AI驱动的智能系统，将成为科技公司新护城河

编者注：Jerry Chen是Greylock Partners合伙人，专注于企业级SaaS、云计算、大数据以及应用基础设施等领域。Jerry Chen曾担任VMware副总裁，2013年加入Greylock后，他先后投资过Cloudera、Docker、Rhumbix等公司，目前是Docker董事会成员。

近日，Jerry Chen在一片文章中描述了他眼中AI是如何重构企业护城河，新旧竞争壁垒更迭时，创业企业的机会所在。本文由爱分析作者 彭晨编译 。

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建立一个盈利丰厚并可持续的业务，需要有很强的护城河，在今天这个应用上云的时代更是如此。在上云时代，应用跑在iPhone、Echo、特斯拉这样的产品上，构建在开源代码上，并以 人工智能 和数据为动力。这些巨大的变化使得一些现有的护城河失效，令CEO们感到几乎不可能建立一个有壁垒的业务。

在这篇文章中，我将回顾一些传统科技公司常见的商业护城河，并分析它们是如何被破坏的。我认为，今天的初创公司需要建立 智能 系统 （Systems of Intelligence，即AI驱动的应用）作为“新的护城河”。

传统的护城河 

一些经久不衰的科技巨头公司如微软、Google、Facebook都有强大的护城河。他们的护城河都建立在规模经济和 网络效应 之上。

规模经济： 企业规模越大，经营杠杆降低成本的效应越明显。而SaaS和云服务有强大的规模经济，核心产品标准化程度高，收入和客户数量可以规模化。

网络效应： 按照梅特卡夫定律，如果产品每增加一个用户给所有其他用户增加了更多的价值，这样的产品或服务就具有“网络效应”。聊天工具如Slack、WhatsApp和社交网络如Facebook是很好的例子。操作系统如iOS、Android和Windows也有强大的网络效果，因为越多客户使用操作系统，就会有越多的应用软件是建立在其之上。

最成功的公有云服务商Amazon的AWS既有规模优势又有网络效应。因为客户和相应数据都留存在AWS，这也会吸引更多的客户和服务商开发更多的应用软件，产生更多的数据，形成良性循环，并通过规模优势降低Amazon成本。

其他传统护城河 

技术/专利/商业秘密： 专利软件或解决方案是大多数科技公司的业务起点。这些商业秘密可以包括创新解决方案、新发明、新流程、新技术还有与之相关的专利。随着时间推移，公司的知识产权或许可以从项目解决方案升级为知识体系和对问题、流程的深入洞察。

高迁移成本： 客户使用你的产品之后，再转换到竞争对手会有迁移成本。可以通过产品标准化、差异化、集成其他业务和数据源来提高粘性，形成锁定，让客户很难离开。

品牌和客户忠诚度： 强大的品牌可以成为护城河。产品和客户之间的积极互动可以提升品牌优势，但是当客户对产品失去信任的时候，品牌优势会快速消失。

旧有的护城河可以被摧毁 

强大的护城河帮助企业生存，但生存不应该与繁荣混淆。例如，高迁移成本可以部分解释大型机为什么在这么多年后仍然存在，这样的企业可能已经开始衰退，但他们仍然产生利润。在一个产业迅速变革的时代，公司需要承认这一点并快速做出应对，以免他们成为自己过往成功的“受害者”。

此外， 云计算 和移动化的趋势，为新晋者提供了突破既有的护城河的机会。成功的创业者往往采取两种策略：1）进攻传统企业的护城河；2）同时构建自己的护城河。

例如，Facebook有最强大的社交关系，但Instagram凭借在移动化时代的照片分享功能，使得Facebook不得不10亿美元收购Instagram。在 企业服务 领域，SaaS公司Salesforce已经威胁到本地部署软件巨头Oracle。随着云的出现，AWS、Azure和Google Cloud也正在建立直接联系客户的通道。

这些平台的变化改变着最终用户，买方已从企业内部的核心IT团队，转变为办公室的知识型员工、智能手机使用者或者任何一个有Github帐号的开发者。

护城河不存在了？ 

在这一波发展过程中，还可以建立可持续的护城河吗？对创始人来说，似乎所有的优势都可以被复制，最终护城河似乎只能建立在 规模效应 之上。

为什么会觉得护城河不再？在云和开源时代，技术的护城河正在变浅，开源代码使得纯技术很难赚钱，不把技术放在客户问题背景下考虑，将会使公司处在一个尴尬的位置。例如，Oracle的数据库业务受到来自Hadoop和MongoDB的挑战，云业务上受到AWS与Google的挑战。

但我相信技术的护城河并未消失，企业仍然可以围绕知识产权建立有壁垒的商业模式。如果在一个领域内的技术可以成为行业最佳解决方案，那也可以建立一家有价值的公司。不过，这意味着只有很少的可选方案，同时需要强大的项目能力、大量的知识储备。

