創(chuàng)業(yè)公司什么時候挖護城河…
2024/01/09
人們對科技有一種信念，即認為如果你擁有最具才華的團隊、最好的產(chǎn)品和最快的增長——只要你制造出是人們想要的東西——你就不需要擔心護城河。
這是完全錯誤的。
擁有最好產(chǎn)品、最具才華的團隊、增長最快的公司，恰恰是最需要護城河的公司。
它們可能足夠幸運，擁有一些可以失去的東西；它們也會面臨規(guī)模更大、資源更豐富或者規(guī)模更小、速度更快的公司來競爭。它們越快取得成功，就越快面臨實際的競爭。
成功加速了對護城河的需求。一旦成功看起來顯而易見，初創(chuàng)公司就會失去其“輔助輪”護城河（即不確定性），并且至少應該擁有更永久的護城河的基礎(chǔ)。
現(xiàn)在，優(yōu)哉游哉的好日子越來越少了，因為很多公司很快就會發(fā)現(xiàn)這個機會。
羅杰·斯卡爾（Roger Skaer）
什么是護城河？漢密爾頓·赫爾默（Hamilton Helmer）在《七項權(quán)力》（7 Powers）一書中將其定義為“保護企業(yè)利潤免受競爭侵蝕的障礙”。他列出了七種類型的護城河：規(guī)模經(jīng)濟（Economies of Scale）、網(wǎng)絡效應（Network Effects）、反向定位（Counter-Positioning）、轉(zhuǎn)換成本（Switching Costs）、品牌（Brand）、壟斷資源（Cornered Resource）、流程能力（Process Power）。具體定義和示例，請查看Flo Crivello的文章。
護城河不會讓你實現(xiàn)產(chǎn)品市場契合（PMF）。正如USV的弗雷德·威爾遜（Fred Wilson）在博客文章“產(chǎn)品>戰(zhàn)略>商業(yè)模式”中所寫，在擔心其他任何事情之前，你首先需要實現(xiàn)PMF。但當你實現(xiàn)PMF時，你所做的事情明顯有效，你就應該想辦法保護它免受競爭者的侵蝕。
VC支持的初創(chuàng)公司，最終目標是上市或以10億美元或更多的價格被收購，而不是被VC追捧。這可能需要很長時間，通常是七到十年。即使初創(chuàng)公司在競爭對手意識到自己在做什么之前就點火升空，它也需要在成功退出之前保護火焰燃燒好幾年。對于一切進展順利的公司來說，護城河可能會帶來IPO與悲傷故事的區(qū)別。
我在Netflix上看過一個紀錄片《環(huán)法自行車賽：逆風飛馳》，我認為Steve Chainel關(guān)于鵝卵石賽道的說法很好地概括了這一點：
環(huán)法自行車賽：逆風飛馳，Netflix
“你不可能在鵝卵石路面上贏得環(huán)法自行車賽…但你可能會輸?shù)羲?rdquo;
最近，在OpenAI API的基礎(chǔ)上誕生了一批生成式AI初創(chuàng)公司（被不客氣地稱為“GPT套殼”）的背景下，關(guān)于護城河的問題出現(xiàn)了很多。一方面是VC和紙上談兵的分析師認為“GPT套殼”沒有護城河；另一方面，開發(fā)者們表示，打造出色的產(chǎn)品并快速增長才是最重要的，護城河稍后就會出現(xiàn)。
《The Information》最近報道稱，兩家生成式AI公司Jasper和Mutiny AI正在裁員。尤其是Jasper，成長得非?？臁Ｔ摴境闪⒂?021年，在AI炒作周期之前，2023年的收入有望達到7500萬美元。2022年10月，該公司憑借快速的增長獲得了15億美元的估值。九個月后，面對日益激烈的競爭，該公司開始裁員。該公司似乎尚未建立足夠深的護城河來保護其快速增長的利潤。它只活了兩年，但很難責怪它。
發(fā)生了什么？在建立真正的護城河之前，Jasper就已經(jīng)耗盡了不確定性。
杰里·諾依曼（Jerry Neumann）在《生產(chǎn)性不確定性》一文中寫道，“能為新的初創(chuàng)公司創(chuàng)造超額價值的唯一護城河，是不確定性”，因為“不確定性使競爭陷入困境的時間足夠長，足以建造護城河。”
杰里·諾依曼《生產(chǎn)性不確定性》
