Ep 61: Redpoint’s AI Investors Break Down What Separates Enduring AI Companies from the Hype
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今天在非监督学习中，我们做了一些不同的事情。以下是我们与我的合伙人Scott Rainey、Patrick Chase、Alex Bard和我本人Jacob Efron在与我们的有限合伙人举行的年度会议上进行的对话。

我们在人工智能领域讨论了许多有趣的话题，包括价值的积累、我们如何看待初创企业与老牌企业、我们看到的巨额硬件投资将创造多少价值，以及红点投资公司通常如何应对人工智能投资。我们认为，暂时不进行我们通常与创始人及研究人员的访谈，而是分享这种坦诚的观点，即风险投资公司如何看待这一领域，将会很有趣。我认为大家会非常喜欢它。话不多说，以下是我们的谈话。

- 提醒一下，今天的人工智能小组讨论，我们想稍微谈谈我们目前如何看待人工智能领域的投资。为此，我想请Pat和Jacob加入。Pat和Jacob是我们名为“非监督学习”的人工智能播客的联合创始人兼联合主持人。

它做得非常好，公司内部出现了一些真正的人工智能思想领袖，我还想让Alex加入我们。我们需要一个相反的观点。正如我前面提到的，我们确实希望这次讨论具有互动性。我相信你们很多人都有问题要问

如今投资人工智能世界实际上意味着什么，以及我们如何应对这个问题。所以请随时参与进来。首先，我们要从这里开始，我们这里有一些幻灯片来帮助大家了解一些数字。这里有两件事。第一，如果你看看这张图表，320亿美元，这是英特尔客户端计算集团今年将产生的收入。这些是为个人电脑提供动力的CPU，占个人计算领域的约70%的市场份额。今年预计为320亿美元。

英伟达数据中心部门，它生产为人工智能训练和推理提供动力的GPU，预计将达到1770亿美元。是个人电脑市场的五倍半，令人难以置信。我们想做的是了解这1770亿美元的英伟达芯片资本支出意味着什么？

如果你想获得与之相关的合理投资回报率，你需要考虑构建人工智能数据中心所需的其它资本支出的成本、毛利率、运营成本、折旧、时间表、增长率。你选择一个合理的投资回报率。这意味着花钱的人必须预期到2030年收入约为1.2万亿美元。

到2032年为1.5万亿美元。这与我们从一些自上而下的分析中看到的一些数字相符。因此，到2032年，人工智能领域将产生1.5万亿美元的收入。这1.5万亿美元的市场将在大约10年内建成。相比之下，全球企业软件市场，这个市场创造了数万亿美元的市值，是在50多年里建立起来的，约为1.1万亿美元。

所以，我们在这里谈论的是惊人的数字。我想问你们的第一个问题是，我们是否相信这个数字？我的意思是，这是最终的泡沫吗？我们认为这是可以实现的吗？我们认为这些数字合理吗？或者我们认为那些进行这些资本支出的人只是过于乐观了？Alex，你想先开始吗？对于在座的每一个人，我希望这个数字被低估了。实际上，不，看。

在Logan的演示过程中，我认为你看到了世界上一些最聪明的技术领导者的引言，他们对人工智能的兴奋之情，无论是Benioff，他说这是他一生中见过的最大的技术突破，显然他经历了很多，还是盖茨、贝索斯或埃里克·施密特。因此，我认为，首先，这预示着一个令人难以置信的机会

对人工智能所能带来的兴奋和热情。随着我们向上提升人工智能能力的阶梯，每一级都会解锁更多令人难以置信的机会。因此，首先，我认为这些公司必须进行这项投资，无论它是否会带来投资回报率，无论它是否真的能算得清，因为这是一个战略性要求。你不能落后，不能不进行这项投资。因此，首先，我认为这是一个战略性要求，无论最终的投资回报率目标如何。

其次，Logan提出的另一张幻灯片，我认为非常贴切，你谈到了软件即服务，它创造了我们在这里看到的许多价值。现在它正在转向服务软件，人工智能实际上并没有使人类效率提高一点。它实际上是在做人类的工作。如果你看看传统的软件与劳动力预算，劳动力预算在一个数量级上更大

在许多情况下，比软件预算历史上更大。如果你只是想想，比如只考虑客户服务，我们在那里看到了人工智能的巨大势头，客户服务软件市场大约为350亿美元。人工成本为4500亿美元。

就在那里，你的，你知道，数量级更大，所以如果人工智能可以开始做一些这样的工作，你可以想象，你知道，可以解锁更大的预算来支持它，然后我提到的第三件事，我认为这支持了这一点的现实性或，你知道，潜力，比如说

