程浩作为迅雷创始人，有 11 年的亲身创业经历；2016 年，在迅雷上市两年后，他成立远望资本，专注于科技投资。

在人工智能热潮很盛的 2017 年，程浩曾以一篇《人工智能创业的 6 大核心问题》刷屏科技圈，文中讨论的第六个问题就是「to C VS to B」。

如今，程浩又对科技赋能的 to B 市场有了更深入的了解。

在这篇演讲中，程浩主要就以下三个问题进行了探讨：

为什么中国没能诞生 SAP、甲骨文？
为什么说中国 to B 时代已来?
投资 to B 技术创新的几点思考。

未来十年的主战场：to B

主讲人：远望资本、迅雷创始人程浩

大家下午好！非常荣幸能跟大家分享一个四百年前莎士比亚提出的关键问题：To B or not to B。我从 2003 年创办迅雷，一直到 2014 年将其做到上市，2016 年年初的时候我创办了远望资本，开始全职做投资。

为什么中国没能诞生 SAP、甲骨文？

今天跟大家分享的是一个关于 to B 的主题，很多从国外回来的人，可能经常会做一些中美之间的对比。经过对比我们发现，中美互联网相同的地方是都很发达，不同的地方是美国 to B 市场很大，诞生了像 SAP、甲骨文几百亿甚至上千亿美金的公司，而在中国，最大的 to B 公司甚至没有 to C 的公司十分之一大，这是一个非常有趣的现象。

关于这个问题我经常跟一些朋友交流，最后自己总结的观点是什么？我觉得中国之所以没有非常大的 to B 公司，或者中国之所以 to C 跟 to B 差距这么大，其中一个最核心的原因，我认为是流量红利。中国在 C 端的人口和流量红利实在是太大了，我们从 2000 年到现在，中国互联网人口从几乎没有涨到 8 亿。在这样大流量和人口红利的前提下，企业真正要做的，或者企业最正确的姿势就是在资本的助力下策马狂奔，跑马圈地，没有太大的动力练内功。
 
大家知道在中国，VC 在 to C 互联网上已经用了很多钱，也确实诞生了 BAT 这样近千亿美金的公司。还有一点比较重要的是什么？是人才的助力，我记得我 1997 年本科毕业的时候，校园招聘中最吃香的公司是哪家大家知道吗？是宝洁。宝洁到南开去招聘，大家都兴奋不已，能去宝洁上班特别荣耀。因此我觉得中国 to C、to B 差别大一个最本质原因就是红利问题。

为什么说中国 To B 时代已来?

为什么今天我们认为中国 to B 的市场已经开始，我觉得有两个比较重要的原因：第一个是时代背景，首先是人口和流量红利减弱。如果今天你还想做一个 APP，所有投资人都会问你怎么获客。在今天这个背景下，很多以前获客非常容易的传统 to C 互联网公司，现在都很难了。像迅雷当时就是，我们做的时候也不用推广，没有任何预算，用户口碑好，就起来了，现在完全不是，核心流量口碑没了，企业获取用户比以前难，留住用户也比以前难，整个公司的增长速度也比以前慢。甚至会有很多内部管理问题。

在这种情况下就会要求企业练内功，加强自己的管理，要精益求精，把钱花在刀刃上。这个是什么机会？就是 to B 的机会，to B 就是帮企业做这些事情，帮你提高效率，帮你降低成本。
 
To B 市场开始起来的第二个原因是中国人力成本急剧上升。我记得迅雷 2007、2008 年校招的时候，给 5000 块钱月薪就很有竞争力了。前些日子看一篇文写 BAT 给学生多少钱，好像已经到了 20K。人力成本便宜的时候想做一个东西，就可以招人自己做，但人力成本贵的时候，买服务就更便宜。人力成本急剧上升驱动 to B 爆发。
 
第三点我也是比较有感触的，就是现代的企业都开始重视降低管理成本。现代的企业非常重视把一些标准化同时非核心竞争力的业务给外包出去。举一个最简单例子，Facebook 并购了一个公司，花了 190 亿美元，你知道公司多少人吗？这个公司只有 50 多人。有现代经营意识的企业家非常注重降低成本，不要那么多人，希望每个都是精兵强将。其他非核心的标准化程度比较高的岗位全部走外包。