今天，市场倾向于能够提供全流程服务的公司（“Full Stack” Companies），它们能够提供从应用软件逻辑，中间件到数据库全部囊括的SaaS产品。技术正在成为完整的解决方案中的无形部分（例如：没有人关心你喜欢的APP背后使用的是哪个数据库）。

在消费级市场，苹果手机将硬件与软件无缝集成，实现一体化体验。这种一体化体验也在主宰企业软件。云和SaaS已经能够直接以低成本触达客户。因此，客户越来越多地购买SaaS软件，而不是购买单个模块自己组装。

记录系统（Systems of Record）

企业IT系统底层通常是数据库，数据库上面是应用软件，两者共同驱动一个关键业务，它们组成一个“记录系统”，在企业中有三个主要的记录系统：客户，员工和资产。CRM系统拥有客户信息，HCM系统拥有员工信息，ERP /财务系统拥有资产信息。

一代又一代公司都在建立记录系统，每一波浪潮都产生了新的赢家，例如在CRM领域，Salesforce取代Siebel；在HCM领域，Workday取代甲骨文仁科软件。

其他应用软件也可以围绕记录系统建立，但价值往往不如这三大记录系统，例如营销自动化公司Marketo和Responsys围绕CRM提供服务，但在战略或价值上无法与Salesforce比肩。

用户交互系统（Systems of Engagement）

用户交互系统是连接用户和记录系统的接口，因为对终端用户有控制力，用户交互系统本身可以成为一门很好的生意。

在大型机时代，主机和终端集成，也导致了记录系统和用户交互系统被捆绑在一起，而现在两者分离，当代的公司竞相发展自己的用户交互系统，如Slack、Amazon Alexa以及其他提供语音、文字、会话一体化服务的公司。在中国，微信已经成为主导的用户交互系统，并囊括电子商务平台、游戏等。

目前用户交互系统领域持续发生着颠覆，但是已有的用户交互系统不一定会消失，只是新的系统在不断涌现。在一个多渠道并存的世界，如果手握大量终端用户，或是拥有跨渠道触达客户的系统，会是非常巨大的价值。

一个用户交互系统最大的优势应该是体现在可以与多个记录系统协作，并收集所有经过的数据。随着积累的数据越来越多，用户交互系统有可能演变为实际上的记录系统。

新的护城河：智能系统（Systems of Intelligence）

我相信智能系统是新的护城河。智能系统的价值体现在它通常跨越多个数据集和多个记录系统。例如一个应用软件可以将客户数据、社交数据和网络分析结合，预测用户行为、客户流失、LTV并及时提供服务。

智能系统也可以在建立在单个数据源或单个记录系统上，但这种优势并不明显。创业公司要在Oracle和SAP这样的巨头竞争下发展起来，需要将自身数据与其他数据源（公共或私有）结合起来，为客户创造价值。

大公司在自身数据上有优势，例如Salesforce推出的智能系统——爱因斯坦，就开始于自己的CRM系统。

我们可以将智能系统分为三个主要的领域：在客户旅程中面向客户的应用如CRM；面向员工的应用如HCM，ITSM，财务系统；基础设施系统如安全，计算、存储、网络监控、管理。

除了这些广泛的水平领域应用，创业公司也可以专注于某一行业或市场，围绕数据建立智能系统，如生命科学领域的Veeva和在建筑领域的Rhumbix。

在这些市场上，战斗已经从旧的护城河——数据的来源，转移到新的护城河——对数据的应用，例如向上销售、自动响应与支持、防止员工流失、找出安全异常。这里的数据源可以是具体的某个行业数据（如医疗保健、金融服务），也可以是公司数据（如客户数据、机器日志）。

如果能够替代或自动化一条企业流程，或更进一步创建一个新的增值流程，将会成为一条很深的护城河。

记录系统一直是个很好的行业，一些巨头软件公司Salesforce和SAP都建立有强大的知识产权上，随着他们深入公司内部的工作流程和业务流程，他们积累更多的数据和操作知识，通过规模经济获益。

然而，即使是这些公司也不能免受冲击，新一代的公司正在入侵他们的领域。

老实说，我们对AI营销可能已经感到疲倦，但也反映出AI巨大的潜力，机器学习（ML），可以以数据、业务流程、和企业工作流为背景，建立一个智能系统。Google是其中的先驱，Google从每一个用户身上收集更多数据，并将ML应用到广告业务上。其他的AI技术如神经网络，也将继续改变我们的应用。

这些AI驱动的智能系统为创业公司带来了巨大机遇。成功的公司可以在数据层面形成良性循环，获得大量数据用于训练产品，使模型变得更好，产品也变得更好，最终提供给每一个客户量身定制的服务。这就是另一个护城河，即高迁移成本。

用户交互系统或智能系统可以是最好的切入点。建立一个用户交互系统或智能系统不是一件简单的事情，需要很深的技术，特别是可以跨多个数据源的技术。

总之，你可以用用户交互系统、智能系统或者是记录系统来建立一个有壁垒的商业模式，但随着人工智能的出现，智能化应用将成为新的护城河。