有很多市场历史上一直没有被软件充分渗透，因为市场规模对于基于席位的传统模式来说太小，或者因为该市场的用户不够老练，无法使用该软件。我们看到人工智能进入这些市场，扩大这些市场的规模，并进入新的市场。所以，看，

谁知道呢？没有人有水晶球，但这似乎并非不合理。我想，对我们来说，我们不是那些在……上花费1770亿美元的人

所以，如果它是这个数字的一小部分，我们会没事的。我们的公司将有机会创造很多价值。我们的应用程序公司可以利用这种资本支出。是的，当然。说到这里，这是一个关于如何看待人工智能领域景观的简单模型。它始于模型层。模型是大语言模型和其他为将提供人工智能能力的应用程序提供动力的模型的大脑。

有基础设施层，它们是连接模型和应用程序供应商的“镐和铲子”。这是开发人员将用来构建人工智能应用程序的东西。最后，在应用程序层，我们有这些公司，包括水平和垂直SaaS解决方案，它们正在构建具有独特功能的应用程序，这些应用程序有机会用软件取代一些服务。让我们从模型层开始。Jacob，带我了解一下你对模型层的思考。我们认为目前正在进行的一些特别有趣的发展是什么？

是的，我的意思是，越来越清楚的是，这些模型公司的价值在于你可以在它们之上构建的产品。因此，如果你想到OpenAI和ChatGPT，我相信你们都用过，但他们最近发布了像Deep Research这样的产品，谈到了企业人工智能代理。我认为构建一个最先进的基础模型

允许你做的是，你实际上是三到四家可以构建这些产品中的公司之一，因为它们需要最先进的模型。如果你有一个比最好的开源模型高10个智商点的模型，你确实有机会构建一组真正独特的产品。

现在，很明显，进入最先进的LLM游戏所需的成本在目前来说是如此高昂，以至于我们不会关注大量新的LLM公司。但我确实认为，除了LLM之外，还有其他类型的模型，它们需要不同的数据，这对我们来说非常有趣。因此，机器人技术是其中一个领域，我们在那里投资了物理智能，这是因为需要一整套不同的数据才能使模型能够在现实世界中采取行动。

另一个想到的类别是生物学、材料科学。我认为在接下来的几年里，这些将对我们来说非常有趣的领域。- DeepSeq怎么样？你知道，有很多新闻

Pat，关于DeepSeq以及对投资模型层的影响，也对我们这些试图在这些模型之上构建解决方案的人的影响。是的，完全正确。我认为DeepSeq的公告非常引人注目，对吧？显然在市场上引起了波澜。我认为对我来说有两个要点，一是模型越来越便宜，对吧？这对在其之上构建应用程序的公司来说是个好消息。

随着这些成本持续下降，它们的下降速度每年约为10倍，用于推理和训练也是如此。这意味着所有在其之上构建应用程序的应用程序的利润结构都会更好。这就是第一件事。第二件事是……

我认为它向模型公司表明，规模并不是持久的护城河。因此，仅仅因为你拥有最大的GPU集群并不意味着你一定会有最好的模型，或者没有人会拥有一个像你一样好的模型。因此，我认为他们将试图通过两种方式之一来构建他们的护城河，要么通过分销，比如OpenAI向上移动堆栈，他们最近发布了一堆应用程序和代理式的东西，要么通过专业化。Jacob刚才谈到了机器人技术的例子。因此，我认为他们将朝着这两个方向发展。但是，是的，模型正在商品化。- 是的，我的意思是，这是我们在整个投资组合中看到的事情之一。在DeepSeq发布后的几周内，

我想说的是，我们投资组合中的相当一部分公司已经从Anthropic转向了DeepSeek，他们看到的成本降低了大约

大约在80%到90%之间，这是为模型的推理提供动力所需的成本，这非常了不起。- 是的，切换成本非常低，对吧？如果一个新模型问世，你可以插入它，类似的性能，它不像云那样，你必须移动大量代码，你可以只重定向模型。- 是的，所以这些模型公司，这很有趣，因为它们肯定，就像，与投资于构建像Anthropic构建的东西相关的美元有关的各种条目，但另一方面，

切换成本非常低，就像我们在我们的投资组合公司中看到的那样。我的意思是，他们能够在几天内从Anthropic转移到DeepSeq。

好的，让我们谈谈基础设施层。红点投资公司历史上在这个基础设施层进行了大量的投资。在云浪潮中，你拥有AWS这样的公司，它们正在构建作为服务的计算、存储和网络基础设施，公司可以利用这些基础设施进行构建。然后，在其之上构建了一整套工具，这些工具是真正充分利用它并保护应用程序、存储数据、数据库等所有内容所必需的。

