李开复:下一代独角兽从何而来? 股票信息查询

股票资讯  2021-03-27 10:10:57

2019年12月4日至6日,Zero2IPO集团与投资界在北京举办了第19届中国股权投资年度论坛。作为业内最引人注目的事件,本次年会将与知名行业学者和嘉宾携手,分析政策趋势,聚焦投资策略,探索价值发现,展望市场未来。2020年,中国顶级风险投资力量将齐聚一堂!

会上,李开复发表了题为“中国迎来产业后端创新浪潮”的主旨演讲。以下内容由投资界根据现场速记汇编而成:

10年来,是VC的黄金十年,GDP有所增长,更多的实际流通资金进入了行业,推动了VC行业,搭建了互联网和移动互联网平台,创造了很多上千亿的超级独角兽,非常值得骄傲。

这些点还会继续增长吗?GDP增速放缓,移动互联网红利被吃光,融资也面临各种挑战。接下来的机会在哪里?

下一个机会来自技术驱动的后端创新

事实上,数字经济的增长已经放缓。虽然我们生产了美团、滴滴、品多多等伟大的顶级产品,取得了世界级的成就,但增长速度已经放缓,我们需要找到下一个增长点。

过去的增长来自于用户体验的重构。无论是购物、社交、O2O等。,中国已经领先世界,出现了很多伟大的数字公司。他们重建了一个交易界面和一个用户界面,也创造了巨大的价值。另一个是海量数据的积累。

有人说互联网已经进入下半年,但事实是它最大的红利期已经结束。我们将不再像过去五年或十年那样期待未来会有那么多超级独角兽。相反,这种平台级移动互联网的独角兽未来会大大减少。

创新工场认为,下一个机会将来自技术驱动和后端创新。什么是后端创新?如果说前端创新颠覆了社交、媒体、支付、O2O,那么后端则是相对传统的行业,比如物流、企业服务、工厂供应链、零售教育、医疗等。这些领域会带来30%-50%的价值创造增长,增长的主要原因是后端目前效率仍然很低。

中国的物流业比较分散,不像美国那么多巨头。品多多背后有几千万的小厂,生产效率非常低;三四线城市的零售业,消费者购买的是多层不合理的利润分配。所以现在非常低效的效率,是我们创造效率的大好机会。

四个方向升级

我们可以细分为四个问题,即线下后端的低效率、线下格式的落后、运营成本的快速增长,最后是后发行业的低效率。

第一,离线后端效率低。比如拼多多,淘宝,美团已经是世界级的在线应用了,但是这些大应用的后台效率还是很低的。美团背后有300万外卖兄弟,阿里双十一生产的套餐可能都是情侣店包装的。面对背景中的低效率,我们可以有机会寻找投资。

在快递方面,中国的行业集中度远低于美国,美国在UPS等行业处于领先地位,而中国仍然非常碎片化。物流的集中会给线上市场带来更大的价值,前端会推动后端的改革,仍然会产生很多投资机会。

二是离线格式落后。我们一二线城市其实离发达国家比较近,甚至生活都比他们方便。如果考虑线下,三四五线的城市差距还是很大的。

就门店而言,还没有发生连锁。在美国100多年的发展中,行业整合是必然的,于是形成了沃尔玛这个大公司,以极大的效率打败了夫妻店,成为最好的连锁店。在中国,随着几十年市场经济的发展,网上越来越方便,很多投资者不关注线下。其实线下机会还是巨大的。今天,中国有超过700万的情侣商店,这有很大的整合机会。

还有连锁酒店,一线城市60%,三四线城市只有10%,也是融合的机会。

三四五线城市还是有很多零售商效率非常低。商店进货时,尾货的配送系统是多层的。三四五线城市客户消费意识同步提升,但供给没有跟上。因此,零售的低效率和背后的渠道体系有很大的改进空间。

有一种误解,认为线下的一切都是低效的,但事实并非如此。大整合后,连锁可以像线上一样高效,但在过去,三四五线城市没有这样的改革压力。现在因为新的流量门户,信息被扁平化,这是一个很好的机会。

第三,运营成本快速增长。中国的劳动力成本在过去的五年里增加了50%,而美国只有9%。人工成本的增加意味着电子商务获取客户的成本迅速增加,这导致许多中小公司面临巨大的挑战。

我国中小企业倒闭的数量每年都在增加,这并不意味着本身就存在经济问题,而是低效的小商店必须依靠整合来产生规模效应,等待资本帮助带来效率和整合。整合靠资本,效率靠技术。

第四,产业落后,效率低下。医疗改革促进了医疗行业的快速发展。但是目前国内还是有很多药企在研发上花了很多时间和金钱,但是更多的钱是在销售上,在药品质量和医疗经验上还有很大的提升空间,也会带来很多机会。

我国商业保险的比例远低于其他国家。商业保险和医疗大数据的结合可以达到更高效的效果。这些都可以和资本整合,提高效率。

利用资本促进技术应用和产业融合

如何整合资本?比如在一个分散的行业,10%的投资份额可以让它达到更高的规模效应,或者可以收购其他更小的公司,更高效的运营业务,通过市场和销售占据更大的份额。

我们应该利用资本促进产业融合,利用资本促进应用技术。技术应该怎么用?

以AI为例。其实AI并不是唯一的技术。AI需要数据,IT需要数据。做AI意味着你的数据是面向IT和云的。第一个例子是降低成本。AI盈利的捷径就是取代重复性劳动。这是事实。

世界上最火的AI叫RPA,直接用AI代替重复性的工作,UiPath估计价值140亿美元。创新工场的创新智慧在制造质量检验中有着落地的场景。我们以前是靠人力,而不是AI。AI可以提高检测效率,也可以用于3C组装:无论手机屏幕是否划伤,IC板是否有错误,都不需要人工检查。

另一个简单的例子是单个链接的优化。教育包括学习、实践和评价。可以有双师班,AI可以纠正发音,孩子可以学习数学,可以修改试卷和作业,这些都使得老师花在这些重复性任务上的时间更少,孩子在更短的时间内提高了成绩。

第三个是零售业的例子,它可以增强整个零售业的权能。零售是人,是商品,是市场。它利用效率来提高人们的效率,更快地提供商品来解决商品和商品的效率,然后利用数字赋能来解决市场的效率。如果能知道每个人的线上线下购买习惯,就可以推测他在每个店铺可能会买多少东西,并做一个销售预测,这样可以带来更好的库存。

最后一个例子是医疗行业,大数据快速部署到农村地区,覆盖1.5亿人。在美国,大数据很难收集到这样的数字。一方面,药物可以更有效,提供信息产品,医务人员也可以帮助他们赋权,做更好的医疗。第二,利用人工智能进行新药研发也可以增强各种治疗的可能性,包括癌症和脑神经,这些治疗可以带来更大的价值。

作为一家投资公司,创新工场不仅投资,还通过其子公司创新和扶持传统行业。下一代独角兽公司将来自后端创新。一方面我们会提供资金帮助他们融入;另一方面,我们将帮助他们拥抱技术以获得更高的效率。


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