亂世出英雄，AI時代創(chuàng)建企業(yè)，不能小打小鬧，要有全新思維。
編輯丨沃特敦
圖源丨berkeley
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2022年秋天以來，生成式AI出現(xiàn)爆炸式增長，眾多領(lǐng)域的規(guī)則被打破，包括如何打造一家AI企業(yè)。
硅谷老牌風險基金NEA發(fā)表文章《重寫AI時代的創(chuàng)業(yè)規(guī)則》（Rewriting the Startup Playbook for the Age of AI），為新時代的創(chuàng)始人總結(jié)了4大趨勢。
NEA（恩頤投資）成立于1977年，管理資金260億美元。40多年來，NEA累計出手超過2000次，有569個退出，表現(xiàn)位居頂尖VC之列。
數(shù)據(jù)來源：睿獸分析
文章來自對NEA投資的4家著名生成式AI公司創(chuàng)始人的訪談，內(nèi)容異常真實、及時。4家公司分別是 Perplexity、Rewind、Forethought 和 Crowdbotics，幾位創(chuàng)始人（Scott Sandel，Ann Bordetsky，Aaron Jacobson，Vanessa Larco）也都是各大科技媒體最關(guān)注的AI創(chuàng)業(yè)領(lǐng)袖。
創(chuàng)業(yè)邦編輯對文章進行了整理，了解更多內(nèi)容，點擊文末【閱讀原文】。
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隨著生成型AI的爆炸性增長，打破了創(chuàng)辦科技公司的規(guī)則，NEA投資支持的幾位創(chuàng)始人為你總結(jié)了AI時代創(chuàng)業(yè)的4個新趨勢。
去年秋天，生成型人工智能的興趣達到了高潮，Perplexity AI的聯(lián)合創(chuàng)始人Aravind Srinivas 和Denis Yarats認為必須迅速采取行動招聘人才，但他們沒有時間按傳統(tǒng)的方式來招聘，于是，他們跳過了招聘團隊，面試安排等流程，采取了更直接的方法：向候選人提供一份為期兩周的有薪試用。
這個方法很管用。Perplexity請來了聯(lián)合創(chuàng)始人Johnny Ho，他在僅僅幾天后就加入了公司，擔任首席策略官。除了第四位聯(lián)合創(chuàng)始人Andrew Konwinski之外，公司的所有員工都是通過這種方式聘請的。
除了節(jié)省時間，這個過程也淘汰了那些本來就不太可能加入的人，并且比任何言辭的忽悠或是物質(zhì)激勵都能更有效激發(fā)候選人對Perplexity使命的熱情。Srinivas后來聽說很多其他公司也開始用這種基于試用的招聘方式。
自去年11月底ChatGPT發(fā)布以來，像Perplexity這樣的風險投資支持的初創(chuàng)公司不得不拋棄了一些做企業(yè)的傳統(tǒng)模式，擁抱新的思維方式。NEA合伙人Ann Bordetsky說：“從融資到產(chǎn)品開發(fā)再到客戶服務(wù)，許多傳統(tǒng)的做法在這幾年顯得不合時宜。我們處于原始混沌階段，事情有點混亂和實驗性。但你可以看到，大家都在構(gòu)建新的做事方法?！?/p>
突破性技術(shù)能夠改變做企業(yè)的方式，這已經(jīng)不是第一次了。
在PC被發(fā)明之后，喬布斯和蓋茨這樣的企業(yè)創(chuàng)始人就為制造、營銷和銷售復(fù)雜的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造了新的游戲規(guī)則。90年代的亞馬遜、雅虎和無數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)公司，以及智能手機興起后的Facebook和其他社交網(wǎng)絡(luò)公司（以及借助云計算的 Salesforce、Box 和其他 SaaS提供商），等等，都是如此。
作為硅谷最老牌的風險投資公司之一，NEA一直處于這些革命性技術(shù)轉(zhuǎn)變的前線。過去40年，NEA最大的體會就是：亂世出英雄?；靵y時期（disorienting）往往能誕生最成功、最具影響力的公司。
