Manav Garg：生成式人工智能時代的SaaS

隨着Chatgpt推動的人工智能時代精神席捲全球，它將如何影響SaaS世界？SaaS創業公司將如何適應這個新時代？

新興市場在哪裡？雖然這種技術平臺的轉變將帶來巨大的機會，但傳統的印度SaaS劇本必須適應新的人工智能秩序。創始人需要利用這種代際轉變，採用第一線原則的基本思維方式，再加上快速而大膽的執行。

人工智能時代

如果說最近有一個術語吸引了整個世界的想象力，那麼這個術語無疑是「生成人工智能」。雖然人工智能和機器學習幾十年來一直是技術研究的主題，但正是生成式人工智能預示着「人工智能時代」的到來——這是一個從根本上改變軟件創建和消費方式的變革時刻。

沒有什麼比ChatGPT的興起更能體現「人工智能時代」的時代精神了。

ChatGPT：AI的iPhone時刻

ChatGPT作爲消費產品發佈至今已有六個月了。在短得可怕的時間內發生了很多事情。已經有1億人使用過這個產品，它已經進入了每一個軟件產品的路線圖，重新點燃了沉寂已久的搜索大戰，並且可以說動搖了互聯網時代最具統治力的公司。在一個原本悲觀的融資環境中，谷歌釋放了大量的投資美元，讓幾乎所有公司都在努力思考它將如何改變他們的業務基本面和未來的工作。

我們正處於技術板塊轉變的開端。如果說蘋果iPhone的發佈是移動革命的劃時代時刻，那麼ChatGPT的發佈就是人工智能的iPhone時刻。從來沒有任何東西能與它吸引世界想象力的速度和勢頭相提並論。

ChatGPT從發佈到獲得100萬用戶只用了5天時間，是歷史上最快達到1億用戶的應用。它正在改變世界運作、創造內容和搜索在線信息的方式。ChatGPT的實際影響可能會在規模、範圍和速度上超過雲計算和移動等最大的技術範式轉變。高盛最近的一份報告預測，未來幾年，生成式人工智能可能會使全球GDP增長7%。考慮到個人電腦對GDP的貢獻爲0.006%，就能理解這種影響有多大。就生產力變化而言，人工智能可能會產生像電力和蒸汽機那樣的全球影響。

人工智能——是不是炒作？

爲了理解爲什麼這種炒作是合理的，我們需要注意ChatGPT崛起的三個不明顯的方面。

首先，ChatGPT的主要創新是用戶界面，或者更確切地說，它的缺乏/簡單。這可能看起來不太協調，因爲聊天信息UI並沒有什麼新意，而聊天機器人，無論是基於文本還是基於語音的（Siri, Alexa等）都已經出現了一段時間。但是正如我們現在回顧的那樣，一個簡單的通用用戶界面抽象了GPT的功能，這一組合促成了ChatGPT的大規模採用。此外，它還爲用戶越來越期望的所有應用程序的易用性和簡單性設定了基準。它正在改變終端用戶對自動化和應用程序用戶體驗的期望。

其次，總的來說，人工智能將繼續存在的最大跡象是，世界普遍採用ChatGPT的興奮和熱情——不僅社交媒體上充斥着ChatGPT的有趣用途和應用，而且圍繞核心基礎模型迅速融合的廣泛生態系統，從小型初創公司到巨頭公司，每家公司都在積極探索將人工智能納入其產品的方法。與此同時，尋求支持生成型人工智能公司的資金數量也達到了驚人的水平。研究公司PitchBook的分析師預測，對生成型人工智能公司的風險投資將很容易達到去年45億美元的數倍。

最後，毫無疑問，ChatGPT的成功確立了人工智能作爲一種「時機已到」的理念——市場動態和技術進步的完美風暴。如下圖所示，底層技術基礎多年來一直在穩步改進，但在過去兩年中，隨着算法和計算模型的進步，能力急劇增加，技術基礎達到了一個臨界點。

