数的过来的,这与当下的市场情况并不符合。
人工智能,有一天将会与2000年的互联网泡沫一样,炸掉。然而人工智能是啤酒泡沫,炸了之后,还是可以喝的。
聊完这些,卫哲调侃:上面说的这些,有可能都不对。但,也是干货。
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