所以，我认为当人工智能浪潮开始时，我们想，嘿，基础设施将对我们来说是一个令人难以置信的机会。我们将真正关注这里。但它实际上并没有为我们带来这样的结果。它实际上一直是一个发展相当缓慢的领域。我们确实有一些在模具方面的优秀公司案例，但我们在这里并没有进行太多投资。为什么会这样呢？

是的，我的意思是，这显然是我们最初想到要寻找的地方。你知道，我认为它缓慢的原因有两个。首先，模型层变化如此之快，以至于构建者使用的模式也以同样的速度变化。所以，每三个月，感觉就像有一个新的模型，一种新的做事方式。

然后发生的第二件事是，我认为早期的人工智能浪潮中，人们真的只是处于用例发现模式。比如这些模型能做什么？为此，他们正在使用他们知道的、最强大的品牌名称模型。随着时间的推移，我们非常相信开源模型将会变得很大。我们已经看到人们转向DeepSeek。但在早期，许多人都在使用OpenAI和Anthropic。

所以它有点慢。显然，数据中心一直是投资的好地方，推理市场。我的意思是，Pat诚实地对Modal和LiveKit进行了一些伟大的投资。但我认为今年对基础设施来说真的很有趣，因为随着我们开始看到代理的出现，

我们认为在代理访问网络、使用工具的方式上会有一些真正的共同模式。- 好吧，这里的应用程序。Alex，从大约98年、99年、2000年到大约15年、16年、17年、18年，

一个惊人的应用程序领域转型。我们从打包软件和本地软件转向云软件，这对我们作为风险投资家以及为这些公司构建产品的企业家来说，都代表着相当惊人的机会。然后，老实说，应用程序空间，它只是变得老态龙钟了。我们越来越难以找到有趣的机会。它真的开始失去动力了。显然，随着人工智能的出现，实际上在这些东西之上构建应用程序的公司数量激增。

尝试提供不同的体验。鉴于你多年来作为SaaS企业家的经验，我很想让你谈谈你目前在这里看到的情况。- 是的，我没有Pat和Jacob那样的工程思维，所以他们花了很多时间在模型和基础设施上。我没有，我在应用程序层游泳。对我来说，最后，

五年来，大型语言模型和基础设施的创新终于要达到应用程序可以利用它并大规模部署的程度，这令人难以置信地兴奋。正如Scott所说，我已经经历了20多年的运营。我认为原因是

当云计算首次进入市场时，有机会扰乱老牌企业。是的，有一种技术。从本地到云，这是一种软件交付机制的转变。但人们可能谈论得不够多的另一部分，我从Benioff那里学到的，是商业模式的改变。正是这种商业模式的改变和底层技术的结合，使新兴企业能够扰乱老牌企业。

现在正在发生同样的事情。在移动领域，情况并非如此。它本身并不是真正的商业模式改变。但对于人工智能来说，确实存在商业模式的改变。它是一个技术基础，但你也有这些新模型，你为工作收费而不是为座位收费。因此，我认为这再次创造了我们在最初使用SaaS时看到的破坏时刻。现在，这意味着什么？我认为在两个应用程序领域有很多机会。一个，水平应用程序。

这就是为什么我们投资了像Adio这样的公司，它正在追逐HubSpot或Salesforce.com。它是一个人工智能原生垂直CRM，具有一定的商业模式优势，或者像Level Path这样的公司，它正在使用人工智能原生方法追逐Coupa。

如果这些公司能够成功，甚至削减一部分，你知道，Salesforce收入的1%是一家拥有数亿美元收入的公司。因此，如果这些新兴企业能够成功，那将是一个非常大的奖品。现在面临的挑战将是这些老牌企业真的是伟大的公司。它们资金非常雄厚，而且它们也将利用人工智能。我认为攻击向量

将是速度，因为许多这些大公司拥有的律师比工程师多。因此，你如何快速采用这些快速发展的底层模型？以及商业模式的破坏，因为大公司将不得不转向混合模式。当你有数十亿美元与之相关时，他们不能放弃SaaS定价，而新公司将直接转向它。因此，我认为在水平方向上有很多

兴奋，你只需要选择合适的团队和合适的公司。我认为甚至更令人兴奋的领域是垂直市场，我们已经开始触及到这一点。- 是的，让我们谈谈这个。Enzo、Jimmy和Omega团队的其他一些成员整理了一个数据库，其中包含过去几年启动的所有垂直AI SaaS业务，我认为，是多少，500个，600个？- 500个。- 500家公司。

