Alex Ren

进退维「谷」:华人创业者的困境和机遇

专访创新工场创始人李开复

兼论中美关系下的硅谷华人创业生态

编者按

本文作者,Alex Ren, 是过去三年硅谷中国投资热潮的亲历者和见证者之一。随着中美贸易战愈演愈烈,越来越多的硅谷华人工程师在思考这些问题:我们该怎么办?现在创业还有希望吗?需要考虑回国吗?带着这些问题,作者专访了来硅谷访问的创新工场创始人李开复博士,希望深谙中美两国创业生态的他能够给在美国的华人工程师一些答案。同时,由于李开复的这些观点,引发了作者对于华人在美国投资的历史和最近格局变化的深度思考!详细专访内容请见文末链接。

世界格局:三十年河东,三十年河西 

30年前,也就是1988年,整个世界刚刚开启了全球化的浪潮,北美自由贸易区成立,欧共体一体化文件签署,亚太经济合作组织(APEC)成立,全球人民都憧憬着一个美好的一体化家园,很多公司的名字里面都选择了“International”、”Global”等字眼。

而今天,2018年,在那波国际化浪潮过了整整30年之后,美国发起几乎针对全球的贸易争端,当然,首当其冲是中国!先是对600亿美元商品加征关税,后增加1000亿美元,甚至威胁再增加2000亿美元。

时间来到了2018年12月5日,我们在硅谷迎来了创新工场创始人李开复博士的签名售书活动。在等候活动开始的时候,猛然看到微信上铺天盖地的关于著名物理学家、投资人张首晟跳楼自杀的消息,活动现场大厅的巨大屏幕上,依然在不断循环地播放张演讲的视频......这注定是一个多事之秋!

李开复的活动主要是关于其新书《AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order》。说实话,生活在硅谷的我,和其他很多华人一样,尽量避免讨论中美冲突的话题,也许是逃避吧,我们刻意地选择相信一个更美好的未来!但是很多人都认为,中美关系再也回不到从前了!

李开复:在美华人工程师若创业,应首选回国!

其实对于李开复的了解,最早起始于20年前。1998年,我在大学校园里见到意气风发的开复老师,聆听了他关于语音识别等方面的研究报告。当时他刚刚加盟微软,怀着建立外资公司的第一个亚洲计算机研究机构的雄心,毅然搬到了北京。日后的微软亚洲研究院,以及其后来建立的谷歌中国成为了计算机人才的摇篮,尤其是计算机视觉方向,目前的AI独角兽们,很多创始人都来自这两个机构。日后他创立的风险投资基金—创新工场,也投资了很多这两个机构出来的创业者。

而我,后来成为硅谷的一家AI猎头服务公司(TalentSeer.com)以及面向工程师内容平台(Robin.ly)的创始人,每天接触大量的工程师。我很想知道,世界格局的这些变化对他们意味着什么。我也很想知道,从当年他意气风发地带领这些国际科技公司进入中国市场,到今天创立基金投资中国本土公司,并吸引优秀的工程师们回国创业,这中间到底是什么样的心路历程。    

专访李开复就在斯坦福大学边上的一个酒店里面,一个曾经中国投资人络绎不绝的地方,现在呢,一丝初冬的寒意侵袭着每一个急匆匆走向大厅的人,大厅里面赫然放着一个巨大的蛋糕雕塑,上面有各大硅谷公司的logo,中间一行巨大的字—”Silicon Valley”,一个曾经吸引无数中国投资人蜂拥而来的字眼!

在熬了一夜读完李开复的书之后,我做了很多笔记,顺着这些笔记,我问到一个关键问题:“今天的很多在美国的工程师错过了中国移动互联网和AI创业的黄金10年,他们创业还能做什么?您有什么要和他们说什么?", 他的严肃和认真让我惊讶,只见他很大幅度地向前倾了一下身,头几乎都贴近了摄像头,说:“这个问题我要好好回答!实际上,在最近看的美国华人工程师提交给我们的几十个项目来说,很遗憾,没有一个是靠谱和值得投资的!”

这个答案让我有些震惊,我想到也许很多人不了解中国市场,但是还是很自豪硅谷所培养出来的产品观念的!

他接着说:“今天中国的创业者已经非常厉害了。我曾经说过,如果我们把硅谷的一个创业者,也不是说华人,就是说硅谷的一个顶级创业者和一个中国的顶级创业者放在火星——假如火星上有生命——让他们来竞争的话,我敢打赌,几乎一定是中国的创业者会胜出。可能美国唯一的机会就是正好碰到了乔布斯。我在中国工作了这么长一段时间,真的深深的体会到了我们投的各个项目,比如说VIPKID,Face++等等这些项目,它们的创业者在超级快速的成长,接地气。这个方面在美国的华人千万不要低估,认为我们是海归,认为我们在这边读了博士,工作过,所以更出色。我自己也是在这里工作过的,如果把年轻的我送回去,也是死路一条。所以我给你们的建议是什么呢?如果要创业,应该首选回国创业!