NEA董事長兼首席執(zhí)行官 Scott Sandell說：每一代新技術(shù)都創(chuàng)造出了全新的商業(yè)模式。例如，互聯(lián)網(wǎng)使開源變得可行，并使得可以將軟件作為一個持續(xù)改進的服務(wù)而不是授權(quán)產(chǎn)品來交付。這個模式改變了軟件開發(fā)、分發(fā)和收費的模式，Sandell相信AI也會產(chǎn)生這樣的影響。
Scott Sandell
NEA合伙人Aaron Jacobson說，AI的影響會更大。他說，之前技術(shù)帶來的沖擊涉及的是技術(shù)怎么用，在哪里用？但AI改變的誰來使用技術(shù)！“這是前所未有的，所以這種沖擊將會比以往任何時候都更快、更猛烈、更大，因為有更多的東西可以爭奪?！?/p>
生成式AI的熱潮還不到一年，但已經(jīng)發(fā)生了很多事情。我們已經(jīng)可以梳理出來未來的幾個月、幾年，甚至幾十年，創(chuàng)建公司的方式將如何改變。為此NEA邀請4位NEA投資的AI初創(chuàng)公司的創(chuàng)始人分享他們的新思維，總結(jié)出了AI革命中創(chuàng)建企業(yè)的4個趨勢。
趨勢1：敏捷至關(guān)重要（Nimbleness is paramount）
與過去的技術(shù)熱潮相比，生成型AI市場的發(fā)展速度更加令人震驚，每周都會發(fā)布一些令人難以置信的新方法來使用大型語言模型（LLMs）?？萍季揞^和領(lǐng)導者，如谷歌、微軟和OpenAI，正在投入幾百億美元，不僅創(chuàng)建這些模型，還開發(fā)API和其他工具，幫助創(chuàng)新者將產(chǎn)品商業(yè)化，他們通常更愿意擁抱開源，而不是追求“封閉的花園”策略，以尋求鎖定和更高的利潤。
此外，生成型AI讓公司——不僅僅是AI初創(chuàng)公司，而是所有類型的公司——能夠更快地行動。當 Srinivas離開OpenAI創(chuàng)辦Perplexity AI時，這位首次創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)始人利用公司自己的“答案引擎”技術(shù)（answer engjine），學習那些需要花費數(shù)小時在谷歌上搜索，和專家進行無數(shù)次的午餐和咖啡交流才能了解的事情。
因此，企業(yè)的執(zhí)行力得到了驚人的提升。團隊在幾個月內(nèi)發(fā)布了四個基于OpenAI的GPT-3.5 LLM的Perplexity的聊天機器人版本，每天吸引超過一百萬的瀏覽量。然后，當OpenAI在3月中旬發(fā)布GPT-4時，聯(lián)合創(chuàng)始人Yarats迅速召集全公司進行了一次長時間的黑客馬拉松。兩周后，他們推出了Perplexity Copilot（交互式搜索伙伴），可以向用戶提出進一步澄清問題，同時進行多次搜索，并提供更準確的結(jié)果。
Srinivas認為，OpenAI和Midjourney的成功秘訣就是快速迭代。他說：“執(zhí)行力強的團隊就是大贏家。這個時代，速度永遠是重要的。”
速度快需要一種不同的心態(tài)。在最近的一次全員會議上，當一名員工問是否可以設(shè)立可衡量的季度目標時，Srinivas說他很樂意考慮，但前提是員工需要準備好每隔幾周就改變他們的目標。
敏捷也需要對技術(shù)和創(chuàng)新采取更為靈活的方法，公司需要對他們用來開發(fā)產(chǎn)品的技術(shù)保持嚴格的中立態(tài)度，甚至對他們創(chuàng)造的產(chǎn)品和技術(shù)也是如此，而不是押注特定的供應(yīng)商或?qū)Ｓ挟a(chǎn)品。當Deon Nicholas在2017 年看到基礎(chǔ)模型的進步時，他創(chuàng)立了Forethought，一個基于 AI的客戶服務(wù)系統(tǒng)。由于2022年OpenAI的GPT-3.5和ChatGPT等突破，公司有意識地放棄了大部分自主開發(fā)的技術(shù)棧。
Nicholas說：我們經(jīng)歷了五個階段的悲痛，因為我們有幾年的技術(shù)壁壘。但最終，我們意識到，我們可以通過應(yīng)用像GPT-4這樣的技術(shù)，繼續(xù)領(lǐng)先競爭對手兩三年。AI將從根本上改變我們的市場，所以重要的是引領(lǐng)這種變化。
