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快乐彩app下载 a16z最新论说：SaaS已死，AI应用的护城河来自三方面
本文来自微信公众号：划重心KeyPoints，作家：林易，原文标题：《硅谷顶级风投a16z最新论说：SaaS已死，AI应用的护城河来自三方面》，题图来自：AI生成
1月20日，硅谷顶级风险投资机构a16z发布了一份对于AI应用的深度分析论说。主题聚焦于AI应用委果的护城河在那处？
a16z总结出三个要点：
一、软件取代劳能源
昔时二十年，SaaS行业的黄金方法一直是：将原来由东谈主完成的职责经由化、器具化，然后按东谈主头向企业收费。但在a16z看来，这个逻辑正在失效。AI应用正在进入一个新的阶段，软件即劳能源（Software is eating labor）。
这是一个比传统软件市集大得多的生意。a16z以投资的Salient为例，传统的SaaS念念路是卖一套更好的照看软件给催收公司，帮他们省钱，但Salient的作念法是：径直用AI取代催收员。传统的催收员不仅资本高、流动性大，况且受限于厚谊和法律学问，通常出错。而AI催收员可以熟知全好意思50个州复杂的法律条目，闪耀21种说话，且永远厚谊褂讪。散伙Salient不仅镌汰了资本，更进攻的是帮客户多收回了50%的欠款。
“每个东谈主齐想省钱，但每个东谈主更想赢利。”当软件不再只是器具，而是径直托付散伙时，客户悦目支付的就不再是每东谈主每月几好意思元的订阅费，而是基于散伙的分红。
二、传统软件的AI原生化
尽管创业公司攻势凶猛，但a16z并不认为巨头会松开倒下。最好的公司领有的是“东谈主质”（Hostages），而不是客户。
像NetSuite、Workday这类巨头，记录系统早已镶嵌企业的肌理，极难被替换。对于这些存量市集的霸主来说，AI成了加固城墙的器具。Workday可以松开上线一个AI布景考察功能，并为此向每个职工收取500好意思元，客户天然怀恨，但别无弃取。因此，a16z提倡创业者避让这些巨头，去寻找那些全新的增量市集。
三、用专额外据构建围墙花圃
跟着OpenAI、Google等巨头将大模子能力不停推高，模子本人的稀缺性正不才降。在模子日益商品化的今天，专额外据（Proprietary Data）成为了唯独的围墙花圃。
Open Evidence是一个典型的案例。天然ChatGPT也能回应医学问题，但Open Evidence领有《新英格兰医学杂志》等中枢医学文件的独家授权。这种基于闭塞数据构建的谜底，是通用大模子无法通过公开爬虫获取的。当AI领有了显露和推理能力，千里睡的数据就变成了金矿。
a16z认为东谈主性底层的逻辑相称简便：每个东谈主齐想要两样东西：变得更富和变得更懒。对于企业来说，遴荐AI不单是是为了降本（更懒），更是为了径直创造营收（更富）。从Ramp的数据来看，企业在AI上的开销在2025年1月出现了一次巨大的跃升。这是实打实的分娩力落地。
不同于出动互联网时期只是是把电脑装入口袋，AI时期的变革是重复在昔时五十年PC、互联网、云和出动时间之上的。它靠近的是全球80亿依然联网的用户，扩散速率前所未有。天然外界对AI泡沫的担忧从未罢手，但在a16z的投资河山中，那些能在数据上构建围墙、在业务上径直托付散伙的公司，正以0到1亿好意思元营收的最快记载，阐明注解着这个时期的简直性。对于创业者而言，咫尺不是惦记巨头的时候，而是去寻找那些还未被数字化的边缘，用AI把夫役活变成印钞机的最好时机。
a16z论说内容划重心：
1、软件即劳能源是最大增量
SaaS行业的逻辑正在发生根人性升沉，从卖器具进化为径直托付职责散伙。昔时企业按东谈主头购买软件（如Office）来扶助职工职责，而AI时期，软件将径直取代劳能源完成任务。
2、专额外据是唯独的围墙花圃
跟着大模子能力的普及和商品化，模子本人的稀缺性下落，专额外据（Proprietary Data）成为委果的护城河。创业者应期骗私额外据构建通用模子无法复制的上风。