中美创业生态的差异:Mission-driven VS Market-driven

回国创业又是何谈容易,正如李开复讲的,中美虽然创业氛围比较类似,但是在实际的创业模式上天差地别,美国由于高科技发展比较悠久,基础比较好,新创立的公司基本是都是瞄准某个大的问题而去的,因此更多的是Mission-driven(使命驱动)的模式,而反观中国,大范围的高科技创业也就是最近十多年的历史,而市场又有很多空白,因此很多公司奔着市场而去,管他三七二十一,市场需要就做,因此更多的是Market-driven(市场驱动)的模式。 

我和很多创业者聊过,对于回国创业,他们普遍的看法是:国内的技术比较低端, 心态比较急躁,节奏又很快,所以很不适应。我认为这个很正常,如果有很好的机会赚快钱,自然就鼓励初创公司先完成原始资本积累,再回过头来打磨技术。但是就长远来讲,也助长了投机心态,抹杀了很多有耐心、有机会、想要颠覆世界的创业公司,对整个生态的建立不利。而一旦市场有一个颠覆性变革(paradigm change)出现,中国现在普遍存在的市场性公司就可能不能够适应这种变革,就这个问题,我问了李开复,他是这么回答的:“或者美国再出现一个乔布斯——这个也完全有可能。或许会对paradigm change 产生影响。否则中美的模式不一定谁更有优势。我认为美国的模式会让人更充满理想和追逐梦想,会使人希望用技术杠杆撬动世界。如果出现一个非常颠覆型的人物或者一种技术,乔布斯也好,发明深度学习也罢,都会成为美国以后继续领先行业,领跑全世界的筹码。但是到底什么时候还会再出现一个乔布斯或者深度学习的颠覆者是谁,很难预测。“ 

对于中国的创业模式,他认为:“反观中国,创业的结果相对可以预测。大家都是关注市场,关注商机,在相关领域里面打造出一个非常有价值的商业模式。我认为这种商业模式非常值得交给各种商学院进行研究。我相信中国的模式在美国具有同等的研究价值:虽然感觉上没有美国模式那么优雅,也没有那么强的技术性,不会瞬间震撼到受众;但中国的模式,实际上是用细节的打磨,用海量的钱和资源去创造出一个非常强大的竞争壁垒,强大到竞争对手没有办法抄袭。这是为了顺应环境做出的模式。换句话说,当周围的公司都可能会抄袭创新者的产品或者功能时,如果要击败对手,就需要有更充足的资金,随后用资本打造出一个强大的准入壁垒。这个壁垒会成功地保障竞争对手无法模仿复制已经成功的商业模型。“

接着他用美团的例子来举例说明:“美团,能够做到降低每个季度的成本,即使只有几分钱,但日积月累的结果是保障最后配送到家的服务价格只有五元。这个时候,如果竞争对手去做一个五元的配送,就会是一个伤神、耗费劳力又占用资金的行为。如果一个创业者,要融50亿美金去打败美团,需要组建一个60万人的送货团队,VC考虑到资金收益不会投资,所以美团相对安全。或者像滴滴,它在一定程度实现了隐形优势后,就会投资进入租车,保险,或者是加油,修理车行业,形成一条龙式的服务。一旦做过滴滴的司机,就不敢再去美团,因为如果去,滴滴会把你开除,你会丧失所有相关福利。所以中国是用更多的谋略,加上更高的壁垒,做出非常难复制而且是用血汗打造出一个厚厚的城墙,让竞争对手无法进入。“

针对现在互联网和AI时代中国创业的特点,他讲到:“其实整个互联网和AI都是一个垄断者的游戏。大家对垄断本身有一些异议,担心垄断会降低创新。但互联网的本质就是只有垄断者才能获得最巨大的优势。互联网的边际成本几乎是零,从100万人的网站扩展到1000万人或者一亿人的网站,成本并不会增加多少,但这些人的汇集却可以创造出大量的财富。AI出现以后,人越多,数据量越大,AI也随之变得更完善,其实就是强者愈强的效果。那么在这样的情况下,需要打造出别人不能复制的产品和非常高的壁垒,从而实现压倒性甚至垄断性优势的商业模式——其实还不仅仅是一种模式或者说一种单一的商业打法,美团,滴滴,淘宝打法其实都各不相同。这一套东西美国人很难看清。所以我认为如果在美国的工程师,或者产品经理想回国创业,需要换一个思路。美国的这一套方法在中国行不通,美国工程师想回国创业要重新思考才能成功。” 

他从创业模式的不同、发展阶段的不同、商业模式的不同三个维度分析了在美国华人工程师如果回国创业所面对的挑战,我认为很有启发!不得不说,对于硅谷的华人工程师来说,已经没有2015年那种中国来的投资人遍地撒钱的好日子了,如果有心要创业,这段时间会是煎熬的,而今后的日子更加煎熬。自从中美关系紧张以来,硅谷的华人投资者越来越不活跃,要么资金短缺,要么对未来不看好而撤回中国。最近我问了很多国内的投资人,他们都表示,已经很久不去硅谷了,下次什么时候去?还没计划!那些曾经每一个华人都想做跨境投资的场景,已然就是昨天一样,如今呢?我知道有好几家投资公司被点名,而还有几家在出租自己的办公室,或者遣散员工。

 从创业资本环境变化来看,留在硅谷创业成功的概率也越来越低,也许连第一轮融资都融不到,何谈成功!

