硅谷投資人:明天的計算機就是今天的新聞學

2024-06-11 18:40:18    編輯: robot
導讀 引言 2001年,在一幅廣告牌上,一架象徵Salesforce的新型靈活战鬥機擊落了一架象徵Oracle的傳統紅色雙翼飛機,標題處是加粗的紅色字體“The end of software”。 彼時,...

引言

2001年,在一幅廣告牌上,一架象徵Salesforce的新型靈活战鬥機擊落了一架象徵Oracle的傳統紅色雙翼飛機,標題處是加粗的紅色字體“The end of software”。

彼時,Salesforce正在野蠻生長,“no software”既是營銷噱頭,也是吹響SaaS革命的號角:軟件應該通過雲端7×24小時爲用戶提供服務。

如今,曾經的新勢力淪爲了舊代表:Salesforce在發布新季度財報後,股價暴跌近 20%。共進退的還有——Workday股價遭遇了自 2016 年以來的最大單日跌幅;UiPath發布財報後股價暴跌34%;MongoDB發布財報後股價暴跌 25%。

表面原因是各家的銷售增長低於預期,但實際原因大家心知肚明:AI清算之神終於現身了。

根據紅杉美國估算,GenAI 在出現後一年間,創造的總收入約爲 30 億美元,這還不包括科技巨頭和雲服務廠商通過 AI 產生的收入。作爲對比,SaaS 花了近 10 年才達到這個水平。

AI和SaaS 收入增速對比,來源:紅杉美國

在SaaS行業哀嚎之時,近日Pace Capital創始合夥人Chris Paik一篇名爲 The End of Software的文章在X上瘋傳,直接往火堆倒了一桶油。

作者認爲:軟件行業是真的要完了,現在主修計算機專業,如同在90年代末選新聞學,1912年進宮當太監,1949年加入國某黨。。。。

如同互聯網時代創造了海量不要錢的UGC,AI時代即將創造出海量不要錢的軟件。

如果你細心觀察,就會發現歷史不會重演,但總能驚人的相似。能夠取代Vogue的不是另一家時尚媒體,而是千千萬萬個網紅;同理,能夠取代Salesforce 的不是另一家CRM 公司,而是一系列動態滿足相同需求和痛點的工具。

文章的哪些內容是危言聳聽,哪些是真知灼見?SaaS創業公司的進化方向又在何方?適道對文章進行了編譯,並綜合權威觀點,試圖提供一些有價值的思考。

01 遍地軟件不要錢

首先,作者祭出了前車之鑑——媒體行業。

在互聯網出現之前,媒體的運作方式與今天截然不同。

制作內容的成本非常高——你必須僱傭專業人士制作、編輯和分發內容。爲了cover成本,媒體必須賺錢。當然,以前的消費者也愿意付費,比如訂報紙、雜志、購买書籍,付費有线電視和按次付費等等。典型代表是巴菲特,他以愛讀報紙著稱。畢竟,誰不能喜歡具有地方壟斷特性的可預測訂閱業務呢?

直到互聯網出現,一开始媒體將其視爲能夠觸及更多受衆,降低分發成本的一種方式。結果讓人始料未及,UGC蓬勃發展,互聯網不僅將分發成本降爲零,還將內容創作的成本也降爲了零。

當內容制作不再需要成本時,它也不再需要賺錢。這種經濟約束的放松引發了一次寒武紀大爆發 ——你可以發布一張咖啡杯的照片,然後獲得百萬次瀏覽或完全沒有瀏覽,而市場的出清價格仍然得到了滿足。由此,誕生了海量無法合理消費的內容。

這種情況下,市場需要用一些產品吸引人們的注意力,通過營銷內容有效地引導消費者——UGC平台誕生。結果如你所見,媒體公司被徹底衝擊,它們在不斷淪陷注意力領地的同時還要負擔更高的制作成本。

因此,從結構上看,投資媒體變成了一個虧本的價值主張。因爲價值創造完全轉移到了控制分發的平台上。

現在,讓我們將目光轉移到軟件行業。

首先,軟件的制作成本很高,你必須僱傭專業人員來創建、維護和分發。也因爲成本很高,軟件必須賺錢,而我們也爲此付費——軟件許可證、SaaS、按人頭定價等等。

結果是,軟件的利潤率歷來惹人豔羨—— 90%以上的利潤率和零邊際分發成本。

軟件之所以貴是因爲程序員貴,熟練的“人機翻譯”可是一項稀缺技能。

不過,如今LLM證明了自己在這方面的高效性,並將軟件的制作成本降至零。

試想,當軟件本身不再需要賺錢時會發生什么?

我們還要經歷一次軟件的“寒武紀大爆發”,就像UGC內容大爆發一樣。軟件公司會像媒體公司一樣被新鮮事物取代,一批新的控制分發平台將應運而生。

在軟件行業,“看不見的手”已經停滯很久了,如今LLM將引入迅速而熟悉的矯正力量。現在主修計算機專業,如同在90年代末選新聞學。

The End of Software本體到此爲止,下面是Betaworks CEO John Borthwick圍繞文章做出的預測:

GenAI崛起將如何改變軟件开發?我看到幾個關鍵趨勢:

1、代碼靈活可塑

通過代碼生成模型,軟件的靈活性更上一層樓。代碼不再是文件中的靜態行,而會根據需求而動態生成、調整。开發者只需用自然語言描述需求,AI 就會將轉化爲可運行的代碼。這將大幅加快开發周期。在熟練的 AI 系統中,軟件正變得像黏土一樣聽話,可隨心所欲地輕松塑造。

2、軟件更智能,感知上下文

隨着AI 對軟件項目上下文( 用戶、目的、集成 )理解的加深,它能夠獨立進行智能的設計決策和優化。軟件將根據使用方式、使用者及其目標進行自我調整,包括自行調試、優化性能,進化自身架構。

