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，誰是這波AI浪潮的最大受益者？

近期，美國科技投資公司“a16z”（Andreesen Horowitz）發(fā)布了一篇報告，對這一問題進行深入剖析，其指出，這是一場正和博弈，新基礎(chǔ)設(shè)施層的出現(xiàn)可能會產(chǎn)生最大的贏家。

報告指出，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和經(jīng)濟生產(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)濟活動。

(相關(guān)資料圖)

云計算的本質(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)用釋放了新的機遇，而應(yīng)用數(shù)量的擴展增加了對基礎(chǔ)架構(gòu)的需求，從而推動基礎(chǔ)架構(gòu)提供商更快地走向成熟。

以下是報告原文

當平臺轉(zhuǎn)變重塑技術(shù)格局時，誰是贏家？

從大型機到個人電腦，從臺式機到移動設(shè)備，從無網(wǎng)絡(luò)到互聯(lián)網(wǎng)，從內(nèi)部部署到云計算和 SaaS，軟件領(lǐng)域的技術(shù)進步往往遵循熊彼特的創(chuàng)造性破壞理論，新的時代出現(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，這種動態(tài)終于開始在人工智能領(lǐng)域上演。

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

隨著人工智能帶來計算領(lǐng)域的新時代，誰將在獲取最大的價值？為了探討這個問題，我們回顧了最近的平臺轉(zhuǎn)變--從內(nèi)部部署計算到 SaaS 和云計算。我們對過去20年中262 家上市B2 軟件公司的創(chuàng)收情況進行了研究，以了解初創(chuàng)企業(yè)和現(xiàn)有企業(yè)*之間的競爭態(tài)勢，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值獲取的因素。

在這里，我們將分享我們從 SaaS 時代了解到的市場動態(tài)，這些動態(tài)很可能會在人工智能時代體現(xiàn)出來，最值得注意的是，這是一場正和博弈，新基礎(chǔ)設(shè)施層的出現(xiàn)可能會產(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源。

爭奪數(shù)萬億美元的正和游戲

盡管流行著“大衛(wèi)對抗歌利亞”（力量對比懸殊的戰(zhàn)爭）、"零和顛覆 "的說法，但平臺轉(zhuǎn)變通常是正和游戲。隨著技術(shù)的進步，初創(chuàng)企業(yè)和現(xiàn)有企業(yè)的蛋糕都會越來越大。自 2003 年第二季度納斯達克指數(shù)觸底以來，上市的 B2B 軟件公司的總收入已從 990 億美元增長到 5870 億美元，現(xiàn)有公司和初創(chuàng)公司的年創(chuàng)收均增長了 5.9 倍。現(xiàn)有軟件公司的收入從 990 億美元增長到 3,230 億美元，保持了 55% 的市場份額?；蛘邠Q一種說法，現(xiàn)有公司增加了收入，但市場份額的 45% 被新進入者奪走。SaaS 發(fā)展了 20 年，仍有大量價值有待捕捉--摩根士丹利最近估計，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 倍軟件擴張速度在未來 20 年持續(xù)下去，公共 B2B 軟件收入將增長到 30 億美元以上。然而，我們認為3000000 美元以上只是未來機遇的下限。雖然 SaaS 在協(xié)作軟件（如 Slack）中釋放出了強大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，而這在企業(yè)內(nèi)部是不可能實現(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)品的云實施：在 CRM 領(lǐng)域，Salesforce 對 Siebel；在 HRIS 領(lǐng)域，Workday 對 PeopleSoft；在 ITSM 領(lǐng)域，ServiceNow 對 BMC；在 ERP 領(lǐng)域，NetSuite 對 SAP；在設(shè)計領(lǐng)域，F(xiàn)igma 對 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和經(jīng)濟生產(chǎn)力的新方式。因此，人工智能創(chuàng)造價值的方式與互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造價值的方式類似：通過開辟全新的做事方式，而不僅僅是更好地做舊事。

