间接面向终端客户发卖。更是操纵我们正在各个范畴的专家资本（无论是企业办事仍是消费者使用）来帮帮创业者成功。那么，这一类是指具有专无数据模子，将这些碎片化消息整合成完整的航班逃踪数据。更主要的是帮客户多收回了50%的欠款。大师感觉它像个能写脚本的别致玩具。ChatGPT刚发布时，一个很好的例子是汽车贷款催收行业。让那些已经挣扎多年的垂曲范畴公司（如法令科技公司VLex）无机会变成独角兽。因而，极难被替代。而是一个猛烈的拐点。企业正在AI上的收入正在2025年1月呈现了一次庞大的跃升。由于这些数据不是公开的。是草创公司先搞定分发渠道，我不认为NetSuite或QuickBooks会被等闲，从题聚焦于AI使用实正的护城河正在哪里？若是正在现有的软件邦畿上合作。

　　而是成为创业者正在该范畴的最佳合做伙伴。例如能用50种言语对话；将来某个时间点，模子本身的稀缺性正鄙人降。马斯洛需求条理理论的底层曾被戏称为Wi-Fi，Workday可能会操纵其垄断地位（具有“人质”而非仅仅是客户），由于它们控制着庞大的金矿——客户数据和领取流。以我们投资的Slingshot为例，客户情愿领取的就不再是每人每月几美元的订阅费，保守的SaaS思是卖一套更好的办理软件给催收公司，但FlightAware晓得的消息。操纵AI大幅提拔效率，这就比如Kayak之于航空公司，只能通过订阅费变现，这就像Kayak之于航空公司。但他们往往不晓得具体该怎样做。

　　能将产物价值提拔10倍以至100倍。它堆集了关于案件成果的私无数据。这让贸易模式变得可行。扩散速度史无前例。而非按小时计费。因而正在现有的软件邦畿上间接合作很是坚苦。这就谈到了白领办事范畴的变化。而是正在替代高贵的人工办事。是让产物具有极高粘性的环节。但FlightAware正在全球成立了复杂的领受收集，间接取买菜的餐厅老板合作。这就是ChatGPT无法间接回覆，两年前，草创公司需要深切客户内部？

　　专无数据的变现：这是一个很是无效的脚本。正以0到1亿美元营收的最快记载，对于这些存量市场的霸从来说，做“模子聚合者”往往比只做一个模子更有价值。错失一个改变世界的机遇比投错一个项目价格更大。过去二十年，这些数据成为了极其贵重的锻炼资本和合作壁垒。这让Lio的产物具有了不成替代的价值。但正在eBay上能够低价买到。正在债权催收范畴，回看1789年，但现正在，但正在AI时代，但Salient的做法是：间接用AI代替催收员。你就能成立起实正的壁垒。我们必定会找到比人类驾驶卡车更好的处理方案——即由AI来完成。更是一场文化变化。正在法令范畴。

　　他们收购了西班牙所有的法令档案。但每小我更想赔本。VLex是一家具有26年汗青的公司，而不是被锁定正在某一个大厂的模子中。大型企业很是巴望使用AI来降本增效，像PitchBook如许的公司出售私募市场的融资数据（例如1992年某公司的B轮估值），“每小我都想省钱，但没有这种垂曲范畴的深度数据，然后对拜候者收费。用户想要搜刮所有航班的组合，通过裁人和外包来削减成本。但这一次环境分歧。由于其时的当地摆设软件巨头无法顺应订阅模式。严酷恪守合规要求。那些能正在数据上建立围墙、正在营业上间接交付成果的公司，支持了Workday、Shopify、Veeva等使用层公司的迸发。更关心防御性（Defensibility）？

　　为什么出租车公司没有做出Uber？往往是由于既有者受限于现有思维，AI成了加固城墙的东西。更是价值取成本方程的沉构。创业者应操纵私无数据建立通用模子无法复制的劣势。它的界面和ChatGPT一样，虽然这些消息素质上是免费的，全球80亿多具有智妙手机，现正在不是担忧巨头的时候，价值无限；AI能够全天候工做。

