編者按：本文來自微信公眾號 HongGC（ID：gh_677ca885ebdf），作者： Hong, Catherine，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

作為AI行業(yè)的投資人，日常能接觸到很多AI行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者，能深刻感受到目前AI應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)者經(jīng)常被質(zhì)疑的問題。所以我們就挑選了我們認(rèn)為經(jīng)常被提及的三個(gè)問題，談?wù)勎覀儗@些問題的看法。

本文通過梳理過去50年IT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)業(yè)歷史，站在現(xiàn)在對未來進(jìn)行推理，推理過程難免有誤差，僅代表個(gè)人觀點(diǎn)，所以更加歡迎大家一起共同討論和糾正錯(cuò)誤。寫下來更重要的目的是未來有機(jī)會進(jìn)行回顧和反思，相信收獲會更大。

三個(gè)問題：

1、這輪AI很熱鬧，但到現(xiàn)在還沒有被證明的殺手級應(yīng)用（Killer App），那么這次AI是不是偽需求，是不是“狼來了”？

2、大模型能力這么強(qiáng)，未來會不會拿走AI產(chǎn)業(yè)絕大部分的利潤？正像今天的底層芯片公司（Nvidia）獲得了本輪的絕大部分收益。

3、這次AI帶來的機(jī)會是大廠的機(jī)會，還是創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會？

過去50年IT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展史梳理

備注：公司logo下若無文字特殊說明，則代表公司成立的時(shí)間；有文字說明的則為產(chǎn)品上市的時(shí)間。

問題一、這輪AI很熱鬧，但到現(xiàn)在還沒有被證明的殺手級產(chǎn)品（Killer App），那么這次AI是不是偽需求，是不是“狼來了”？

我們的觀點(diǎn)：

1) 沒有主流被認(rèn)可的殺手級產(chǎn)品（Killer App）出現(xiàn)是完全符合歷史的規(guī)律的，歷史上的Killer App的創(chuàng)立都是在平臺出現(xiàn)后的1-3年時(shí)間以后。并且從這些公司成立，到他們的產(chǎn)品（killer app）進(jìn)入主流視野還有相當(dāng)長的時(shí)間，等到那個(gè)時(shí)間點(diǎn)再來看，基本等于本輪創(chuàng)業(yè)窗口期已經(jīng)結(jié)束了。

2) 那是不是意味著要等等時(shí)機(jī)成熟了再創(chuàng)業(yè)更好？相反，我們認(rèn)為創(chuàng)業(yè)要趁早。最后勝出的公司，可能不是第一個(gè)做這件事的人，但大概率是第一批，因此創(chuàng)業(yè)一定要趁早。

首先，AI應(yīng)用的爆發(fā)期可能還需要2-3年的時(shí)間，killer app暫時(shí)沒有進(jìn)入大眾用戶人群是符合客觀規(guī)律的。

GPT3.5發(fā)布已經(jīng)過去一年多，伴隨著ChatGPT的流量增長趨勢見緩，現(xiàn)在有很多人質(zhì)疑這一波AI到底是否能有killer app的機(jī)會；甚至進(jìn)一步質(zhì)疑這一波AI技術(shù)突破的應(yīng)用價(jià)值。

通過研究過去50年信息革命的歷史，我們發(fā)現(xiàn)個(gè)人電腦時(shí)代、PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，從技術(shù)底層突破，到大批量的killer app出現(xiàn)，幾乎都經(jīng)過了2-3年以上的時(shí)間。

個(gè)人電腦時(shí)代，底層突破是1971年英特爾發(fā)布了4004，歷史上的第一個(gè)微處理器，使得個(gè)人電腦的出現(xiàn)成為了可能；而第一臺個(gè)人電腦（Altair）則到1974年才出現(xiàn)，而第一個(gè)個(gè)人電腦時(shí)代的大玩家蘋果在1976年才推出了他們的第一個(gè)產(chǎn)品Apple I。在1971年到1976年的時(shí)間差中，經(jīng)歷了全社會對于“個(gè)人電腦”長什么樣、能做什么的討論和共識，以及底層技術(shù)微處理器的不斷革新（從4004進(jìn)化到8008、8080等性能更強(qiáng)、更可用的版本），經(jīng)歷了5年的時(shí)間才誕生了這個(gè)時(shí)代的殺手級產(chǎn)品Apple I；而不是在1971年微處理器突破后，立刻就有殺手級產(chǎn)品（個(gè)人電腦）出現(xiàn)。

PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，底層突破是1993年萬維網(wǎng)的開放；1994年開始出現(xiàn)第一個(gè)killer app雅虎，1995年成立的Amazon最早也只做線上書籍的銷售，1997年上市時(shí)的市值才4億美金，96年的銷售額才1600萬美元，亞馬遜公司的估值從2009年開始才逐年攀升，逐步成長為今天萬億美金級的公司；1997年成立的Netflix最早只是做線上的DVD租賃，直到2007年網(wǎng)絡(luò)帶寬能力提升，才開始從事目前其最主要的流媒體業(yè)務(wù)；而PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最大的贏家谷歌則在1998年才誕生。

而如果看中國，中國在1994年接入萬維網(wǎng)，第一批killer app從1997年才開始陸續(xù)出現(xiàn)，第一批成立的玩家最早幾乎都從事門戶、黃頁類的業(yè)務(wù)，隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶量的提升、帶寬的提高才逐步擴(kuò)展到今天他們最重要的業(yè)務(wù)，如阿里最早從黃頁做起，2003年才開始做淘寶；京東1998年成立時(shí)是中關(guān)村的一家實(shí)體店鋪，2004年才開始做電商業(yè)務(wù)，逐步轉(zhuǎn)型成電商平臺。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，底層突破可以認(rèn)為是2007年iPhone 1的出現(xiàn)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的增量機(jī)會如Uber在2009年才誕生。

中國則會比美國還晚1-2年，微信2011年發(fā)布，2012年DAU突破1億，成為大眾意義上的“killer app”，距離iPhone 1的發(fā)布已經(jīng)過去了5年時(shí)間；美團(tuán)雖然成立于2010年，但一開始從從PC團(tuán)購業(yè)務(wù)起家，2013年開始才做移動(dòng)原生業(yè)務(wù)-外賣；今日頭條產(chǎn)品的上線時(shí)間也是在2012年。

用一張圖總結(jié)一下，killer app幾乎都要在底層突破后的2-3年之后才出現(xiàn)，因?yàn)槿魏蔚讓蛹夹g(shù)的突破都需要時(shí)間去迭代和完善。所以，目前killer app暫時(shí)沒有進(jìn)入大眾用戶人群是符合歷史規(guī)律的，這并不代表這一輪的AI技術(shù)突破不會帶來新的killer app的機(jī)會。

另一方面，我們相信，當(dāng)killer app大批量進(jìn)入主流用戶人群反而證明創(chuàng)業(yè)窗口期已經(jīng)結(jié)束了，現(xiàn)在是創(chuàng)業(yè)最好的時(shí)間點(diǎn)。

細(xì)分領(lǐng)域當(dāng)中的贏家常常不是第一個(gè)，但大概率是第一批。舉個(gè)例子來說，個(gè)人電腦的最大贏家可能是蘋果，但世界上第一個(gè)個(gè)人電腦是Altair（1974年），蘋果則是第一批（1976年推出Apple I，1977年推出Apple II）。因?yàn)榈谝粋€(gè)吃螃蟹的人的產(chǎn)品往往不完善，但如果在產(chǎn)品定義/商業(yè)模式成為共識后再推出，則幾乎沒有創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會了。

而且，我們能夠發(fā)現(xiàn)過往的創(chuàng)業(yè)者，大成的那次創(chuàng)業(yè)經(jīng)常不是他們的第一次創(chuàng)業(yè)：美團(tuán)的興哥在美團(tuán)之前做過校內(nèi)網(wǎng)和飯否，且美團(tuán)在做外賣之前，先是2010年從團(tuán)購做起，2013年才切入外賣；字節(jié)跳動(dòng)的張一鳴在今日頭條之前做過做房產(chǎn)搜索業(yè)務(wù)九九房，拼多多的黃崢在創(chuàng)立拼多多之前先后做過手機(jī)電商、電商代運(yùn)營和游戲公司。在一次成功的創(chuàng)業(yè)之前，經(jīng)常需要許多次的探索，而在今天這樣改變世界的AI革命浪潮來臨的時(shí)候，創(chuàng)業(yè)者最優(yōu)的策略就是盡快躬身入局，在浪潮的前沿不斷探索。

