数据业务的创业方向,美国人也在迷途中

8月5日,纽约一家私募股权公司收购了总部位于新墨西哥州的圣达菲——这个城市最著名的洛斯阿拉莫斯国家实验室,孵化出的科技初创公司笛卡尔实验室(Descartes Labs,公司名字中也有实验室,故意想突出其科学先进性)的控股权。一家初创企业被收购本不是什么大新闻,但笛卡尔实验室是卫星影像这个领域的明星创业公司,另外其原联合创始人、首任首席执行官马克·约翰逊立刻撰写了5170字的“长文”猛烈抨击公司(董事会)廉价出售公司,以及他被迫离开后这两年间,投资人所代表的董事会对公司业务方向的错误定位。这引发了我的一些思考。

笛卡尔实验室可是我的创业榜样!下图这八个怪咖,一上手就猛猛的租用谷歌云上的算力,用极大量开源的卫星影像,开发了有特色、强大的算法,帮助军方、政府和基金公司监控地物变化,预测产量,为卫星影像的商业化探索智能决策的道路。在今年6月的世界超级计算机Top500项目排名中,笛卡尔名列第52位。在我看来,笛卡尔在位置数据领域的生态位,帮助对地观测商业卫星的创业公司与大量不知道如何使用卫星影像数据的最终用户之间搭建了一座桥梁——按照约翰逊本人的愿望,是给用户建造一个自己拥有的数据炼油厂。

笛卡尔实验室创业之初的八剑客,坐在最前的是Mark Johnson。图片引自Mark Johnson的medium文集

在美国,除了笛卡尔,定位于卫星影像人工智能算法应用的创业明星公司着实是有一批的,可以算是一条被验证了的赛道。所以要真是如约翰逊所透露的,因为找不到投资了而现金流崩溃因此被贱卖确实够蹊跷。更蹊跷的是笛卡尔实验室自从2014年成立以来,接受了1亿美元的投资,总营收也超过1亿美元,2021年还有1700万美元的收入,手持多份超过八位数的政府合同,照理说,手中现金还够啊,就这样“一文不值”的安魂了(语出约翰逊原文),实在令初创者们扼腕叹息。

但这次交易的收购方——南极洲资本(Antarctica Capital)——其董事总经理钱德拉·帕特尔在一份新闻稿中表示:“南极洲资本对地理位置、空间数据分析的未来非常笃定,笛卡尔实验室将与我们在这些领域的其它投资组合公司形成强大的互补。”而南极洲资本在新闻稿中随后的暗示是:笛卡尔目前太偏重“科学研究了”而不重视交付产品,所以需要用一些手段,包括运用真正用于成熟公司管理的专业知识来确保公司还会增长。

从南极洲的新闻发言稿中,我们还不能看出笛卡尔实验室的创业之路已经终结了。只不过约翰逊的抱怨所说的:公司被贱卖、创始人出局,这个情况多多少少是有的了,我们姑且把笛卡尔当下的情况看做遇到了风险吧。公司不论大小,几乎所有的业务风险都可以归为以下四类之一:财务风险、运营风险、外部风险和战略风险。而根据《疯狗浪:如何应对突如其来的剧变》一书的作者乔纳森·布里尔统计,这四类风险,分别出现的概率是:财务风险:17%;运营风险:10%;外部风险:37%;战略风险:36%。

你想知道什么叫做疯狗浪吗?但这本书远不如塔勒布的《反脆弱》更让人深省和具有启发性

我在约翰逊的博文中,读出来了他还在CEO任上的时候(2020年以前),就有两类风险已经很明显了。董事会认为每个月的成本太高,与收入不相匹配——这是①财务风险;董事会认为公司没有产品,只有咨询,这种业务不可复制,要求公司开发出SaaS产品,让用户订阅软件而不是买定制的咨询服务,但约翰逊认为咨询是正道,商业模式上创始人与投资人有分歧——这是④战略风险。

创业公司融资以后,疯狂扩张,招人、租用大办公室、做广告营销、补贴,然后没有收入,还来不及收缩,几个月就把融资款烧干,下一轮又没有着落,这种故事我们听的实在是太多了。别说是创业公司,上市公司经过这种操作也得倒闭——八月初这几天热点新闻之一——曾经是“生鲜电商第一股”的每日优鲜,累计融资额超过110亿元,那比笛卡尔的现金可多多了,但每日优鲜关闭主营业务的直接原因,还是缺钱。财务风险可不管您是大鳄还是小鱼,如影随形,见缝插针,不肯罢休。

但更高概率出现的风险还是在战略上的。笛卡尔的创始者们可都是聪明人,其中好几个,本人就是洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家,约翰逊还是个连续创业者,在联合创立笛卡尔之前是Zite的CEO。他们难道不知道美国投资人喜欢SaaS吗?难道不晓得SaaS有更规模化的商业模式吗?他们这群科学家组成的公司,核心竞争力(或者说他们为自己定义的竞争力)是算法。但他们试过了,卫星影像分析这个行当,卖不出去通用算法,就没有训练一次即可大量复用的卫星影像机器学习模型这回事儿,他们只有学习palantir那样,一单一单苦咔咔的为用户定制,为用户提供咨询服务,为用户进行现场的培训。而这个模式,需要特别高的客单价,用户如果没有刚需,客单价就不高,那就会干一个项目赔一个,而且一年也做不了几单生意。这种公司叫做项目公司,除非已经上市了,可以通过各种技巧“编制”出利润来,就有增发的故事,可以继续延续现金流,可以有更大的空间腾挪,但在上市之前,无论中外的投资人,都不会喜欢项目公司,没有投资人喜欢,就没有现金。

