撰文 | 宇多田
2015 年中旬，智能开关技术公司 Lumos 的创始人 Yash Kotak 在与团队经历了 5 个月每日长达 14 个小时的艰难创业后，终于在一天凌晨，写下了这样一条博客：
「我们突然从浑浑噩噩中惊醒，猛然发现，我们高估了机器学习，同时也低估了将一件样品转化为一件全功能硬件产品所需的努力。」
两年前，Lumos 出现在了科技媒体 Venturebeat 整理出的二季度创业公司死亡名单里。那时候，人工智能浪潮初起，被媒体「晒尸」的人工智能公司也寥寥无几。因此，Lumos 作为那时少数人工智能硬件产品的「死亡代表」之一，在默默关闭网站，停售硬件产品后，迅速淹没在了前仆后继的泱泱创业大军里。
两年后，「人工智能」，在追捧与争议中迅速成为大小公司都热衷于挂在胸前的标签。富有经验的大公司高管与投资人们，开始探讨人工智能的商业化与无所不在的垂直落地场景；受到鼓舞的 AI 创业公司们，至少看到了做「成为 AI 时代苹果和 Google」这种梦的可能性。
然而，泡沫的破裂其实才刚刚开始。正如著名对冲基金经理人 Bradford Cross 所预测的那样，除了智能硬件公司将会经历大规模破产外，那些即便集中于垂直领域，且具备全栈能力的 AI 企业，也与当年被人寄予厚望的清洁能源技术一样，只有少数人工智能创业公司才能突破重围，成为 AI 界的特斯拉与 SolarCity 们。
很遗憾，就在昨天，又有一家以社交为垂直场景的 AI 技术公司，成为了「少数」以外的那一个。
位于美国华盛顿州的社交媒体AI管理平台Meshfire，宣布将在 9 月 30 日正式关闭。其 CEO Eli Lsrael 通过一篇博客公布了这个消息，而倒闭的原因，则只被概括为一句话：
我们已没有了继续成长下去的能力。
然而，就在两年前，科技媒体 VentrueBeat 曾在一份报告中将 Meshfire 称为社交媒体工具领域「最好的赌注」，新媒体 Social Media Society 则盛赞了 Meshdire 管理界面的设计与用户体验。直到 2015 年 1 月，Meshfire 还被一个名叫「全球人工智能年度成就奖」的委员会评为「2015 年最好的 AI 创业公司之一」。
Meshfire获得的奖项
而 Meshfire，也把自己称为目前唯一的靠人工智能驱动的社交媒体管理平台，主打「AI 牌」，声称可以让 AI 技术帮助社交媒体平台管理者减轻一大半压力。
此外，又根据创业公司数据库 Crunchbase 的记录显示，自 2012 年建立后，Meshfire 共进行过 3 轮总额为 35.5 万美元的融资，最后一次是在 2015 年 7 月，估值已达到 200 万美元。
实际上，仅凭创始人 Eli Lsrael 的一封「告别信」，我们无从判断 Meshfire 经营失败的具体原因。然而，除了公司从未公布过任何用户数据外，Meshfire 这项管理工具移动版 app 的推出时间竟然是在 2016 年 7 月（移动浪潮大势已成）。
此外，从海外社交媒体工具市场状况来看，或许竞争的激烈程度也能说明一些问题：
早在 2013 年，有网友就曾列出过一份海外超过 50 个热门社交媒体监测、分析与管理工具的「清单」。
其中，既有服务着全球大部分 500 强企业及众多媒体中介的著名社交媒体分析工具 Sysomos，也有专注做社群定向管理的 INFLUENCE，专门帮用户进行推特广告人群发掘的 OPTIMIZE，以及更加个性化的利用图像识别技术的社交图片发掘工具 GAZE。他们都是这个市场中的佼佼者。
那么 Meshfire 的差异性优势在哪儿？
