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挖掘核心竞争要素，做数据和场景的双增长

36氪：你认为影响一家AI企业增长能力的因素都有哪些？在企业成长的过程中，这些因素的重要性是动态变化的吗？如果是，具体怎样变化？

王啸：AI企业当然要考虑增长。第一个就是它选择市场的规模是不是够大，第二个就是市场的成熟度是不是已经具备了，第三个就是它用技术解决问题的能力，是不是解决到了一定的程度？第四个是销售团队的搭建和销售体系的搭建是不是成熟？这些因素当然是要动态变化的，比如说第一个阶段就要先重视它目标的市场是不是足够大，去做的时机是不是合适。第二就是技术能力是不是能够完成一定的客户满意度。第三个部分就是当时机成熟之后，大家是要搭建自己的销售团队和销售能力。AI企业需要逐步的去完善这些能力，这其实是个顺序过程。

李云龙：影响AI企业增长因素，跟其它行业其实没有巨大的区别。首先一些外部的红利要素，比如人口红利、政策红利、技术项的5G红利等等，大家要去识别出来，这是影响增长的最重要的一个要素。

对内的话，我觉得大家要去找自己核心竞争要素。不同公司的增长引擎是不一样的，有的公司产品强，有的公司技术强，有的公司可能就是人强、组织强。这时候选对比较重要，如果选择了自己不擅长的事情，还 all in在那个上面想要驱动增长就很难。所以你要识别到自己的核心要素，然后不断去check。因为很可能现在这方面强，到了年底就不一定强了。

36氪：所有的企业都想快速增长。和其他行业相比，AI企业快速增长的方式有什么不同吗？

王啸：我觉得是要做数据和场景的双增长。首先数据需要累积出一些算法能力，就是你的数据越多，相应地算法就会越好，算法越好数据也会越多。这是第一个自增长。第二个部分是场景的扩展。刚开始大家可能聚焦在一个小场景下，慢慢地能力和技术成熟之后，就要再往更大一点的场景上扩展，长期的迁移能力很关键。比如我们之前投过一家公司叫Airdoc，一开始是做眼底照片的，它收集了非常多的眼底照片，也有了很多诊断报告，所以后来它又做了一些诊断的算法。在这个基础上，首先它可以看的慢性病种类从十几个变成了二十多个，甚至以后可能会更多，这是第一个增长。第二，它把算法能力和技术又用到了皮肤癌这个场景上。所以你看它的眼底照片是越来越多的，数据也是在累积的。数据累积之后，病种和准确率上的算法能力都在提高。同时它又把这套能力用在另外一个场景上，这样它的规模就能上去。

李云龙：一般来说AI企业可以看到两种红利，一个是场景红利，一个是技术红利，如果你先进去了一个场景，并且在这个场景中大家技术能力差不多，那就相当于市场占有率我先占了。虽然这不代表别人没有这个能力去完成这件事情，但是我先占了，如果要换的话，用户的替换成本会很高，这是场景红利。第二个是技术红利。就是说你确实在技术上比别人牛，这个是能够带来长久的竞争力的。AI企业如果跟其他行业去区分的话，技术这个要素比较强一点。技术很有可能带来生产力的变化，而生产力的变化能带来技术产生的十倍速增长。

36氪：你觉得AI企业在制定增长战略的过程中，有没有什么需要特别规避的坑？

王啸：我觉得不要假大空。很多时候大家看这个东西好像特别牛就去做了，但后面发现其实做不出来。因为技术是有边界的，我觉得技术边界和场景的需求匹配度是一定要注意的。而且做AI的公司是比较容易出现假大空的，因为有的时候投资人也不了解，没有办法评判公司业务的真实性。这时就会出现一些数据造假，或者能力被高估的现象。

李云龙：企业领导人在认识增长这件事情上，不要觉得增长就是一个部门有个人负责，我管他要结果就行，这是很多人犯的错误。其实做增长，老板应该是第一负责人。老板的资源往往比员工要多得多，他调动资源的能力会更强。如果你是单独的增长部门，你可能要跟技术部门、产品部门，或者其他交付部门去合作，那时候如果是平级单位，可以想象调动难度有多大。老板一定要是企业增长的第一负责人，这件事很重要。而且我建议大家都要把自己的战略杠杆好好画一画，多思考战略问题。尤其对创始人来讲，抽一点天天扎在业务上的时间，去思考一些战略问题，这是我给他们的建议。