人工智能浪潮中，殺出了OpenAI這樣的初創(chuàng)企業(yè)，谷歌微軟等科技巨頭也在大力加碼，誰(shuí)是這波AI浪潮的最大受益者？

近期，美國(guó)科技投資公司“a16z”（Andreesen Horowitz）發(fā)布了一篇報(bào)告，對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行深入剖析，其指出，這是一場(chǎng)正和博弈，新基礎(chǔ)設(shè)施層的出現(xiàn)可能會(huì)產(chǎn)生最大的贏家。

報(bào)告指出，人工智能不僅是一種商業(yè)模式和軟件交付創(chuàng)新，更是一種挖掘、綜合和提升人類集體知識(shí)和經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力的新方式。因此，人工智能軟件的最終附加值不僅限于軟件預(yù)算中的確切美元數(shù)字，還包括它將支持的所有經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。

(相關(guān)資料圖)

云計(jì)算的本質(zhì)還在基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用之間建立了一種共生關(guān)系，這種關(guān)系將隨著人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展而繼續(xù)存在。核心基礎(chǔ)架構(gòu)為應(yīng)用釋放了新的機(jī)遇，而應(yīng)用數(shù)量的擴(kuò)展增加了對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)的需求，從而推動(dòng)基礎(chǔ)架構(gòu)提供商更快地走向成熟。

以下是報(bào)告原文

當(dāng)平臺(tái)轉(zhuǎn)變重塑技術(shù)格局時(shí)，誰(shuí)是贏家？

從大型機(jī)到個(gè)人電腦，從臺(tái)式機(jī)到移動(dòng)設(shè)備，從無(wú)網(wǎng)絡(luò)到互聯(lián)網(wǎng)，從內(nèi)部部署到云計(jì)算和 SaaS，軟件領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步往往遵循熊彼特的創(chuàng)造性破壞理論，新的時(shí)代出現(xiàn)新的贏家。正如我們的合作伙伴Martin Casado和Sarah Wang最近探討的那樣，這種動(dòng)態(tài)終于開(kāi)始在人工智能領(lǐng)域上演。

在經(jīng)歷了數(shù)十年的人工智能寒冬之后，我們終于迎來(lái)了真正的平臺(tái)轉(zhuǎn)變，這將為人工智能公司帶來(lái)更多的價(jià)值創(chuàng)造。雖然大部分焦點(diǎn)都集中在由 LLM 和生成式人工智能驅(qū)動(dòng)的新用例上，但價(jià)值創(chuàng)造將超越生成式人工智能，尤其是圍繞日益成熟的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型。

隨著人工智能帶來(lái)計(jì)算領(lǐng)域的新時(shí)代，誰(shuí)將在獲取最大的價(jià)值？為了探討這個(gè)問(wèn)題，我們回顧了最近的平臺(tái)轉(zhuǎn)變--從內(nèi)部部署計(jì)算到 SaaS 和云計(jì)算。我們對(duì)過(guò)去20年中262 家上市B2 軟件公司的創(chuàng)收情況進(jìn)行了研究，以了解初創(chuàng)企業(yè)和現(xiàn)有企業(yè)*之間的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，以及決定從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用程序的軟件堆棧上下游價(jià)值獲取的因素。

在這里，我們將分享我們從 SaaS 時(shí)代了解到的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，這些動(dòng)態(tài)很可能會(huì)在人工智能時(shí)代體現(xiàn)出來(lái)，最值得注意的是，這是一場(chǎng)正和博弈，新基礎(chǔ)設(shè)施層的出現(xiàn)可能會(huì)產(chǎn)生最大的贏家。我們還解釋了為什么向人工智能的轉(zhuǎn)變可能比向 SaaS 的轉(zhuǎn)變要大得多，為什么這種轉(zhuǎn)變似乎比向云計(jì)算的轉(zhuǎn)變還要快，以及人工智能產(chǎn)品特有的一些潛在防御來(lái)源。

