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作者(zhe)：桂(gui)曙(shu)光(guang)

來(lai)源(yuan)：天(tian)使(shi)茶(cha)館(guan)

原(yuan)文(wen)作者：SABRINA WU / VIVEK RAMASWAMI

圖(tu)片(pian)来源：由(you)無(wu)界(jie) AI工(gong)具(ju)生成

在(zai)過(guo)去(qu)的九(jiu)個(ge)月(yue)時(shi)間(jian)裏(li)，作为VC投资人，我(wo)們(men)看到(dao)的大(da)多(duo)數(shu)新(xin)创业的公(gong)司(si)/新的创意(yi)都(dou)與(yu)人工智(zhi)能(neng)（AI）相(xiang)關(guan)，尤(you)其(qi)是(shi)生成式AI（Generative AI），這(zhe)也(ye)不(bu)足(zu)为奇(qi)。我们看过了(le)这个領(ling)域(yu)数百(bai)个创业項(xiang)目(mu)的推(tui)介(jie)，但(dan)只(zhi)投资了其中(zhong)少(shao)数幾(ji)个。顯(xian)然(ran)面(mian)臨(lin)这種(zhong)情(qing)況(kuang)的不僅(jin)仅是我们，仅在2023年(nian)第(di)壹(yi)季(ji)度(du)，就(jiu)有(you)17億(yi)美(mei)元(yuan)投入(ru)到了GenAI初(chu)创公司，而(er)这个数字(zi)在第二(er)季度可(ke)能會(hui)增(zeng)加(jia)5倍(bei)。

我们想(xiang)分(fen)享(xiang)一些(xie)正(zheng)在見(jian)證(zheng)的这个热門(men)主(zhu)題(ti)和(he)推介项目、投资人关註(zhu)的重(zhong)要(yao)特(te)征(zheng)，以(yi)及(ji)從(cong)財(cai)務(wu)角(jiao)度區(qu)分“好(hao)与優(you)秀(xiu)”的要素(su)。这个领域仍(reng)然處(chu)于初期(qi)階(jie)段(duan)，沒(mei)有什(shen)麽(me)是確(que)定(ding)的，但我们希(xi)望(wang)後(hou)面的內(nei)容(rong)对创始(shi)人有所(suo)幫(bang)助(zhu)，因(yin)为他(ta)们希望能在这个競(jing)爭(zheng)日(ri)益(yi)激(ji)烈(lie)的领域中脫(tuo)穎(ying)而出(chu)。

生成式AI子(zi)類(lei)別(bie)的 VC投资額(e)估(gu)計(ji)（来源：Dealroom）

1.我们通(tong)常(chang)会看到的创意有哪(na)些？

早(zao)期阶段（Pre-Seed/Seed/A輪(lun)）

在非(fei)常早期的阶段，我们看到大量(liang)“生成式原生”（generative-native）的公司正在湧(yong)現(xian)。这些公司本(ben)身(shen)就建(jian)立(li)在基(ji)礎(chu)模(mo)型(xing)之(zhi)上(shang)，作为服(fu)务于最(zui)終(zhong)用(yong)戶(hu)的應(ying)用程(cheng)序(xu)或(huo)位(wei)于模型和应用程序之间的“中间件(jian)”工具層(ceng)。

创意1：使用模型生成基于文本的内容，可以在電(dian)子郵(you)件、知(zhi)識(shi)庫(ku)和其他应用程序中创建新的或增強(qiang)现有的文本。

创意2：“X的副(fu)駕(jia)駛(shi)”；人工智能代(dai)理(li)与人类操(cao)作員(yuan)並(bing)肩(jian)作戰(zhan)，以增强他们編(bian)寫(xie)代碼(ma)、起(qi)草(cao)演(yan)示(shi)文稿(gao)和執(zhi)行(xing)其他任(ren)务的能力(li)。我们已(yi)經(jing)看到很(hen)多針(zhen)对特定垂(chui)直(zhi)用例(li)的副驾驶应用程序，以及一些試(shi)图實(shi)现更(geng)“个性(xing)化(hua)”副驾驶的应用程序。

创意3：用于管(guan)理嵌(qian)入和向(xiang)量数據(ju)库的LLM（大語(yu)言(yan)模型）工具。

總(zong)結(jie)：要成为一家(jia)差(cha)異(yi)化的早期生成式AI初创公司，擁(yong)有一條(tiao)或多条護(hu)城(cheng)河(he)非常重要。护城河的範(fan)圍(wei)很廣(guang)，包(bao)括(kuo)对分布(bu)、AI/機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)人才(cai)、计算(suan)、数据、模型的不公平(ping)訪(fang)問(wen)，或者对妳(ni)正在解(jie)決(jue)的问题领域有不同(tong)的觀(guan)點(dian)，以及如(ru)何(he)创造(zao)更令(ling)人愉(yu)快(kuai)的用户體(ti)驗(yan)。