Rewind AI創(chuàng)始人Dan Siroker說，適應(yīng)性是必要的，該公司提供一項服務(wù)，通過所有數(shù)字交互的可搜索記錄，給人們“完美的記憶”。他說：世界正在以越來越快的速度變化，所以比其他人更快的能力比過去更重要。這就是為什么我們每天發(fā)布11個版本的產(chǎn)品。我甚至會說，你的反應(yīng)和適應(yīng)能力比你預(yù)測未來的能力更重要。這可能是10年前偉大的創(chuàng)始人的特點，但我不認為它像每天都能注意和傾聽，做出更好的決策那樣重要。"
趨勢2：重新想象生產(chǎn)力ChatGPT的消費者采用率使得TikTok看起來慢吞吞的，全球有數(shù)百萬人對它如何提高他們的生產(chǎn)力贊不絕口。領(lǐng)先的初創(chuàng)公司已經(jīng)開始實施變革，使他們能夠用更少的人做更多的事情。
這種生產(chǎn)力的提升為更快的增長創(chuàng)造了基礎(chǔ)。首先，它使公司更加盈利。一家保險科技初創(chuàng)公司在對其大型語言模型進行一些輕量級訓練后，其利潤率從40%躍升到50%以上。
生成型AI幫助初創(chuàng)公司保持小規(guī)模的優(yōu)點，如靈活性和團隊精神的同時，實現(xiàn)他們的快速增長。幾十年來的研究顯示，當涉及到開發(fā)軟件時，小團隊更有效率，更有生產(chǎn)力。這就是Perplexity為什么只接受了2600萬美元的A輪融資（盡管它可以融很多的錢）的一個原因：防止公司增長員工數(shù)量超過絕對必要的速度。Srinivas說：合適的人做合適的事，就會產(chǎn)生特殊的魔力?！?/p>
這種魔力對于招聘也很重要。展示公司的快速進展，是向員工推銷一家企業(yè)的最佳方式。為什么你應(yīng)該信任我這個首次創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)始人呢？因為我的團隊每隔幾個月就會發(fā)布一款出色的軟件。
最終，公司的產(chǎn)品策略也需要反映這種生產(chǎn)力革命。以“坐席”（seat）——按照被允許使用的人數(shù)來授權(quán)軟件——作為銷售商業(yè)對商業(yè)軟件的一種方式。Siroker說：如果每個員工做的工作量增加10倍，你會想要關(guān)注輸出，或者關(guān)注客戶關(guān)心的任何其他價值單位。
那么，精益到什么程度最合適呢？沒有明確的標準，太多的東西仍在變動。但是，員工人數(shù)將會大幅減少，Siroker說，他在創(chuàng)辦Rewind之前創(chuàng)立并出售了數(shù)字體驗平臺制造商 Optimizely。他說，公司已經(jīng)在改變招聘對象，選擇更多的全能型選手，而不是因為他們在某種特定的編程語言或任務(wù)上有深厚的專業(yè)知識，而LLMs正在迅速學習這些任務(wù)。當公司中的每個人都在使用生成型AI時，就像他們都穿著鋼鐵俠的戰(zhàn)衣。
Siroker 說：我們正在用15個人建立一家令人驚嘆的公司。過去我們可能需要幾百人。這是一種不同的思考方式。
新物種就此誕生——員工很少，價值很高的創(chuàng)業(yè)公司。NEA的Jacobson說：我們將看到一些公司只有25或50 個人，就能產(chǎn)生幾億美元的收入，非常瘋狂。
NEA合伙人Vanessa Larco說，這種超高生產(chǎn)力可能會帶來新的問題，包括對頂級AI人才的爭奪戰(zhàn)的大幅度升級。據(jù)報道，OpenAI給AI人才支付的薪水超過百萬美元?！吧尚虯I可能會把一個10倍的工程師變成一個100倍的工程師，但它不會讓一個平庸的工程師變得更好。就像你給一個數(shù)學不太好的人一個計算器，他們依然不知道怎么充分利用?！?/p>趨勢3：構(gòu)建數(shù)據(jù)壁壘
網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，那種當產(chǎn)品或服務(wù)對用戶的價值隨著每一個新客戶的增加而增長的奇妙現(xiàn)象。對于有30億其他用戶在網(wǎng)絡(luò)上的人來說，F(xiàn)acebook比對于有3000或300萬用戶的人更有價值，市值巨大的公司幾乎總是擁有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。