問題二、大模型能力這么強(qiáng)，未來會不會拿走AI產(chǎn)業(yè)絕大部分的利潤？正像今天的底層芯片公司（Nvidia）獲得了本輪的絕大部分收益。

大模型拿走產(chǎn)業(yè)絕大部分利潤取決于兩個(gè)前提，一個(gè)是AGI能否實(shí)現(xiàn)。第二個(gè)是大模型公司能否實(shí)現(xiàn)壟斷。

我們先來討論第一個(gè)前提：AGI是否能夠?qū)崿F(xiàn)。

AGI如果不能實(shí)現(xiàn)，意味著大模型本身其實(shí)無法解決端到端的問題，必須要有公司去貼近客戶、貼近場景，用大模型的能力去解決客戶專有的問題，數(shù)據(jù)、場景、端到端的解決方案才是客戶真正需要的方案，而如果沒有AGI，大模型公司自己不可能實(shí)現(xiàn)每個(gè)應(yīng)用場景的方案。

從技術(shù)角度來說，AGI能否實(shí)現(xiàn)的確是個(gè)黑盒，但是今天我們能夠知道的事實(shí)是，行業(yè)內(nèi)最頂級的AI專家（Lecun, 黃仁勛），對于LLM這種基于next token預(yù)測的方式能否實(shí)現(xiàn)AGI是有分歧的或者說不確定的。這種分歧不說明誰對誰錯(cuò)，但是說明我們離AGI還有相當(dāng)長的時(shí)間，更強(qiáng)大的推理能力、符合物理規(guī)律的視頻生成、對于物理世界的理解等等，還有很多問題需要解決。

而在AGI還達(dá)不到的時(shí)刻，大模型公司很難方便、低成本的提供所有端到端的解決方案，客戶需要的是具體的解決方案，就像是搜索雖然很強(qiáng)大，但是用戶還是需要各種論壇/小紅書去獲取更專業(yè)的信息，需要電商網(wǎng)站去實(shí)現(xiàn)下單購買的目的，而這些就是很多應(yīng)用層公司發(fā)揮作用的地方。

以AI銷售為例，他們就需要根據(jù)客戶的類型，在不同的場景下應(yīng)用大模型的能力。舉個(gè)例子，比如針對客單價(jià)很高的客戶，銷售推進(jìn)的速度可能就相對更慢，綜合要考慮的因素會更多；賣車的和賣房的銷售，賣不同品牌車的銷售，是電話、面銷還是網(wǎng)銷，所有的不同都意味著背后的產(chǎn)品是不同的，是需要精心設(shè)計(jì)的，不僅僅是模型層面能解決的問題。

那么一個(gè)關(guān)鍵的問題是，萬一AGI實(shí)現(xiàn)了呢？我想說，AGI實(shí)現(xiàn)了以后，99%的人類大概率就不需要工作了，就不用思考誰賺錢多的問題了，哈哈哈哈，直接進(jìn)入共產(chǎn)主義社會了：）

那么關(guān)于第二個(gè)前提，大模型公司能否實(shí)現(xiàn)壟斷？

先講講為什么需要壟斷才能獲得超額收益：因?yàn)槿绻懈偁?，哪怕最后的競爭格局是寡頭壟斷，行業(yè)內(nèi)的公司也無法獲得定價(jià)權(quán)。寡頭市場與壟斷市場的區(qū)別在于，寡頭市場中存在多個(gè)售貨方，這意味著它們之間有一定的競爭，而壟斷市場中只有一個(gè)售貨方，不存在競爭。因此，在寡頭市場中，售貨方之間的競爭可以使得市場價(jià)格和產(chǎn)量更加接近于競爭市場的水平，而只有在壟斷市場中，售貨方才擁有定價(jià)權(quán)，類似于今天英偉達(dá)的狀態(tài)。定價(jià)權(quán)是超額收益，即超額毛利、超額凈利的來源。

