AI中的明牌与暗牌
明牌与暗牌
今天任何能轻易想到的idea，都是明牌 ，上来就摊牌比经验值，武力值，和血条了，比如大家讨论最多的AI助手，虚拟老师，AI客服，文案生成等等。在这种显而易见的方向上，高手和熟手太多，只是打一张起跑早的“先手牌”很难获胜。
以AI教育为例，教育是个长链条行业，从投放，到课程运营，到教研，到销售都有成熟方法，到最后是在比”拧螺丝“的效率，这个行业的高手也很多，很多人融过1亿美金以上，管过千人团队，就差一个好的PMF可以再启程了。如果一个新手进到AI教育里，PMF刚跑通，刚准备学习下如何投放，如何管100个销售，刚准备手枪换步枪，旁边直接蹦出几个高手就拿加特林机枪给突突了。
什么是暗牌？暗牌往往是非共识 ，是完全0到1的产品创新，挖掘的是隐性需求，市场空间极其模糊，巨头和高手想不到或看不上。比如snapchat、Airbnb、快手、今日头条、b站、拼多多、小红书，早期的时候都有点小众，能否泛化未知。2013年的时候，如果问全国人民会看30秒短视频吗，是很难有答案的。这种暗牌为早期生存赢得了几年的时间窗口，猥琐发育，等到摊牌比武力值的时候，大家手里都是加特林，对着突突一下还是有胜算的。
明牌意味着共识，往往是面向存量市场，用新方案替代老方案，十倍速是最好的武器。可能是更好的文案工具，更好的教学工具，提升的是体验和效率。
暗牌意味着非共识，往往对应增量人群，满足的是未被满足的需求，0到1的创新是最好的武器。快手抖音出来前，短视频几乎没有被验证过，是凭空造出个短视频范式。拼多多出来前，下沉人群是很少网上购物的。
如果是一个经验值丰富、善于靠商业和效率取胜的高手，上手打明牌是可以的，段位高到一定程度，还能起到吓跑清场的效果。
如果是一个经验值少、用户洞察犀利、善于创新的AI产品经理，最好还是想想暗牌，从一个很独特，非共识的切入点进入。起手打明牌是对加特林机枪的不尊重。
傻瓜时间
暗牌翻开就变明牌，作为暗牌的傻瓜时间窗口至关重要。
我的判断是，相比Mobile，AI行业的周期会长很多，不是一波机会，而是潮起潮落的若干波机会，至少十年以上。但具体到每个项目的切入点，傻瓜时间会短很多。
ChatGPT是2012年11月发布的，三个月后，国内外的大厂都达成了一致——必打之局，AI的基础底座必须拿下，数数手里的筹码就开干了。大厂的动作幅度也都很大，微软推出new bing和copilot，Adobe推出Firefly，Google Amazon Meta从各自角度切入，BAT字节华为也都入局。对平台层来说，傻瓜时间窗口只有两三个月，这是前所未有的。
相比mobile的应用，AI应用的傻瓜时间窗口也会短很多，黑暗森林法则会在AI应用里演绎的淋漓尽致。 mobile时代，字节、快手、拼多多有3-5年的窗口期，然后大厂发现被偷家了，开始狙击和反追。在mobile的黑暗森林中，猎人是看到火把才开枪的；在AI的黑暗森林中，不用看火把，火柴刚点燃，猎人已经一个火箭筒打过来了。
为什么推测AI的黑暗森林法则会加剧呢？三个原因：
一是ChatGPT和Midjourney上来就是C端爆品，效果肉眼可见，AI具备认知能力是第一次，生成这么逼真的图片也是第一次，一下把大家炸醒了，秒懂。
二是当下互联网的人才密度是前所未有的，一群实力派演员，刚演完了mobile这场为期十年的商业大片，然后导演宣布，兄弟们，互联网创业Game over了，以后拍戏只拍硬科技了，大家做做生意自寻出路吧。现在导演改口了，PC是第一季，mobile是第二季，后面三四五六季的主题都是AI。又有戏可以演了，不all in是不行的！
这批人，既有财富自由的大厂高管，也有一批能力成熟的founder，这些人普遍把业务带上过10亿收入，或者千万用户，融过1亿美金以上，带过千人团队。他们的心态都很一致——“上天欠我一个大成”，这些人天天在找合适的创业剧本。
三是大家的判断力被“预训练”过了，会预判你的预判。过去30多年的科技史、商战史、投资史是巨大的数据，相当于已经炼成了一个科技商业大模型，当我们用到惊艳的产品，看到爆炸性的新闻时，我们的大脑就会告诉我们，这是个大机会还是小机会，往后可能局面如何，yesterday once more。
在可预见的黑暗森林法则下，如果是暗牌，可能少做PR，低头拧螺丝，闷声发大财才是正确姿势。
如果是明牌，那就喊出声音，团结能团结的力量，把实力做实才是王道，然后在明牌的基础上看能不能打几张暗牌。
暗牌在哪里
我们来看mobile时代的几张大暗牌，拼多多、字节、快手、B站、小红书、米哈游、Shein等等，都是从侧翼杀到平台级别的主战场的，都经历过两个阶段：看不上，和拦不住。