3、贸易模式变革：从卖原材料转向卖制品
在AI时期，单纯的数据订阅模式（卖原材料）价值有限，委果的价值在于期骗独门户据生成制品。昔时像PitchBook这么的公司出售数据供东谈主分析，咫尺AI应该径直基于数据生成完整的分析论说或备忘录。这种从卖蔬菜到卖大餐的升沉，能将居品价值提高10倍致使100倍。
4、巨头的谛视：领有东谈主质而非客户
现存的软件巨头（如Salesforce、Workday）不会松开被颠覆，因为它们领有极难被替换的记录系统和客户关系，这些客户更像是被锁定的“东谈主质”。巨头可以期骗现存的摆布地位，松开上线AI功能并强制收费，客户天然怀恨但别无弃取。
5、垂直整合服务：AI时期的门口霸谈东谈主
与其设备一个难以销售给司帐师的软件器具，不如径直收购一家司帐师事务所四肢历练田，期骗AI大幅提高效用，从而以更低资本服务数不胜数的新客户，成为一家AI驱动的超等司帐师事务所。这种模式解决了传统软件销售中最难的获客和托付问题。
6、AI重构劳能源价值方程：增强而非单纯替代
咫尺的AI变革更多是增强劳能源或解决东谈主才吞吐，而非激勉大范畴休闲 。贸易决策的中枢是资本与价值的量度：当AI能以极低资本全天候职责且厚谊褂讪时，它实践上是在作念东谈主类不肯意作念或作念不好的职责 。改日的职责方法不是东谈主类被淘汰，而是跟着AI经受低效办事，东谈主类转向更高价值的范畴，正如昔日的农民转向其他管事一样 。
7、浮滥者AI的契机在于团聚与新类别
在浮滥者应用范畴，除了创造全新的原生类别（如11Labs地方的语音市集），“模子团聚者”时时比单一模子更有价值。这就好比Kayak之于航空公司，用户需要一个长入界面来调用系数模子的最好能力，而不是被锁定在某一个大厂的模子中。因为大厂世俗受限于自家模子，这给第三方团聚平台留出了巨大的生活空间。
以下为a16z论说原文：
1、宏不雅视角：居品周期驱动市集增长
总结1977年于今的纳斯达克指数，尽管短期内市集有涨有跌，但持久趋势永恒进取。这一增长的中枢能源在于居品周期。昔时几十年，咱们履历了四个重要的居品周期：
个东谈主电脑（PC）时期：这是起步阶段。
互联网时期：在PC基础上诞生纠合，出身了Cisco等基础门径公司以及eBay、Amazon等应用层巨头。
云计较时期：AWS等基础门径崛起，营救了Workday、Shopify、Veeva等应用层公司的爆发。
出动互联网时期：将计较机放进了每个东谈主的口袋。
咫尺，咱们正处于第五个周期——AI时期。这并不是诬捏出现的全新事物，而是诞生在智高东谈主机普及和云计较基础门径之上的。要是归赵几十年前，唯有ENIAC计较机而莫得云计较和出动端，AI只然而博物馆里的陈设品。如今，全球80亿东谈主大多领有智高东谈主机，新时间的给与速率前所未有。咱们不雅察到，软件范畴绝大多数的新增收入咫尺齐来自于AI，不管是基础门径层如故应用层。
我对东谈主类活动有一个渊博的不雅察：每个东谈主齐想变得更敷裕、更懒惰。也等于说，东谈主们但愿用更少的职责得回更多的经济价值。生成式AI恰是解锁这一需求的缺欠。
两年前，ChatGPT刚发布时，大众以为它像个能写脚本的新奇玩物。但咫尺，它依然渗入进企业，实实在在地为东谈主们勤俭时期和财富。以企业开销照看公司Ramp为例，咱们可以看到具有前瞻性的公司（不单是是初创公司，也包括领额外千职工的传统企业）正在积极遴荐AI时间。这不仅是弧线的舒服增长，而是一个剧烈的拐点。
马斯洛需求档次表面的底层曾被戏称为Wi-Fi，而咫尺出现的下一个需求底层实践上是AI。好意思国约有15%的成年东谈主每周使用ChatGPT，它已成为日常器具——从解决生活琐事（比如我妻子用它查询法律条目来处理校车投诉）到处理复杂的贸易逻辑。
2、a16z的三大AI投资主题
咱们一直在念念考：什么是具有谛视性的？哪些是OpenAI等巨头不会去作念的事情？基于此，咱们总结了三个主要的投资主题：