回顧IT行業(yè)發(fā)展的歷史，只有一家公司曾經(jīng)實(shí)現(xiàn)過接近壟斷，就是微軟的操作系統(tǒng)。而微軟的操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)壟斷，不是一個(gè)歷史的必然，與當(dāng)時(shí)的巨頭（IBM）受限于反壟斷而或主動(dòng)或被動(dòng)地忽視了操作系統(tǒng)的重要性，微軟自己高超的戰(zhàn)略選擇（與Intel強(qiáng)強(qiáng)綁定）導(dǎo)致競爭對手相當(dāng)長時(shí)間無法進(jìn)入操作系統(tǒng)這個(gè)行業(yè)是高度相關(guān)的。因此微軟在數(shù)字化時(shí)代，不僅僅賺取了操作系統(tǒng)的超額回報(bào)，也占據(jù)了操作系統(tǒng)上層的應(yīng)用，比如Office。

但是在大模型時(shí)代，這個(gè)歷史可以重演嗎？

要想達(dá)到壟斷的狀態(tài)，商業(yè)模式或者業(yè)務(wù)本質(zhì)需要有極強(qiáng)的特點(diǎn)，比如極強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)（類似于Facebook和微信這種多邊的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，但是淘寶、滴滴這種雙邊的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)都很難達(dá)到壟斷的狀態(tài)，淘寶雖然長時(shí)間占據(jù)了非常大的市場份額，但是其實(shí)在任何時(shí)代都有競爭對手，比如京東、拼多多等等）、政策準(zhǔn)入（政府只允許一家）、超強(qiáng)的上下游綁定關(guān)系導(dǎo)致其他人無法進(jìn)入這個(gè)市場（微軟與Intel，標(biāo)準(zhǔn)石油公司與鐵路公司）等。

今天OpenAI作為大模型的突出廠商，具備壟斷的能力嗎？如果看以上業(yè)務(wù)特點(diǎn)，OpenAI目前都不具備。

那么技術(shù)突出，會使OpenAI成為壟斷嗎？

我們認(rèn)為技術(shù)天然會擴(kuò)散，很難長期成為商業(yè)秘密。除非技術(shù)可以持續(xù)進(jìn)步，并且長時(shí)間達(dá)不到頂點(diǎn)，技術(shù)的飛輪效應(yīng)極強(qiáng)，導(dǎo)致和其他競爭對手的差距越來越大。

從目前的情況來看，OpenAI的確在技術(shù)上保持突出，但是和可見的競爭對手相比，差距其實(shí)是在縮小的，我們要站在OpenAI已經(jīng)具備了至少8年突出優(yōu)勢的基礎(chǔ)上去思考這些問題，而不是站在今天的視角上去看和OpenAI的絕對值差距。

2021年，中國和美國的GDP差距是5.6萬億，回到1980年，中國和美國的GDP差距只有2.6萬億，那么請問我們和美國之間的差距是變大了，還是變小了呢？答案顯而易見，坐標(biāo)系的不同，導(dǎo)致得出的結(jié)論天差地別。

如果技術(shù)只是保持突出，但是無法控制技術(shù)擴(kuò)散，那么可見會有一定數(shù)量的競爭對手進(jìn)入市場進(jìn)行競爭。以臺積電為例，他的技術(shù)長期突出，但是僅限于先進(jìn)制程的芯片，獲得了接近壟斷的市場地位。成熟制程的芯片，行業(yè)內(nèi)競爭者眾多，達(dá)到一個(gè)制造業(yè)應(yīng)有的毛利水平。這件事情對于英偉達(dá)來說，也類似，從長期來說，想達(dá)到壟斷是非常難的。

只要大模型不壟斷，存在兩家或者兩家以上的狀態(tài)。我們通過歷史可以看到，無論是在移動(dòng)操作系統(tǒng)的二龍戲珠時(shí)代（iOS和安卓），還是在三國爭霸的云時(shí)代（Amazon/微軟/Google），他們的take rate最終都在20%-30%之間。