想想看，我們仍然處於人工智能時代的開端——從現在開始，人工智能的增長速度很可能在未來幾年呈指數級增長，徹底改變工作和生活的方方面面。對於靈活而雄心勃勃的公司來說，這種巨大的轉變是創造標誌性公司的黃金機會。

人工智能的鉅變

「有幾十年什麼都沒發生，也有幾周發生了幾十年。」

這句名言尤其適用於當下人工智能改變世界的方式。雖然每一次技術浪潮都爲創建顛覆性公司提供了機會，但人工智能時代與之前的移動和雲等浪潮有着根本的不同。

所以如何？

雖然移動和雲計算等之前的進步在早期僅限於熱情的工匠和「書呆子」，但生成人工智能一開始就對更廣泛的「普通」人羣有用。事實上，ChatGPT的答案的價值是即時的、顯而易見的，在許多情況下，足以達到「與魔法無異的先進科學」的高門檻。各行各業和工作職能部門的人們都在以無數種方式擺弄着ChatGPT，並分享着該工具如何極大地改進了特定的工作。從尋求家庭作業幫助的小學生到尋找烹飪食譜的祖母，每個人都在享受ChatGPT的價值。就技術進步而言，可能沒有先例可以在發佈後的幾個月內爲超過10億人提供如此多的相關用例，同樣重要的是，它是免費的。

雖然第一波生成式人工智能應用類似於iPhone剛問世時的移動應用格局，但它們都是花哨、單薄、競爭差異化，且商業模式不明確，但其中許多應用的價值是顯而易見的。從寫有創意的營銷文案到生成作業，再到從一個文本提示變出令人驚歎的圖像。儘管現在還處於早期階段，但這些應用程序提供了一個有趣的前景。一旦你看到一個系統生成詳細的博客文章或複雜的代碼的速度比你想象的要快，而且花費的精力比你想象的要少，很難想象回到我們過去工作和生活的「舊」方式。

長期以來人們一直認爲，人工智能將首先將手動和重複的任務自動化處理，如數據輸入和其他相對簡單的任務，但事實證明，機器人技術比認知知識工作的某些部分更難。ChatGPT和生成式人工智能的傳播表明，它將從根本上改變所有形式的知識工作，從軟件開發、產品管理和營銷等「高價值」工作開始。生成模型的近似特性使它們在創造性工作中比預期的要好。生成式人工智能將從根本上改變從管理諮詢、電影製作到客戶支持的每一項商業活動。PitchBook估計，到2026年，僅企業技術領域的人工智能應用市場就將增至980億美元。人工智能將在未來幾年取得顯著進步，從此以後，這一領域的進步不是線性增長，而是倒V字形曲線，將消滅整個職業和職位，並創造全新的業務和工作類別。這種轉變的早期證據已經顯而易見。IBM宣佈將削減7800個工作崗位，這些工作將被人工智能自動化。可口可樂剛剛發佈了一個完全由人工智能創作的廣告。因此，儘管圍繞人工智能有很多炒作，但它對現實世界的影響和影響已經顯而易見。

因此，有必要採用「首要原則」的方法來分析和理解未來的機會。靈活適應和利用突發機遇的能力將是關鍵。幾個月前還像科幻小說一樣牽強的場景，現在不僅成爲可能，而且似乎不可避免。人工智能不僅將在塑造企業的工作方式方面發揮關鍵作用，還將影響人類與軟件本身的合作方式。

