算力是否可以被视为一种大宗商品

引用一下百度百科的定义

在金融投资市场,大宗商品指同质化、可交易、被广泛作为工业基础原材料的商品,如原油、有色金属、钢铁、农产品、铁矿石、煤炭等。
包括3个类别,即能源商品、基础原材料和农副产品。

以用大宗商品的几个特点来对照算力:

传统大宗商品算力
需求量大现代信息工业的基石之一
原产地受能源供给限制,算力的分布集中
原材料现代信息工业的基石之一
国家统一限价能源价格受到国家监管
影响国计民生超算甚至是国家实力的象征之一

影响算力价格的因素

价格受到成本和需求的影响

  • 成本因素

    • 能源价格,在根源上,算力也可以视作能源大宗商品的一个衍生品,正因为如此,能源的区域性和时间性价格差异,使得算力交易存在套利空间,形成期货市场。
    • 设备价格(算法视为加工工艺,不算在内),科技的进步会带来设备效率的提升,出现剧烈影响算力价格的情况。因为存在期货市场,研发新型设备和新型算法有了更强的经济动力。
  • 需求因素

    • 现代工业对计算能力的需求,在很长的时期里,都会保持高速增长。
    • 算力的无差别性,使得不需要对算力进行分级(需要分类,一些特殊计算机执行特殊算法有极高的效率,但并非通用算力),在全球市场的流通不存在障碍。

比特币成为算力交易的等价物

比特币(或者设计其他区块链服务)的获得,消耗了一定数量的算力,且获得难度递增,总量受限,与黄金有相似之处。无差别的人类劳动获取黄金,类比无差别的算力获取比特币。

  • 比特币总量固定,天然避免了通货膨胀
  • 计算设备的效率提升,带来了算力成本下降,单位货币等价的算力上升,抵御因为货币供给稀缺造成的价格畸形
  • 现代工业对算力的需求膨胀,可以在算力提升的情况下,保持对流通货币量的稳定需求
  • 比特币交易所的存在,提供了算力变现的一种日常通道

算力期货市场的存在,有利于清洁可再生能源的利用和全球分配,全球市场会呈现出算力生产方和需求方都分布广泛,相对集中的态势。

脑洞

在未来,比特币这样的产品,会不会成为人工智能个体之间的货币呢?

无讼是什么?

法律平台无讼,孵化自天同律师事务所的微信公众号,经过数年的发展,形成了由多个产品,同时面向C端和B端用户的产品线,在2016年底拿到了1.2亿人民币的B轮融资,是互联网融合行业资源的一个典型样本。

轮数时间金额投资方
A轮2015年04月12日2700万人民币IDG资本
B轮2016年12月03日12000万人民币华创资本、IDG资本

数据来自IT桔子

天同这家律所与传统律所真正不同之处,并不是它将办公地点设在故宫附近,而是在律师人数和业务量远少于知名大所的情况下,拥有一支擅长营销的专业队伍,利用互联网极力打造了天同精英化、专业化、胜诉率高的形象。无讼继承了这种基因,它用户群分布广泛,近几年在法律圈里,拥有不错的知名度。无讼的产品在发展脉络上,是一条非常典型的互联网产品成长及商业化道路,即是:

内容吸引用户;工具提供日常价值;社区维持粘性;交易转化用户

  1. 通过不停向新人律师及缺少参考的二三线城市律师输出诉讼中可能涉及的各种技巧内容,吸引累积用户群。内容深度一般,多为互联网企业常用的效率工具在诉讼业务中的使用,如流程图工具、笔记工具、时间管理工具甚至是一些办公软件的使用技巧。但内容形式多样,既有图文并茂的文章,也有各类原创讲座视频,便于受众吸收
  2. 提供案例检索、律师名片(类似linkedin个人主页)、法规库、案源合作平台等工具,覆盖律师日常工作,提供了用户反复使用产品的用户价值。
  3. 建立供律师人群交流的无讼社区,沉淀用户内容,维持用户粘性
  4. 工具收费,撮合律师间交易,为企业提供选择法律服务的入口,多个转化点完成产品的商业化

无讼为何可以拿到那么高的融资?

