从演示到交易：在企业AI中建立的见解|安德烈·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）

AI几乎已成为每个企业的战略优先事项：OpenAI索赔10％现在，全球系统中使用了他们的产品，许多《财富》 500强公司都采用了首席执行官领导的任务到整合人工智能。

建筑商正在利用这一令人难以置信的需求，但是AI公司的行为与传统的SaaS业务不同，并且关于SaaS有效的事情的许多共同智慧似乎对AI来说并不成立。当我们遇到创始人时，他们始终对伟大的AI公司的外观，在哪里期望产品商品化以及如何建立具有持久价值的公司的疑问。根据这些对话，我们综合了一些关于企业AI初创公司如何适应，成长和爆发的收获。

1。浮华的演示很容易。实质性产品很难。

Chatgpt于2022年启动后，一个普遍的避免是所有的AI软件都会被商品化，因为它们是GPT包装纸``暗示这些产品很容易建造，并且很容易被快速改善的模型能力所覆盖。 

大约三年后，很明显不是这样。使用现代工具创建浮华的AI演示相对简单，但是产品工作的最后一英里非常困难。在现实世界中，用户的行为不可预测，客户数据凌乱，成功取决于处理用户可能采取的长途途径。 

演示一直是最终产品的简单版本，但是由于模型不断发展及其非确定性输出，演示距离产品之间的差距甚至更宽了AI产品。加拿大航空等事件支持机器人幻觉说明将AI在实际企业生产环境中部署的挑战，以及犯错的财务和声誉风险。在准确性和信任是首要任务的领域中，这是更真实的会计和合法的。你可以氛围代码您的会计声明或您的法律文档。 

结果，AI公司在最大化最先进模型的功能和限制企业级可靠性方面变得非常复杂。他们严格运行的流动在最新的型号上，在不同型号上编排动作序列，在基本型号的顶部建立大量的脚手架，并设置一个产品路线图，以在今天可能的情况与明天可能会有什么可能之间进行针头。团队通常会根据他们在特定任务上的表现如何在模型之间切换，并且必须根据模型质量，成本，速度和可扩展性进行权衡。在许多情况下，他们还微调了自己的较小型号，这些模型与较大的生产模型一起生活。结果是没有单个API呼叫无法提供的强大产品体验。 

此外，要使任何AI产品都具有价值，它需要了解其服务的业务背景和逻辑。型号不会在开箱即用。结果，AI公司正在投资有意义的工程和实施将其产品用于每个客户实例的独特政策，文化和系统中的资源。需要完成的工作需要完成，但水平模型公司可能不会做任何事情。 

鉴于在旋转的模型中精心策划的复杂性，了解如何朝着很快成为可能的事物建立，并解决使AI在现实世界中生产环境中工作所需的长期挑战的尾巴，因此，有足够的表面积来建立可持续的AI业务 - 不容易通过水平模型提供者进行商品化。

2。爆发比以往任何时候都要多：10倍是新的3x。

在货币化的头12个月中，达到了100万美元的ARR经典基准为了使企业初创企业提出成功的A系列A中位数下方。同样，基于基本付款数据，Stripe表示，AI客户的价格速度要比其历史悠久的SaaS速度要快，其速度要快。AI公司的发展速度更快。

当今增长最快的AI软件公司的增长年份的增长超过10倍，而且还有异常值，除此之外，还有像这样的公司光标通过以产品为主导的上市成为有史以来发展最快的软件公司之一。

为什么会发生这种情况？首先，我们看到了明显的班次在企业购买行为中。AI价值主张对于企业来说是显而易见的，并且创建了具有专用AI预算和授权的大量急切的AI软件购买者。那是提出销售周期，并因此加快了这些AI-native公司的一流增长。换句话说，买家是积极与通常需要销售推动的前几代软件不同，请寻求并将AI软件提取到其组织中。 

其次，当企业购买时，他们的支出比过去在软件上花费的要多。这是因为AI软件经常出售工作输出本身，而不是销售软件来帮助人们完成这项工作。这意味着AI公司正在替换劳动预算，其规模超过传统软件预算，使AI公司的合同规模比其历史软件的规模更大。 

3。进入障碍已经下降：期望申请泛滥。

创建的成本在两年内从30美元到每百万个代币的$ 5下降到5美元以下。就在这个月，Openai降低了O3型号的价格80％。这个llmflation•在PC Revolution和Dotcom Boom期间的计算成本的历史下降甚至超过了历史性下降。” 

同时，代理人喜欢光标（哪个急剧加速开发人员的生产力）和文本到应用平台可爱和补充（这使非技术用户能够用自然语言构建应用程序）产品类别这极大地加速了新应用创建的速度。 

这两个因素已经开始崩溃，使软件创建的成本和复杂性崩溃了，释放了创建长长的工具的可能性，这些工具以前是不经济的，并赋予了越来越多的技术用户人口的能力。 

该软件中的一些将是一个市场的个人软件，例如定制度假计划者或个人健康仪表板。其他人将添加有形的企业价值。企业最终将能够生产现成软件的工作流程和边缘案例的长尾巴不可能使用，因此必须用人工或脆弱的RPA解决方案来纸张。有了AI，有一种方法可以转变拼布系统成专用工具。AI正在解锁一大批新的机会 - 创建新市场，解锁以前主导的类别通过人工劳动以及扩大历史上太小的市场。 