虽然 AI 是 Meshfire 自己宣传的最大优势，但根据新媒体 Social Media Society 记者的一次试用体验显示，除了界面充满未来主义的设计感，以及那个与微软 Cornata 定位有点相似的界面 AI 助手 Emmy，其管理功能与其他同类软件并无太大差异。
而那些被称为「用 AI 技术精准追踪对话及主题」的技术优势，几乎是当下所有社会营销管理软件的必备功能。
「虽然我很喜欢它那类似于《星际迷航》的界面，但是我一直搞不懂那个像 Cortana 的小助手究竟能为我做些什么，实际上我只用这个仪表盘就够了。」
Meshfire软件的管理用户界面
更「可怕」的是，具备类似 AI 追踪功能的软件品牌，例如 经过更新的Backtweets 等软件（用户界面不是太好看），还是免费版；而社交平台 Facebook 与 Twitter 更是自己内置了一系列数据分析工具。
据知乎上一位从事「社会化媒体监听与内容管控」工作的网友吐槽，由于经常使用社交管理工具，他还是推荐大家用一些比较成熟的品牌，因为他们通常功能强大，多平台发同时发布及统一界面下的多渠道多账户管理，各种功能必需都要具备，这样才能省时省力：
「你在谷歌输入 social media management，可以看到更多的品牌和内容。但大多在不同方面有些欠缺。例如功能不够强大，或者不能同时发布和管理多平台，或者只是专于某一项功能而其它方面很渣，或者是体验太过复杂，用户无法即时试用。」
或许，这就是 Bradford 提醒的「AI 企业既要垂直于某一领域，又要具备全栈的能力」？然而，Eli Lsrael 却曾在一次接受 Venturebeat 的专访中这样回答：
「那些最好的新型的社交工具，都擅于集中于某一问题上。现在就需要提供一种经过单一创新的工具，来渐进地改变社交体验。」
实际上，对于挑选 AI 公司的投资家来说，很多时候，AI 公司和其他类型的公司倒闭并觉得没有太多区别，也一定会经历「高潮期」与「低谷期」。正如华创前沿科技投资负责人公元回复给机器之能的一个看法：
「很多时候，不管你是不是 AI 公司，可能都是因为团队对产品的定位不清晰，没办法落地，现金流没有管理好等等。对于投资人来说，我们并不是代表学术界给实验室研发基金，我们一定需要商业价值所带来的回报。
所以，除了技术以外，我会判断技术能给这个团队带来多长时间的壁垒，在这个时间段中这个 CEO 能否把商业化产品落地，这个就需要考察 CEO 的商业敏感度与学习能力。」
对于 Bradford 对 2017 年人工智能五大预测中的第五条——「垂直型全栈 AI 企业，才有发展空间」，实际上有一个很重要的附注：低层且基于单一任务的人工智能可以很快被商品化，但是这就意味着你并未解决足够高级的全栈式问题。这样，你就会陷入低级人工智能服务的商品世界，最终的结果可能是慢性死亡。
「你应该把需要的商业与专业技能带入更高层次的「全栈」能力中。一般来说，大部分人工智能创业者要么没有，要么意识不到，要么不够谦虚。」
不过，对于很多创业者来说，一次的「被破坏」或许就是下一次「重构」的开始。就像开头提到的 Lumos 创始人 Kotak 最后通过失败得到的感悟一样：
「我学到了一个非常有用的方法。就是对你的市场、产品和竞争做出一个彻底的「破坏因素假设清单」。而其中的关键因素是那些可以成就或毁掉你公司的人。你需要根据犯错误的概率与潜在风险的高低来进行排序。从顶部开始验证，尽可能精简。」
最后，还是送给爱迪生一句几乎人尽皆知的话：「我没有失败，我只是找到了 1000 种行不通的方法。」
如果你也有做 AI 创业的心酸历程，也有自己独到的感悟，请联系并分享给我们，或许你会得到更多人的理解与共鸣。