还有产业背景。产业背景我觉得特别有感慨的是什么？真的从 2001 年进入互联网，一直走到今天，发现互联网的核心价值其实是：连接，打破信息不对称。大家知道哪个领域出独角兽出最多吗？电商。为什么？因为电商就是连接和解决信息不对称的问题。互联网一来，阿里千亿美金，京东、唯品会百亿美金，现在又有拼多多。
 
但在很多其他领域，像医疗领域，核心问题就不是连接问题了。把中国 14 亿人口跟所有三甲医院大夫连在一起的意义很小，这个行业的本质问题是效率问题，这些人连在一起了，一个大夫一天还是只能看这么多病人。怎么提升效率呢？只有通过科技赋能。
 
产业背景还有一个话题是什么呢？中国在世界中比较特殊的地方是，中国电商和制造业非常发达，大家知道很多 AI 特别是机器人，智能物流跟智能制造为其提供一个非常丰沃的土壤。这些都为中国的科技赋能提供非常广阔的战场，或者广袤的土壤。我现在在的机构叫远望资本，从事比较早期的人工智能、机器人、大数据投资，大部分是 to B 业务。

投资 To B 技术创新的几点思考
 
首先科技赋能是手段不是目的。科技赋能提供的价值是什么？就是两类，要么是极大地降低成本，要么是极大地提升效率。如果你所做的科技赋能带来的价值跟这两个不挨边，那可能就没什么太大价值。大家注意这两个「极大」，无论降低成本还是提高效率都是极大，如果你做一个事提高 15% 的效率，降低 10% 的成本，这没意义，就是给竞争对手打工，必须得「极大」。我们当年做迅雷的时候，我们一出来就是 5 倍 10 倍的增速，这个就是颠覆性的，否则就是助人为乐的创新。这是第一点。

第二做技术赋能要做全栈，不是单纯的技术提供商。中国有很多做视觉算法、人脸识别的，之前的模式是什么呢？给海康提供算法，海康是最大的摄象头提供商。海康用你的原因是因为他现在的算法不成熟，大家知道海康也有几百人团队，他什么时候可以了就把你替代。只做单纯的中间提供商，不直接接触客户的话是非常危险的。不单单是算法，门槛更高的手机芯片也是如此，全球范围内最大的手机厂商都开始自己做了，苹果、华为、三星都用自己的芯片，小米也在考虑自己造芯。这么高的领域只做中间一层都有风险。所以基本上就是一个通用产业规律，任何一个产业链上，如果上下游有一家处于垄断地位，这个垄断地位的公司一定有动力上下两边扩展，最起码他会把整个产业链利润全部吃掉。
 
以 PC 产业链为例，做硬盘的赚钱吗？不赚钱。做显示器的赚钱吗？不赚钱。做整机的赚钱吗？显然也不赚钱。联想也不赚钱，那谁赚钱呢？就是 Windows 和英特尔，因为只有他们是垄断的。所以我们讲必须要全栈，必须要接触你的客户，而不是说全部依赖于你的合作伙伴。简单说就是我们不光要技术，还要把这个技术变成产品，把这个产品卖到你的终端客户里，运营过程中还要不断收集数据，夯实你的竞争力，形成四位一体的闭环。
 
第三点，也是我感触比较深的一点，就是做 to B 类的业务必须要有非常强的产品化能力，为什么 to B 没有 to C 增长那么快吗？其中一个非常重要的原因是所有 to B 类的项目都有实施成本和实施周期，所以你的产品化能力好坏，直接决定了实施成本。产品化能力强，可能一个人三天就能完成一个 case，产品化能力非常弱，可能三个人干三个月这个项目才能实施好。这就是 to B 业务。
 
第四点是要有很强的成本控制和供应链能力。我们投大量的机器人项目，机器人项目核心就是替代人。而替代人的话就必须降低成本，所以一个公司必须有非常强的成本控制能力，不光能把它做出来，还得把它非常便宜地做出来。如果做一个机器人，所有的关键部件都是从日本进口，那么这个产品的竞争力非常有限。成本控制决定你能不能便宜地做出来，供应链能力决定你能不能大量做出来。大家知道锤子手机，锤子一代的时候罗永浩宣传做的非常好，我周围很多朋友都下单了。结果很悲惨，最后钱都退回来了，为什么呢？因为供应链能力不行，没有足够的产能，供应链能力涉及到硬件与机器人相关的话，成本控制跟供应链能力要求非常高。
 
