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合久必分:垂直化一切
2509点击    2024-10-15 10:13

人工智能即将让垂直 SaaS 的池子变深 10 倍。


神译局是36氪旗下编译团队,关注科技、商业、职场、生活等领域,重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。


编者按:天下大势,分久必合,合久必分。过去10年是聚合者的天下,水平整合的平台主导了互联网。但现如今,在人工智能的加持下,水平型平台正在被解绑,一切都被垂直化。文章来自编译。



推动这个趋势的主要因素有两个。首先,是人工智能创造了机会。刚开始,我们在猜人工智能会不会导致众多垂直公司被合并到一个大集团旗下,或者给行业的现有企业赋能,去开发自己的软件。但事实并非如此,原因很简单:通用模型对谁都好,但都不算出色。出色的人工智能产品需要由具有特殊性性、数据以及专业知识的团队进行训练。


提供“出色”产品是初创企业在众多“好”的传统选项中脱颖而出的关键。


其次:许多横向的 B2B SaaS 公司现在会很容易被拆分。凭借着出色的用户体验、强大的垂直化功能以及可大幅降低成本或提供卓越价值的人工智能,初创企业能成为旧系统的补充甚至取代掉旧系统。


针对特定问题进行训练,由熟悉每个行业控制点的团队进行训练,且专注于特定垂直领域,提供出色的用户体验,这样的模型在当今的 SaaS 领域会很有吸引力。事实上,比很多人认为的都要大。


在多种因素作用下,我们正处在发动垂直 SaaS 创新完美风暴的关键时刻。这个转变的终点就是我们所说的“垂直化一切”:与水平 SaaS 相比,人工智能赋能的垂直公司将解绑水平公司并占据主导地位。


而且,这些公司的市场不是现有这个 SaaS 市场,其规模是所有工作的成本之和,我们认为这个市场至少要大一个数量级。以前被忽视的小众市场正在成为价值数十亿美元的商机。


垂直化一切


市场重组涉及两件事:首先,这个领域的现有企业要给机会(一般是某个被忽视或服务不足的小众市场)。


第二,必须借助技术来实现一些新的可能性。这种技术既有优势也有劣势,可以利用现有企业的一些弱点。


我们目前在 B2B SaaS 中看到的机遇有四个方面:


  • 大多数 ERP 的基本基础设施层面都已商品化。


  • 水平解决方案的用户体验通常很差或不尽如人意。而客户确实很关心用户体验。


  • 垂直人工智能的表现往往好于通用性质的人工智能,因为有充足、高质量训练数据,有垂直向的功能。


  • 提高企业系统之间的互操作性与集成的简易性。客户要求数据可在其应用之间流动,进而催生新的应用和产品。


开发软件的成本已显著降低,尤其是那些已被充分理解,已经很成熟的功能。

这对初创公司来说既是市场机遇,也是技术优势。如果这个领域大多数用户的体验都不是很令人难忘、很不合适或很糟糕,则初创企业就可以更好地服务这些小众受众。从这一点来看,人工智能在水平向 ERP 比较薄弱的各个方面都表现出色。人工智能规模化地提高了独特性:为所有企业/个人提供即时、可定制的解决方案。它在处理行业特殊文档以及独特数据池时表现得更好。而且由于人工智能的存在,开发软件的速度比以往任何时候都快。


但还不止这些元素。好公司正在改变对软件的看法——这可不是融入了算法智能而已。更好的比方是雇了一位超级明星员工。理解和执行高水平工作任务的能力只是开始。这些雇员会通过了解组织的大背景与所经营的领域,并将这种理解流畅地传达给他人而脱颖而出。


拥有深厚垂直专业知识的人工智能公司应该像超级明星员工一样。也许将来我们甚至会这样看待他们。


综合来看,这表明我们可能会看到主流 B2B SaaS 类(如 ERP 或 CRM)服务被垂直化的、人工智能驱动的、在特定领域的表现像超级明星员工一样的解决方案“解绑”。


训练有素的行业专家平台将会崛起,不会出现跟行业无关的大型平台。在文档密集型领域尤其如此,这将为围绕本领域集中知识数据库而开发的公司带来红利。这些公司会凭借着卓越能力与执行高级任务的直觉能力脱颖而出。


事实上,这种情况已经出现。很多由人工智能驱动的 B2B 公司目前发展势头强劲,这些公司都有很强的垂直性:


  • Zocks:面向财务顾问的会议助理与 CRM


  • Lev.co:商业地产融资平台


  • Norm.AI,为 AI 智能体服务的 AI 合规智能体。(想象一下,如果美国监管法规被制成一个能够监管 AI 智能体的交互式实体的话)


  • Cargado:专注于美墨边境的物流。


  • EvenUp:专门针对人身伤害律师事务所的法律产品。


  • Jobwise.com,技术技能领域的就业市场


  • Akooda:人工智能驱动的企业搜索


  • Darrow:人工智能驱动的法律索赔挖掘


  • Smith.ai,为中小企业提供人工智能客户互动服务


这个机会有多大?