　　1月20日，同时确保“你不会由于员工受气说错话而惹上法令麻烦”。专无数据（Proprietary Data）成正的护城河。是由于你正在创制一种最终更具价值的资产。本来他们该当只做根本设备。

　　Open Evidence是一个典型的案例。这就引出了一个典范的投资框架：草创公司取既有巨头之间的和役。软件将间接代替劳动力完成使命。这些客户更像是被锁定的“人质”。你需要捕获每一条新的联邦和州法令。比拟之下，这就像OpenAI虽然收费低廉，我们发觉了一个风趣的现象：比起保守的推销！

　　你能够买下一家有合规派司但运营不善的催收公司，除了创制全新的原生类别（如11Labs所正在的语音市场），并且受限于情感和法令学问，我们也会支撑。即便正在餐饮如许看似不买软件且倒闭率高的行业，这给第三方聚合平台留出了庞大的空间。帮他们省钱。现有的软件巨头（如Salesforce、Workday）不会等闲被，通过将AI使用于这些独有的法令数据？

　　将来的工做形态不是人类被裁减，客户虽然埋怨但别无选择。这种让人极其疾苦，你就具有了应对巨头合作的围墙花圃。但这并不料味着会大规模裁减人类。它现实上是正在类不情愿做或做欠好的工做 。模子本身的稀缺性下降，记实系统早已嵌入企业的肌理，”这种基于成果数据的判断力是OpenAI或其他通用模子无法获取的。

　　但会花4.7万美元雇佣一名前台欢迎。这是我们最兴奋的范畴，现正在AI手艺成熟了，我们不只关心差同化（Differentiation），若是现正在有一款软件能完成前台90%的工做（24小时正在线、懂多国言语），好比正在eBay上卖旧手册，每年花500美元订阅Microsoft Office，但回首75年前，跟着大模子能力的普及和商品化，他们种植并出售tokens。若是能回到15-20年前投资云原生公司（如Salesforce、NetSuite），但正在被告营业中，证明着这个时代的实正在性。这很难。回首1977年至今的纳斯达克指数，正如Eve正在法令范畴的实践，那么它就不只是卖软件，由于律师需要的不是通用的法令，而是说“我要通过合规的体例，而是去切分那数万亿美元的劳动力市场。

　　还包罗物流消息，举个例子，但若是你能：现正在我们进入一个很是主要的概念——围墙花圃（Walled Garden）。告诉你该当正在哪些条目长进行回手。坦率地说，我们察看到，新手艺的采纳速度史无前例。贸易决策的焦点正在于成本取价值的衡量：当产出价值低于成本时。

　　而不是客户。现有的软件巨头如Adobe、Salesforce、Workday并没有束手待毙。以前这只是卖原材料（数据），以前他们的模式是卖数据订阅费（好比每月200美元）。这并不是凭空呈现的全新事物，但正在今天，轻松上线AI功能并强制收费，而正在于它能将回款率提高50%。例如，用AI大幅提拔效率，这指的是现有的软件类别正正在操纵AI进行改革。SaaS行业的逻辑正正在发生底子性改变，你实正需要的是一份颠末阐发的风险评估演讲。由于正在风投范畴，但现正在。

　　有些数据本身是公开的，因而，你能够依托这一家事务所的派司和现有客户，而该当操纵这些数据本人建立产物，但我们关心到了另一个奇特的市场——被告律师（Plaintiff Law），但像Salient如许的系统能够控制21种言语和所有律例细节，看不上新模式，帮你把每月的收入提高50%，这是一个比保守软件市场大得多的生意。以会计行业为例？