據(jù)美國經(jīng)濟分析局的數(shù)據(jù)估計，云軟件使美國數(shù)字經(jīng)濟的市場規(guī)模從 2005 年的 10 億美元增長到 2021 年的 24 億美元，軟件需求的年復(fù)合增長率達到 9.4%，而且我們預(yù)計這種增長不會很快放緩。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)濟活動。

應(yīng)用層的市場動態(tài)

雖然我們無法從單一平臺的轉(zhuǎn)變中得出軟件物理學的自然規(guī)律，但在 SaaS 時代，初創(chuàng)企業(yè)在應(yīng)用層贏得的市場份額要多于基礎(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)品這一普遍直覺是一致的。開發(fā)者工具和現(xiàn)成核心基礎(chǔ)設(shè)施的成熟，使得開發(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。要說服客戶翻新核心基礎(chǔ)架構(gòu)則要困難得多，這就延長了從舊基礎(chǔ)架構(gòu)到新基礎(chǔ)架構(gòu)的過渡周期，為現(xiàn)有企業(yè)贏得了更多的適應(yīng)時間。

在人工智能時代，現(xiàn)有企業(yè)適應(yīng)得更快嗎？

SaaS 時代的現(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架構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)品的云實施，更新產(chǎn)品開發(fā)實踐以持續(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 年時間才真正發(fā)展起來。但在短短 6 個月內(nèi)，ChatGPT 的用戶就達到了 3 億，并推出了插件和 API，供開發(fā)者在 GPT 的基礎(chǔ)上進行開發(fā)。

因此，開發(fā)人工智能應(yīng)用程序所需的人才和精力遠遠少于將內(nèi)部產(chǎn)品調(diào)整為云計算所需的人才和精力，而且隨著 LLM 生態(tài)系統(tǒng)和現(xiàn)成工具的進一步成熟，開發(fā)人工智能應(yīng)用程序只會越來越容易。

鑒于推出一款由 ChatGPT 驅(qū)動的應(yīng)用程序非常容易，我們認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)品類別由于無法自圓其說的用例（如制作營銷文案）而已經(jīng)飽和。

對于 SaaS 現(xiàn)有企業(yè)來說，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)測系統(tǒng)，并最終發(fā)展成執(zhí)行系統(tǒng)的企業(yè)。企業(yè)級 SaaS CRM 之所以能打敗內(nèi)部部署的現(xiàn)有系統(tǒng)，是因為它們是更有用的記錄系統(tǒng)，具有更好地跟蹤和預(yù)測銷售的功能。

現(xiàn)在，這些 SaaS 時代的銷售工具不得不與人工智能銷售智能產(chǎn)品競爭，例如，這些產(chǎn)品已經(jīng)能夠告訴銷售代表“這是下一個最有希望交談的客戶該怎么說”，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)驗豐富的工程師可以在舊產(chǎn)品的基礎(chǔ)上開發(fā)出LLM驅(qū)動的用戶體驗，但要實現(xiàn)更有意義的創(chuàng)新，就需要建立全新的工程團隊，以掌握這項技術(shù)。

當平臺發(fā)生轉(zhuǎn)變時，新的基礎(chǔ)設(shè)施層就會出現(xiàn)

當基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)創(chuàng)新時，例如隨著大型云平臺的崛起，就會在軟件堆棧中創(chuàng)造出新的層級，并釋放出巨大的價值。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（2013 年）目前的運行率收入已達 1730 億美元，占所有公共軟件收入的 30%。隨著規(guī)模經(jīng)濟的不斷擴大，云計算平臺已按上市順序占據(jù)主導(dǎo)地位，其中 AWS 占 33%，Azure 占 22%，GCP 占 10%。

在人工智能時代，同樣的市場力量已經(jīng)出現(xiàn)在模型層，OpenAI 在競爭中處于領(lǐng)先地位，這與 AWS 早年的情況類似。這一次，AWS 和其他大型云計算公司是現(xiàn)任者。他們將人工智能視為其傳統(tǒng)云計算業(yè)務(wù)的延伸。考慮到運行人工智能模型的高計算需求、當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，以便在計算層和模型層展開競爭。