爭(zhēng)奪數(shù)萬(wàn)億美元的正和游戲

盡管流行著“大衛(wèi)對(duì)抗歌利亞”（力量對(duì)比懸殊的戰(zhàn)爭(zhēng)）、"零和顛覆 "的說(shuō)法，但平臺(tái)轉(zhuǎn)變通常是正和游戲。隨著技術(shù)的進(jìn)步，初創(chuàng)企業(yè)和現(xiàn)有企業(yè)的蛋糕都會(huì)越來(lái)越大。自 2003 年第二季度納斯達(dá)克指數(shù)觸底以來(lái)，上市的 B2B 軟件公司的總收入已從 990 億美元增長(zhǎng)到 5870 億美元，現(xiàn)有公司和初創(chuàng)公司的年創(chuàng)收均增長(zhǎng)了 5.9 倍?，F(xiàn)有軟件公司的收入從 990 億美元增長(zhǎng)到 3,230 億美元，保持了 55% 的市場(chǎng)份額。或者換一種說(shuō)法，現(xiàn)有公司增加了收入，但市場(chǎng)份額的 45% 被新進(jìn)入者奪走。SaaS 發(fā)展了 20 年，仍有大量?jī)r(jià)值有待捕捉--摩根士丹利最近估計(jì)，云服務(wù)在企業(yè)中的滲透率僅為29%。

如果這種“一切照舊”的 5.9 倍軟件擴(kuò)張速度在未來(lái) 20 年持續(xù)下去，公共 B2B 軟件收入將增長(zhǎng)到 30 億美元以上。然而，我們認(rèn)為3000000 美元以上只是未來(lái)機(jī)遇的下限。雖然 SaaS 在協(xié)作軟件（如 Slack）中釋放出了強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，而這在企業(yè)內(nèi)部是不可能實(shí)現(xiàn)的，但應(yīng)用層的大多數(shù)最大贏家都是熟悉的企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品的云實(shí)施：在 CRM 領(lǐng)域，Salesforce 對(duì) Siebel；在 HRIS 領(lǐng)域，Workday 對(duì) PeopleSoft；在 ITSM 領(lǐng)域，ServiceNow 對(duì) BMC；在 ERP 領(lǐng)域，NetSuite 對(duì) SAP；在設(shè)計(jì)領(lǐng)域，F(xiàn)igma 對(duì) Adobe等等。

人工智能不僅是一種商業(yè)模式和軟件交付創(chuàng)新，更是一種挖掘、綜合和提升人類集體知識(shí)和經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力的新方式。因此，人工智能創(chuàng)造價(jià)值的方式與互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造價(jià)值的方式類似：通過(guò)開(kāi)辟全新的做事方式，而不僅僅是更好地做舊事。

據(jù)美國(guó)經(jīng)濟(jì)分析局的數(shù)據(jù)估計(jì)，云軟件使美國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)規(guī)模從 2005 年的 10 億美元增長(zhǎng)到 2021 年的 24 億美元，軟件需求的年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到 9.4%，而且我們預(yù)計(jì)這種增長(zhǎng)不會(huì)很快放緩。人工智能軟件的最終附加值不僅限于軟件預(yù)算中的確切美元數(shù)字，還包括它將支持的所有經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。

應(yīng)用層的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)

雖然我們無(wú)法從單一平臺(tái)的轉(zhuǎn)變中得出軟件物理學(xué)的自然規(guī)律，但在 SaaS 時(shí)代，初創(chuàng)企業(yè)在應(yīng)用層贏得的市場(chǎng)份額要多于基礎(chǔ)設(shè)施層。云基礎(chǔ)設(shè)施和 SaaS 應(yīng)用程序之間的總體軟件組合從 2003 年的大約 70/30 到 2023 年第一季度的 60/40。在此期間，我們樣本中的新進(jìn)入者獲得了 2310 億美元應(yīng)用資金中的大約一半（1120 億美元），但只獲得了 3560 億美元基礎(chǔ)設(shè)施資金中的 40%。