传统软件的AI原生化：
这指的是现存的软件类别正在期骗AI进行自我翻新。总结历史，要是能回到15～20年前投资云原生公司（如Salesforce、NetSuite），你会得回巨大的酬谢，因为其时的土产货部署软件巨头无法合乎订阅模式。
但这一次情况不同。现存的软件巨头如Adobe、Salesforce、Workday并莫得坐以待毙。它们正在将AI融入现存居品，并以此为新功能收费。举例，Workday可能会期骗其摆布地位（领有“东谈主质”而非只是是客户），提供内置的布景考察功能，价钱虽高但客户难以拒却。这些巨头因AI而变得更苍劲，因此在现存的软件河山上径直竞争相称费力。
软件取代劳能源（Service-as-Software）：
这是咱们最喜悦的范畴，亦然最大的市集契机。这属于空缺市集（Greenfield Opportunity）。
以前，软件公司是在卖器具；咫尺，软件开动径直销售职责散伙。
假定一家眼科诊所，每年花500好意思元订阅Microsoft Office，但会花4.7万好意思元雇佣又名前台接待。要是咫尺有一款软件能完成前台90%的职责（24小时在线、懂多国说话），诊所不会只悦目付500好意思元，而是悦目支付接近东谈主工资本的一小部分（举例2万好意思元）。
这透彻转变了软件的市集范畴。咱们不再是争夺那500好意思元的软件预算，而是去切分那数万亿好意思元的劳能源市集。这类公司世俗莫得历史牵涉，是在全新的范畴创造价值。
围墙花圃与专额外据（Walled Gardens）
这一类是指领有专额外据模子，且能酿成深厚护城河的企业。其中枢在于期骗私额外据构建通用的AI模子无法复制的上风。
在法律范畴，大众可能听过服务于高端企业律所的Harvey。但咱们保重到了另一个独特的市集——原告讼师（Plaintiff Law），举例处理东谈主身伤害或办事法的讼师。
这个市集的贸易模式相称特殊：风险代理/胜诉分红（Contingency Fee）。讼师按胜诉金额的一定比例收费，而非按小时计费。
要是是企业讼师，AI提高50倍效用可能会导致计费工时减少，从而镌汰收入。但在原告业务中，效用提高5倍意味着讼师可以处理5倍的案件，收入径直翻倍。这与AI的中枢价值齐备契合。
咱们投资的Eve不单是是一个器具，它正在经受端到端的职责流。Eve推出了语音代理，可以自动关系潜在客户、汇集凭证、梳理数千页的医疗记录，并草拟索赔函。Eve的谛视性不仅在于它能打电话或写节录（这些是相反化，不是谛视性），而在于它成为了记录系统（System of Record）。
跟着Eve处理的案件越来越多，它积聚了对于案件散伙的私额外据。它能告诉讼师：“根据昔时的数据，这个案子只值5千好意思元，不值得干预元气心灵；而阿谁案子可能值500万好意思元。”这种基于散伙数据的判断力是OpenAI或其他通用模子无法获取的，因为这些数据不是公开的。
在AI投资中，咱们不仅保重相反化（Differentiation），举例能用50种说话对话；更保重谛视性（Defensibility）。
要是在现存的软件河山上竞争，你靠近的是领有深厚客户关系的巨头，这很难。但要是你能：
开辟空缺市集，用软件取代娴雅且低效的东谈主工办事；
诞生记录系统，通过掌控职责流积聚私额外据，酿成“数据-知悉-价值”的正向轮回；
那么，你就能诞生起委果的壁垒。正如Eve在法律范畴的施行，它不仅镌汰了处理案件的边际资本，还通过数据上风引导贸易决策，这种粘性和辘集效应才是咱们寻找的持久增长能源。
3、对于休闲与时间替代的念念考
对于大范畴休闲对社会的影响，我认为这种情况不会很快发生。回看1789年，98%的好意思国东谈主齐是农民。清醒，狡赖机的出现取代了部分东谈主力，但也促使这部分东谈主转向了其他职责。坦率地说，咱们咫尺看到的大多数时间变革并不是在排斥职责岗亭。
