AI 的发展步伐正在急剧加快
观察风险投资的流向，我们不难得出类似的结论。尽管过去一两年对许多公司创始人来说，筹资并非易事，但人工智能领域的企业却逆势而上。
去年，仅上半年就有超过40亿美元资金涌入人工智能行业。而今年，资金规模已经激增至去年全年的五倍，显示出这一领域的强劲增长势头。
成熟企业 VS 初创企业：结构差异性分析
要深入把握这个宽广的领域，以及从成熟企业到新兴初创公司的各类参与者，我们得借助一个清晰的框架。通过分析这些不同领域的动态，创始人们可以获得宝贵的洞见，尤其是当你自己也在开发同类产品或服务时。
平台层，也就是模型层：汇集了行业巨头如谷歌、Meta，以及新兴的初创公司如OpenAI、Hugging Face和Cohere。
新初创公司：平台层
新初创公司：基础设施层
新初创公司：应用层
在应用层面，我们目睹了许多激动人心的创新，这些创新正在彻底改变用户创作文本、图像和音频的方式。企业正在以全新的方式创作音乐，重新塑造电影的制作和配音流程，甚至彻底革新了程序员编写代码的方法。
一些初创公司通过将强大的基础模型与为用户精心打造的卓越体验相结合，实现了令人瞩目的快速增长。然而，在应用层，仍然有许多初创公司面临着用户留存的难题，这一挑战在多个方面都显得尤为严峻。
对于那些面向企业市场的产品销售公司，他们用于尝试和探索的预算已经所剩无几。
而对于那些面向专业消费者群体的公司，他们可能要面对较高的用户流失率。
市场上的模仿者众多，这让塑造一个独特的品牌故事变得异常困难。
如果你是一家在这个领域内开发产品的初创公司，那么用户留存无疑是一大挑战，你需要采取更具策略性的方法来应对。
在平台层，我们可以重点观察这三家大型成熟企业的策略。
- 微软
- 谷歌
- Meta
各家公司正采取着各自的战略。谷歌推出了具有里程碑意义的Transformer模型，并选择将其开源，为大型语言模型（LLMs）采用生成式人工智能（GenAI）技术铺平了道路。面对OpenAI快速商业化其产品的局面，谷歌迅速调整策略，重新定位自己为一家人工智能公司，并推出了Bard。
Meta则运用了卓越的技术，特别是在其广告模型、过去七八年的物质化货币化进程，以及信息流和内容模型方面。
观察这些公司的市值，可以发现它们今年的表现极为亮眼。从收益报告中可以看出，两年前，人工智能在电话会议中可能仅被提及一两次，而现在，提及次数已经增加了100多倍。
我们可以看到，这一领域是由行业成熟的大企业所创建并引领的。
在应用层，成熟的企业并没有被动等待。NVIDIA 的成功不只因为 AI 初创企业的采购，更关键的是，几乎所有公司都在积极制定自己的人工智能战略，没有哪家公司愿意在生成式人工智能（GenAI）领域落后。
一个更加显著的变化是，许多人发现现在的工作效率大大提升。工程师们之所以效率更高，部分原因是 Github 的 Copilot 已经帮助他们编写了超过一半的代码。
当我们思考创造力的普及和民主化时，这是一个激动人心的时代。ServiceNow 已经将 GenAI 集成到了他们的产品中，让用户能够轻松进行摘要和文本到代码的转换。
提高防御能力并寻找真正的护城河
案例研究：Casetext
尽管如此，该公司的业务增长在达到大约1000万美元的年度经常性收入（ARR）时似乎停滞了。面对这种情况，作为创始人，你会如何突破？随着生成式人工智能（GenAI）技术的兴起，Casetext 顺利整合了 GPT 技术，并推出了自己的 Copilot 版本——Co-counsel，这一工具能够帮助律师高效处理日常工作中的众多任务。
Co-counsel 作为一项新增服务在去年推出后迅速受到市场欢迎，在短短九个月内，公司的年度经常性收入从无到有，增长至900万美元。最终，Casetext 以约6.5亿美元的现金被收购。这一成就的背后，是他们成功地将产品打入了寻求利用人工智能技术的律师事务所。
然而，对于一家初创公司而言，想要通过律师事务所严格的法律审查，无疑面临着重重挑战。
案例研究：Notion
Notion 刚刚推出了其即将推出的一系列 AI 功能的首款产品，其定价策略预示着公司有望在不久的将来实现1亿美元的年度经常性收入（ARR）。
Notion 在实施这一战略过程中积累了一些关键经验：
- 他们向3000万现有用户开放了这项新功能，其中包括不断增长的企业客户群体。想象一下这其中的扩展潜力，内嵌的分销网络无疑是一个巨大的优势。
- NotionAI 的设计可以天衣无缝地融入用户日常使用的工具和工作流程之中，它能够轻松访问并利用用户的数据和工作流程。这些模型虽然本身具有广泛的适用性，但当它们与用户独特且私密的数据相结合时，它们的实用性将得到显著提升，这构成了NotionAI 的一大竞争优势。
- Notion 对生成式人工智能（GenAI）的愿景表明，NotionAI 目前只是一个起点。他们将 GenAI 定位为一种基础性技术，其重要性堪比电力。因此，Notion 回归了其8-9年前的初心战略，旨在普及工具的创造，让这一理念成为他们的核心追求。
案例研究：Gorgias
去年年底，得益于生成式人工智能（GenAI）技术的进步，Gorgias 推出了自动化功能。虽然他们的客户可能并不了解人工智能的具体细节，但他们关心的是如何减少亲自回复客户的次数，以提供更优质的客户体验。
这项自动化服务作为核心产品的附加选项，定价为其一半。Gorgias 已经实现了7%的票据自动化处理，目前这一比例已经增长到18%，并且他们的目标是达到50%。公司拥有大量可用于训练的数据，并且已经与超过10,000家商家建立了分销合作关系。
GenAI 和商业模式视角
回顾云计算和移动技术的发展历程，我们能够汲取哪些洞见？亚马逊最初并非作为云服务或存储公司成立，而是作为电子商务巨头，通过推出AWS，它在云服务市场上捕获的价值最终远超之前的本地存储市场。
Meta 也不是从移动领域起家，但他们从移动技术中获得的价值却超过了 AT&T 和 Verizon 的总和。在生成式人工智能（GenAI）的浪潮中，类似的趋势同样可能上演。成熟企业将占据很大一部分市场份额，我们已经开始看到 Meta 和 Google 的市值大幅上升。
公司创始人应该问自己的 6 个问题