绝对的，就像寒武纪生命大爆发一样，这里的公司数量激增。追逐许多不同的垂直领域，在这些领域中，我认为以前从未有过真正引人注目的SaaS解决方案。谈谈我们如何应对这个问题。就像，这在许多方面，有一些明显的例子，比如Viva和其他公司已经成功地建立了真正引人注目的垂直软件业务，也许还有ServiceTite和其他公司，但你知道，企业家和风险投资家现在正在进行一项重大赌注，那就是这里将建立大型公司。我们相信吗？

是的，我的意思是，有趣的是，明年可能还会出现数千家，对吧？我的意思是，人们只在GPT-4上构建了两年，自秋季以来，这些推理模型也是如此。所以会有很多。我们查看了许多不同的市场。我认为它们并不都适合颠覆。我的意思是，我认为在许多方面，当我们查看这些市场时，我们会问自己三个主要问题。

首先是，真的有一个有效的进入市场的切入点吗？我觉得人们说，当你看到产品市场契合度时，但有些公司的增长如此之快，并且拥有如此病毒式的最终用户喜爱，以至于它为其他公司设定了很高的标准。我的意思是，你们可能都听说过人工智能中的实验性收入。感觉任何公司都愿意尝试一些东西。我们真的专注于一个有意义地发挥作用并且像飞出货架一样的东西。

然后我认为我们总是问的第二个问题是，这些公司还能做多少？我们将看到许多公司在某个最终垂直领域中取代了一个FTE所做的工作，这就像，酷，你可以为此收费，但你会从那里构建什么，这如何成为一个巨大的独立公司？顺便说一句，在这个小型类别中将有八个竞争对手，在这个大型类别中将有八个竞争对手。因此，我认为我们真的专注于医疗保健、法律、金融等大型行业，奖品很大，并且有足够的资源可以从最初的切入点开始构建。

然后我认为真正重要的第三个问题是质量有多重要？由于这种竞争，有人会进来压低你的价格，价格降低50%，而质量为80%。如果这足够好，那么这将只是一场降价竞争。因此，我认为我们也专注于质量真正重要的最终行业和用例。但这很难。

是的。我们如何考虑这里的市场规模？同样，如果他们能够释放劳动力预算，我认为一些传统上……

也许不太有吸引力或比我们寻找的个位数数十亿美元规模更小的市场，它们可能开始看起来更有吸引力。有一些早期的迹象表明，例如在Liberate中，Urvashi领导的交易，他们开始获得更大的ACV，因为他们已经能够取代这种人力。但我认为这是我们密切关注并试图准确了解每个垂直领域中究竟有多少预算可供争夺的事情。因为我认为许多公司将成为优秀的企业，但并非我们正在寻找的那种风险规模的企业。

我们认为这里会发生很多伤亡吗？我的意思是，这些公司从500家增加到1000家，再增加到1500家，追逐越来越小或越来越多的供应商的市场。我们认为这里会发生什么？我认为它们中的许多公司一开始都会有很好的增长，然后随着市场变得拥挤并且它们提供类似的东西，可能会达到顶峰。我的意思是，我们看到公司，有一个AI呼叫中心的东西，然后在YC中还有20多个这样的东西，所以我认为，而且它们

而且它们都有很好的吸引力。市场需求很大，但我认为这将耗尽，然后要么从这些市场中出现一些新兴的赢家（如果市场支持的话），要么它们会消失。- 让我详细说明你刚才说的话，Jacob，但你说，嘿，80%够了吗？作为风险投资家，我们正在关注市场，我们如何判断80%是否足够？我们如何知道一个市场必须达到100%的质量标准，还是80%就足够了？

我们进行了大量的客户电话。我的意思是，我认为可能有一些你可以参考的东西，对吧？例如，受监管的行业是寻找的好地方，因为你以医疗保健行业为例，可能有一些用例，如果

你在治疗病人，你真的想要一个一流的解决方案。但即使你实际上需要一流的解决方案，想象一下告诉你的病人，我们使用了80%一样好的解决方案。那里有一个100%的一流解决方案。我们是公司律师事务所，是的，它更便宜，所以我们选择了80%。但是Redpoint，我们仍然会向你收取相同的费用。因此，我认为某些行业可能更容易出现这种情况。