硅谷华人投资:黄金三年的结束

我个人在硅谷经历了过去三年的移动互联网和AI创业大潮。2014年到2015年,到处疯传的故事是某几位国内的土豪投资人,一下飞机马上签term-sheet,项目评审会上第一次见面就马上写支票,包括参加某个只有我一个华人的投资人聚会,但是”China”不停地在演讲者口中被提及,为什么?因为这些投资人的LP(Limited Partner, 有限合伙人,即风险投资基金的出资人)中大多数有中国投资人。中国投资几乎无处不在,疯狂、盲目以及肆无忌惮!

2010-2018 中国投资美国的规模变化            

这些投资人大多忽略了中美市场的巨大差异,以至于1-2年之后,我问起这些当初疯狂的投资人,他们几乎都对他们在美国的投资比较失望。忽视本地化、不了解本地市场的投资自然会血本无归!

而这些失败,其实和国际形势的变化没有任何关系,在我看来,不投资自己不熟悉的领域,不投资自己不熟悉的市场,不投资自己看不懂的模式,这些是基本常识!

失去了很多盲目资本的追捧,硅谷的华人创业者们瞬间断了炊!很多公司关门、裁人、缩减运营,俨然在过冬,融资的消息满天飞。    

归国与否:寒冬和低“谷”的考验

但是在我看来,越是别人恐惧的时候,我们应该越是贪婪!也许这个时候才是华人创业者们崛起的时候,很多伟大的公司在经济低谷甚至危机的时候成立,他们能够生存下来并发展壮大是因为他们本身够强,能够融入本土市场,能够被本地投资圈所认可,而那些追逐风口、盲目扩张、本身不能够提供真正价值的公司,一旦有风吹草动,则是倒下的第一批烈士。

我的观点是,我们应该暂时忽略外界和宏观因素,低头想想,到底自己能够提供什么价值?到底自己的竞争力是不是够强?不管是面对中国市场,还是美国市场,都应该找到自己的“扫地僧”功夫!什么是“扫地僧”功夫?就是自己和市场上以后的玩家根本不在一个级别上,你一旦出招,别人马上趴下!即使你告诉别人怎么修炼,他们也做不到!如此这般,经济危机也打不倒你!如果自己找不到这般功夫,那就请好好修炼!

与其纠结于回国创业与否,还不如想想自己到底适不适合创业,适合在哪里创业以及创业的资本是什么。

对于那些正在考虑是否加盟中国初创公司的朋友而言,一方面纠结于中美贸易带来的恐慌,一方面又羡慕国内同学朋友这几年创业大发展带来的机遇和财富,归根结底,还是在于自身的需求和目标,安逸的生活和冒险带来的可能巨大回报,像鱼和熊掌一样,从来都不可兼得!

当硅谷的神话一遍遍在中国传递的时候,很多国人猛然发现,硅谷也就是那样,并没有想象中的神秘和伟大。但是对于硅谷来讲,她的伟大并不是因为给每一个人带来多少财富,而是,那种根深蒂固的改变世界的使命感和越挫越勇的精神,是赚多少钱都换不来的财富!这些才是在几乎长达百年的高科技发展历史上,从半导体、计算机、软件、互联网、大数据乃至人工智能时代,使得硅谷一直引领风骚的精神!

当我再一次读到我选择的题目“进退维谷”的时候,我猛然悟到,不管是进还是退,不管是改变美国还是改变中国,不管是“使命驱动”还是“市场驱动”,不管是成功还是失败,如何面对低“谷”,能否在“资本寒冬”的时候发现和实现自我价值,才真正考验我们的精神和决心!

Robinly
Robinly

Robinly团队坐标硅谷,从创业、领导力和人工智能三个角度去剖析成功创业者、高科技领导者、人工智能科学家和知名投资人的职业养成过程和他们对于这些领域的观点,我们力求追本溯源,为广大工程师、研究者提供一手的职业学习内容。

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微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面,智能多媒体,大数据与知识挖掘,人工智能,云和边缘计算,计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的研究,助力微软实现长远发展战略。通过与微软产品部门紧密合作,微软亚洲研究院将众多创新技术转移到了微软的核心产品中,如Office、Windows、Azure、Bing、Visual Studio、Xbox Kinect以及小冰、Cortana和Microsoft Translator等人工智能产品。

https://www.msra.cn/
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

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