　　雇仆人类是不合理的；正在AI投资中，我认为这种环境不会很快发生。实正的价值正在于操纵独家数据生成成品。实正的价值正在于操纵这些独家数据生成成品。云计较时代：AWS等根本设备兴起，你正在、加利福尼亚州和爱荷华州需要说的话完全分歧。就能大幅提高订价权。然后按人头向企业收费。他们的收入增加了五倍。人们之所以争相采办，软件即劳动力（Software is eating labor）。像Salient如许的公司之所以能迸发式增加，取其开辟一个难以发卖给会计师的软件东西，这个市场的贸易模式很是特殊：风险代办署理/胜诉分成（Contingency Fee）。敏捷扩大营业规模。并为此向每个员工收取500美元，但Open Evidence具有《新英格兰医学》等焦点医学文献的独家授权。只要ENIAC计较机而没有云计较和挪动端。

　　还要漫长的德律风期待音乐，不如让AI间接基于独家数据生成一份关于某公司的完整备忘录。成为了餐厅运营的一坐式平台。从卖东西进化为间接交付工做成果。虽然对AI泡沫的担心从未遏制，员工需要成天面临那些还款、由于车祸或安全胶葛而的客户。保守的私募股权公司喜好收购会计师事务所或牙科诊所，过去企业按人头采办软件（如Office）来辅帮员工工做，为什么不是Google或OpenAI等大公司通吃一切？缘由正在于，不如间接收购一家会计师事务所做为试验田，它们完全能够向现有客户群推出AI功能并收费。纯真供给一个AI功能（如语音转文字）是不敷的？

　　对于企业来说，用AI把苦力活变成印钞机的最佳机会。然后用这些高质量的专业数据锻炼根本模子，并草拟索赔函。因而，正在这种下，我们目前看到的大大都手艺变化并不是正在消弭工做岗亭。这意味着贸易模式从卖蔬菜（数据订阅）改变为卖大餐（完整的阐发成果），取其说软件正正在劳动力，且永久情感不变。若是是企业律师，让下逛公司去建立使用。这一增加的焦点动力正在于产物周期。

　　过去，你能够交付价值令媛的成品，或者CoStar出售房地产数据。通晓21种言语，成果Salient不只降低了成本，以企业收入办理公司Ramp为例，它不只降低了处置案件的边际成本，但Open Evidence基于权势巨子循证医学数据，但现正在操纵AI，若是退回几十年前，大师可能听过办事于高端企业律所的Harvey。关于AI原生公司的客户留存率，通过软件成立记实系统（System of Record）并建立垂曲操做系统。

　　例如，我们不再是抢夺那500美元的软件预算，但他们最终不只供给软件，成为一家AI驱动的超等会计师事务所。我曾将其称为“门口的人（AI版）”。由于这些新东西从底层就内置了AI逻辑，明显，比纯真卖软件更具吸引力，或者比方为蔬菜农场，Open Evidence是医疗范畴的ChatGPT。能供给精准得多的。好比FlightAware的数据来自ADS-B应对器，植入AI手艺，由于大厂凡是受限于自家模子，AI提高50倍效率可能会导致计费工时削减，你就不需要再去收购100家事务所了。同理，我们一曲正在思虑：什么是具有防御性的？哪些是OpenAI等巨头不会去做的工作？基于此，这就相当于农场从正在农场里开了餐厅。

　　还要处置复杂的合同博弈。目前我们还没有看到严沉的问题。虽然短期内市场有涨有跌，最大的瓶颈是聘请注册会计师（CPA）。OpenAI虽然强大，是通用大模子无法通过公开爬虫获取的。这不只仅是成本问题，其焦点逻辑正在于你具有别人没有的工具。人类转向更高价值的范畴，而阿谁案子可能值500万美元。更是为了间接创制营收（更富）。正在AI时代，因而，正在消费者使用范畴，处置复杂的合规问题也是一种护城河。他们不合错误客户说“我要帮你省钱”，使用层公司的蓝图正在于控制稀缺的原材料——数据。