在生成型AI時代的成功將更少地取決于誰在一開始就擁有最多的客戶，更多地取決于誰能找出如何獲取更多他們需要的數(shù)據(jù)，以便比競爭對手構(gòu)建更好的產(chǎn)品。Larco說：這都與數(shù)據(jù)有關(guān)。你可以是第一行動者，但如果你沒有獲取專有數(shù)據(jù)集并大量吞噬這些數(shù)據(jù)，那再早開始也無濟于事?！?/p>
因此，生成型AI時代的創(chuàng)始人需要將數(shù)據(jù)視為更重要的戰(zhàn)略優(yōu)先事項。畢竟，其他傳統(tǒng)的競爭優(yōu)勢來源可能并不可行?？紤]到圍繞生成型AI的創(chuàng)新熱潮，沒有哪個初創(chuàng)公司可能長期保持大的技術(shù)優(yōu)勢，特別是當依賴像GPT-4這樣對所有人開放的流行基礎(chǔ)模型時。Forethought的Nicholas指出，對于基于AI的產(chǎn)品，最好的品牌和營銷就是那種智能的正確性和可靠性。企業(yè)幾乎不可能以傳統(tǒng)的方式建立壁壘，比如技術(shù)或品牌，唯一真正的方法就是使用專有數(shù)據(jù)?！?/p>
對于面向消費者的企業(yè)，成功在很大程度上取決于是否有真正顛覆性的用戶體驗。Bordetsky 說：我們需要的是病毒式傳播。比如，Perplexity AI的每日流量部分原因是其“答案引擎” 不僅提供ChatGPT式的查詢答案，還提供了信息來源的鏈接。
而且，這些用戶體驗需要以數(shù)據(jù)為中心進行設(shè)計。Bordetsky說：“公司需要在聚合、用戶增長和參與度方面特別出色，以持續(xù)改進他們的AI驅(qū)動的產(chǎn)品，因為那才是業(yè)務(wù)的真正驅(qū)動力?！?/p>
自2017年創(chuàng)立Forethought以創(chuàng)建更好的客服聊天機器人以來，殺手級用戶體驗一直是 Nicholas的關(guān)注焦點。公司投資開發(fā)了管道軟件，以便輕松地整合來自Confluence、Salesforce 和 Zendesk等現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以便為其聊天機器人提供信息。3月份，它推出了一項基于OpenAI的服務(wù)，名為SupportGPT。
因此，公司現(xiàn)在有50多個集成服務(wù)，這幫助它簽下了100多個客戶，包括萬豪和Instacart。Nicholas表示，該公司正在構(gòu)建一個強化學習系統(tǒng)，以捕獲甚至看似微不足道的交互，比如幫助臺代理人是否真的使用了Forethought系統(tǒng)的推薦，以及最終的客戶是否對那個答案滿意。
他說：歸根到底，就是要創(chuàng)建一個智能系統(tǒng)。今天要建立一個客戶服務(wù)操作，公司會雇傭代理人，并用傳統(tǒng)的記錄系統(tǒng)中的客戶數(shù)據(jù)為他們配備武器。
趨勢4：思考更大膽歷史上，沒有一項技術(shù)像生成型AI那樣如此快速地嶄露頭角（無論是搜索，智能手機，還是社交媒體）。自然而然地，競爭水平也同樣快速上升。
截至5月，Dealroom統(tǒng)計了超過250家生成型AI初創(chuàng)公司，科技巨頭們都在關(guān)注這項技術(shù)。而且，由于他們已經(jīng)擁有大量的寶貴數(shù)據(jù)，這些公司在抵擋下一代顛覆者方面比他們的前輩們有優(yōu)勢。Larco說：“在這種風起云涌的環(huán)境，不是一個適合漸進式思考的時代，你需要做一些與眾不同且引人注目的事情，增加人們的回頭率?！?/p>
這意味著要摒棄小打小鬧的產(chǎn)品改進，而是要專注于創(chuàng)建全新的品類。對于Rewind的創(chuàng)始人Dan Siroker來說，他的目標是給人們帶來“完美的記憶”。一旦一個人同意給予他們的數(shù)字活動訪問權(quán)限——他們?nèi)ミ^的網(wǎng)站，他們發(fā)送的文本，Zoom通話上說了什么——Rewind的應(yīng)用程序可以檢索任何交互，即使這個人只記得被鍵入或說出的幾個關(guān)鍵詞。（目前它只在最新的Mac上工作，因為它們依賴于蘋果的M1和M2芯片）。
Dan Siroker