你的創(chuàng)意越明顯、越容易打造出產(chǎn)品，你就越需要更快地挖掘護城河。相反，你的創(chuàng)意越不明顯，實現(xiàn)起來就越困難，你需要挖護城河的時間就可以拖得越長。
你是否應該將所有時間花在產(chǎn)品上，還是將部分時間花在戰(zhàn)略上，即使在早期階段，也取決于你的業(yè)務中存在多少不確定性。
諾伊曼提出了兩種不確定性：新穎性不確定性（即技術(shù)風險）和復雜性不確定性（即市場風險）。新穎性不確定性是很多硬科技公司面臨的一種不確定性：不確定你是否能夠真正打造出你想要的東西；復雜性不確定性假設你可以打造出產(chǎn)品，但質(zhì)疑它是否會有一個龐大且有利可圖的市場。
新的初創(chuàng)公司有一個有限的時間窗口，在此期間，它們受到不確定性的保護來挖掘護城河。如果它們在其他人趕上來之前不挖護城河，它們的超額利潤將被競爭殆盡，并將陷入困境，難以獲得良好的結(jié)果。
將其簡化為一個公式，就是：
所需護城河的深度 = 你的創(chuàng)意有多好 – 實現(xiàn)起來有多難
這個公式中的變量可以隨著時間的推移而變化，而且確實也是如此。隨著市場追趕你的洞察力，并且客戶用他們的錢包證明你是對的，一些不顯而易見的創(chuàng)意可能會變得顯而易見。隨著基礎(chǔ)設施的改善，曾經(jīng)難以打造出來的產(chǎn)品也會變得更容易實現(xiàn)。一家公司的核心技術(shù)可以成為另一家公司的API。對于創(chuàng)始人和投資人來說，很重要的一點是，要根據(jù)實際情況的變化不斷更新公式。
這個公式解釋了諸如“偉大的公司是在熊市中建立的！”“你需要逆勢而為。”之類的創(chuàng)業(yè)真理。在這兩種情況下，不確定性的增加都為建立防御性提供了更多時間。
如果你屬于“新的初創(chuàng)公司不需要擔心護城河”陣營，你可能會提到Twitter和Airbnb等成功案例，但這些例子會忽略不確定性的角度。
Wilson在他的博文中以Twitter為例，說明一家公司實現(xiàn)了PMF，然后轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略。Twitter的幸運之處在于，即使人們在使用它時，它一開始看起來也像個玩具。潛在的競爭對手并沒有足夠認真地對待人們用來分享午餐吃什么食物的產(chǎn)品，并試圖與之競爭，直到為時已晚。17年后，我們?nèi)栽趹獙witter在復雜性不確定性的掩護下建立起來的網(wǎng)絡效應的力量。
Airbnb在早期也只專注于產(chǎn)品，而忽視戰(zhàn)略。
Airbnb種子輪前的融資材料中，競爭優(yōu)勢那一頁列出了六項產(chǎn)品功能，但沒有真正的護城河（除非你算上品牌，但在你擁有它之前，這是一個非常脆弱的護城河）。
Airbnb種子輪前融資材料，來自Failory
盡管如此，它們?nèi)阅苋〉贸晒Φ脑?，不僅僅是產(chǎn)品出色。事實上，Airbnb看起來像一個糟糕的創(chuàng)意！Airbnb融資的過程非常艱難。它一次又一次遭到VC的拒絕。這里可能有一條規(guī)則：你的融資越容易，就越需要護城河。
復雜性不確定性讓Airbnb有時間建立品牌和網(wǎng)絡效應護城河，這些護城河一直保護著它，直到其市值達到910億美元。最終，該公司花費了大量的時間、金錢和精力來打造這些護城河，比如聘請了團隊來精細地平衡供需，并與迪士尼合作，以故事板來描述其客戶體驗。對于是否有人愿意花錢睡在別人的沙發(fā)上，盡管這個問題的不確定性很大，但他們在擔心護城河之前專注于證明產(chǎn)品是正確的。
這就是VC和評論家對生成式AI缺乏護城河眾說紛紜的原因。實際上，這里不存在任何不確定性。
基于ChatGPT來打造產(chǎn)品，消除了新穎性不確定性。我認為每個人都同意這一點。如此多的生成式AI產(chǎn)品在早期取得的巨大成功，也消除了復雜性不確定性！如果你開發(fā)了一款開始爆發(fā)的生成式AI產(chǎn)品，你將受到其他初創(chuàng)公司、自力更生的公司、獨立開發(fā)者和現(xiàn)有企業(yè)的攻擊，它們都渴望獲得你的用戶。