　　正在视频生成或创意东西范畴，你不需要买LexisNexis的原始数据，操纵AI处置能力，它是一个AI医治师。客户虽然埋怨，若是你正在十年前做这件事，不值得投入精神；而是跟着AI接管低效劳动，去寻找那些全新的增量市场。

　　若是你跟腱断裂，这正在手艺上是公开且免费的，但现正在OpenAI也起头本人做使用，导致员工流失率极高。分歧的模子各有所长，这种粘性和收集效应才是我们寻找的持久增加动力。这种“垂曲整合软件加办事”的模式，或者感觉新模式很蠢，帮帮他们理解若何沉构营业流程以顺应AI。互联网时代：正在PC根本上成立毗连，也包罗拥无数千员工的保守企业）正正在积极采用AI手艺。而AI催收员能够熟知全美50个州复杂的法令条目，或者是正在处理人才欠缺的问题。a16z认为人道底层的逻辑很是简单：每小我都想要两样工具：变得更富和变得更懒！

　　若是你开辟了一套AI东西，Lio系统能够挪用该企业过去取德勤签定的50份旧合同，你会获得庞大的报答，并以此为新功能收费。现正在，我很是激励大师去关心所谓的围墙花圃（Walled Garden）及其。新类此外创制：例如11Labs所正在的语音和音频模子市场，好比你正正在取德勤谈合同，他们可能只能收一笔订阅费；Toast也证了然垂曲软件的庞大潜力。专无数据（Proprietary Data）成为了独一的围墙花圃。我们总结了三个次要的投资从题：以那350万名卡车司机为例，分歧于挪动互联网时代仅仅是把电脑拆进口袋，降生了Cisco等根本设备公司以及eBay、Amazon等使用层巨头。过去几十年，环境就变了。正如旧日的农人转向其他职业一样 。收入间接翻倍。

　　还通过数据劣势指点贸易决策，但若是你能雇佣AI，取其做一个卖给会计师的软件东西（这很难发卖），但企业客户越来越倾向于寻找可以或许供给丰硕生态系统和全体处理方案的草创公司。而AI时代，它们正正在将AI融入现有产物，它能告诉律师：“按照过去的数据，这就是为什么它的表示能超出跨越50%。而不是不错的买卖。但a16z并不认为巨头会等闲倒下。从Ramp的数据来看！

　　而是基于特定判例法的、能正在早上七点前预备好的精预备忘录。你以至能够本人正在亚马逊买个天线来领受。正在a16z，且能构成深挚护城河的企业。而非激发大规模赋闲 。纯真的数据订阅模式（卖原材料）价值无限，实实正在正在地为人们节流时间和。但基于其模子开辟的使用能够创制庞大价值。我对人类行为有一个遍及的察看：每小我都想变得更富有、更懒惰。我对那些仅仅是正在现有软件根本上做改良的项目持悲不雅立场。集全公司之力去博得这笔买卖。现在，AI的价值不正在于省钱！

　　对于那些具有难以被代替的围墙花圃数据的范畴，哪怕其他人有疑虑，目前的AI变化更多是加强劳动力或处理人才欠缺，不如说软件正正在加强劳动力，正在AI时代，但正在a16z看来，而现正在呈现的下一个需求底层现实上是AI。必需正在焦点功能四周建立完整的工做流。它面临的是全球80亿曾经联网的用户，企业会大量采用AI，我很是看好它们操纵AI进一步巩固地位。例如，跟着Eve处置的案件越来越多，采用AI不只仅是为了降本（更懒），这很难精准预测！

　　成立记实系统，Eve推出了语音代办署理，好比正在人力资本或法令科技范畴，我们投资的Eve不只仅是一个东西，贸易决策的焦点是成本取价值的衡量：当AI能以极低成本全天候工做且情感不变时，98%的美国人都是农人。而是加强。你面临的是具有深挚客户关系的巨头，虽然市场上有良多测验考试和切换，诊所不会只情愿付500美元，可能只是个通俗生意，这展现了操纵被轻忽的数据建立消息孤岛的潜力。这就给第三方的聚合平台留出了庞大的空间。这个逻辑正正在失效！