以那350万名卡车司机为例，改日某个时期点，咱们笃定会找到比东谈主类驾驶卡车更好的解决决策——即由AI来完成。贸易决策的中枢在于资本与价值的量度：当产出价值低于资本时，雇佣东谈主类是分别理的；但要是你能雇佣AI，情况就变了。当资本大幅下落而价值保持不变时，企业会多半遴荐AI，但这并不虞味着会大范畴淘汰东谈主类。这很难精确测度，但总结75年前，软件公司里并莫得居品司理或遐想师这么的职位，对于1800年代的东谈主来说，当代的许多职责也毫无道理。因此，咱们咫尺看到的许多变化，快乐彩app下载并不是径直的替代，而是增强。
与其说软件正在团结劳能源，不如说软件正在增强劳能源，或者是在解决东谈主才吞吐的问题。举例，我很难雇东谈主在凌晨2点接电话，但我可以部署AI来作念这件事。这不单是是资本问题，更是价值与资本方程的重构。
一个很好的例子是汽车贷款催收行业。这是一项费力的职责，职工需要整天靠近那些拒却还款、因为车祸或保障纠纷而震怒的客户。还要忍耐漫长的电话恭候音乐，这种环境让东谈主极其不幸，导致职工流失率极高。而在这种场景下，AI的价值不在于省钱，而在于它能将回款率提高50%。
像Salient这么的公司之是以能爆发式增长，是因为他们转变了倾销逻辑。他们不对客户说“我要帮你省钱”，而是说“我要通过合规的相貌，帮你把每月的收入提高50%，同期确保“你不会因为职工受气说错话而惹上法律远离”。AI可以全天候职责，厚谊褂讪，严格盲从合规要求。这才是委果的价值创造。
通过软件诞生记录系统（System of Record）并构建垂直操作系统，是让居品具有极高粘性的缺欠。
即使在餐饮这么看似不买软件且倒闭率高的行业，Toast也阐明注解了垂直软件的巨大后劲。发轫好多东谈主看衰Toast，但他们最终不仅提供软件，还整合了金融服务（支付处理和贷款），成为了餐厅运营的一站式平台。这种深度集成使得传统的支付处理公司无法通过简便加多软件功能来取代它。
{jz:field.toptypename/}同理，处理复杂的合规问题亦然一种护城河。比如在东谈主力资源或法律科技范畴，你需要捕捉每一条新的联邦和州法律。你在密苏里州、加利福尼亚州和爱荷华州需要说的话绝对不同。东谈主类很难及时记取系数这些相反，但像Salient这么的系统可以掌合手21种说话和系数法例细节，这等于为什么它的推崇能逾越50%。
咫尺咱们进入一个相称进攻的看法——围墙花圃（Walled Garden）。
咫尺像OpenAI这么的公司就像是一个基础门径供应商，或者譬如为蔬菜农场，他们栽培并出售tokens。原来他们应该只作念基础门径，让卑劣公司去构建应用。但咫尺OpenAI也开动我方作念应用，这就极度于农场主在农场里开了餐厅，径直与买菜的餐厅雇主竞争。
在这种环境下，应用层公司的生活蓝图在于掌合手稀缺的原材料——数据。这就像是全国上最迂腐的贸易模式：圈一块地，诞生实体资产，然后对考察者收费。在AI时期，你可以通过数据作念相同的事情。
有些数据本人是公开的，但团聚起来就变成了独家资产。比如FlightAware的数据来自ADS-B应答器，这在时间上是公开且免费的，你致使可以我方在亚马逊买个天线来经受。但FlightAware在全球诞生了高大的经受辘集，将这些碎屑化信息整合成完整的航班跟踪数据。这等于ChatGPT无法径直回应，但FlightAware知谈的信息。
昔时，像PitchBook这么的公司出售私募市集的融资数据（举例1992年某公司的B轮估值），或者CoStar出售房地产数据。以前他们的模式是卖数据订阅费（比如每月200好意思元）。但在AI时期，委果的价值在于期骗这些独门户据生成制品。与其让分析师去订阅PitchBook然后写论说，不如让AI径直基于独门户据生成一份对于某公司的完整备忘录。这意味着贸易模式从卖蔬菜（数据订阅）升沉为卖大餐（完整的分析散伙），其价值可能从几百好意思元提高到几千好意思元。
Open Evidence是医疗范畴的ChatGPT。它的界面和ChatGPT一样，但区别在于它领有《新英格兰医学杂志》过头他泰斗医学期刊的独家授权。要是你跟腱断裂，问ChatGPT只可得到中等质料的提倡；但Open Evidence基于泰斗循证医学数据，能提供精确得多的提倡。因为它摆布了高质料的食材供应。
