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title: "SaaStr:公司创始人应该问自己的关于AI 的 6 个问题"
id: "20240920A05ZMN00"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2024-09-20T16:30:00+08:00"
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language: "zh-CN"
tags: ["营销增长","AI 编程","融资与投资","OpenAI"]
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# SaaStr:公司创始人应该问自己的关于AI 的 6 个问题

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

生成式人工智能（Generative AI）带来的是一种平台转移，它使得模型能够处理包括文本、图像、音频、视频和代码在内的多种输入，并据此创造出全新的内容。

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Base10 Partners 联合创始人兼管理合伙人 TJ Nahigian 以及合伙人 Luci Fonseca 对当前的 GenAI 领域进行了深入分析，探讨了成熟企业与新兴初创公司之间的竞争态势，并提出了公司创始人在推动 GenAI 创造价值时应考虑的六个关键问题。

Base10 Partners 对那些在未来十年内可能重塑人们生活和工作方式的重大趋势保持高度关注。

目前，我们正站在一个平台转变的起点，而且生成式人工智能（GenAI）首次不再仅仅是全球大型企业的专属，开始向更广泛的群体普及。

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##    **AI** **的发展步伐正在急剧加快**

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在过去五年中，创新的速度已经发生了根本性的变化。2021年，人工智能领域的专利申请数量是六年前同期的30倍。如果延续这一创新速度，不难想象未来五年将会带来怎样的变化。

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我们正站在人工智能黄金时代的门槛上，而云计算的经验告诉我们，这将极大地加快发展的步伐，以至于可能会让我们感到应接不暇。

观察风险投资的流向，我们不难得出类似的结论。尽管过去一两年对许多公司创始人来说，筹资并非易事，但人工智能领域的企业却逆势而上。

去年，仅上半年就有超过40亿美元资金涌入人工智能行业。而今年，资金规模已经激增至去年全年的五倍，显示出这一领域的强劲增长势头。

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##    **成熟企业 VS 初创企业：结构差异性分析**

要深入把握这个宽广的领域，以及从成熟企业到新兴初创公司的各类参与者，我们得借助一个清晰的框架。通过分析这些不同领域的动态，创始人们可以获得宝贵的洞见，尤其是当你自己也在开发同类产品或服务时。

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在这个领域中，我们可以分成三个主要层次：平台、基础设施和应用程序。

  

平台层，也就是模型层：汇集了行业巨头如谷歌、Meta，以及新兴的初创公司如OpenAI、Hugging Face和Cohere。

  

基础设施层：提供了一个平台，让开发者能够利用这些通用模型，开发出针对特定场景的应用产品。

  

应用程序层：涵盖了广泛的应用，既有广泛适用的横向应用，也有针对特定行业的纵向应用。在成熟企业中，我们可以看到Notion和Gorgias等公司的身影；而在初创公司领域，Jasper、Copy和Harvey等则是其中的佼佼者。

现在，让我们深入了解一下平台层的初创公司。

### **新初创公司：平台层**

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在平台层或模型层，OpenAI 赫然矗立，成为业界的领头羊。同时，众多其他企业也在积极开发新型的大语言模型（LLMs）和其他模型，以帮助用户从生成式人工智能（GenAI）中挖掘价值。他们是如何实现这一目标的呢？答案是通过自主研发工具，同时巧妙地整合并利用第三方工具。

### **新初创公司：基础设施层**

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基础设施层正成为创新的热土，提供了强大的工具集，使企业能够灵活调整各种模型、实现它们的无缝集成，并以经济高效的方式进行规模化扩展。以LangChain为例，它是一个备受推崇的框架，专门设计来整合生成式人工智能（GenAI）并最大化其价值。

众多企业正致力于在基础设施层进行突破性创新，目的是在将生成式人工智能（GenAI）应用于特定场景时，实现价值最大化、增强控制力，并在扩展过程中有效降低成本。

### **新初创公司：应用层**

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在应用层面，我们目睹了许多激动人心的创新，这些创新正在彻底改变用户创作文本、图像和音频的方式。企业正在以全新的方式创作音乐，重新塑造电影的制作和配音流程，甚至彻底革新了程序员编写代码的方法。

一些初创公司通过将强大的基础模型与为用户精心打造的卓越体验相结合，实现了令人瞩目的快速增长。然而，在应用层，仍然有许多初创公司面临着用户留存的难题，这一挑战在多个方面都显得尤为严峻。