无讼是一个用垂直社区作为护城河,拥有交易平台的法律数据科技公司

一、产品线覆盖完整,亮点明显

  1. 无讼APP,面向律师人群的社交平台,提供了如案例数据库、培训教育、招聘、律师名片等其他支线产品的入口,是位于核心位置的产品
  2. 无讼案例,面向律师人群的判决案例数据库,资料工具型产品,由于我国法院系统正在推动判决文书上网这样的信息公开工作,这个产品推出的时机非常好,会打击过去提供付费服务的部分网站
  3. 无讼名片,架构化的律师信息数据库,可以作为律师营销自己的工具,实际上,也是让律师自主完善个人信息的入口,弥补机器数据分析的不足
  4. 无讼法规,法律法规数据库,与案例数据库整合,日常工作需要
  5. 无讼办法,面向中小企业日常法律业务的众包服务,这个产品的竞争对手很多,如快法务等
  6. 无讼合作,提供律师之间案源合作的撮合工具,为整个生态提供客户需求
  7. 无讼法务,面向企业提供众包服务,与无讼办法的区别在于无讼法务针对单个案件,无讼办法针对单个企业的全部法律需求。

无讼还使用了风头正劲的人工智能概念,通过分析大量的诉讼文书,来标准化律师能力,这是一个数据科技公司的概念。

二、法律领域存量交易额高,增量交易额空间高

这条很好懂,就是盘子大,增长快,朝阳产业,天花板高。无讼通过布局撮合交易,提供了一个平台化的商业模型。

三、法律互联网化不足,获客成本高,有改造空间

这条也好懂,就是互联网可以降低获客成本,改造传统行业。但是需要注意线上客户转化率低,转化周期长。

四、目标用户群付费意愿高

律师是古老的服务行业,通常是按时间收费,对提升工作效率,扩展案源的工具,有极强的需求和付费意愿。

对无讼模式的一些疑问

  1. 核心用户模糊

虽然产品线设计有内在逻辑,但是产品数量过多,同时在探索多种商业化的可能性,重点不清晰。在商业模型成熟的企业服务上,又存在多个规模不错的竞争对手。同时,作为天同律师事务所孵化项目,其他大型律师事务所对使用无讼产品有潜在的泄密担忧。

  1. 案源增长动力不足

工具+社区的模型,可以用来解决律师人群的增长,但是产品线只提供了律师案源合作一个案源增长点,且法律服务业的保密性和排他性远高于其他行业,在不大规模投放广告获取客户的情况下,不足以消化已有律师人群的业务需求。

  1. 过度依赖律师能力标准化模型

招聘、培训、企业与律师的撮合、律师与律师的撮合这些付费点,都依赖律师能力标准化模型。模型还处于早期,需要大量时间迭代及验证,目前对律师人群的覆盖有限,业界的接受程度有限,直接利用到自动化撮合交易中效果不会很好,即使模型的正确性得到验证,完成度也很高,还是存在一个受众定位的问题。能力标准化模型能帮助评价律师能力,但是在非专业的客户一端,需要教育才能信任和使用,而专业的律师人群,模型可用于招聘,但依然对案源增长意义不明显。

  1. 未能覆盖非诉讼类业务

大量高附加值的非诉讼类业务,在无讼的产品线中未被覆盖

  1. 法律服务的非标特征不利于自动化撮合

法律服务呈现出来的是整体非标,局部标准化的状态,不适合自动撮合,而局部标准化的业务,如调档等属于简单业务,分散且价值不高。企业经营过程中出现的类重复性法律业务,对律师能力的要求不高,不需要个性化撮合,需要的是信用评价机制。

无讼的运营状况如何?

