撰文 | 宇多田
2015 年中旬，智慧開關技術公司 Lumos 的創始人 Yash Kotak 在與團隊經歷了 5 個月每日長達 14 個小時的艱難創業後，終於在一天凌晨，寫下了這樣一條部落格：
「我們突然從渾渾噩噩中驚醒，猛然發現，我們高估了機器學習，同時也低估了將一件樣品轉化為一件全功能硬體產品所需的努力。」
兩年前，Lumos 出現在了科技媒體 Venturebeat 整理出的二季度創業公司死亡名單裡。那時候，人工智慧浪潮初起，被媒體「曬屍」的人工智慧公司也寥寥無幾。因此，Lumos 作為那時少數人工智慧硬體產品的「死亡代表」之一，在默默關閉網站，停售硬體產品後，迅速淹沒在了前仆後繼的泱泱創業大軍裡。
兩年後，「人工智慧」，在追捧與爭議中迅速成為大小公司都熱衷於掛在胸前的標籤。富有經驗的大公司高管與投資人們，開始探討人工智慧的商業化與無所不在的垂直落地場景；受到鼓舞的 AI 創業公司們，至少看到了做「成為 AI 時代蘋果和 Google」這種夢的可能性。
然而，泡沫的破裂其實才剛剛開始。正如著名對沖基金經理人 Bradford Cross 所預測的那樣，除了智慧硬體公司將會經歷大規模破產外，那些即便集中於垂直領域，且具備全棧能力的 AI 企業，也與當年被人寄予厚望的清潔能源技術一樣，只有少數人工智慧創業公司才能突破重圍，成為 AI 界的特斯拉與 SolarCity 們。
很遺憾，就在昨天，又有一家以社交為垂直場景的 AI 技術公司，成為了「少數」以外的那一個。
位於美國華盛頓州的社交媒體AI管理平臺Meshfire，宣佈將在 9 月 30 日正式關閉。其 CEO Eli Lsrael 透過一篇部落格公佈了這個訊息，而倒閉的原因，則只被概括為一句話：
我們已沒有了繼續成長下去的能力。
然而，就在兩年前，科技媒體 VentrueBeat 曾在一份報告中將 Meshfire 稱為社交媒體工具領域「最好的賭注」，新媒體 Social Media Society 則盛讚了 Meshdire 管理介面的設計與使用者體驗。直到 2015 年 1 月，Meshfire 還被一個名叫「全球人工智慧年度成就獎」的委員會評為「2015 年最好的 AI 創業公司之一」。
Meshfire獲得的獎項
而 Meshfire，也把自己稱為目前唯一的靠人工智慧驅動的社交媒體管理平臺，主打「AI 牌」，聲稱可以讓 AI 技術幫助社交媒體平臺管理者減輕一大半壓力。
此外，又根據創業公司資料庫 Crunchbase 的記錄顯示，自 2012 年建立後，Meshfire 共進行過 3 輪總額為 35.5 萬美元的融資，最後一次是在 2015 年 7 月，估值已達到 200 萬美元。
實際上，僅憑創始人 Eli Lsrael 的一封「告別信」，我們無從判斷 Meshfire 經營失敗的具體原因。然而，除了公司從未公佈過任何使用者資料外，Meshfire 這項管理工具移動版 app 的推出時間竟然是在 2016 年 7 月（移動浪潮大勢已成）。
此外，從海外社交媒體工具市場狀況來看，或許競爭的激烈程度也能說明一些問題：
早在 2013 年，有網友就曾列出過一份海外超過 50 個熱門社交媒體監測、分析與管理工具的「清單」。
其中，既有服務著全球大部分 500 強企業及眾多媒體中介的著名社交媒體分析工具 Sysomos，也有專注做社群定向管理的 INFLUENCE，專門幫使用者進行推特廣告人群發掘的 OPTIMIZE，以及更加個性化的利用影像識別技術的社交圖片發掘工具 GAZE。他們都是這個市場中的佼佼者。
那麼 Meshfire 的差異性優勢在哪兒？