VLex是一家领有26年历史的公司，他们收购了西班牙系数的法律档案。通过将AI应用于这些独到的法律数据，他们的收入增长了五倍。因为讼师需要的不是通用的法律提倡，而是基于特定判例法的、能在早上七点前准备好的精确备忘录。
在企业采购范畴，Lio展示了专额外据的力量企业采购部门不仅要省钱，还要处理复杂的公约博弈。比如你正在与德勤谈公约，Lio系统可以调用该企业昔时与德勤坚贞的50份旧公约，分析历史条目，告诉你应该在哪些条目上进行造反。这些私有的历史公约数据是ChatGPT永远无法获取的宝库，这让Lio的居品具有了弗成替代的价值。
许多信息在昔时看起来是免费的或价值不大（举例飞机的及时位置、YouTuber的历史订阅数），但在AI时期，这些数据成为了极其珍重的老师资源和竞争壁垒。只须你能汇集、团聚别东谈主无法获取的数据，并在此基础上构建服务，你就领有了应酬巨头竞争的围墙花圃。
我相称饱读舞大众去保重所谓的围墙花圃（Walled Garden）过头后果。这里指的不单是是创意档案，还包括物流信息，致使是县政府记录员办公室里的数据。举例，你可以查到谁领有哪处房产，但这些信息世俗必须切身去线下的办公室才能获取。天然这些信息实质上是免费的，但要是你能将其数字化、使其易于考察，并在此基础上通过AI增涨价值，那么你创造的居品价值将远超数据本人。
这不单是是添加AI那么简便，其中枢逻辑在于你领有别东谈主莫得的东西。东谈主们之是以争相购买，是因为你在创造一种最终更具价值的资产。咫尺恰是作念这件事的最好时机。举个例子，一位创业者找到了上世纪80、90年代系数搅动机的旧阐明书。在1999年，你根底不知谈去那处找这些东西，但在eBay上可以廉价买到。这展示了期骗被淡薄的数据构建信息孤岛的后劲。要是你在十年前作念这件事，可能只是个平日生意，但在今天，通过AI托付制品，其实践价值可能提高10倍致使100倍。
这就引出了一个经典的投资框架：初创公司与既有巨头之间的战争。缺欠在于，是初创公司先解决分发渠谈，如故巨头先解决创新？
对于那些领有难以被取代的围墙花圃数据的范畴，初创公司有巨大的颠覆契机。比如在eBay上卖旧手册，以前这只是卖原材料（数据），只可通过订阅费变现，价值有限；但咫尺期骗AI，你可以托付价值令嫒的制品，这让贸易模式变得可行。这就回应了创投圈常问的“为什么是咫尺？”的问题。就像Uber的出现需要iPhone和GPS普及一样，咫尺AI时间熟识了，让那些也曾挣扎多年的垂直范畴公司（如法律科技公司VLex）有契机变成独角兽。比拟之下，我对那些只是是在现存软件基础上作念修订的神志持悲不雅气魄。
我不认为NetSuite或QuickBooks会被松开颠覆，因为它们掌合手着巨大的金矿——客户数据和支付流。它们绝对可以向现存客户群推出AI功能并收费。因此，对于SaaS（软件即服务）范畴的既有巨头，我相称看好它们期骗AI进一步巩固地位。为什么出租车公司莫得作念出Uber？时时是因为既有者受限于现存念念维，看不上新模式，或者以为新模式很蠢，直到为时已晚。但对于那些省略替代东谈主工办事、或者基于专额外据构建围墙花圃的新契机，我瑕瑜常看好的。
要是你领有专额外据，不应该只是把它卖给AI公司（如Harvey或OpenAI），而应该期骗这些数据我方构建居品，径直面向末端客户销售。要是VLex把数据卖给律所，他们可能只可收一笔订阅费；但要是他们期骗数据提供高价值的法律分析服务，就能大幅提高订价权。这就像OpenAI天然收费便宜，但基于其模子设备的应用可以创造巨大价值。
机灵的公司和会过AI将原材料加工成制品。举例，你不需要买LexisNexis的原始数据，你委果需要的是一份经过分析的风险评估论说。要是一家公司能期骗AI完成从数据清洗、分析到输出论断的全过程，径直帮客户解决问题（举例判断是否接受一笔交往），那么它就不仅是卖软件，而是在替代娴雅的东谈主工服务。