除了无讼自己和他们的投资人,外部不得而知,不过从天同律师事务所的网站及无讼最近的动作来分析,可以做一些猜测

  1. 无讼的内容运营频次下降了,内容运营的人员也有变化,很难看到早期经常出现在讲座视频中的人,推测有比较明显的离职替换,推动商业化的力度高于继续内容运营的力度,应该是受到B轮融资后赢利压力的影响
  2. 天同律师事务所增加或替换了很多合伙人,不知道会不会将一部分线下业务的赢利装到线上业务里,用来增加线上业务量,支撑估值

结论:如同那些工具转社群的互联网企业一样,无讼方向是正确的,只是面临业务成长的瓶颈,需要销售能力的提升

受托推荐一款数据统计分析服务,于是重新研究了一下国内的一些数据统计服务,从BAT三家的统计,到新兴的诸葛IO、growingIO、神策等,从提供的功能服务看,各家都丰富多彩,让人眼花缭乱。在登录之后,在页面布局、主菜单设计、数据可视化设计等方面相似度很高,比较难从功能上形成差异化。

功能同质化的合理性

数据统计分析服务的功能上存在同质化,我认为是合理的,有这样两个原因。

  1. 数据统计的核心需求一致

数据统计分析工具从简单的记录访问数据,如比较早的阿江统计、太极链等,已经发展到复杂的理解用户行为仔细分析,现阶段的数据统计分析服务,大致可以简化成围绕下面三个核心功能,增加了数量众多的周边服务。

  • 以漏斗模型为基础的用户转化分析
  • 以自定义事件为卖点的用户行为分析
  • 以存留监控为基础的渠道质量分析
  1. 功能演进的基础逻辑一致

为了保持竞争力,各类产品都在以优化使用者体验,增强服务能力为目标不断迭代自己的服务

  • 降低部署难度

    • 无埋点技术
  • 降低分析作业难度

    • 智能可视化报表
    • 角色化报表
    • 异常报警及预测
  • 增强数据收集能力

    • 细化用户分析粒度
    • 丰富收集手段
  • 增强数据加工能力

    • 云计算能力
    • 数据导入导出加工

从各家服务的开发列表预告看,未来一段时间里,这种功能上的同质化会越来越明显,尽管数量庞大的互联网企业都在或多或少使用各种数据统计分析服务,但理解并能合理利用这些功能的少之又少,以功能驱动的用户增长,面临瓶颈,这就是胶着的上半场。

下半场的视角变化

综合媒体上不停出现的宣传稿来看,各位服务商都把用户增长和业务收入放在了开发传统企业上,传统企业在对业务增长的理解上,与互联网企业有很多不同,数据统计分析服务的下半场刚刚开始。由于引入了更多对互联网技术不甚了解的角色,意味着服务迭代的视角需要发生变化。

  1. 服务使用者和企业决策者的内在需求是不一致的

数据统计分析服务的使用者,诉求是通过数据不停增强自己理解用户的能力,而企业决策者,更关注业务增长,诉求是影响用户决策的能力,所以下半场需要增强的能力,是帮助互联网企业以及传统企业获得转化互联网用户的能力,影响用户行为是检验用户需求理解的标准

  1. 分析之后的操作结果,比分析结果更重要

下半场的分析结果,除了要解释用户是谁,业务状态如何之外,更需要提供可被分析跟踪的后续操作方案,所以数据统计分析产品向增强营销能力方向前进一定会成为大趋势,这样能更容易打动传统企业客户,将付费点从数据报表深入到付费意愿更高到营销领域。

  1. 收集,分析,营销,再分析

未来的数据统计分析工具服务,并不是统计服务简单嫁接营销工具,而是将统计分析服务平滑延伸到影响用户的内容和媒介(推送、短信、电话、邮件、地推等)中,向后扩展为一个业务增长的迭代模型,即是收集,分析,营销,再分析这样的过程,甚至可能会出现以业务增长效果付费的模式。