與基礎(chǔ)設(shè)施公司相比，初創(chuàng)應(yīng)用程序從現(xiàn)有公司手中搶走了更多的市場(chǎng)份額，這與應(yīng)用程序往往是防御性較差的產(chǎn)品這一普遍直覺(jué)是一致的。開(kāi)發(fā)者工具和現(xiàn)成核心基礎(chǔ)設(shè)施的成熟，使得開(kāi)發(fā)新版本的熟悉應(yīng)用程序更容易從上一代產(chǎn)品中搶奪客戶。要說(shuō)服客戶翻新核心基礎(chǔ)架構(gòu)則要困難得多，這就延長(zhǎng)了從舊基礎(chǔ)架構(gòu)到新基礎(chǔ)架構(gòu)的過(guò)渡周期，為現(xiàn)有企業(yè)贏得了更多的適應(yīng)時(shí)間。

在人工智能時(shí)代，現(xiàn)有企業(yè)適應(yīng)得更快嗎？

SaaS 時(shí)代的現(xiàn)有企業(yè)面臨著一系列適應(yīng)障礙。它們需要新的工程人才來(lái)架構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)品的云實(shí)施，更新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)實(shí)踐以持續(xù)部署軟件更新，并為訂閱業(yè)務(wù)模式重組銷售組織和薪酬模式。毫不奇怪，許多企業(yè)的適應(yīng)速度很慢。Siebel 在 Salesforce 推出三年多后才推出云 CRM 產(chǎn)品，PeopleSoft 在 SuccessFactors 上市十多年后才推出云托管人力資源信息系統(tǒng)。

與 SaaS 時(shí)代相比，現(xiàn)有企業(yè)這次顯然更快地適應(yīng)并推出了應(yīng)用。ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，此后，絕大多數(shù)大型 SaaS 現(xiàn)有企業(yè)都推出了自己的生成式人工智能產(chǎn)品，包括 Salesforce 的 Einstein GPT、Crowdstrike 的 Charlotte AI、HubSpot 的 ChatSpot 和 Adobe 的 Firefly。

還必須指出的是，雖然現(xiàn)有公司似乎適應(yīng)得更快，但向人工智能的轉(zhuǎn)變也比向云和 SaaS 的轉(zhuǎn)變更快。在云基礎(chǔ)設(shè)施就位后，SaaS 應(yīng)用程序花了大約 5 年時(shí)間才真正發(fā)展起來(lái)。但在短短 6 個(gè)月內(nèi)，ChatGPT 的用戶就達(dá)到了 3 億，并推出了插件和 API，供開(kāi)發(fā)者在 GPT 的基礎(chǔ)上進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

因此，開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用程序所需的人才和精力遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于將內(nèi)部產(chǎn)品調(diào)整為云計(jì)算所需的人才和精力，而且隨著 LLM 生態(tài)系統(tǒng)和現(xiàn)成工具的進(jìn)一步成熟，開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用程序只會(huì)越來(lái)越容易。

鑒于推出一款由 ChatGPT 驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序非常容易，我們認(rèn)為這股熱潮更像是現(xiàn)有公司在挺身而出，而不是證明他們這次已經(jīng)破解了創(chuàng)新者的難題?，F(xiàn)有廠商推出的首批解決方案往往分為兩類：1）用戶界面單薄，以聊天的形式展示傳統(tǒng)產(chǎn)品，而不提供任何新功能；或者2）產(chǎn)品類別由于無(wú)法自圓其說(shuō)的用例（如制作營(yíng)銷文案）而已經(jīng)飽和。

對(duì)于 SaaS 現(xiàn)有企業(yè)來(lái)說(shuō)，應(yīng)用層的真正贏家可能是那些能夠想出辦法把記錄系統(tǒng)發(fā)展成預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并最終發(fā)展成執(zhí)行系統(tǒng)的企業(yè)。企業(yè)級(jí) SaaS CRM 之所以能打敗內(nèi)部部署的現(xiàn)有系統(tǒng)，是因?yàn)樗鼈兪歉杏玫挠涗浵到y(tǒng)，具有更好地跟蹤和預(yù)測(cè)銷售的功能。

現(xiàn)在，這些 SaaS 時(shí)代的銷售工具不得不與人工智能銷售智能產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)，例如，這些產(chǎn)品已經(jīng)能夠告訴銷售代表“這是下一個(gè)最有希望交談的客戶該怎么說(shuō)”，甚至可以直接與客戶復(fù)制令人信服的電話交談。雖然少數(shù)經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師可以在舊產(chǎn)品的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出LLM驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)，但要實(shí)現(xiàn)更有意義的創(chuàng)新，就需要建立全新的工程團(tuán)隊(duì)，以掌握這項(xiàng)技術(shù)。