第五点也是我总结的，所有 to B 类的创业项目，CEO 都是首席销售，to C 类的是首席产品经理。这个很容易理解，在一个行业中，如果你的产品成熟度非常低，指望别人帮你把这个东西卖出去不太现实。因为当产品不成熟的时候，CEO 就是对产品最理解的人，当 CEO 自己做了前几单之后，产品和行业需求被证明，就可以找一个专门负责销售的合伙人来做，前几单一定都是 CEO 做的。
 
技术创业者很有可能也是首席销售，我觉得这个一点也不矛盾，比如文锋（神策数据 CEO），我虽然不确定你是不是首席销售，但你至少是一个不错的销售，你的所有客户在融资的时候你都会发一个朋友圈祝贺一下。一甲是甲子光年的 CEO，虽然你们并不是严格意义上的科技公司，我相信一甲绝对是非常优秀的销售。
 
中国过去的 VC 投 to C 互联网相对多一点，to B 过去投的相对少很多。to B 跟 to C 企业发展有很多不一样的地方，我这里列举一下。对于就 to B 来讲，获客周期比较长，to B 也好，to G 也好，总之来讲企业越大，客户规模越大，获客周期就越长。to C 获客周期相对比较短，用户看到广告了，直接下一个 APP 就完了。To B 都是有实施成本的，几个人花几天，有些比较复杂的实施半年甚至更长时间，to C 来讲的话几乎没有实施成本，就像迅雷，我们写一套代码，就可以在全世界所有计算机上用。

对于 to B 来讲，客户对于价格相对不敏感，我以前在迅雷的时候经常采购，我们要采购一套 HRM 系统，就是人力资源管理系统，我们的 HR 会给我两个公司不同的方案和产品，我会跟他讲你给我的时候不要写价格，你就说这些产品都分别有什么特色，哪些比较适合我们，你给我来一个对比。对比完之后咱们应该选 A，这时候我再问他 A 和 B 分别多少钱，HR 说浩哥你的眼力不错，A20 万，B15 万。说明什么呢？对于一个 to B 业务来讲价格不是首选，我特别反对做 to B 采用一些互联网思维，把东西免费给客户，从一个企业的角度来讲，会非常慎重地使用一个免费的服务，为什么呢？首先你如果不向我收费，你未来会不会把我的数据卖给别人，你总得有赚钱的方法吧，这是我担心的数据隐私问题。

第二点你给我提供服务，不向我收费，那你就没有稳定的收入，你如何长期保质保量给我服务？所以对于 to B 来讲我觉得免费不是一件好事，对于我作为企业决策者来讲。To C 来讲用户对价格相对比较敏感，to B 发展过程中有相对比较好的现金流，免费大家可能不敢用，就得收费，提供优质的质量，优质的服务。

To C 相对来讲比较依赖于融资，我们说今天比较接近资本寒冬，to B 企业比较安全一点，有正向的现金流，或者对投资不那么依赖，或者我投两笔他这个公司就可以自己跑了，不持续依赖于融资。但是 to C 来讲大家持续投 to C 压力挺大，特别在今天，因为 to C 公司很多持续融资，头条都已经做了 750 亿美金了，还是要融资，对于 to C 来讲现在投心里有点压力，因为你投完之后就要想怎么帮他搞定下一轮融资。
 
To B 的成长相对比较线性，他的每一个客户实施是有时间和成本的，所以他的成长一定是比较偏线性的成长，但是 to C 可能会爆发性成长。To C 爆发性最近几年不断被刷新，之前是三年出个滴滴干到 100 亿美金市值，我们觉得已经非常恐怖了。很快被拼多多打破了，拼多多不到三年就两百多亿市值了，客观讲拼多多是过去一年内中国概念上市公司中，上了海外之后表现最好的公司，其他降 30% 都是少的，拼多多降的不多，拼多多具有爆发性增长机会。
 
过去中国的 VC 投 to C 的机会比较多，投 to B 比较少，如果在座的有投资人，有投资方面朋友对于投资 to B 这样的企业，大家从期望上稍微调整一下，别指望像滴滴打车三年干到一百亿美金，不能有这种期望，如果有这种期望的话企业节奏也会被你带偏，这是 to C 跟 to B 的差别。
 
我们过去投了三家比较典型的机器人相关的公司，擎朗为海底捞提供送餐服务。熵智科技为物流公司和工业领域提供分捡。CURVEROBOT 做喷绘（机器人），这是我们过去投资的一些案例。他们都是替代人力，我们看投资机器人领域非常看重这个，你这个东西是否能够替代人力，以及厂商节省多长时间，你的客户多长时间回本，我们非常看重这一点。

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