這一共同的頓悟爲從灣區到班加羅爾的全球科技生態系統注入了活力。從初創公司到大型科技公司，每個人都在衝刺。

那麼機會在哪裡呢？誰最有可能贏得這場比賽？老牌企業還是初創企業？

要回答這些問題，我們需要首先分析整體情況。

解析AI格局

人工智能生態系統有兩大層面。

第一個是「模型」層。這包括構建人工智能基礎層所需的所有基礎設施，包括數據庫、網絡和計算。

第二層是「應用程序」層。這些應用程序爲許多任務學習和生成內容、工作和模擬操作。

紅杉資本繪製的這張景觀圖提供了模型層和應用層的類別和維度的簡明概述。

在這張圖中，一個突出的方面是，模型層使公司與所有主要的科技巨頭——微軟（OpenAI和Azure）、谷歌（Bard和PaLM）、亞馬遜（Sagemaker）和Facebook——競爭。考慮到擺在我們面前的機會的性質和規模，這並不奇怪——它本質上是一個成爲人工智能生態系統的機會，就像AWS（亞馬遜網絡服務）成爲雲一樣。在基礎層佔據核心地位將使贏家基本上能夠從通過這些引擎構建的每筆交易中提取「人工智能稅」。隨着基礎模型的成本隨着規模和基礎GPU性能的提高而降低，這種「AI稅」將隨着時間的推移而減少——OpenAI等公司在過去6個月裡已經大幅降低了成本。這種動態使得在這一層建立競爭護城河變得更加困難，在這張桌子上玩遊戲需要數十億美元的資金和長達數十年的醞制期，因此，除了少數資金充足的初創公司（如OpenAI, Cohere, Anthropic, Stability.ai）之外，其他所有公司都可能無法做到這一點。這些初創公司已經籌集了數億美元的資金，他們知道基本模型和商業模式可能會成爲一場逐底競爭的商業化遊戲。

因此，初創公司的直接機會就在於應用層，Copy.ai、Jasper、Midjourney和Runway這樣的公司已經建立了早期的領先地位，並建立了有意義的業務和品牌。雖然人們很容易相信這些公司在未來仍將保持領先地位，但值得注意的是，這些公司中的許多（如果不是大多數的話）相當於早期的「玩具」應用程序，如手電筒和貓動畫，這些應用程序在移動時代早期很受歡迎。真正的機會就在我們面前。

唯一的問題是，初創公司應該如何考慮在這個人工智能時代的競爭——他們應該如何選擇市場和領域，他們如何與現有企業和其他初創公司競爭，以及他們如何建立競爭優勢或護城河？

初創公司與現有公司——加入人工智能的競賽

隨着每次重大技術平臺的轉變，許多傳統公司都會受到衝擊，因爲它們措手不及，對周圍的變化反應遲緩。傳統上，初創企業與老牌企業相比有一個關鍵優勢——速度——即快速靈活地行動的能力。然而，在新一代人工智能的情況下，速度似乎並不是初創公司的優勢。

爲何會如此？

以前的技術平臺轉變，如移動和雲計算，都是需要現有企業進行大規模變革的創新，不僅是對他們的技術棧，還有他們的商業模式。重新構建桌面應用程序並將其轉換爲web應用程序或移動應用程序是一項耗費大量資源和時間的工作。然而，生成式人工智能可以通過集成簡單的API調用在幾天內添加到現有產品中，而無需更改其技術架構。因此，在ChatGPT發佈幾個月後，微軟就能將生成式人工智能集成到微軟Office及其Edge瀏覽器中，這一點也不奇怪。谷歌和Adobe等其他巨頭也在他們的應用程序中進行了類似的整合。Salesforce、Notion和Airtable等大型初創公司也是如此。關鍵是，在人工智能競賽中，現有企業能夠像初創企業一樣快速行動。

此外，與以往的平臺轉型不同，大公司並沒有忽視或低估人工智能的顛覆性潛力。每家大型科技公司都在積極地將人工智能融入到他們的產品中，甚至是在他們以前可能目光短淺的地方。

除此之外，現有企業還擁有分銷和數據方面的優勢——這是人工智能戰的兩大關鍵武器。現有的公司可以利用現有的數據來訓練他們的模型，或者建立特定於行業的模型，甚至是特定於客戶的模型。在雲計算或移動革命中，新渠道必須從零開始建立，而現有企業可以利用現有的GTM和分銷優勢來接觸客戶。例如，谷歌有多達9個產品，每個產品的用戶都超過10億——他們不需要重新發明輪子，讓這些龐大的受衆接觸到他們產品中的人工智能功能。

