下一家价值 1T 美元的公司将是一家伪装成服务公司的软件公司。 

每个构建人工智能工具的创始人都会问同样的问题：当 Claude 的下一版本使我的产品成为一项功能时会发生什么？他们的担心是正确的。如果你出售该工具，那么你就在与该模型进行竞争。但如果你出售作品，模型中的每一项改进都会让你的服务更快、更便宜，也更难以与之竞争。一家公司可能每年花费 1 万美元用于 QuickBooks，并花费 12 万美元聘请会计师来结账。下一家传奇公司即将结账。

智力与判断力

写代码主要是智力。知道下一步要构建什么是判断力。

将规范转换为代码、测试、调试：规则很复杂，但它们就是规则。判断不同。它需要经验和品味，以及建立在多年实践基础上的直觉。决定下一步要构建哪个功能、是否承担技术债务、何时在准备就绪之前发布。

一年前，大多数 Cursor 用户将人工智能视为自动完成。如今，更多的任务是由代理启动的，而不是由人类启动的。软件工程占各行业所有人工智能工具使用量的一半以上。其他所有类别仍为个位数。原因是软件工程主要是情报工作。人工智能已经跨过了可以自主完成大部分情报工作并将判断力留给人类的门槛。软件工程首先到达了那里。它正在降临到每一个职业。

副驾驶和自动驾驶

副驾驶出售该工具。自动驾驶仪出售作品。

直到最近，人工智能模型仍在发展智力和判断力，因此正确的方法是先建立一个副驾驶：将人工智能交给专业人士，让他们决定如何处理它。哈维向律师事务所出售产品。Rogo 出售给投资银行。专业人士就是客户，工具使他们更加高效，并且他们对产出负责。

如今，这些模型已经足够智能，在某些类别中，最好的起点就是自动驾驶仪。克罗斯比将产品出售给需要起草保密协议的公司，而不是外部顾问。WithCoverage 销售给需要保险的首席财务官，而不是经纪人。客户直接购买结果。任何职业的工作预算都会使工具预算相形见绌，而自动驾驶仪从第一天起就捕获工作预算。

任何领域的智商比越高，自动驾驶仪就越早获胜。

融合

今天的判断将成为明天的情报。随着人工智能系统积累有关其领域内良好判断力的专有数据，前沿将会发生变化。副驾驶和自动驾驶将融合。副驾驶向自动驾驶的转变已经在多个类别中开始。但起始位置很重要，因为它决定了自动驾驶仪现在可以在哪里赢得客户，并开始混合数据，最终让他们也能做出判断。

自动驾驶手册：外包作为楔子

每花在软件上的一美元，就有六美元花在服务上。

自动驾驶仪的总潜在市场是某一类别的所有劳动力支出，包括内包和外包的总和。但正确的起点是外包已经存在的地方。

如果一项任务已经外包，它会告诉您三件事。第一，公司已经接受这项工作可以由外部完成。第二，现有的预算线可以被干净地替代。第三，买家已经在购买结果。与人工智能原生服务提供商取代外包合同是一种供应商交换。更换员工就是重组。

策略是：公司应该从外包、情报密集型任务开始。指甲分布。随着人工智能的复合，扩展到内包的、需要大量判断的工作。外包的任务就是楔子。内包工作是长期 TAM。

克罗斯比从保密协议开始：这是一项明确的任务，主要是情报工作，大多数公司已经将其外包给外部顾问。预算存在，范围明确，投资回报率立竿见影，并且替代无摩擦。

机会地图

将每项服务垂直绘制在情报与判断范围以及外包与内包比率上，可生成优先级地图，括号内为劳动力 TAM。该列表是说明性的。

保险经纪（$140-200B）。该名单上最大的美元市场。标准商业线路高度标准化：经纪商的增值本质上是跨运营商购物和填写表格，纯粹的情报工作。分销层极其分散，数以万计的小型经纪人各自运行相同的流程，因此没有任何一个现任者可以控制客户关系。WithCoverage 和 Harper 是有趣的新人。