說到這里，我想表達(dá)，并不是說大模型公司的價(jià)值不大，歷史上任何能夠成為基礎(chǔ)設(shè)施的平臺，都是巨大的價(jià)值，但是巨大的價(jià)值，和獲得壟斷地位，并且把整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的大部分價(jià)值都拿走是兩碼事。英偉達(dá)今天的毛利是壟斷狀態(tài)下所帶來的超額利潤，長期來說，英偉達(dá)仍然會保持突出優(yōu)勢，但是隨著競爭的加劇，未來的毛利也必然會逐步回歸合理的水平。

所以總結(jié)來說，我們認(rèn)為在大模型達(dá)到AGI之前，沒有大模型公司會長期獲得壟斷地位，因此留給應(yīng)用層的價(jià)值空間仍然是巨大的。

題外話：在微軟的擠壓下，數(shù)字化時(shí)代仍然有頭部應(yīng)用公司，比如Intuit，是一個(gè)中國人比較陌生的公司。Intuit是美國最大的財(cái)稅軟件提供商之一，誕生于1983年，成長于微軟的Office套件壟斷整個(gè)軟件生態(tài)的年代，但I(xiàn)ntuit在微軟的打壓下存活下來，并成長為至今仍有1700多億美元市值的商業(yè)巨頭。感興趣的朋友可以讀讀《Inside Intuit》by Suzanne Taylor，可以從中學(xué)習(xí)到一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司要如何面對巨頭的正面競爭并取得勝利。

問題三：這次AI帶來的機(jī)會是大廠的機(jī)會，還是創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會？

有一些觀點(diǎn)認(rèn)為，這一波AI更利好大廠，而創(chuàng)業(yè)公司沒有數(shù)據(jù)和場景，很難有機(jī)會。

我們的觀點(diǎn)是，任何技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)有的大公司大部分都會因此獲利，主要看有沒有抓住這些機(jī)會，去改造/提升現(xiàn)有的業(yè)務(wù)；但是創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)造的往往都是新的價(jià)值和新的場景。

以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為例，縱觀全球產(chǎn)生的最大的四個(gè)應(yīng)用是移動(dòng)端的IM工具（微信、WhatsAPP），打車（Uber, 滴滴，Grab）、外賣（美團(tuán)、Doordash）、短視頻（抖音, Tiktok）。

但這四個(gè)應(yīng)用其實(shí)并沒有“顛覆”上一代的PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代公司的任何業(yè)務(wù)，讓他們的業(yè)務(wù)消失。以大家以前非常熟悉，但是現(xiàn)在可能感到陌生的QQ為例，25歲的QQ直到今天，它的MAU仍然高達(dá)6億。2008年，淘寶網(wǎng)全年交易額是998億元，而2023年這個(gè)數(shù)字大概在7萬億左右。

這里我們的核心觀點(diǎn)是，想要“顛覆”上一代的產(chǎn)品不一定是一個(gè)對的創(chuàng)業(yè)方向。全球最大的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用除了微信以外，其實(shí)都來自于創(chuàng)業(yè)公司，并且包括微信在內(nèi)都是“移動(dòng)原生”的產(chǎn)品。新的技術(shù)來帶的優(yōu)勢，應(yīng)該是去解決新的問題，而不是做更好的上一代產(chǎn)品。更好的上一代產(chǎn)品，的確是大廠的優(yōu)勢。而創(chuàng)新最大的特點(diǎn)就是散點(diǎn)發(fā)生的，創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量和人才結(jié)構(gòu)天然更具備優(yōu)勢，大廠在應(yīng)用層并不占據(jù)絕對的優(yōu)勢。

另外，今天AI時(shí)代的有利于創(chuàng)業(yè)者的另外一個(gè)好處是，利用大模型的能力，創(chuàng)業(yè)公司的人員反而越來越精簡了，我們看到很多AI應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)者，往往只有幾個(gè)人，就已經(jīng)把產(chǎn)品開發(fā)完成上線進(jìn)行測試了。

