美國26年風投經驗專家Mark Gorenberg：數據許可權是所有AI初創公司最有利的IP保護

在人工智慧發展的初期，你們都是初創公司。

【編者按】本文編譯自」Data rights are the new IP rights」，作者為Mark Gorenberg和Ivy Nguyen兩人。

Mark Gorenberg是Zetta Venture Partners的董事總經理。他擁有26年的風險投資經驗，資助並在眾多初創公司的董事會任職。在創業之前，他曾擔任過Sun Microsystems的第一個SparcStation團隊的軟體執行官。

Ivy Nguyen是Zetta Venture Partners的投資者。 她曾在NewGen Capital擔任高級助理，並在Imagine H2O管理啟動加速程序。

以下為正文：

現在，很多開發者將其開發的代碼、演算法等資源公開，導致科技領域很多演算法服務類的仿製品可以在數小時之內做出來。軟體專利為這方面的原創產品提供了一定的保護，但是雷同產品之爭仍然很激烈。

不過，值得注意的是，沒有數據的軟體本質上就是商品。

隨著人工智慧的發展，AI和數據的支持顯得越來越重要。但如果沒有數據，AI也沒有太大作用，如每一款AI類的產品都先需要數據來訓練出演算法的最基本性能（MAP），然後再向潛在客戶展示演算法的性能表現，這樣新客戶帶來更多數據，用於提高演算法性能，吸引更多新客戶等。

這種反饋循環的每一次迭代都會造成更多的競爭，因為繼續獲取可用數據對於保持此反饋循環的發展至關重要。因此，我們應當認識到，數據許可權已經成為新的知識產權。同時，這為新興創業公司帶來了機遇和挑戰。

初創公司具有「從頭開始」的優勢

此前，當很多用戶毫不猶豫的將自己的數據存儲在雲盤等雲平台上，卻有多家公司因為數據存儲和維護的成本之高，而選擇放棄了管理用戶數據的權利。許多類似的協議在今天仍然存在，因此造成了許多企業獲取的數據並不全面，從而阻礙他們將人工智慧應用於其雲產品的嘗試。

現在，我們步入了人工智慧時代，更多的用戶讓第三方管理他們的數據，以確保其可以將更多的精力放在他們的領域。

人工智慧的具體應用過程需要公司不間斷的獲取數據，然後對數據進行清理、設置標籤、查詢和分析，以實現預測功能等。因而如今很多創業公司在已有的數據基礎上嘗試獲取更多的數據許可權和資源。

並且許多將數據存儲到雲供應商的企業認為初創公司構不成威脅，會共享其深入的數據訪問許可權，因此相對而言，初創類公司擁有更多的自由和選擇。

一開始就用好數據，進入良性循環

對於AI類初創企業，在最初與客戶談判數據許可權方面問題時應當搶佔先機，拋出反饋循環帶來的數據需求問題，利用其價值來要求儘可能多的數據許可權。

在許多產品應用中，初創公司最初可以通過尋找優質的數據源來訓練學習演算法，以此讓演算法從一開始就進入一種良性循環。以下是一些可以嘗試的方法：

1.針對中小企業和中端市場的客戶，因為他們往往對數據許可權持開放態度，可以低價的優質產品來交換數據，此外，將這些小客戶的數據拿來訓練所花費的代價，可以作為後期談判大客戶的參考。

2.僱用專人來負責對演算法的訓練事宜。

3.找外部來源的數據，如來自政府機構的公開數據集，或從Clearbit等第三方供應商處購買數據，還可以看看相關網站和社交媒體。

4.提供旗艦產品的免費增值版本，以捕獲用戶參與度數據。

5.以成本價出售優質的產品，以此獲得數據。如特斯拉，他採用的策略就是為了建立一個龐大的數據集來訓練自動駕駛汽車。

事實證明，這些外部數據源中的數據，很多都可以將學習演算法訓練到足夠高的性能水平，來讓初創公司向其客戶展示演算法的價值，以吸引更多的客戶來使用。

但是，在人工智慧的大背景下，創業公司擁有專有數據管道是必要的。因為這樣，公司的演算法產品就可以從客戶網路中的彙集學習中獲得複合效應，從而使新進入該領域的公司和新興模擬者難以追趕。

現狀與策略

雖然初創公司在獲得更多數據許可權方面比個人有優勢，但想要達到目標並不容易。以下是一個典型案例：

一家初創公司具有令人難以置信的新型AI動力工作流程演示，與傳統企業相比，這套系統可以節省企業數千個員工的工作時間。據該公司的演示，利用歷史銷售數據訓練了該演算法，該系統可以幫助公司預測新的銷售潮流，並給出最佳的銷售時間點的建議。

但這個華麗的演示最終還是讓客戶企業離開了，這筆交易就這樣不了了之。因為當企業已經準備好購買並在全公司範圍內推出解決方案的時候，交易的審查過程中，因為數據安全等問題，律師等人是不同意採用的。他們表示沒有辦法允許該初創公司訪問他們的數據，以免數據落入競爭對手的手中。因此一旦沒有相關數據來進行訓練，該產品對企業用戶來說就不那麼有價值。

所以交易開始前，初創公司需明確表明，他們的興趣在於從數據和數據流中學習（如用戶參與度、交互數據、元數據、數據流量信息等），而不是聚合客戶的數據，然後將其轉售給第三方。開始階段，數據許可權的談判是最困難的，但隨著時間的推移，隨著大家對此方面認知的加深，這一過程會變得更加容易些。

總結

在雲數據時代，公司通過發布新功能來進行競爭，這些功能很容易複製，因此，絕對的市場佔有率更難實現。從一開始就進入數據積累的良性循環，這將為企業成為最後的贏家提供一個保障。為了實現這一點，初創公司的目標應該是獲得數據的獨家權利，積累客戶數據，形成合作夥伴關係。

大家需要明白的是，在積累了大量數據之後，現任和新興的競爭對手都無法通過其他方面來彌補這一方面的差距。數據使科技公司在歷史上第一次有機會建立強大的保護，防止傳統的老牌企業和新興的模仿者超越自身，並且這樣的保護能力也遠遠超出了傳統的知識產權戰略所能提供的保護。

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