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个理论的意思就是，企业提供的产品要正好满足市场的需求，令客户满意，这是创业成功的第一步。这其中有一个验证PMF的标准叫快、来、钱。就是企业先用人际交往等成本较低的方式找到天使用户，然后验证天使用户能不能够带来主动的用户增长，以及在这种情况下用户是不是长得比较快，还愿意付费。尤其想提醒一下创业公司，大家需要真的用最低成本去测试。因为创业公司没有那么多的资源可以浪费，所以大家要先想清楚这个场景是什么，这个场景能不能快速的用一个特别简单的方式去验证它有没有需求。如果验证后发现能满足快、来、钱这个原则，就基本上说这个东西是成立的，后面就可以尝试快速跟上。

36氪：现在初创型AI企业面临着多方位竞争，它们要和赛道中的传统优质企业竞争，还要和BAT这种互联网巨头竞争。和这些角色相比，初创型AI企业的竞争优势在哪？

王啸：我觉得可能在技术使用领先性上还会有一定的优势。另外一个就是创业型公司会相对灵活。它们可以找一些更加差异化、细分的赛道先进行布局，而不是直接硬磕。比如说初创AI企业可以用监控摄像头和一些更加细分的行业做结合，再去做解决方案，而不是上来就直接应对。

我觉得目前AI公司能提供的都还属于相对通用型的解决方案，但因为AI是在跟各种行业做结合，所以其实也很难有一个公司能够把各个行业的解决方案都做好，这也意味着大家是可以在行业解决方案上做突破的。具体来说，企业聚焦在某个行业里去深扎会更容易做出来，如果仅仅还是浮在面上的这种竞争，估计是没什么机会的。比如大家可以找到一个更细分的行业，去做一些产品设计解决方案、服务能力设计以及销售体系的搭建，像医疗、物流这种领域都可以深扎，并不一定非要在像安防这种大的领域里面去跟别人竞争，还是要做差异化。

李云龙：创业公司首先就是不要跟大公司正面硬刚。不要觉得说它们在干什么，我希望比它们干得更好，这件事情不太靠谱。我们更鼓励大家用低端颠覆模型，去找低端市场。第二个是聚焦你的核心能力。很多公司会觉得这也是个机会，那也是个机会，这会让你的能力很散。对早期公司而言，反而是聚焦在一个点上，把这个点打透会更好。因为本身创业公司资源就比较少，再加上比较分散，这个也做，那个也做，可能一个50人的创业公司做了七、八个行业，这99%是成不了的。All in在某一个细分的点上把它打透，做细不做宽，这是比较重要的。

具体到怎么做的话，其实也需要不断去拆解这个业务场景，看这些场景有哪些是别人还没有太强，我还可以切入的。只要你不断去拆解自己所处的环境，一定能够找到细分场景或细分要素，并且发现对手在这里不是太强。总之，正面迎战你是干不过的，这首先就是一个战略层面的竞争。

36氪：看到一个说法，目前大量AI公司面临着同样的纠结——它们究竟应该做to B、to G、to C哪类客户的订单。你会怎样选择？

王啸：我建议从To B起步，做好供应链、产品和市场推广三件事。B端行业，标杆用户的树立很关键，一定的高端订单会对行业产生影响力。而且承接大项目的能力、项目运转的稳定性和准确性都将是2019年区分 AI 公司高下的关键。To B的业务其实还是有特殊规律的，首先它涨速不会特别大，第二个是要靠行业标杆拉动，第三个是要把人效控制住，把标准化做好。尤其是控制人效比，这个很重要。

要提高人效，大家可以把自己收缩在偏产品、偏标准化的部分上，让合作伙伴去把生态里面的定制化部分完成。就是说，自己掌握核心产品和核心的接口，对合作伙伴做技术支持，但是让他们去在行业里拓展客户，做定制化，这是很关键的一步。当然在一开始，大家可能需要自己建立标杆用户，因为没人去帮你去做开疆破土的事，但是开完之后，这个行业也许就可以用几个合作伙伴把它做了。因为说白了每个人管的人数实际上是确定的，这样对公司的人效和管控都比较好。

李云龙：我觉得需要先把自己的价值网画出来，看看这个公司到底是属于产品型还是服务型，属于低频型还是高频型，客单价是高还是低，业务到底解决的是什么问题。这些维度其实都需要画一画，多画几个维度，就知道自己处于什么位置了。

而且需要画出来的还包括公司的能力，比如公司的政府能力强还是弱。画出来之后，大家还需要拿动态的标准去衡量自己，就是说如果现在公司这方面能力强，那么以后会是强者恒强吗？如果弱的话会恒弱吗？不同的公司一定是不一样的，但上面的思考方法可以让我们想清楚自己不变的使命到底是什么，是服务B还是服务C或者服务G。