对于那些面向企业市场的产品销售公司，他们用于尝试和探索的预算已经所剩无几。

而对于那些面向专业消费者群体的公司，他们可能要面对较高的用户流失率。

市场上的模仿者众多，这让塑造一个独特的品牌故事变得异常困难。

如果你是一家在这个领域内开发产品的初创公司，那么用户留存无疑是一大挑战，你需要采取更具策略性的方法来应对。

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在平台层，我们可以重点观察这三家大型成熟企业的策略。

\- 微软

\- 谷歌

\- Meta

各家公司正采取着各自的战略。谷歌推出了具有里程碑意义的Transformer模型，并选择将其开源，为大型语言模型（LLMs）采用生成式人工智能（GenAI）技术铺平了道路。面对OpenAI快速商业化其产品的局面，谷歌迅速调整策略，重新定位自己为一家人工智能公司，并推出了Bard。

  

Meta则运用了卓越的技术，特别是在其广告模型、过去七八年的物质化货币化进程，以及信息流和内容模型方面。

  

微软在战略上展示了其大师级的手法。他们选择通过合作和外包来推动创新，早期就与OpenAI建立了伙伴关系，投资额高达10亿美元，最近又增加了100亿美元的投资。微软因此获得了对OpenAI的多项优先访问权、权利和控制权。

  

观察这些公司的市值，可以发现它们今年的表现极为亮眼。从收益报告中可以看出，两年前，人工智能在电话会议中可能仅被提及一两次，而现在，提及次数已经增加了100多倍。

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NVIDIA 作为推动大型语言模型（LLMs）运行所必需的 GPU 技术的领军企业，已经目睹了市场对 GPU 的爆炸性需求。在最近公布的财报中，公司的收入增长超过了100%，其市值也跃居全球前五大公司之列。

我们可以看到，这一领域是由行业成熟的大企业所创建并引领的。

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在应用层，成熟的企业并没有被动等待。NVIDIA 的成功不只因为 AI 初创企业的采购，更关键的是，几乎所有公司都在积极制定自己的人工智能战略，没有哪家公司愿意在生成式人工智能（GenAI）领域落后。

一个更加显著的变化是，许多人发现现在的工作效率大大提升。工程师们之所以效率更高，部分原因是 Github 的 Copilot 已经帮助他们编写了超过一半的代码。

当我们思考创造力的普及和民主化时，这是一个激动人心的时代。ServiceNow 已经将 GenAI 集成到了他们的产品中，让用户能够轻松进行摘要和文本到代码的转换。

成熟企业正在迅速尝试和实验 GenAI。许多公司都在内部进行这样的实验，探索开源工具并逐步构建解决方案。如果您打算向这些公司销售产品，了解他们的这一动向非常重要。

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##    **提高防御能力并寻找真正的护城河**

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人们普遍认为，拥有专有数据、掌握最佳工作流程，或以一种能够确保胜利的方式进行深度定制，是关键所在。

如今，真正重要的只有三个方面：

正因为这些因素至关重要，Base10 相信在 AI 平台转型的早期阶段，成熟企业将能够攫取大部分价值，因为它们在分销、数据和工作流程方面相较于初创公司具有显著优势。

让我们通过一些案例研究来深入了解。

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Casetext 是一款专为中端市场和大型律师事务所设计的法律软件平台。如果你有向律师事务所推销产品的经验，就会明白通过他们的法律审查绝非易事。Casetext 在这一领域已经深耕11年，构建了一个强大的平台。  

尽管如此，该公司的业务增长在达到大约1000万美元的年度经常性收入（ARR）时似乎停滞了。面对这种情况，作为创始人，你会如何突破？随着生成式人工智能（GenAI）技术的兴起，Casetext 顺利整合了 GPT 技术，并推出了自己的 Copilot 版本——Co-counsel，这一工具能够帮助律师高效处理日常工作中的众多任务。

Co-counsel 作为一项新增服务在去年推出后迅速受到市场欢迎，在短短九个月内，公司的年度经常性收入从无到有，增长至900万美元。最终，Casetext 以约6.5亿美元的现金被收购。这一成就的背后，是他们成功地将产品打入了寻求利用人工智能技术的律师事务所。

然而，对于一家初创公司而言，想要通过律师事务所严格的法律审查，无疑面临着重重挑战。

**案例研究：Notion**

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Notion 刚刚推出了其即将推出的一系列 AI 功能的首款产品，其定价策略预示着公司有望在不久的将来实现1亿美元的年度经常性收入（ARR）。

Notion 在实施这一战略过程中积累了一些关键经验：

\- 他们向3000万现有用户开放了这项新功能，其中包括不断增长的企业客户群体。想象一下这其中的扩展潜力，内嵌的分销网络无疑是一个巨大的优势。

\- NotionAI 的设计可以天衣无缝地融入用户日常使用的工具和工作流程之中，它能够轻松访问并利用用户的数据和工作流程。这些模型虽然本身具有广泛的适用性，但当它们与用户独特且私密的数据相结合时，它们的实用性将得到显著提升，这构成了NotionAI 的一大竞争优势。