One more thing，我們認(rèn)為從應(yīng)用層面來看，2B的應(yīng)用公司，在中國可能會迎來跨越式發(fā)展的機(jī)會。

我們過往深度研究過中國SaaS為什么相比美國SaaS并沒有得到那么大的發(fā)展，因?yàn)槲覀冎袊緩娜藬?shù)到大公司的數(shù)量其實(shí)是不輸美國公司的；究其根本原因，還是在于人力成本。

參考下圖，我們發(fā)現(xiàn)把三十幾個(gè)國家的企業(yè)應(yīng)用軟件滲透率和（企業(yè)應(yīng)用軟件支出/GDP）人均GDP放到一張圖里之后，發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)因素呈現(xiàn)了一個(gè)接近完美的正相關(guān)關(guān)系。這說明中國企業(yè)軟件沒有得到很好的發(fā)展更多的還是受到我們?nèi)司鵊DP不夠高的限制，中國人又多又便宜，上一代企業(yè)軟件創(chuàng)造的價(jià)值相對于我們的人力成本來說，并不足夠的高。

我們這里經(jīng)常用一個(gè)假設(shè)來說明問題，假設(shè)中國的人力成本是10人民幣，上一代軟件的成本是6人民幣的話，那么帶來的價(jià)值并不顯著，因?yàn)槿诉€有靈活性。但是如果AI能夠把軟件的成本降低到1人民幣，極大的提高了效率，并且還保持一定的靈活性，是不是價(jià)值就會得到突破呢？當(dāng)然這只是假設(shè)，但我們已經(jīng)看到了創(chuàng)業(yè)者在這方面的探索。我們期待中國2B的AI軟件應(yīng)用的跨越式發(fā)展，類似于中國在沒有很強(qiáng)的信用卡支付的條件下，移動(dòng)支付行業(yè)取得的跨越式發(fā)展。

（這里有一個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn)，中日韓三國的人均GDP雖然各不相同，但是比較起來，企業(yè)軟件的滲透率都在相同人均GDP的底部，我們在討論的時(shí)候開玩笑的說，這大概是因?yàn)闁|亞國家都很卷，其實(shí)按小時(shí)計(jì)算的人均GDP其實(shí)更低吧-_-!）

最后，再扣題一下，我們看好AI應(yīng)用層的創(chuàng)新機(jī)會，在新時(shí)代來臨的時(shí)候，期待準(zhǔn)備好的創(chuàng)業(yè)者盡早加入這個(gè)浪潮中。

但我們也提醒，在早期創(chuàng)業(yè)的時(shí)候，有兩點(diǎn)需要注意：

一方面是創(chuàng)業(yè)其實(shí)是一個(gè)積累和學(xué)習(xí)的過程，成功的創(chuàng)業(yè)往往并不是一擊即中，字節(jié)在成為字節(jié)跳動(dòng)之前也有創(chuàng)業(yè)“九九房”的經(jīng)歷（九九房09年成立，字節(jié)跳動(dòng)2012年成立），美團(tuán)也是《九敗一勝》（見豆瓣讀書）。創(chuàng)業(yè)是一個(gè)特別耗費(fèi)心力的過程，韌性（resiliient）非常非常非常重要。

另一方面是，面對今天AI技術(shù)還在快速進(jìn)步的狀態(tài)，在創(chuàng)業(yè)做應(yīng)用的時(shí)候，不要局限于今天技術(shù)的邊界，比如速度、成本、周邊工具的不完善、甚至目前還不太強(qiáng)的推理能力，建議從技術(shù)更加成熟的角度去設(shè)計(jì)產(chǎn)品的發(fā)展路線圖(road map)。且要站在大模型廠商的戰(zhàn)略角度去思考問題，不做它們原本業(yè)務(wù)延長線上的東西。

本文為專欄作者授權(quán)創(chuàng)業(yè)邦發(fā)表，版權(quán)歸原作者所有。文章系作者個(gè)人觀點(diǎn)，不代表創(chuàng)業(yè)邦立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。如有任何疑問，請聯(lián)系editor@cyzone.cn。