  1. 系统积累的大量数据会挖掘出更高的价值

    • 指导营销内容和形式的选择
    • 指导营销时机和频次的选择

选择数据统计服务的小技巧

功能上差异不大,重要的是提供的服务是否专业,又这样几个小技巧分享:

  • 帮助文档的结构和内容是否完整

帮助文档需要花费大量的时间和精力,且不容易评估是否有用,容易被忽视。结构完整,内容深入浅出的帮助文档,说明这家企业没有放过任何一个可能影响客户的地方,那么付费之后得到的服务也可能比帮助文档不佳的企业提供的要好。

  • 新用户营销话术的设计是否有效

新兴的统计分析服务,在试用之后都会接到营销电话,这时候话术的设计就很重要,比如我在接到某个以IO结尾的公司打来电话时,那头的业务人员问:“请问您有什么需要我帮助的?”,我的回答是:“没有”,于是就没有然后了。这时候正确的方式不是给我一个是或否的选项,而应该告诉我可以提供一份数据分析秘籍,我拒绝的可能性会下降很多。

无埋点和有埋点的区别

在某次饭局时,参加的有好几个统计服务的提供商人士,席间我将无埋点和有埋点的差别比较汽车的自动挡和手动挡,被某负责人否定,毕竟在大众认知中,自动挡是比手动挡高级的,而无埋点技术在现阶段的效果,并没有别有埋点的服务要高级很多。从操作的实际来看,我依然认为这个比喻是合适的,无埋点的入门友好度和部署难度优与有埋点,但是随着对业务的理解深入,有埋点的高自定义优势就会体现出来,如同赛车大都是手动挡一样。

在数据统计分析这个领域,采集与分析同样重要,选择无埋点和有埋点的决策点,并不是这两个名词的含义,而是看服务是否能完整收集企业客户分析和决策所需要的数据。

投资界2016年8月23日消息:

中国支付网对外报道称美的集团已经完成对深圳神州通付的收购,曲线拿到第三方支付牌照;从知情人士方面获悉,此次收购价约为3亿人民币。

传统企业纷纷通过收购和投资,进入互联网支付市场,推出各种以“钱包”为名的服务。而互联网企业里的巨头们,早已在钱包类产品上投入多时,支付宝有阿里系多年的电商交易积累,微信支付有腾讯深耕的社交关系链,即使是被人认为开始掉队的百度,也有百度钱包这样推广力度颇大的产品,还有京东钱包及小米支付等后起之秀虎视眈眈。现在的市场环境中,如果一家志向远大的企业,没有一个钱包类的第三方支付服务,仿佛就失去了在牌桌上游戏的资格。

钱包被厂商们重视,是因为这个产品有特殊的地方:

  1. 钱包是强账号属性的产品,对于用户账号系统薄弱的厂商(尤其是基本没有线上账号的传统企业)来说,是巨大的诱惑
  2. 钱包是消费行为的起点,掌握它就是掌握了用户的线上消费入口,将消费导向有利于厂商的领域
  3. 钱包是投资行为的起点,控制钱包可以影响用户的投资选择

所以,互联网钱包类产品可以用一句话来概括:“钱包连接人与服务,是支付为核心的消费投资一站入口”

“钱包”们的产品架构

钱包类产品依赖接入的各种服务,才可以真正满足用户需求,为了形成产品护城河,接入更多支付场景是钱包们的发力点,厂商希望自己能垄断(至少是在用户概念中)某一些特定的支付领域。支付宝不停在强调生活服务缴费,百度钱包推出了“海外购”和“百度签证”,京东钱包把“白条”和“优惠券”放在了显著位置都是基于这样的考虑。