當(dāng)平臺(tái)發(fā)生轉(zhuǎn)變時(shí)，新的基礎(chǔ)設(shè)施層就會(huì)出現(xiàn)

當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)創(chuàng)新時(shí)，例如隨著大型云平臺(tái)的崛起，就會(huì)在軟件堆棧中創(chuàng)造出新的層級(jí)，并釋放出巨大的價(jià)值。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（2006 年推出）、微軟 Azure（2010 年）和谷歌云平臺(tái)（2013 年）目前的運(yùn)行率收入已達(dá) 1730 億美元，占所有公共軟件收入的 30%。隨著規(guī)模經(jīng)濟(jì)的不斷擴(kuò)大，云計(jì)算平臺(tái)已按上市順序占據(jù)主導(dǎo)地位，其中 AWS 占 33%，Azure 占 22%，GCP 占 10%。

在人工智能時(shí)代，同樣的市場(chǎng)力量已經(jīng)出現(xiàn)在模型層，OpenAI 在競(jìng)爭(zhēng)中處于領(lǐng)先地位，這與 AWS 早年的情況類似。這一次，AWS 和其他大型云計(jì)算公司是現(xiàn)任者。他們將人工智能視為其傳統(tǒng)云計(jì)算業(yè)務(wù)的延伸?？紤]到運(yùn)行人工智能模型的高計(jì)算需求、當(dāng)前的芯片短缺以及這些云提供商在提供自己的芯片或在第三方芯片上構(gòu)建數(shù)據(jù)中心容量方面的能力，大多數(shù)云提供商都推出了自己的基礎(chǔ)模型，以便在計(jì)算層和模型層展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)。

云計(jì)算的本質(zhì)還在基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用之間建立了一種共生關(guān)系，這種關(guān)系將隨著人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展而繼續(xù)存在。核心基礎(chǔ)架構(gòu)為應(yīng)用釋放了新的機(jī)遇，而應(yīng)用數(shù)量的擴(kuò)展增加了對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)的需求，從而推動(dòng)基礎(chǔ)架構(gòu)提供商更快地走向成熟。

防御性最終決定長(zhǎng)期價(jià)值

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，人工智能的價(jià)值最終取決于可防御性。在 SaaS 時(shí)代，最大的可防御性來(lái)源通常是難以復(fù)制的技術(shù)（如 Databricks）、作為企業(yè)工作流和下游應(yīng)用基礎(chǔ)的平臺(tái)記錄系統(tǒng)（如 Salesforce）、直接嵌入產(chǎn)品體驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)（如 Slack），以及通過(guò)釋放客戶反饋飛輪來(lái)促進(jìn)產(chǎn)品擴(kuò)展的市場(chǎng)主導(dǎo)地位（如 Workday）。

我們預(yù)計(jì)，在人工智能時(shí)代，所有這些可防御性來(lái)源都將同樣重要。但是，人工智能產(chǎn)品背后的底層技術(shù)也帶來(lái)了新的潛在競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。我們的早期合作伙伴已經(jīng)撰文介紹了生成式人工智能平臺(tái)中的價(jià)值獲取，并將繼續(xù)探索人工智能基礎(chǔ)設(shè)施中的可防御性。在此，我們將分享我們?cè)u(píng)估成長(zhǎng)期人工智能公司可防御性的早期框架，此時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)將從早期理論過(guò)渡到?jīng)Q定長(zhǎng)期市場(chǎng)輸贏的因素。