会计和审计（仅在美国外包 50-80B 美元）。五年来，美国失去了大约 34 万名会计师，而需求却在增长。75% 的注册会计师即将退休，获得许可的道路漫长，起薪落后于科技和金融行业。这种结构性短缺正促使企业比几乎任何其他职业更快地接受人工智能。Rillet 正在构建 AI 原生 ERP，该 ERP 即将结账。贝西斯最初是会计师的副驾驶。

医疗保健收入周期（美国外包 $50-80B）。人们听到“医疗保健”并认为它的判断力很强，但计费层几乎是纯粹的情报。医疗编码正在将临床记录转化为约 70,000 个标准化 ICD-10 代码。规则很复杂，但它们就是规则。外包已经成熟并且基于结果。自动驾驶仪只需以更低的成本做同样的事情。前部是最远的。

索赔调整（$50-80B，包括 TPA）。在保险单的另一面，理赔是一个单独的自动驾驶界面。标准线索赔是通过根据损害赔偿表解释保单语言并使用精算表设定准备金来解决的。理算员队伍正在老化，而且没有人可以替代他们。该市场大量外包给独立人士和 TPA，例如 Crawford 和 Sedgwick。一个行业，至少有两个不同的自动驾驶机会。Pace 正在构建用于索赔处理的自动驾驶仪。Strala 正在构建人工智能原生 TPA。 

税务咨询（$30-35B）。CPA 许可创造了一条监管护城河，但 80-90% 的基础工作是情报。税务自动驾驶仪处理的每一个额外管辖区都会加深其数据护城河。多司法管辖区的复杂性正是中小型企业外包的问题，​​因为没有任何一个内部会计师可以覆盖它。TaxGPT 是欧洲的先行者，与 Skalar 和 Ravical 并驾齐驱。

法律、事务性工作（$20-25B）。合同起草、保密协议、监管备案：高情报，通常外包。工作产品已经足够标准化，质量是可验证的，因此买家无需深厚的法律专业知识就可以信任人工智能的输出。哈维是新兴的领导者，正在迅速转向自动驾驶模式；Crosby 和 Lawhive 是自动驾驶领域的新人。

IT 托管服务（$100B+）。每个中小型企业都将其 IT 外包。修补、监控、用户配置、警报分类：在数千个相同环境中重复运行的情报工作。现有的软件层（ConnectWise、Datto）向 MSP 出售工具。尚未有人将“您的 IT 运行”直接出售给公司。Edra 正在实现 IT 流程自动化。Serval 正在实现 IT 支持自动化。

供应链和采购（$200B+）。大多数企业只与排名前20%的供应商认真谈判。长尾受到的关注为零，因为让人类来做这项工作并不经济。合同泄漏占总采购支出的 2-5%。楔子是被放弃的工作：没有预算线来证明合理性，没有现任者可以取代，只是找到了钱。Magentic 正在构建用于直接采购的人工智能，以及用于间接采购的 AskLio。Tacto 正在为中端市场构建记录系统和副驾驶系统。 

招聘和人员配置（$200B+）。该列表中最大的服务市场。招聘漏斗的顶部（筛选、匹配、外展）是纯粹的情报，但关闭候选人和评估文化契合度是建立在多年模式识别基础上的判断。自动驾驶楔存在于高容量、低判断力的角色中，其中匹配是标准化的。Juicebox、Mercor、Jack & Jill 是各个领域的新兴领导者。

管理咨询（$300-400B）。市场很大，但工作主要是判断。有趣的问题是，人工智能是否可以将咨询分解为情报部分（数据收集、基准测试）和判断部分（战略建议），同时情报层变得自动化，而判断层仍保持人性化。最佳候选人待定。

2025年，增长最快的人工智能公司将成为副驾驶。到 2026 年，许多人将尝试成为自动驾驶仪。他们拥有产品和客户知识。但他们也面临着创新者的困境：出售作品意味着让自己的客户不再做这件事。这就是纯粹的自动驾驶仪的开端。

如果您正在构建一个，请联系我们。julien@sequoiacap.com / @julienbek