如果這是一場拳擊比賽，那麼說第一輪肯定是在位者贏了，這是沒有錯的。

但對於初創企業來說，這場戰鬥還沒有輸。

SaaS初創公司的人工智能機會

雖然在位者在第一輪中有優勢，但他們的勝利可能有附加條件。

以谷歌爲例。在一個人工智能可以即時、無限地生成內容的世界裡，搜索引擎優化將如何改變？當用戶可以通過與人工智能聊天找到問題的答案時，他們甚至會點擊在線廣告嗎？如果不會，谷歌強大的SEM廣告業務將如何改變？雖然這些問題的答案尚無定論，但毫無疑問，谷歌將不得不從根本上改變和重新評估他們的商業模式，以捍衛其傳統的收入來源。這是一個棘手的平衡，因爲做出錯誤的舉動可能會蠶食現有業務，而根本不做任何改變則肯定會導致災難。

同樣，以微軟爲例。在一個一個人就能創造十個人所能創造的內容的世界裡，基於座位的定價模式是否有意義？此外，雖然在現有產品上疊加人工智能功能是一件輕而易舉的事，但這是否足以讓他們保護自己的地盤？將AI作爲更大產品中的一個功能是一回事，但以AI原生形式重新思考和重新構想產品以充分利用生成AI的好處則完全是另一回事。像Salesforce、SAP、Workday和其他老牌企業會有足夠的勇氣採取如此激進的措施，徹底改造他們的傳統產品嗎？

在這種背景下，SaaS初創公司有很多創新和獲勝的機會。

讓我們來探索其中的一些機會。

人工智能原生應用：今天小衆，明天大衆

早期的人工智能原生應用，比如Jasper，Copy.ai被廣泛認爲是小衆應用，僅僅是OpenAI GPT模型的「簡單包裝」，迎合了一小部分自由市場營銷人員。這些應用停滯不前或被更大的應用扼殺只是時間問題，這些應用將這些營銷複製功能整合到更廣泛的產品中。但與這些看法相反，這些初創公司已經發展壯大，ARR達到數千萬美元，甚至達到獨角獸級別的數十億美元估值。他們可以說是通過老式的SaaS方式實現了這一點——通過向目標受衆提供具有清晰而有價值的價值主張的精心設計的產品。人工智能可能在許多方面改變了SaaS的格局，但成功的核心要素似乎與過去的方式沒有太大不同。

Midjourney和Runway等其他人工智能原生應用也爲自己開闢了明確的獲勝位置。Midjourney是一家由11名成員組成的初創公司，它打破了許多傳統——它的圖像創建功能只能通過一個Discord渠道獲得，但它已經成功吸引了數百萬付費用戶，據說ARR超過1億美元。同樣，Runway是一款視頻生成應用程序，吸引了人們的注意力和觀衆——包括那些利用他們的技術贏得奧斯卡獎的好萊塢工作室。這兩家初創公司也證明了建立忠誠社羣的價值，而不是建立一個定位明確的品牌。

人工智能驅動的工作流自動化

工作流自動化並不是一個新概念，但人工智能的蓬勃發展爲這一概念注入了新的活力。人工智能驅動的自動化將在上一代技術無法實現的領域實現全新的功能。它們將破壞其他工作流程，並可能產生新的工作流程，從而可能將生產率提高10倍或更多。AutoGPT和ChatGPT插件的出現使得創建一個新的工作流和集成生態系統成爲可能，現在可以支持跨應用程序通信和端到端業務用例。