競爭是不可避免的。在一個發(fā)展緩慢或技術(shù)上更新穎的領(lǐng)域，競爭情況可能很好，因為你有時間建立原始護城河和客戶忠誠度。在一個像生成式AI一樣快速發(fā)展的領(lǐng)域，當競爭對手到來時，你挖出足夠堅固的護城河的機會很小。
在一篇題為“生成式AI公司最終擁有護城河”的文章中，Battery創(chuàng)投的布蘭登·格萊克倫（Brandon Gleklen）認為，生成式AI公司不必擔心護城河，因為就像之前的云服務公司一樣，它們可以構(gòu)建護城河——尤其是規(guī)模經(jīng)濟——隨著時間的推移，它們通過傾聽客戶的意見并根據(jù)用戶的反饋進行迭代。
我想說的是，在生成式AI這樣確定的領(lǐng)域，情況并非如此。對于在不確定性下運營的公司來說，“最終”的說法是一種奢侈。
當然，當你跳出GPT套殼，從更宏觀的角度觀察時，AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)非常有利可圖的結(jié)果。在不確定時期挖掘護城河，以便在不確定性消除后保護自己，其的重要性可以通過兩個實例展示：Hugging Face和Runway。
Hugging Face創(chuàng)立于2016年，當時AI尚未興起，其產(chǎn)品是一個基于自己的NLP（自然語言處理）模型構(gòu)建的AI聊天機器人。當次年《Attention is All You Need》論文介紹了Transformer架構(gòu)時，Hugging Face團隊在GitHub上創(chuàng)建了Transformers開源庫，在開源社區(qū)中取得了巨大的成功。
布蘭登·里夫斯（Brandon Reeves），Lux資本
Hugging Face全力打造“機器學習的GitHub”，托管開源模型和數(shù)據(jù)集，打造供用戶構(gòu)建、訓練和部署這些模型的工具，并培育開發(fā)者社區(qū)。
Hugging Face在AI變得顯而易見之前，在復雜性不確定性下運營了五年，挖掘了護城河，其中最強大的護城河是網(wǎng)絡效應。據(jù)傳該公司的收入為3000-5000萬美元，并將以40億美元的估值進行一輪融資。
如果說Hugging Face是成功利用復雜性不確定性提供的時間建立強大護城河，那么Runway就是一個現(xiàn)實的情況：它能在新穎性不確定性的倒計時結(jié)束之前挖掘護城河嗎？
Runway也成立于2018年AI熱潮之前，旨在打造“世界上第一個端到端AI生成平臺”。它面臨的是新穎性不確定性——AI在2018年幾乎無法生成圖像，更不用說視頻了。當該公司從Lux資本獲得200萬美元投資時，其投后估值僅為900萬美元。
在接下來的五年里，它基于自己的應用研究打造了最好的視頻模型，并宣布推出市場上最好的（至少當時如此）Gen-2：
2023年6月，Runway從谷歌、Nvidia、Salesforce 等公司那里獲得了1.41億美元的投資，公司估值為15億美元。
由于打造出Runway已經(jīng)實現(xiàn)的東西非常困難，而且直到最近才能明顯看出這個產(chǎn)品是可能的，因此迄今為止一直受到新穎性不確定性的保護。他們還通過快速交付產(chǎn)品以保持領(lǐng)先地位。不過，我不確定該公司是否已經(jīng)擁有真正的護城河，還是應該在不確定性耗盡之前迅速采取行動挖掘護城河。
這就是為什么戰(zhàn)略對于初創(chuàng)公司來說很重要，即使它并不酷。最簡單地說，早期初創(chuàng)公司的策略，就是在消除足夠的不確定性并吸引激烈的競爭之前，將有限的資源用于挖掘護城河。
目前，顯而易見的是，雖然并非所有的初創(chuàng)公司在早期都需要護城河，但當它們最終的成功對它們自己來說是顯而易見的（但僅極少數(shù)其他人知道），那它們確實需要開始挖掘護城河。如果他們足夠幸運，有一天能夠擁有一些明顯值得爭奪的東西，那么護城河就會很重要。
開始挖掘吧。
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