這個計劃需要發(fā)明一種壓縮技術(shù)，將數(shù)據(jù)壓縮超過3000倍，使得可以在用戶的設(shè)備上存儲多年的數(shù)據(jù)。他們還必須找出處理明顯的隱私問題的保護措施（例如，所有數(shù)據(jù)都保留在設(shè)備上，永遠不會存儲在云中）。
但是，強大的挑戰(zhàn)是吸引力的一部分。“我看這個更像是一個我想要花余生去解決的問題，而不是一個商業(yè)計劃，”Siroker說，他將Rewind的記憶保持能力比作一種“超能力”，類似于在他20多歲時失聰時恢復(fù)聽力的助聽器。
Siroker小心翼翼地找到了他確信會支持他的使命的投資人。這使他找到了由NEA領(lǐng)導的一群人，他贊揚我們在所有不可避免的起起落落中投資公司的記錄——有時甚至在IPO時購買而不是出售。Siroker說：“NEA理解完成這個任務(wù)的成功概率，但還是愿意參與。他們對建立一個具有長期價值的公司感興趣。這就是他們是為數(shù)不多的在每一代技術(shù)中都取得成功的公司之一的原因之一?！?/p>
Siroker認同這樣的理念，即執(zhí)行大膽的商業(yè)計劃更容易，而不是更難。“想法越大膽，員工和潛在投資人就越興奮”。
Perplexity的Srinivas相信，真正的大使命才能激勵偉大的人，但強調(diào)這需要以真實的成就作為支撐?！拔液墁F(xiàn)實，我們不可能在薪酬上與谷歌競爭?！盨rinivas說?！暗乾F(xiàn)在有很多非常有才華的技術(shù)人員在像谷歌這樣的地方極度無聊，他們正在尋找他們在世界上留下印記的機會?！?/p>
Crowdbotics是另一家使用生成型AI追求崇高目標的NEA成員企業(yè)。這家公司打算利用AI來重塑整個軟件開發(fā)過程。當大量的低代碼和無代碼競爭者正在創(chuàng)建工具，以便非技術(shù)人員可以為簡單的應(yīng)用程序創(chuàng)建軟件時，創(chuàng)始人Anand Kulkarni相信，那些在2016年剛開始在學術(shù)期刊上討論的基礎(chǔ)模型有一天會讓應(yīng)用開發(fā)團隊通過自然語言命令完成更多的工作。
“任何軟件工程師都會告訴你，編寫代碼是容易的部分，"Kulkarni 說。更困難的是弄清楚軟件應(yīng)該做什么，以及如何用計算機可以理解的術(shù)語來表達這一點——更不用說被鄙視的任務(wù)，如編寫文檔和確保生成的代碼是安全的。此外，Crowdbotics已經(jīng)開發(fā)了流程，使公司可以將開發(fā)人員生產(chǎn)的所有軟件保存到可重用組件的目錄中。
最終，他的愿景是通過讓公司在幾個小時或幾天內(nèi)生產(chǎn)出生產(chǎn)就緒的代碼，而不是現(xiàn)在需要的幾個月或幾個季度，將開發(fā)軟件的邊際成本降至零，Kulkarni說。在十年內(nèi)，開發(fā)人員將能夠描述他們試圖創(chuàng)建的軟件，公司的“代碼操作”系統(tǒng)將把現(xiàn)有的組件拼接在一起，幫助開發(fā)人員編寫其余的部分，并構(gòu)建必要的安全性、隱私和偏見防護欄。
這個過程永遠不會完全自動化，因為人類將必須審查和排除角落案例問題。即便如此，這種方法已經(jīng)為Crowdbotics的客戶釋放出潛在的創(chuàng)新力量。幾十年來，大多數(shù)基于軟件的創(chuàng)新想法都被否決，通常是因為對工程成本的擔憂。kulkarni說：在將想法推向起跑線的過程中存在太多的摩擦，以至于大多數(shù)想法從未被考慮過。我們正在通過使其高效且易于操作來改變這些經(jīng)濟學。
不久以前，Kulkarni并沒有過于明確宣布這個使命。公司淡化了對生成型AI的使用，因為擔心潛在客戶會嘲笑AI能處理構(gòu)建企業(yè)軟件這樣復(fù)雜的事情的想法?！拔覀円呀?jīng)有了多年的演示，展示我們的系統(tǒng)如何在一分鐘內(nèi)為客戶構(gòu)建一個應(yīng)用，但我們很少使用它，因為我們認為客戶不會相信它?！?/p>
現(xiàn)在情況不同了。由于對生成型AI的興趣如此濃厚，一分鐘的演示已經(jīng)成為“我們與客戶交談的核心”，公司已經(jīng)調(diào)整了營銷和產(chǎn)品路線圖，以強調(diào)生成型AI的能力。Kulkarni說：
世界的思維方式已經(jīng)改變，市場突然對我們一直在構(gòu)建的東西產(chǎn)生了渴望。當你身處這樣的時刻，你需要去擁抱它們。