自主代理是由人工智能驅動的程序，當給定目標時，它們能夠爲自己創建任務，完成任務，消除瓶頸，重新確定任務列表的優先級，並自行循環，直到達到目標。他們的範圍可以從專門的功能，如潛在客戶生成工作流，或者可以承擔更廣泛的角色，類似於SDR（銷售開發代表）將執行的所有任務。AutoGPT在GitHub上已經超過了10萬顆星星，使其成爲有史以來增長最快的開源存儲庫，而Inflection AI和Adept等幾家初創公司已經成爲這一領域的早期領導者，吸引了數千萬美元的資金，雄心勃勃的目標是在未來幾年內爲數百萬用戶提供「智能無所不在的夥伴」。Langchain是一個流行的LLM構建開源框架，它已經構建了BabyAGI、CAMEL和AutoGPT等代理項目的集成，所有這些都可以作爲鬆耦合框架使用，初創公司可以在其上進行創新。雖然這些系統已經很強大了，但最終的目標是讓任何人都能發出簡單的指令，比如「爲我預訂從班加羅爾到舊金山的航班，併爲我預訂酒店房間」，然後讓一羣個人自主代理爲你執行任務。想象一下，這樣的工作流程會顛覆多少應用程序和平臺。雖然LLM讓我們重新思考從營銷到醫學研究到軟件開發的一切，甚至是創造性的含義，但代理將使這種影響多元化，重新定義我們與技術以及彼此之間的互動方式，爲靈活的初創公司開闢新的可能性和機會，超越前幾代人。

基於AI的開發工具和基礎設施

受人工智能影響最大的行業之一可能是軟件開發和編程本身。乍一看，這似乎違反直覺，但事後看來，這一點也不奇怪。像GPT-4這樣的LLM可以公開獲取和索引大量的開源軟件代碼。這就是爲什麼像Github的Copilot這樣的人工智能編碼助手已經證明自己是開發人員的優秀增強工具。據估計，通過從手工開發中抽象出樣板代碼，Copilot已經爲許多開發人員自動化了40-50%的代碼。我們正面臨着這樣一個未來：軟件工程師的產出可能會在未來十年內增加十倍——想象一下一個世界，每個開發人員都能完成10倍工程師的工作量！OpenAI的ChatGPT已經可以通過谷歌的高級軟件工程師考試，分數還在不斷提高。

在這個美麗新世界裡，開發工具和基礎設施技術棧的每一層都是可供爭奪的。新的人工智能層將被添加到技術棧中，從LLM運營和機器學習工作流到人工智能驅動的軟件測試和自動化。考慮到LLM成本對毛利率的影響，每個SaaS公司都可能希望採用框架和工具來幫助控制和優化這些新的後端成本。ChatGPT的代碼解釋器和ChatGPT插件的插入式API架構將圍繞軟件解決方案和周圍生態系統的功能添加新的層。

在接下來的十年裡，編程世界本身可能會發生重大變化，進入門檻降低，大量業餘開發者涌現——這些人不一定有豐富的編碼經驗，但可以利用編碼輔助工具來快速開發一次性或臨時的軟件解決方案。與數據分析和可視化相關的角色也可能被人工智能草根化。

人工智能及IT服務

生成式人工智能的出現將如何影響IT服務領域？一方面，有人認爲外包將受到人工智能的負面影響，自動化將取代體力勞動者。雖然這在一定程度上可能是正確的，但大多數大型企業客戶都對安全性、隱私性和可靠性有擔憂和考慮，而這可能是容易產生幻覺的人工智能解決方案無法實現的。相反，另一方面，在尋求採用人工智能的企業周圍，圍繞諮詢和數字化轉型將出現許多新的機會。

這些企業級用例對於以服務爲主導的初創公司來說是一個潛在的巨大商機，可以幫助客戶利用現有的數據集，並開發專門的LLM或微調模型。許多印度公司，無論大小，都已經在人工智能和智能自動化（IA）領域開展轉型項目和開發解決方案，幫助企業滿足需求，提高效率，實施更智能的商業模式。

人工智能驅動的垂直SaaS

垂直SaaS是一個新興領域，在過去幾年裡有了巨大的增長——這些初創公司專注於單一行業或領域，並根據他們的特定需求構建深度解決方案。Veeva等垂直SaaS初創公司已經採用這種方法建立了大型業務。人工智能可能會對垂直SaaS產生重大影響——醫療保健和工業製造等領域將獲得重大收益。醫療保健行業出現了像Hippocratic這樣的垂直LLM服務提供商，而製造企業將受益於生成式人工智能在供應鏈規劃和模擬方面的優勢。