3、bye-bye技術棧,hello模塊化微服務

傳統的技術棧概念正在逐漸消失,取而代之的是由 AI 生成的微服務流動海洋。這些微服務可以根據需求重組再構,APP通過描述不同服務和功能的連接與交互方式而實現,技術棧將成爲虛擬的。範式的轉變將產生二階效應,重塑我們對軟件架構的理解,並促成新應用和服務的大爆發,不再受制於程序員的局限性。

雖然我們很難完全理解即將發生的事情,但其中一點已經顯化:在AI說了算的世界,誰能最熟練地運用語言,誰就能掌握無盡的效用和發明的鑰匙。其中,掌握提示詞和語言將成爲創新的主要槓杆和基石。人工手寫代碼的時代即將結束,請系好安全帶,在未來的語言浪潮中盡情衝浪吧。

02 找對行業“小切口”

將媒體比做賣內容的機構,SaaS公司就是賣軟件服務的機構。

Paik的觀點是,在這波以LLM爲主導的AIGC革命中,軟件即將唾手可得,因此不再值錢。

但如果我們順着作者的思路,觀察當今的媒體和媒體人,就會發現大家過得沒有傳說中那么糟糕。一方面,媒體“藥丸”不代表媒體人“藥丸”,優秀的內容從業者只是更加分散,而不是被單一機構壟斷;另一方面,在生存空間被擠壓的情況下,一些專業且垂直的媒體過得挺滋潤。

換個更直白的說法,曾經媒體的話語權至高無上,互聯網只是拿走了原本溢出來的權利,並進行了重新分配。

同理,軟件行業當然不會終結,只是進化出一些適應AI時代的特徵,而且速度飛快。

很多創始人和投資者有一個共識:大多數企業採用新技術的速度極其緩慢。在美國,即便過去十年跑出了 Toast、Shopify、Procore 和 ServiceTitan 等數十個贏家。但從數據來看,截至2021年,Toast僅在6%美國餐廳中使用;ServiceTitan在核心TAM滲透率爲1%;就連CRM也是花了15 年才達到其臨界點。

不要怪大家守舊,有沒有一種可能:過去的SaaS實在不太好用?例如,世界上約 80%數據都是非結構化的,但我們“聰明”的SaaS軟件只能處理具有清晰結構的數據。隨着多模態大模型普及,原本一些數字化發展緩慢的行業很可能將繞過“前SaaS”階段,直接步入“AI解決方案”階段。

大膽想象,SaaS創業公司的上車機會就藏着在“落後”行業中?

一方面,客戶不再需要“湊活能用”的產品,而是需要高性能、低容錯率,真正可以依賴的工具。

例如,在法律行業,一些細枝末節的紕漏都可能讓律師敗訴,此時的AI工具需要幫助律師找到這些細微差異,而不是再添堵。

衆所周知,目前這屆大模型在幻覺方面表現“出衆”,且數據隔行如隔山,這可以幫助專注於垂直領域的創業公司贏得窗口期。同時,大公司通常行動緩慢,初創公司也有機會抓住先發優勢。

另一方面,在大家都能看到的地方“搶飯”約等於“沒飯”。

典型案例當屬Deepgram,一家AI自動語音識別公司。憑借着先發優勢,以及“市場上最快、最准確”的語音服務,手握自研模型的Deepgram估值一度高達2.67億美元。

好景不長,很快Google、Microsoft、Amazon等科技巨頭完善自己的語音文本生成服務,讓Deepgram的產品優勢不再明顯;OpenAI也开發了語音識別模型Whisper並通過API收費,降低了开發者的使用門檻,大家不再需要Deepgram當托管者。

結果就是Deepgram陷入”沒錢”困境,甚至兩度裁員。

最新消息是Deepgram死裏逃生。公司推出了一種用於實時會話語音AI代理的文本轉語音API,可以在幾分之一秒內根據任何文本輸入生成語音,包括來自ChatGPT等LLM的響應。由於該API提供業界領先的音頻流准確性和轉錄速度,很快已經在Spotify、花旗銀行、NASA和Twilio等企業中實施。

要知道Deepgram技術優良,表現尚可,只是選擇的賽道擠滿了巨頭,憑借一點先發優勢修不起護城河。而對於本身技術不那么強悍的初創公司,如果非要選擇一個兵家必爭之地,等於自撞南牆。

綜上,SaaS創業想要安全上車AI,請盡可能提供更專業、更垂直的AI解決方案。

結語

如何找到“小切口”?

根據硅谷頂級風投Greylock的觀點,只要你能深入專業領域,就可以建立起壁壘。但任何垂直領域要想取得大規模成功,關鍵在於選擇一個適合該技術的行業,准確評估TAM,構建深入的產品工作流程和數據,設計適當的 GTM 策略,並擁有領域專業知識和技術實力。

其中兩點需要格外關注:一是好數據勝過好模型,數據將成爲建立垂直服務差異化的最關鍵因素;二是尋找未被競爭對手觸及,對 AI有明確需求的行業,同時考慮你自己提供的技術是否適用於這些行業。

至於“The End of Software”這句話,依舊逃不過“噱頭”的標籤。正如電池革命的結果是爲汽車發動機提供動力,而不是讓汽車扔掉發動機。同理,GenAI是一種技術手段,而不是一種顛覆SaaS的商業模式。

回到文章开頭,Salesforce跌宕的股價預示着AI帶來的陣痛不可避免,歷史的車輪不可倒退。但不破不立,唯有堅定進化者才能穿透時代。

       原文標題 : 硅谷投資人:明天的計算機就是今天的新聞學



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