这就谈到了白领服务范畴的变革。我曾将其称为“门口的霸谈东谈主（AI版）”。传统的私募股权公司可爱收购司帐师事务所或牙科诊所，通过裁人和外包来削减资本。但咫尺，AI提供了全新的整合旅途。
以司帐行业为例，最大的瓶颈是招聘注册司帐师（CPA）。要是你设备了一套AI器具，收购一家司帐事务所四肢历练田，用AI大幅提高效用，你就不需要再去收购100家事务所了。你可以依托这一家事务所的执照和现存客户，期骗AI处理能力，以更低的资本服务数不胜数的新客户。与其作念一个卖给司帐师的软件器具（这很难销售），不如径直成为一家“AI驱动的超等司帐师事务所”。
同理，在债务催收范畴，你可以买下一家有合规执照但斟酌不善的催收公司，植入AI时间，期骗其现存的客户资源，赶紧扩伟业务范畴。这种“垂直整合软件加服务”的模式，比单纯卖软件更具诱骗力，因为它解决了获客和托付的难题。
4、浮滥者AI（Consumer AI）的三大趋势
这种逻辑相同适用于浮滥者范畴。咱们不雅察到三个主要趋势：
传统类别的AI原生化（AI-Native）：就像Photoshop是遐想师的标配，但在AI时期，年青遐想师可能会弃取其他的AI原生遐想器具。因为这些新器具从底层就内置了AI逻辑，使用体验绝对不同。
新类别的创造：举例11Labs地方的语音和音频模子市集，五年前险些不存在，或者只是极小众的配音市集。通过纵向整合和时间冲突，他们在极短时期内创造并占据了这个新类别。
专额外据的变现：这是一个相称有用的脚本。以咱们投资的Slingshot为例，它是一个AI拯救师。他们通过为东谈主类拯救师提供AI记录器具来汇集数据（札记），然后用这些高质料的专科数据老师基础模子，最终设备出径直面向浮滥者的心境磋议居品Ash。OpenAI天然苍劲，但莫得这种垂直范畴的深度数据，这等于Slingshot的护城河。
好多东谈主问，为什么不是Google或OpenAI等大公司通吃一切？原因在于，在浮滥者应用中，作念“模子团聚者”时时比只作念一个模子更有价值。
这就像Kayak之于航空公司。用户想要搜索系数航班的组合，而不是只去好意思联航官网。在视频生成或创意器具范畴，不同的模子各有长处，用户需要一个能调用系数模子能力的长入界面。大厂世俗受限于只可使用自家的模子，这就给第三方的团聚平台留出了巨大的生活空间。
在a16z，咱们寻找的是最好的交往，而不是可以的交往。这意味着咱们更倾向于反向弃取——主动去发现那些还未在市集上公开融资的顶级创业者，而不是等着看那些依然流传了半年的贸易遐想书。
咱们的决策过程是信念驱动（Conviction Driven）而非单纯的共鸣驱动。要是一位合伙东谈主对某个神志有极强的信念，哪怕其他东谈主有疑虑，咱们也会营救。因为在风投范畴，错失一个转变全国的契机比投错一个神志代价更大。
一朝决定投资，咱们会启动中断经由，集全公司之力去赢得这笔交往。这不仅是资金的营救，更是期骗咱们在各个范畴的人人资源（不管是企业服务如故浮滥者应用）来匡助创业者告捷。咱们不但愿只是作念开支票的东谈主，而是成为创业者在该范畴的最好趋附伴伴。
对于AI原生公司的客户留存率，咫尺咱们还莫得看到严重的问题。天然市集上有好多尝试和切换，但企业客户越来越倾向于寻找省略提供丰富生态系统和全体解决决策的初创公司。单纯提供一个AI功能（如语音转翰墨）是不够的，必须在中枢功能周围构建完整的职责流。
在销售方面，咱们发现了一个道理的表象：比起传统的倾销，咫尺更多的是前置部署工程（Forward Deployed Engineering）。大型企业相称渴慕应用AI来降本增效，但他们时时不知谈具体该怎样作念。因此，初创公司需要深切客户里面，匡助他们显露如何重构业务经由以合乎AI。这不仅是卖软件，更是一场文化变革。那些省略匡助企业完成这种自我改造的初创公司，将得回巨大的市集契机。
本文来自微信公众号：划重心KeyPoints，作家：林易