事實上，沒有哪個垂直Saas領域不可能不受生成式人工智能出現的影響。像Harvey.ai和EvenUp等初創公司正在通過自動化合同分析、盡職調查、訴訟和合規，以及增加以前需要手工勞動的分析和綜合，徹底改變法律行業。類似地，像BloombergGPT這樣的模型也出現在金融服務領域。垂直SaaS公司擁有固有的優勢，因爲他們可以訪問專有數據，這些數據可用於構建微調模型，從而提供比其他競爭對手更好的結果。

垂直SaaS的最終遊戲也可能非常有趣——當軟件開發成本趨向於零時，創新的初創公司可以瞄準並構建1000萬美元的TAM，而不是1億美元或10億美元的TAM。SaaS解決方案傳統上被認爲是小規模的或無法獲得風險投資的，但它可以通過非常小的團隊提供積極的單位經濟效益和高效的商業模式。

在AI世界中重新構想UX

雖然以上都是特定的機會，但圍繞UI（用戶界面）和UX（用戶體驗）可能存在更廣泛的機會，這可能會改變目前存在的每個SaaS應用程序。許多（如果不是大多數的話）SaaS應用程序使用熟悉的「表單」範例，幫助用戶查看、交互和更新來自某些後端數據源的數據。從CRM到支持，從項目管理軟件到ERP，每個主要的SaaS領域都可以看到這種常見的用戶體驗模式。

這些基於表單的接口可能已經過期了。

ChatGPT是人工智能將如何徹底改變用戶體驗的早期指標。用戶可以使用自然語言（文本或口頭）向系統詢問他想要的東西的聊天框，是對笨拙形式的重大改進。這些功能比手動在表單中輸入數據簡單得多，功能也更強大。想象一下這樣一個世界：每個SaaS應用程序的前端都有一個聊天界面，你可以直接告訴應用程序您想讓它做什麼。

但這僅僅是個開始。

生成式人工智能將迎來一個超個性化的用戶體驗世界，甚至可能是無屏幕的用戶界面，用戶可以與其他模式進行交互。事實上，LLM可以在運行時自行生成界面，就像Perplexity.ai等應用程序已經展示的那樣。其他公司，如Humane，在人工智能的幫助下，在不熟悉的環境中提供輕鬆的導航，提供個性化的建議和跨所有語言的無縫溝通。

人工智能從根本上改變了我們在過去二十年裡圍繞SaaS UI和UX建立的思維模式。在這個無形界面和人工智能增強體驗的新時代，通過創新用戶體驗取勝的初創公司將成爲未來的大贏家。

最後一句話：「思考基本原則，思考首要原則」

人工智能將從根本上改變每一種工作形式。每家公司都將成爲人工智能公司。或者冒着被顛覆的風險。

這個新世界將爲初創公司創造突破性的機會，讓他們能夠打造全新的人工智能原生解決方案、新的外形因素、新的商業模式，甚至全新的軟件類別。傳統上，印度的SaaS初創公司採用了「快速跟隨者」的方法——他們以成功的美國SaaS初創公司爲基準，提供成本更低但價值更高的類似解決方案。在人工智能時代，這種方法不太可能奏效。變化的速度是指數級的，早期的先驅者可以在幾周（如果不是幾個月的話）內創造並佔領整個市場。這些先驅者甚至可能是已經認識到這一世代機遇的在位者，他們押注於人工智能在不久的將來成爲工作和娛樂的各個方面的關鍵組成部分。雖然新的參與者將有無數的機會，但印度SaaS初創公司的關鍵將是從基本原則出發，利用人工智能以根本不同的方式進行創新，並迅速而大膽地執行。

現在是建立SaaS初創公司的最佳時機。

讓我們去贏得人工智能時代。

來源：Medium

作者：Manav Garg

翻譯：Fred