之所以看不上，是因为新一代平台都是以feature的形式出现。起初，今日头条是百度新闻里的一个子功能——自动推荐，拼多多是微信里的拼团游戏——很像一场运营活动，快手是把视频转成gif的一个工具。
feature足够犀利，就能打中垂直人群，产生高留存率。 但这个垂直人群的规模有多大？这是是第二重迷雾。静态来看这个人群可能只有5%，未来会有50%吗，能泛化成功吗，这个问题上往往很有争议。几乎所有的大产品，都是起于垂直人群，然后不断泛化，变成国民级产品的。
之所以拦不住，不单纯是因为先发优势，一定是这种先发优势转化成了某种结构性优势：
第一种是规模带来的效应——网络效应、双边效应、或者规模效应。抖音、快手、B站、小红书这种都是天然带社区属性的，对手可以像素级别的抄功能，可以大力出奇迹的做投放，但到了一定规模后，社区氛围形成，这种氛围很难抄。
第二种是链条即资产，简单说就是业务链条长，需要鼠标加水泥，创业公司把脏活苦活都干了。外卖、打车、物流、OTA、教育里的头部公司都是这么做的。
第三种是自带天然屏障，典型的是拼多多，借用微信流量发展起来，但微信对淘宝不开放，这是天然屏障。
换言之，什么容易被看上呢？在已有的大品类做创新容易被盯上，比如做手机浏览器，只要到了百万日活，百分百被盯上，大厂在2012年就全部立项手机浏览器，派的也是相对精锐的团队。在PC时代，浏览器是入口级产品，浏览器可以截搜索的流量，大厂的神经已经被刺激过了，只要日活过了红线，先派团队防守了再说。
但feed流是不容易被盯上的，PC时代没有feed流这个品类，且feed流和搜索的KPI正好是相反的，feed流的KPI是时长越长越好——kill time，搜索的KPI是步长越少越好——尽快让用户找到结果，然后离开。所以天然不容易联想到一起。
AI创业上，暗牌是什么？这个超级难回答，要是现在就能说出来那就不是暗牌了。或者换个问题，什么牌桌上天然容易出暗牌？举几个例子，感受一下。
第一个是泛娱乐， 本质上今日头条、快手、拼多多、B站、小红书、米哈游做的都是娱乐业。娱乐业是个无限游戏，水无常形，只要玩法对了，路子对了总能找到增量人群，并且最大的增量人群永远是下一代。很多产品是带社区属性的，社区文化是最难抄的一部分了，到了一定规模后确实拦不住。
AI有三个明显的特性，自然语言交互、生成式、多模态感知，基于某一个特性很容易长出全新玩法。比如可以想象，类似原神这样的游戏会变成真开放世界，里面是一个个智慧体在交互，连路人甲NPC都是AI驱动的，并且语言交互将成为推动情节的重要手段。比如，一些虚拟人的聊天软件，比如character.ai、MiniMax都是AI驱动的娱乐新玩法。
第二个是长链条、重链条的行业， 通常和服务业相关。比如美团外卖有600万骑手，放到2012年，绝大多数的互联网公司会选轻模式，而非重模式，这是一种避重就轻的“看不上”。而这种重链条的行业，往往比的是拧螺丝的效率，链条即资产，后面可能“拦不住”。
AI会改变很多行业，尤其是售卖认知的服务业，比如法律、医疗、教育、编程、会计、客服等等。software as a service将变成result as a service，什么是result？对很多行业来说，result是AI+人工。以法律行业为例，可能最有价值的不是给法务从业者提供软件，而是自己做了一个AI驱动的律所，中台全部AI化，靠AI解决成本的问题，和不可规模化的问题，但前端和客户沟通的还是律师，因为要提供深度服务和情绪价值。私有化的数据，和很重的服务链条，可能会让它拦不住。
第三个是做“看不见”的客户， Shein是个好例子。Shein是背靠中国供应链，往海外卖快时尚的品牌，2014年开始用Shein这个品牌，低调了六七年，大众听到这公司的时候，年销售额已经千亿，估值几百亿美金了。这种低调除了公司刻意为之，很大程度上是因为做了“看不见”的客户，客户完全在海外，和国内的玩家几乎形不成竞争。这几乎是创业最幸福的状态了，不要有太多故事，也就不会有太多事故。
当然，还有很多适合出暗牌的方向，欢迎来一起探讨，我的思考有限，这里只是举几个例子。
现在，最大的明牌已经出来了——大语言模型这个底座，和ChatGPT这个应用。价值极大，门槛极高，别的不说，几千万美金是入场券，几亿美金有机会进决赛。
打明牌和暗牌都有赢的机会，只是打法不一样。 打明牌基本看牌面，看手里的筹码数量，更看绝对实力。打暗牌有猥琐发育，以小博大的机会，可能会抽中大奖，但也碰运气。
同时，明牌和暗牌不是对立的， 而是动态变化的，比如做大模型的团队，做大模型本身是明牌，但上面到底做chatGPT还是别的应用，这是暗牌。而所有的暗牌，被大厂和大佬盯上后，就成为明牌。
实践出真知，欢迎一起来讨论更多的暗牌。
来源：元宇宙之心