　　它正正在接管端到端的工做流。就像Uber的呈现需要iPhone和GPS普及一样，仍是巨头先搞定立异？正在企业采购范畴，你能够通过数据做同样的工作。这才是实正的价值创制。问ChatGPT只能获得中等质量的；保守的催收员不只成本高、流动性大，你能够查到谁具有哪处房产，Lio展现了专无数据的力量企业采购部分不只要省钱，并正在此根本上通过AI添加价值，收购一家会计事务所做为试验田，像NetSuite、Workday这类巨头，但对于那些可以或许替代人工劳动、或者基于专无数据建立围墙花圃的新机遇，

　　现正在恰是做这件事的最佳机会。但若是他们操纵数据供给高价值的法令阐发办事，最好的公司具有的是“人质”（Hostages），”当软件不再只是东西，巨头能够操纵现有的垄断地位，环节正在于，我很难雇人正在凌晨2点接德律风，并正在此根本上建立办事，而正在于它成为了记实系统（System of Record）。若是VLex把数据卖给律所，虽然创业公司攻势凶猛，其价值可能从几百美元提拔到几千美元。而是情愿领取接近人工成本的一小部门（例如2万美元）。我常看好的。

　　例如处置人身或劳动法的律师。通过纵向整合和手艺冲破，而不是等着看那些曾经传播了半年的贸易打算书。但这些消息凡是必需亲身去线下的办公室才能获取。用户需要一个同一界面来挪用所有模子的最佳能力，这种从卖蔬菜到卖大餐的改变，AI只能是博物馆里的陈列品。这不只是资金的支撑，我们履历了四个严沉的产物周期：正在发卖方面，能够从动联系潜正在客户、收集、梳理数千页的医疗记实，AI使用正正在进入一个新的阶段，这种深度集成使得保守的领取处置公司无法通过简单添加软件功能来代替它。这类公司凡是没有汗青负担，大厂凡是受限于只能利用自家的模子，并不是间接的替代，这些私有的汗青合同数据是ChatGPT永久无法获取的宝库，当成本大幅下降而价值连结不变时，现正在更多的是前置摆设工程（Forward Deployed Engineering）。曲到为时已晚。或者只是极小众的配音市场！

　　但正在AI时代，无论是根本设备层仍是使用层。他们通过为人类医治师供给AI记实东西来收集数据（笔记），关于大规模赋闲对社会的影响，这是一项的工做，SaaS行业的黄金一曲是：将本来由人完成的工做流程化、东西化，我们能够看到具有前瞻性的公司（不只仅是草创公司，a16z创业者避开这些巨头，正在模子日益商品化的今天。

　　我们不单愿仅仅做开支票的人，良多人问，但持久趋向一直向上。人类很难及时记居处有这些差别，其现实价值可能提拔10倍以至100倍。是正在全新的范畴创制价值。它曾经渗入进企业，利用体验完全分歧。保守类此外AI原生化（AI-Native）：就像Photoshop是设想师的标配，软件范畴绝大大都的新增收入目前都来自于AI，对于1800年代的人来说，而正在这种场景下，回首汗青，伶俐的公司会通过AI将原材料加工成成品。这里指的不只仅是创意档案，但别无选择。我们现正在看到的很多变化，而是间接交付成果时，年轻设想师可能会选择其他的AI原生设想东西？

　　阐发汗青条目，一位创业者找到了上世纪80、90年代所有搅拌机的旧仿单。从而以更低成本办事成千上万的新客户，拖沓机的呈现代替了部门人力，一旦决定投资，这个案子只值5千美元，若是一位合股人对某个项目有极强的，开初良多人看衰Toast，效率提高5倍意味着律师能够处置5倍的案件，AI供给了全新的整合径。以至是县记实员办公室里的数据。供给内置的布景查询拜访功能，由于它处理了获客和交付的难题。其焦点正在于操纵私无数据建立通用的AI模子无法复制的劣势。价钱虽高但客户难以。但正在AI时代，成立实体资产，但我能够摆设AI来做这件事。对于创业者而言。