然而,在支付宝和微信支付大幅度领先的情况下,获取用户的机会只会在新兴市场中,包括新兴的消费或投资领域,也包括新兴的互联网支付不发达市场。新兴市场的机会,本质上就是新的支付场景,这要求产品的支付能力得到极大扩展,充分利用设备的各种输入输出单元,形成支付方式的微创新(声波支付、指纹认证支付、虹膜认证支付都在此列),有利于接触更多用户,覆盖更多支付场景。

除了技术层面,金融层面的基础设施也成为了提升钱包类产品竞争力的一部分,支付宝和微信支付已经可以在韩国日本使用,百度钱包在大力发展东南亚市场,都得益于银行跨境业务能力的提升,而这部分是互联网产品人很少涉及的领域,将是未来钱包类产品支付能力增强的要害之处。

“钱包”们的运营模式

以上是以百度钱包为例,设计的运营模式,仅用于说明。

钱包类产品的运营模式,就是一个支付类产品的用户增长模型:先有人,再有交易,通过不断输出支付能力和营销方案,在用户一侧组合赢利能力及利用规模化降低消费成本,提供用户价值;在商户一侧提供营销方案及流量变现方案,增加商户价值。

已经在之前的文章《有关互联网企业移动支付用户增长的思考》中,有过阐述,不重复。

“钱包”们的商业模式

通过“支付+服务”,钱包类产品可以获取大量用户及其他资源,可以帮助厂商形成商业生态,但是在竞争如此激烈,补贴大行其道的中国互联网市场中,商业利润率并不能保证,需要利用金融的杠杆作用,并将数据、资金、用户、营销能力、计算能力等注入金融领域,增强周边服务的竞争力,扩大市场规模来维持稳定的利润总量。以人才需求的热度和市场趋势看,有三个重点领域可以关注:

  1. 以数据为征信基础的无抵押供应链金融
  2. 以数据为运营参考的风险投资领域
  3. 活用企业闲置资金的企业理财

场景识别

识别消费及投资场景,是钱包类产品增长的起点,识别的目的是为了完成“高支付意愿人群”的分发。在合适的场景下,分发商品、服务、内容、功能,给合适的用户,是触发需求,完成消费或投资的机会。

场景由时间、地点、人物、事件构成,谁拥有这些数据,谁有具备了场景识别的能力。在市场上,将会看到更多钱包类产品与具备场景识别能力的产品之间的合作。

  1. 拥有直接数据的厂商,本身拥有强场景化能力,能收集支付产生时的消费者、地点、时间、金额、消费品或投资品。它们需要有这样的特征:

    • 有LBS及支付模块,主营业务在消费类产品
    • 用户覆盖度高,数据量大
    • 高消费意愿人群集中(投资行为较消费行为稀少)

举例:地图、团购、电商、支付通道、直播、游戏

  1. 拥有非直接数据的厂商,通过采集数据,分析直接数据源,间接识别场景

    • 入口型产品:launcher
    • 常驻型产品:安全软件、闹钟、日历、短信、邮件
    • 支持型产品:push、统计、deeplink类产品

钱包类产品的未来

接入更多场景是可预见的钱包产品发展趋势,还有一个角度就是增强分发能力,个人以为deeplink技术是一个非常好的突破口。钱包类产品聚集着大量的支付用户,从商业收益推动deeplink会超过Google或者Facebook从信息分发角度推动效果好。本质上,通过钱包的分发,是支付能力和支付意愿的分发,需要服务一端把信息和收益反馈给钱包,培育和保护用户,在移动端打破APP的服务孤岛,使服务可以被索引和消费。未来会看到一种很有意思的产品联动结构:

  1. push+deeplink,能让每个APP都成为营销入口,负责获取用户注意力
  2. 钱包+deeplink,负责收割用户的支付意愿,并分发到每个APP

因此,psuh类产品之间,还会出现大的合并计划,形成寡头,个人希望是百度出手收购极光推送和个推,不然又是阿里跟腾讯就没意思了。