2019 年，我們?cè)鴮?xiě)道，為什么我們認(rèn)為在許多情況下，數(shù)據(jù)護(hù)城河可能是一個(gè)空洞的承諾。然而，隨著越來(lái)越多的人工智能初創(chuàng)企業(yè)走向成熟，我們看到，當(dāng)人工智能產(chǎn)品依賴專有數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)規(guī)模作為關(guān)鍵要素和關(guān)鍵差異化因素時(shí)，數(shù)據(jù)提供了持久的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。例如，貴金屬勘探公司KoBold Metals與大型礦業(yè)公司簽訂商業(yè)協(xié)議，獨(dú)家獲得他們對(duì)各種勘探地點(diǎn)的歷史記錄，從而提供了競(jìng)爭(zhēng)護(hù)城河。作為一家國(guó)防初創(chuàng)企業(yè)，Anduril 必須贏得合適的聯(lián)邦合作伙伴，才能獲得敏感數(shù)據(jù)。Flock Safety 為執(zhí)法部門(mén)收集了最大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)，通過(guò)提供攝像頭硬件，可以在從捕捉到實(shí)施的整個(gè)生命周期內(nèi)控制數(shù)據(jù)。這就開(kāi)啟了一個(gè)飛輪：更多客戶→更多攝像頭→更多數(shù)據(jù)→更好的預(yù)測(cè)→更安全的社區(qū)→更多客戶，等等。

雖然數(shù)據(jù)護(hù)城河在人工智能可防御性辯論中往往最受關(guān)注，但生成式人工智能的最新周期也引入了其他新的潛在可防御性載體。Character.AI具有產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，當(dāng)用戶體驗(yàn)產(chǎn)品時(shí)，其使用情況就會(huì)成為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而改善產(chǎn)品體驗(yàn)。Midjourney 專注于開(kāi)發(fā)性能最佳的專有基礎(chǔ)模型，以便在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建最佳的應(yīng)用層用例。

在生成式人工智能產(chǎn)品的第一階段，一些潛在的防御來(lái)源可能會(huì)有利于 SaaS 時(shí)代的現(xiàn)有企業(yè)。例如，在 SaaS 時(shí)代實(shí)現(xiàn)規(guī)模化的公司可以利用人工智能在成熟的工作流程功能之上添加一個(gè)相對(duì)較薄的自然語(yǔ)言用戶界面。在這種情況下，現(xiàn)有企業(yè)一開(kāi)始就可以推出具有強(qiáng)大功能的人工智能生成產(chǎn)品，即使這些功能實(shí)際上并不是新的，只是以一種新的方式呈現(xiàn)在用戶面前。同樣，如果現(xiàn)有廠商能夠向傳統(tǒng)客戶群銷售產(chǎn)品，或?qū)⒆约憾ㄎ辉趶?qiáng)大的安全性或合規(guī)性聲譽(yù)上，那么它們就可能擁有優(yōu)勢(shì)。

我們認(rèn)為，人工智能將徹底重塑軟件的工作流程和用戶界面，因?yàn)槿斯ぶ悄苘浖絹?lái)越多地充當(dāng)預(yù)測(cè)和執(zhí)行系統(tǒng)，而不僅僅是記錄系統(tǒng)。我們已經(jīng)看到了這種轉(zhuǎn)變發(fā)生的速度，這意味著那些能夠吸引人工智能人才并快速進(jìn)行分銷的靈活公司將處于制勝的有利地位。

長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看消費(fèi)者是贏家

無(wú)論防御性從何而來(lái)，也無(wú)論最終誰(shuí)能獲得市場(chǎng)價(jià)值，消費(fèi)者終將是最大的贏家。2019 年的一篇論文發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者對(duì)“免費(fèi)”產(chǎn)品的重視程度令人震驚，他們?cè)敢鉃樗阉饕嬷Ц?.75萬(wàn)美元，為電子郵件支付8.4萬(wàn)美元，為流媒體服務(wù)支付1.2萬(wàn)美元。

考慮到已經(jīng)出現(xiàn)的各種有趣的消費(fèi)者應(yīng)用--全天候服務(wù)的虛擬治療師、掌握全部醫(yī)學(xué)知識(shí)的醫(yī)生、處理日常生活中所有單調(diào)細(xì)節(jié)的自動(dòng)秘書(shū)助理--人工智能帶來(lái)的消費(fèi)者增加規(guī)?？隙〞?huì)刺激一波難以置信的創(chuàng)新浪潮。如果說(shuō)軟件史告訴我們什么是創(chuàng)新，那就是偉大的企業(yè)家總能在每個(gè)新技術(shù)時(shí)代找到建立重要、持久公司的方法。

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