\- Notion 对生成式人工智能（GenAI）的愿景表明，NotionAI 目前只是一个起点。他们将 GenAI 定位为一种基础性技术，其重要性堪比电力。因此，Notion 回归了其8-9年前的初心战略，旨在普及工具的创造，让这一理念成为他们的核心追求。

**案例研究：Gorgias**

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Gorgias 是一个专注于为 Shopify 主导的电子商务提供客户支持票务的平台。最初，Gorgias 的理念是通过自动化来解决一切问题。但后来他们发现，要构建一套能让个人用户轻松实现自动化的工作流程和软件支持系统是相当具有挑战性的。

去年年底，得益于生成式人工智能（GenAI）技术的进步，Gorgias 推出了自动化功能。虽然他们的客户可能并不了解人工智能的具体细节，但他们关心的是如何减少亲自回复客户的次数，以提供更优质的客户体验。

这项自动化服务作为核心产品的附加选项，定价为其一半。Gorgias 已经实现了7%的票据自动化处理，目前这一比例已经增长到18%，并且他们的目标是达到50%。公司拥有大量可用于训练的数据，并且已经与超过10,000家商家建立了分销合作关系。

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##    **GenAI 和商业模式视角**

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从商业模式的角度来看，一些关键的动态正在发生。

\- 平均每用户收入（ARPU）、年度合同价值（ACV）和生命周期总价值（LTV）正在上升。这部分得益于企业可以借助 AI 推出按订阅模式或按交易次数计费的附加产品。

\- 成本正在降低。在医疗计费和软件质量保证测试等领域，虽然仍有人工参与，但通过利用生成式人工智能（GenAI），所需的人力大幅减少。但这些企业并没有因此降低价格，因此利润率显著提高，从而提升了LTV。

\- 在那些拥有数据、分销渠道和合适应用的企业中，用户留存率正在显著提高。

回顾云计算和移动技术的发展历程，我们能够汲取哪些洞见？亚马逊最初并非作为云服务或存储公司成立，而是作为电子商务巨头，通过推出AWS，它在云服务市场上捕获的价值最终远超之前的本地存储市场。

Meta 也不是从移动领域起家，但他们从移动技术中获得的价值却超过了 AT&T 和 Verizon 的总和。在生成式人工智能（GenAI）的浪潮中，类似的趋势同样可能上演。成熟企业将占据很大一部分市场份额，我们已经开始看到 Meta 和 Google 的市值大幅上升。

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当然这并不是说初创公司完全没有立足之地，而是意味着他们需要更加战略性地思考如何在成熟企业主导的市场中找到自己的定位。

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##    **公司****创始人应该问自己的 6 个问题**

**对于希望建立新的 GenAI 公司的创始人来说，需要自问以下三个问题：**

![SaaStr:公司创始人应该问自己的关于AI 的 6 个问题 · 原文图片 23](https://inews.gtimg.com/om_bt/O65xk33e8SJPROBkMIT0ZAlj1fgaOApMNyD0F5puklzKAAA/1000)

\- 您能够绝对主导哪个细分市场、市场或垂直领域？不是小修小补，而是以一种与成熟企业不直接竞争的方式真正占据市场领导地位。

\-用户留存非常关键。生成式人工智能（GenAI）已经彻底改变了消费者的期望以及他们与产品互动的方式。面对这种情况，您需要考虑如何对产品进行实质性的改进，以应对初创公司在用户留存方面遇到的挑战，并进一步促进产品与市场需求的契合。

\- 您如何将 GenAI 融入产品的核心和基础架构中，而不只是作为一个附加功能？一些最引人注目的 GenAI 公司甚至不显山露水地谈论 GenAI，但它却在背后驱动着一切。您正在构建的是一个长期的业务。

**对于希望推动价值和新的 GenAI 收入来源的成熟企业创始人来说，需要自问以下三个问题：**

![SaaStr:公司创始人应该问自己的关于AI 的 6 个问题 · 原文图片 24](https://inews.gtimg.com/om_bt/O0jpNuGTsBLqMowc5gDk7FuQ9Q-pRQEPM0nO4BPI0gkrwAA/1000)

\- 让我们回到您为客户解决的最初使命和核心问题。现在有哪些 1、2 或 3 个问题是您之前因技术限制而无法解决的？您打算如何集中资源解决这些问题？

\- 检视您的损益表或指标仪表盘，思考每个指标。生成式人工智能如何帮助您优化成本、生命周期价值、转化率等关键指标？

\- 创新的步伐异常迅速。您如何确保实验和测试的速度能够跟上平台转变的步伐？为了实现这一点，您可能需要在文化和组织结构上做出变革。

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