4。速度比以往任何时候都重要。

数十家公司试图向同一企业买家出售相同的解决方案，这些买家被淹没了。他们想从可靠的球员那里购买AI，并且是第一个成为该提供商的人的价值。 

为此，速度和势头事情。我们看到早期的势头推动公司比以往任何时候都更快地成为类别领导者。早期的搬家工人能够扩展产品表面积，产生口口相传，陆路主要客户，实现快速收入增长并建立品牌优势 - 在快速追随者有机会做出充分回应之前。 

在编码中，光标快速产品速度已将其弹成一个品牌，以至于它现在用作独立名词，像Canva这样的大公司甚至期望熟练降落技术角色。同样，公司喜欢decagon，，，，Elevenlabs，，，，赫比亚， 和哈维已经能够利用早期势头建立一个主要的企业品牌，从而使各自市场中的客户势头更加复杂。

这种速度也使这些公司能够在与传统现任者和模特提供商处保持领先地位。在当今的许多企业类别中，软件现任者和模型提供商实际上已经向领先的初创公司推出了类似的产品。例如，在编码时，微软有github副标士和Openai拥有法典，但这并没有停滞光标的势头。现任者经常将注意力集中在他们的核心遗产业务或许多相互竞争的研究和产品优先级中，因此，以激光为专注于运输最佳产品的AI本地初创公司仍然获得广泛的采用。

产品的最后一英里比以往任何时候都更重要。

5。为了维持这种早期优势，护城河仍然很重要。

纯粹的执行速度和运输速度是爆发的一种方式，但是公司需要维持这一优势，以关闭快速关注者和传统现任者的大门。人工智能本身不是护城河：这是为客户提供价值的一种方式。 

在竞争激烈的AI市场中，公司仍然需要建造持久的产品。护城河仍然很重要。他们可以通过几种方式这样做。

成为记录系统：企业软件中最经典的护城河正在成为组织的核心记录系统，或者是关键数据的真相来源。AI在不同市场上打开了令人兴奋的新机会（尤其是垂直的市场），因为这是获得客户速度并在短时间内表现出明显价值的好方法。但是最终，记录系统仍然是确保持久价值的主要业务模型。 

这并不意味着不值得追求AI楔子。几家AI公司，例如前夕，，，，突出， 和托马正在使用AI楔子•在创建点（通过语音调用或摄入非结构化数据）以传统软件无法使用的方式捕获数据。然后，他们从创建点开始构建下游工作流程，其最终目标是将其纳入其行业内的记录核心系统。” 

创建工作流锁定：一旦公司能够使用户将产品嵌入其日常工作流程中，它就会产生操作和行为肌肉记忆，从而使转换在心理和文化上破坏性。虽然通常可以说AI软件正在自动进行工作，因此缺乏基于GUI的经典用户界面，但仍然存在沉重的人与AI互动循环，因为人类仍然经常在当今AI执行的工作进行监督和审核。decagon例如，建立自主偏转支票机构的AI代理，但仍然具有强大的产品工作流程，供人类监视，调整或分析这些AI代理所做的工作，并在需要时巧妙地升级为人类代理商。让用户满足其产品的UI/UX已创建了强大的工作流护城河，使客户不太可能转向新工具。

建立深垂直整合： 许多企业客户居住并依靠复杂的商业软件系统网络，其中许多企业的API限制，并且不相互交流。结果，希望为这些企业服务的AI公司经常必须深入连接并集成到这些定制系统中以驱动价值。通过将产品嵌入客户的核心操作工作流程中，将这些集成作为一流的投资有助于在客户群中建立耐用性，从而在不破坏其他系统的情况下很难撕毁。

例如，在医疗保健中Tennr已经大力投资与长期的传统传真和医疗保健系统集成，以简化提供者的患者前推荐。在物流中，HappyRobot将连接构建到本地TMS（卡车运输管理系统）平台，以部署其AI语音代理以进行货运通话操作。和收集从跨核心企业工具的关键集成中驱动其大部分价值。这些深厚的，特定于客户的集成是使AI解决方案在现实世界中起作用的关键，并且可以充当强大的竞争护城河。

固定客户关系：企业买家仍然是人类。值得信赖的关系通常比任何特定功能或供应商价格都重要，尤其是当AI供应商越来越多地充当他们服务客户的战略AI思想伙伴。现在，许多人工智能公司都以传统软件供应商很少做的方式拥有买家的耳朵，这有助于塑造客户的路线图和AI策略，而不仅仅是购买工具。

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这是成为建筑商最激动人心的时期之一，因为AI释放了新市场并扩大了现有的机会。这些观察结果反映了我们今天在AI初创公司中看到的内容，旨在指导创始人，旨在建立持久的公司。