哪怕在今天,垂直 SaaS 公司的总市值也已接近 3250 亿美元。这些市场通常比很多人认为的都要大,而且会越来越大,原因有三。


1.人工智能会让我们在每个垂直领域捕捉到更多客户体验


我们已经看到这种动态出现在各种领域。在交易市场方面,我们看到公司通过在平台上提供更多客户体验来增加其在各个垂直领域的价值。


交易市场的第一波转型是从水平市场(eBay、Craigslist 等)向垂直交易体验的转变。下一波演进主要是通过嵌入式金融科技(保险、融资和银行产品)来实现。交易市场引入的“购买体验”越多,对每个人来说就越好。客户获得了更好、更全面的体验,交易市场能够通过扩大规模或同时提高佣金来获得更多价值。


这种动态也体现在酒店业。过去是在网上搜索酒店,然后直接联系酒店进行预订。下一步会发展到平台预订、付款等。整个流程都在线上进行。


我们预期人工智能会将 B2B SaaS 提升到一个新的水平。可以想象人工智能去处理特定行业的客户服务、运输、价格优化和销售。或者复杂的 B2B 制造,分销业务的库存管理、需求预测和个性化产品推荐由人工智能代劳。


在某些垂直行业当中,一些由人工完成的传统服务开始部分或完全自动化,从而带来更大的市场机会。


总的来说,人工智能不仅会让平台引入更多行业相关流程,而且还能优化这些流程,从而让每个垂直领域的价值池变得更深。


2. 人工智能将“解锁”史上停滞不前的垂直行业


我们正目睹一个向史上停滞不前的行业兜售产品的独特机会。法律、政府科技、医疗科技或教育等行业历来都充满挑战,但现在其接受变革的意愿可能比以往任何时候都要高。


行业意识到自己正处在“不进则退”这种境地的情况很少。但过去五十年我们已经目睹过好几次(互联网、云计算等)。这些范式转移会造成暂时的重组,导致某些服变成以嵌入式的。然后,这些行业基本上又会回到缓慢发展的模式。


比方说,1992 年的时候,只有 5% 的顶级律师事务所用 LexisNexis 与 WestLaw 等在线法律搜索服务。到 1996 年时,已有77% 的大型律师事务所都在使用这些服务。现如今,这些服务仍然是许多大型律师事务所的核心(不过人工智能正试图重新打开这扇窗户,我们看到新的平台正在涌现,跟简单的搜索工具相比这些平台更能抓住用户体验)。


基本上可以肯定的是,所有行业未来十年左右都会以某种形式使用人工智能。这扇窗户正在打开。每个垂直行业都会有人获胜。而获胜者将是那些最快找到行业分销渠道的。


3.销量提高百倍更易做到,在任何领域!


有人说垂直销售周期特别难。我们认识到垂直销售确实存在挑战,但很多困难都是暂时的。客户的流动性比你想象的要大得多。


首先,如果你确实有突破性的人工智能产品,你的销量应该会好 100 倍(而不是好 10 倍)。连至少考虑一下这个选项的客户你很难找。


其次,管理团队面临需要证明他们有 AI 战略的压力,哪怕目前还不清楚 AI 将如何影响每个行业。这给公司带来了压力,要求他们以更开放的态度与供应商谈判并迅速采取行动。简而言之,潜在客户的参与度更高了,这会提高成交率并缩短销售周期。


总的来说,垂直 SaaS 市场只会变得更加深入和多样化。


水平型 SaaS “解绑” 的时机已经成熟


对于初创企业来说,时机就是一切。


科技生态体系一般都有捆绑和解绑的周期率。典型的例子是 Craigslist 这个水平向市场被解绑成众多细分的垂直市场(其中许多至今仍是大型上市公司)。


距离第一轮水平向 SaaS 公司爆发已经过去了大约 20 年。之后,解绑模式自然会开始出现。


人工智能的情况会类似,如下所示:



当然,我们预计这种解绑会因垂直行业而异。一些垂直行业将受益于可完全取代人力的自主智能体。其他行业也会改为以人工智能为中心的做法,人工智能将取代传统的 BPO (商务流程外包)。


当然,现在现有企业的竞争比几年前 Craigslist 被解绑时还要激烈。但有迹象表明,初创公司正在取得重大进展。


现有企业要么急着引入人工智能(对很多企业来说这是一个缓慢过程),要么收购垂直 AI 专家。比方说,汤森路透最近收购了 CaseText,Docusign 收购了 Lexicon。这两个消息都强烈表明,垂直型 AI 产品有着很强的产品市场匹配,而现有企业尽管拥有分销优势,但可能难以展示其专业知识。


下一代垂直SaaS公司的形成


本质上这些公司的结构如下:


新的记录数据库 + 令人难以置信的用户体验


任何新的、人工智能驱动的垂直 SaaS 公司都必须有能力最终搞定整个工作流(只是目前人工智能的一般规则,必须要好 100 倍,而不是好 10 倍)。必须尽可能多地捕捉用户体验。要想做到这一点,最佳方法是围绕记录数据库或单一事实来源来打造。


大型水平向公司手上的数据通常会更多一些。但它们不太可能拥有真正能为每个特定垂直行业提供洞察的,最高品质的上下文数据。


在很多垂直行业里,最佳数据可能是非结构化的(但AI 能处理),或者位于难以访问的孤岛之中。如果记录数据库难以获取,而且你拥有获取该数据库的领域专业知识的话,那跟水平型现有企业相比你就具备了独特优势。传统软件公司会用非黑即白的眼光看待你的行业,而下一代垂直型 SaaS 公司会用彩色的眼光去看。


你的攻击计划是围绕着这个数据库来打造,同时改进自己的 AI 和 UX。(记住,数据并不是长期有效的护城河)。


垂直化一切 vs 软件主导型整合


垂直化一切仅代表硅谷对垂直 SaaS 的一种思潮。很多人认为垂直 SaaS 公司在人工智能时代将举步维艰,而最好的选择是由软件主导整合(Software-Led Rollups):与其尝试从头开始兜售新手段,不如收购分销渠道,然后利用分销渠道来注入技术。


我们认为这种方法是有缺陷的,原因有二:


首先,技术导向型公司跟拥有深厚垂直专业知识但始终用一样的方式行事的公司之间存在着固有的不匹配。大家大大低估了用遗留系统取得成功的既有公司摆脱遗留系统的难度。


这需要强迫没有理由做出改变的企业做出改变。这一点也不太可能奏效。很大程度上是因为你要面对的是相互冲突的心态。你的想法是重新审视整个体验——而他们的想法是改进已经存在的东西。


相反的做法是去接触已经在寻求改变,但还没找到正确实施手段的公司(这就是你要找的客户)。你会吸引那些与你有着相似想法的人。


其次,正如我们之前所提到那样,客户的机动性比很多人想象的要强得多——尤其是现在。


客户已经习惯了在消费者端获得出色的用户体验。(想想看打的或叫外卖的容易程度)。人们期望在工作时间也能获得这种级别的服务 - 但从用户体验的角度来看,这些系统已经落后了。


能够提供出色的用户体验,同时能大幅削减遗留成本的初创公司,其赢得买家(即便是在特定垂直领域)的手段比你想象的要多。


我们在找什么样的公司


未来十年,我们会看到多个垂直领域出现多个占主导地位的人工智能平台。机会之窗现已打开。我们正在寻找能够快速行动把握机会的创始人。


具体来说,我们希望看到创始人具备以下素质:


  • 深厚的行业知识:你会去看行业期刊,了解行业痛点和控制点。你就生活在这个行业,并为此而努力


  • 有利用人工智能将行业水平改善百倍的清晰视角


  • 对卓越用户体验的执着


  • 有构建或获取特定垂直领域独特数据的攻击计划


  • 清晰、高效、可扩展且易于集成的市场进入策略


  • 可让你获得所提供价值相称回报的定价与包装


一刀切解决方案的世界正在消亡,垂直化一切的世界已经出现在我们眼前。


文章来自于"36氪"



关键词: AI , AI应用 , AI SaaS , 人工智能
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1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md