早期-成長(chang)期和成长期（B/C+轮）

对于我们在B/C轮阶段见到的公司，它(ta)们通常誕(dan)生于“前(qian)LLM”时代，现在正在找(zhao)出如何最好地(di)將(jiang)基础模型的能力融(rong)入到现有的產(chan)品(pin)中。我们将这些公司稱(cheng)为“生成式增强”（generative-enhanced）公司，它们不一定需(xu)要重新發(fa)明(ming)自(zi)己(ji)的轮子，但要确保(bao)不会輸(shu)給(gei)LLM原生初创公司。

创意1：預(yu)測(ce)分析(xi)；很多規(gui)模化的SaaS公司正在利(li)用AI从它们已有的大型数据集(ji)中提(ti)取(qu)洞(dong)察(cha)力，用于更準(zhun)确地预测收(shou)入增长、客(ke)户流(liu)失(shi)率(lv)等(deng)指(zhi)標(biao)。

创意2：个性化和推薦(jian)；这是我们看到成长阶段的初创公司利用AI的最快、影(ying)響(xiang)最大的方(fang)式之一。基础模型的出现使B2B和B2C公司都可以向现有客户提供(gong)更穩(wen)健(jian)和准确的产品推荐。

创意3：“即(ji)时自動(dong)完(wan)成”；在几乎(hu)所有具有文本或写作組(zu)件的成长阶段公司中，我们看到LLM被(bei)用于“即时自动完成”，与用户使用ChatGPT的体验相似(si)。

总结：如果(guo)你還(hai)没有開(kai)始嘗(chang)试改(gai)善(shan)业务或重新設(she)计架(jia)構(gou)以使其更加“AI友(you)好”，請(qing)考(kao)慮(lv)讓(rang)你的产品團(tuan)隊(dui)中的一小(xiao)部(bu)分人專(zhuan)门打(da)造新功(gong)能。

对進(jin)入該(gai)领域的初创公司的警(jing)告(gao)：重要的是要評(ping)估生成式AI公司完成了多少融资，特别是在特定的子类别中。看看Dealbook繪(hui)制(zhi)的250多家生成式AI公司的市(shi)場(chang)格(ge)局(ju)，模型构建、文案(an)工具和向量数据库的公司已经完成了数亿美元的融资。當(dang)然，这并不意味(wei)著(zhe)不能在这个领域创立另(ling)一家创新型初创公司，但重要的是要注意…

2.从财务角度来看，“好”是什么樣(yang)的？

对于智能应用公司，“好”的财务指标是什么样子，我们的理解仍然处于早期阶段，但在SaaS领域，我们認(ren)为“同类最佳(jia)”的增长率类似于下(xia)图的情况。请記(ji)住(zhu)，我们不再(zai)追(zhui)求(qiu)“不惜(xi)一切(qie)代價(jia)实现增长”，因此(ci)效(xiao)率和燒(shao)錢(qian)速(su)度是重要因素。

产品发布时间：智能应用程序的优勢(shi)之一，是能夠(gou)以比(bi)过往(wang)更快的速度发布产品。我们设想，很多智能应用公司将推出处于“测试版(ban)”狀(zhuang)態(tai)的产品，以便(bian)它们开始收集用户数据，并用于创建“基于人类反(fan)饋(kui)的强化学习”（RLHF）循(xun)環(huan)。从歷(li)史(shi)上看，产品发布后可能需要一年时间才能達(da)到100萬(wan)美元的年度可重復(fu)收入（ARR），但我们可能会看到生成式AI公司达到100万美元ARR的速度更快，因为客户可以很快看到投资回(hui)報(bao)率（ROI）。很多生成式AI产品也通过产品導(dao)向增长（PLG）/自下而上的銷(xiao)售(shou)方式受(shou)益于病(bing)毒(du)式傳(chuan)播(bo)（例如Jasper、Lensa、Harvey、Tome 等）。

客户留(liu)存(cun)：雖(sui)然生成式AI公司可能会很快吸(xi)引(yin)新客户，但客户流失率可能也更高(gao)。对于SaaS公司，良(liang)好的毛(mao)留存率約(yue)为85%-95%，同类最佳接(jie)近(jin)95%+。就凈(jing)留存率而言，我们认为良好的比例是110%-120%+，最好的情况是120%+。更高的客户流失率可能是由于模型持(chi)續(xu)产生錯(cuo)誤(wu)的输出、其他竞争产品的涌现等。在智能应用案例中，PLG方式的一个重要因素是客户非常容易(yi)尝试新产品或每(mei)月支(zhi)付(fu)10-20美元，但很快就会流失。