雖然 AI 是 Meshfire 自己宣傳的最大優勢，但根據新媒體 Social Media Society 記者的一次試用體驗顯示，除了介面充滿未來主義的設計感，以及那個與微軟 Cornata 定位有點相似的介面 AI 助手 Emmy，其管理功能與其他同類軟體並無太大差異。
而那些被稱為「用 AI 技術精準追蹤對話及主題」的技術優勢，幾乎是當下所有社會營銷管理軟體的必備功能。
「雖然我很喜歡它那類似於《星際迷航》的介面，但是我一直搞不懂那個像 Cortana 的小助手究竟能為我做些什麼，實際上我只用這個儀表盤就夠了。」
Meshfire軟體的管理使用者介面
更「可怕」的是，具備類似 AI 追蹤功能的軟體品牌，例如 經過更新的Backtweets 等軟體（使用者介面不是太好看），還是免費版；而社交平臺 Facebook 與 Twitter 更是自己內建了一系列資料分析工具。
據知乎上一位從事「社會化媒體監聽與內容管控」工作的網友吐槽，由於經常使用社交管理工具，他還是推薦大家用一些比較成熟的品牌，因為他們通常功能強大，多平臺發同時釋出及統一介面下的多渠道多賬戶管理，各種功能必需都要具備，這樣才能省時省力：
「你在谷歌輸入 social media management，可以看到更多的品牌和內容。但大多在不同方面有些欠缺。例如功能不夠強大，或者不能同時釋出和管理多平臺，或者只是專於某一項功能而其它方面很渣，或者是體驗太過複雜，使用者無法即時試用。」
或許，這就是 Bradford 提醒的「AI 企業既要垂直於某一領域，又要具備全棧的能力」？然而，Eli Lsrael 卻曾在一次接受 Venturebeat 的專訪中這樣回答：
「那些最好的新型的社交工具，都擅於集中於某一問題上。現在就需要提供一種經過單一創新的工具，來漸進地改變社交體驗。」
實際上，對於挑選 AI 公司的投資家來說，很多時候，AI 公司和其他型別的公司倒閉並覺得沒有太多區別，也一定會經歷「高潮期」與「低谷期」。正如華創前沿科技投資負責人公元回覆給機器之能的一個看法：
「很多時候，不管你是不是 AI 公司，可能都是因為團隊對產品的定位不清晰，沒辦法落地，現金流沒有管理好等等。對於投資人來說，我們並不是代表學術界給實驗室研發基金，我們一定需要商業價值所帶來的回報。
所以，除了技術以外，我會判斷技術能給這個團隊帶來多長時間的壁壘，在這個時間段中這個 CEO 能否把商業化產品落地，這個就需要考察 CEO 的商業敏感度與學習能力。」
對於 Bradford 對 2017 年人工智慧五大預測中的第五條——「垂直型全棧 AI 企業，才有發展空間」，實際上有一個很重要的附註：低層且基於單一任務的人工智慧可以很快被商品化，但是這就意味著你並未解決足夠高階的全棧式問題。這樣，你就會陷入低階人工智慧服務的商品世界，最終的結果可能是慢性死亡。
「你應該把需要的商業與專業技能帶入更高層次的「全棧」能力中。一般來說，大部分人工智慧創業者要麼沒有，要麼意識不到，要麼不夠謙虛。」
不過，對於很多創業者來說，一次的「被破壞」或許就是下一次「重構」的開始。就像開頭提到的 Lumos 創始人 Kotak 最後透過失敗得到的感悟一樣：
「我學到了一個非常有用的方法。就是對你的市場、產品和競爭做出一個徹底的「破壞因素假設清單」。而其中的關鍵因素是那些可以成就或毀掉你公司的人。你需要根據犯錯誤的機率與潛在風險的高低來進行排序。從頂部開始驗證，儘可能精簡。」
最後，還是送給愛迪生一句幾乎人盡皆知的話：「我沒有失敗，我只是找到了 1000 種行不通的方法。」
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