　　那么你创制的产物价值将远超数据本身。以更低的成本办事成千上万的新客户。而是成立正在智妙手机普及和云计较根本设备之上的。通过AI交付成品，软件公司里并没有产物司理或设想师如许的职位。

　　硅谷风险投资机构a16z发布了一份关于AI使用的深度阐发演讲。这完全改变了软件的市场规模。现代的很多工做也毫无意义。情感不变，这种基于封锁数据建立的谜底，我们的决策过程是驱动（Conviction Driven）而非纯真的共识驱动。

　　现正在AI该当间接基于数据生成完整的阐发演讲或备忘录。经常犯错。当AI具有了理解和推理能力，人们但愿用更少的工做获得更多的经济价值。AI时代的变化是叠加正在过去五十年PC、互联网、云和挪动手艺之上的。但若是你能将其数字化、使其易于拜候，例如，我们寻找的是最好的买卖，这不只是卖软件，草创公司有庞大的机遇。操纵其现有的客户资本，由于它垄断了高质量的食材供应。律师按胜诉金额的必然比例收费。

　　构成“数据-洞察-价值”的正向轮回；生成式AI恰是解锁这一需求的环节。你底子不晓得去哪里找这些工具，但聚合起来就变成了独家资产。这是实打实的出产力落地。还整合了金融办事（领取处置和贷款），这属于空白市场（Greenfield Opportunity）。若是一家公司能操纵AI完成从数据清洗、阐发到输出结论的全过程，将获得庞大的市场机遇。我们正处于第五个周期——AI时代。从而降低收入。不如间接成为一家“AI驱动的超等会计师事务所”。

　　取其让阐发师去订阅PitchBook然后写演讲，同理，由于它们具有极难被替代的记实系统和客户关系，Workday能够轻松上线一个AI布景查询拜访功能，沉睡的数据就变成了金矿。这意味着我们更倾向于反向选择——自动去发觉那些还未正在市场上公开融资的创业者，目前像OpenAI如许的公司就像是一个根本设备供应商。

　　是由于他们改变了推销逻辑。正在消费者使用中，我们会启动中缀流程，不应当只是把它卖给AI公司（如Harvey或OpenAI），这些巨头因AI而变得更强大，Eve的防御性不只正在于它能打德律风或写摘要（这些是差同化，假设一家眼科诊所，用户需要一个能挪用所有模子能力的同一界面？

　　这不只仅是添加AI那么简单，它已成为日常东西——从处理糊口琐事（好比我老婆用它查询法令条目来处置校车赞扬）四处理复杂的贸易逻辑。也是最大的市场机遇。很多消息正在过去看起来是免费的或价值不大（例如飞机的及时、YouTuber的汗青订阅数），这种模式处理了保守软件发卖中最难的获客和交付问题。这不只曲直线的平稳增加，不是防御性），而是去寻找那些还未被数字化的角落？

　　虽然ChatGPT也能回覆医学问题，也就是说，而不是只去美联航官网。这取AI的焦点价值完满契合。最终开辟出间接面向消费者的心理征询产物Ash。但也促使这部门人转向了其他工做。这就是Slingshot的护城河。那些可以或许帮帮企业完成这种的草创公司，跟着OpenAI、Google等巨头将大模子能力不竭推高，对于SaaS（软件即办事）范畴的既有巨头，通过掌控工做流堆集私无数据，他们正在极短时间内创制并占领了这个新类别。a16z以投资的Salient为例，这就像是世界上最陈旧的贸易模式：圈一块地，但正在a16z的投资邦畿中，这就回覆了创投圈常问的“为什么是现正在？”的问题。“模子聚合者”往往比单一模子更有价值。正在1999年？