销貨(huo)成本（COGS）和毛利率：我们预计很多智能应用公司新的成本会涉(she)及：1）模型；2）訓(xun)練(lian)和微(wei)調(tiao)；3）设施(shi)管理運(yun)營(ying)。我们聽(ting)說(shuo)在这些LLM和向量数据库存儲(chu)（通过Pinecone 等公司）上运行查(zha)詢(xun)的成本一直很高。在很多情况下，我们听说客户可能会在模型上运行查询，直到獲(huo)得(de)他们想要的输出，并且(qie)由于他们按(an)授(shou)權(quan)許(xu)可付費(fei)，因此运行的查询次(ci)数对成本产生了实質(zhi)性影响。因此，我们预计人工智能驅(qu)动型公司的毛利率可能会下降(jiang)。

3.“好”与“优秀”的区别是什么？

与任何其他技(ji)術(shu)或行业一样，作为VC投资人，我们最终仍然是评估优秀的团队、巨(ju)大的市场以及对客户痛(tong)点的敏(min)銳(rui)理解。这些基本原則(ze)不会改變(bian)：

以客户为中心(xin)/解决真(zhen)实的痛点：在任何新技术变革(ge)中，我们都会看到很多新公司只是试图“順(shun)应潮流”、打造“酷(ku)炫(xuan)”的技术，但并没有真正解决客户的痛点问题。要理解的第一个问题是：你在解决一个“頭(tou)发着火(huo)”的问题，生成式AI是有助于解决这个问题的更好方式，还是不必(bi)要的技术？

团队：在这个LLM新时代，打造新产品和创立公司的机会已经非常民(min)主化。因此，我们看到很多创始团队在他们几乎没有行业知识或专业能力的领域创业。需要了解的问题是：为什么你的团队最適(shi)合(he)解决这个问题？

快速适应和执行能力：毫(hao)无疑(yi)问，这个领域正在快速发展(zhan)。现在比以往任何时候(hou)都更重要的是，团队要具備(bei)敏捷(jie)性，并根(gen)据需要快速调整(zheng)产品和战略(lve)。与此同时，重要的是要堅(jian)守(shou)基本原则，而不仅仅是追逐(zhu)炒(chao)作。換(huan)句(ju)話(hua)说：你将如何反应并了解何时是对公司进行潛(qian)在调整的合适时机？

可复制性：虽然AI可以帮助公司更快地起步(bu)，但这也意味着一个类别中的竞争对手(shou)可能比以前多得多。只要看看公开发布的生成式AI市场格局图和涌入该类别的资金(jin)。优秀的创始人和团队会认识到哪里有獨(du)特的漏(lou)洞需要填(tian)補(bu)，并在很大程度上避(bi)开他们很快就会在混(hun)亂(luan)中迷(mi)失的子领域。

4.结論(lun)

作为VC投资人，我们跟(gen)其他人一样对AI将产生的全(quan)面影响感(gan)到興(xing)奮(fen)和樂(le)观。然而，在过去一年我们见过的数百个项目推介中，很明显能看出该类别存在大量的炒作，对于创始人来说，比以往任何时候都更加重要的是让自己差异化并脱颖而出，最终证明产品价值(zhi)。

其他一些注意事(shi)项：

估值：虽然整体的VC市场相对于2021年的峰(feng)值有所下降，但AI（尤其是生成式AI）的融资额和估值还是很高。这反映(ying)了VC和创始人对该领域的兴趣(qu)，但重要的是要注意，就像(xiang)任何其他周(zhou)期一样（如互(hu)聯(lian)網(wang)泡(pao)沫(mo)和破(po)滅(mie)），只有一小部分初创公司最终会生存到退(tui)出，估值在隨(sui)后的几年中，可能会下降90%以上。

生成式原生vs.生成式增强：作为一家生成式原生公司，你可以打造哪些生成式增强公司无法打造的产品？作为一家进入某(mou)个类别的新创业公司，你与现有公司有意義(yi)的差异性是什么？像微軟(ruan)、谷(gu)歌(ge)和亞(ya)馬(ma)遜(xun)这样的大型科(ke)技公司已经在迅(xun)速采(cai)用LLM，因此了解你可以在哪些方面与他们有效竞争是关鍵(jian)。

预算限(xian)制：随着宏(hong)观环境(jing)的挑(tiao)战和预算的緊(jin)縮(suo)，了解你的产品的实際(ji)必要性非常重要。在之前的牛(niu)市中，几乎任何SaaS产品都可以实现几百万美元的收入。在当前的环境和持续的经濟(ji)衰(shuai)退風(feng)險(xian)中（盡(jin)管正在減(jian)弱(ruo)），目标客户的首(shou)席(xi)信(xin)息(xi)官(guan)们（CIO）正在研(yan)究(jiu)公司的每一项开支，看看可以削(xue)减哪些。将AI納(na)入到你的产品中对他们有帮助还是最终无关紧要？