云計算的本質(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)用釋放了新的機遇，而應(yīng)用數(shù)量的擴展增加了對基礎(chǔ)架構(gòu)的需求，從而推動基礎(chǔ)架構(gòu)提供商更快地走向成熟。

防御性最終決定長期價值

從長遠來看，人工智能的價值最終取決于可防御性。在 SaaS 時代，最大的可防御性來源通常是難以復(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)的平臺記錄系統(tǒng)（如 Salesforce）、直接嵌入產(chǎn)品體驗的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)（如 Slack），以及通過釋放客戶反饋飛輪來促進產(chǎn)品擴展的市場主導(dǎo)地位（如 Workday）。

我們預(yù)計，在人工智能時代，所有這些可防御性來源都將同樣重要。但是，人工智能產(chǎn)品背后的底層技術(shù)也帶來了新的潛在競爭優(yōu)勢。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中的價值獲取，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，我們將分享我們評估成長期人工智能公司可防御性的早期框架，此時，競爭優(yōu)勢將從早期理論過渡到?jīng)Q定長期市場輸贏的因素。

2019 年，我們曾寫道，為什么我們認為在許多情況下，數(shù)據(jù)護城河可能是一個空洞的承諾。然而，隨著越來越多的人工智能初創(chuàng)企業(yè)走向成熟，我們看到，當人工智能產(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，數(shù)據(jù)提供了持久的競爭優(yōu)勢。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，獨家獲得他們對各種勘探地點的歷史記錄，從而提供了競爭護城河。作為一家國防初創(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)法部門收集了最大的計算機視覺數(shù)據(jù)，通過提供攝像頭硬件，可以在從捕捉到實施的整個生命周期內(nèi)控制數(shù)據(jù)。這就開啟了一個飛輪：更多客戶→更多攝像頭→更多數(shù)據(jù)→更好的預(yù)測→更安全的社區(qū)→更多客戶，等等。

雖然數(shù)據(jù)護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)，當用戶體驗產(chǎn)品時，其使用情況就會成為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而改善產(chǎn)品體驗。Midjourney 專注于開發(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，一些潛在的防御來源可能會有利于 SaaS 時代的現(xiàn)有企業(yè)。例如，在 SaaS 時代實現(xiàn)規(guī)?；墓究梢岳萌斯ぶ悄茉诔墒斓墓ぷ髁鞒坦δ苤咸砑右粋€相對較薄的自然語言用戶界面。在這種情況下，現(xiàn)有企業(yè)一開始就可以推出具有強大功能的人工智能生成產(chǎn)品，即使這些功能實際上并不是新的，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辉趶姶蟮陌踩曰蚝弦?guī)性聲譽上，那么它們就可能擁有優(yōu)勢。

我們認為，人工智能將徹底重塑軟件的工作流程和用戶界面，因為人工智能軟件越來越多地充當預(yù)測和執(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行分銷的靈活公司將處于制勝的有利地位。

長遠來看消費者是贏家

無論防御性從何而來，也無論最終誰能獲得市場價值，消費者終將是最大的贏家。2019 年的一篇論文發(fā)現(xiàn)，消費者對“免費”產(chǎn)品的重視程度令人震驚，他們愿意為搜索引擎支付1.75萬美元，為電子郵件支付8.4萬美元，為流媒體服務(wù)支付1.2萬美元。

考慮到已經(jīng)出現(xiàn)的各種有趣的消費者應(yīng)用--全天候服務(wù)的虛擬治療師、掌握全部醫(yī)學知識的醫(yī)生、處理日常生活中所有單調(diào)細節(jié)的自動秘書助理--人工智能帶來的消費者增加規(guī)?？隙〞碳ひ徊y以置信的創(chuàng)新浪潮。如果說軟件史告訴我們什么是創(chuàng)新，那就是偉大的企業(yè)家總能在每個新技術(shù)時代找到建立重要、持久公司的方法。

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