用卫星影像做数据分析,乃至泛空间信息领域的大数据公司,就只能“做项目”而不能卖订阅式的SaaS了吗?我还看到了一些有意思的探索。Arturo提供一套算法,使用卫星或航空图像为保险公司预测相关财产特征;Cloud to Street 预测洪水风险,使用合成孔径雷达绘制洪水水深地图;NCX使用Ta们已经预先计算好的碳储量数据集及算法来验证供应商自己报告的碳排放和回收数据,为碳信用提供一个有效的市场;Upstream Tech使用从卫星图像中推断的水位数据来预测水电发电量。

Arturo能将空间数据分析的算法规模化,原因是保险行业的精算、承保、索赔业务已经很标准化了
Cloud to Street 的技术将卫星图像和地面情报与机器学习相结合,生成洪水地图,其规模化也是瞄准了需求相对标准的保险行业
NCX的核心创造力是利用来自林业、经济和地理的数据,构建了碳排放底图,这是碳交换的科学基础,所以NCX的商业模式是在售卖一种稀缺的数据
Upstream Tech 吸引用户的是算法预测能力,但交付给用户的是仪表板,能将其高水平预测能力整合到用户的Excel报告生产环境中

而我们自己的数据业务探索,也在解决方案和数据订阅之间做各种尝试和取舍。8月9日我们新发布的数据探索功能,其核心目的,不只是让用户可以下载品牌监测的数据,自动获取监测报告,还让用户可以在地图上高效的搜索、展现全品类、品牌以及各类地物的交叉组合,这里面没有什么高深的算法,有的是让用户可以快速的对数据有个概览,看数量、看分布、看对比就行了。我们想把在咨询中用到的数据和图表简化,让用户用最简单的方法用起来。未来我们也会对极海那些高深的预测算法,用易懂、可交流的方式让用户获得。

在微信里查数据,做地图。哪些有写字楼的地方却没有瑞幸咖啡,你可以秒出地图。功能上不稀奇,关键是搜索、制图效率极高。我把效率高(无论是人还是机器)看做服务规模化的关键指标

不只是像极海这样的数据创业公司,在业务方向上艰辛摸索,和我们合作过的空间大数据国家队们,尤其是坐拥巨量卫星影像数据的大家伙们,数据资源、客户资源、科研资源乃至资金人才样样不缺,但同样苦恼的是:用户到底要什么?你给Ta原始的数据,人家嫌太多太大太专业,既没有地方存,也不会处理;你给Ta软件和算法,Ta说太复杂,不会安装部署也不会编程,分析挖掘门槛太高;你给Ta订阅的报告,Ta说太简单,千篇一律,不能定制也不解决指导行动的问题……

这个困境,更有深度的解释,我认为:不是中国的用户难伺候,而是用户已经不可逆的朝着需要服务而不是需要产品的方向飞奔而去。软件也好硬件也罢,这些产品只是服务的载体,用户通过产品获取服务。我们看大屏视频,想要的是清晰、声效俱佳的多源影音,获取这个服务的产品可以是电视,也可以是投影。安装不了App,只能看有限电视的频道,再大的屏,这个需求也没被满足;我们要吃饭吃菜,想要的是好吃、健康的多样美食,获取这个服务的产品可是美团外卖,也可以是饿了吗。万年不变,只有三家两家饭店入住的点餐平台,再便宜的菜,这个服务也没算做好。我们的世界,用户已经毫无疑问的建立了追求服务的趋势,用户越来越享受体验,越来越想要多巴胺的刺激,越来越追求拿来即用立刻满足,即便要自己动手做事情,也会是因为自己动手的体验很美好,在我看来,这一点中国更甚于美国,我们已经习惯于各种外卖,各种上门,各种刷码。。。虽然这些模式都常见于toC的商业,但toB的业务面对的客户也是被toC的服务伺候习惯了的人,从产品到服务的演化在哪儿都是一致的。

服务并不意味着要和用户一定要有人和人、面对面的交互,服务的本质是满足多变、多样的深层次体验需求,每个人想要的服务可能都是不一样的,满足一个人的服务需求不难,难得是千人千面,作为创业者需要面对如何让服务规模化。过去卖license(授权、硬件狗)的软件行业为什么如此让人艳羡,乃至如今,欧美的投资人为什么那么追捧SaaS创业,就是因为无论传统软件还是SaaS软件都可以标准化,边际成本为0,规模化复制可几近无穷。但定制的软件,仅仅为几个客户服务的版本怎么做到规模化?没有规模化,边际效益在递减,边际成本却在增加,这绝不是一个理想的商业模式。所以,服务的规模化将是所有软件创业者都必须得思考的,其实也是未来所有创业者都得面对的。

那我也没有什么好逃避,我们已经是处在最朝阳的产业之中了,即便旧有的那些好日子已经一去不复返,新来的挑战还是那么的让人抓心挠肝,创业不就是要解决问题吗?数据的服务怎么才能做成规模化,美国人尚在迷途中。但极海已经做好了准备,让我们共同充满期待,从此领先一步。