你知道，如果有什么不同的话，我认为第一波应用程序的讽刺之处之一是，最容易追逐的预算就是那些已经外包给BPO的东西。但这实际上可能是最糟糕的，因为有人已经决定了，嘿，我愿意做出质量上的妥协。就像我愿意接受更便宜、质量更低的东西。如果他们愿意在劳动力方面做出这种权衡，那么他们可能会在应用程序方面再次做出这种权衡。是的。对此还有什么其他评论吗？

看起来，如果我们能够回到97年，我们正在关注互联网的早期阶段和投资，我们可以在这里放一张图表，看看电子商务领域的情况。对于每一个垂直领域，都有X个初创企业。最终，我们知道，在少数执行得非常出色的公司周围，会发生大量的减员和一些整合。我认为在许多方面，我们期望这就是结果，至少就风险投资美元而言

风险投资回报的总和，对吧？- Rainey，这是我要补充的一个问题，我不知道答案。如果你看看SaaS，我认为历史上在特定市场中，会出现一个明确的市场赢家，并且不成比例的企业价值会归于市场赢家。

目前尚不清楚这是否会成为一个市场赢家，一种赢家通吃的场景，或者它们只会非常分散，因为许多价值是由底层LLM创造的，许多公司都可以

在这个底层LLM上。你必须弄清楚公司提供的创新路线是什么，以及这种创新路线有多难复制？他们如何进入这个领先地位，占据大部分市场？我们有一个即将提出的问题。我不知道是不是下一个。但我们将稍微谈谈我们正在寻找什么。但我想，当你这样表达时，那么

在我看来，我们讨论过的一件事是速度，我们讨论过公司能够快速行动、快速创新。这部分意味着他们最终将能够超越许多不同的竞争对手，最终进入邻近领域并创造一些大的，我们实际上期望我们正在进行的一些投资能够做到这一点，他们实际上能够，他们能够抵制这种走向碎片化的趋势。

同样，我们如何弄清楚这一点？就像当我们查看这些东西时，我们如何确定哪些公司有机会建立能够成为大型独立业务的公司，而哪些公司可能会在某个时间点由于竞争动态而趋于平稳？

我将从早期的角度介入。在最早的阶段，我们没有很多数据。因此，我们看到了某种，我认为，我正在过度简化这一点，但就像两种类型的创始人，因为在早期我们真的关注创始人。一组创始人是一些年轻、优秀的建设者，他们行动非常迅速，正如你所说的速度一样，但他们对他们所进入的市场没有太多经验。他们只是看到了一个机会，并且正在快速地朝着这个机会努力。他们可能拥有先发优势。

然后还有一组创始人，我们称之为创始人市场契合度，这就像他们的集体经验，这给了他们独特的见解

关于如何解决长期市场问题的观点。因此，我们通常会关注具有创始人市场契合度的创始人。所以，你知道，我们谈论过的一家公司Motif，是由Autodesk的前联合首席执行官共同创立的。他们正在构建一个人工智能原生的Autodesk 2.0。因此，这是一个我愿意在没有太多其他数据的情况下进行的赌注。我要补充的另一件事是从早期方面来看，我们寻找

显著的产品深度或其他团队难以复制的东西。因此，我认为Motif是一个非常好的例子，他们正在云端构建Autodesk。显然，人工智能将是他们正在做的事情的一部分，但他们的解决方案可能是80%的工作流程，20%的模型，而不是80%的模型，20%的工作流程。我认为这对于其他人复制它的难度有很大影响。- 如果我们看看我们知道的一些正在取得成功的公司，

我们认为这些企业的共同特征是什么？我的意思是，我认为其中一些你刚才已经谈到了，帕特，但我很好奇我们能从这些企业中得出什么结论？

过去一年里，让我印象最深刻的第一件事是，先发优势的重要性以及你获得它的速度。我的意思是，一家公司在六个月、九个月内就能成为一个领域的代名词，这种想法。如果你问旧金山街上的某个人一个医疗保健人工智能公司的名字，他们可能会说出Bridge的名字。其他类别中也有很多这样的公司。这真的很难与之竞争，因为你与每一个客户都在同一个房间里，而且你

你很快就会成为默认选择。然后，合作伙伴关系就会来找你，模型方面会出现一些有趣的机会，以及资金。所以我认为，在早期增长阶段，我们试图在认为某人即将达到这一地位时，提前半步。我们已经反复谈论过速度，但它确实非常重要。

然后，最终当我们比较这些产品时，每个人都希望有一些宏大的——我们一直在谈论人工智能应用程序中的护城河。我们总是希望有一些疯狂的护城河，比如，哦，他们拥有其他人没有的数据资产，这意味着他们的模型要好得多。事实证明，我不认为这些东西有多重要。最终，护城河变成了1000件小事，比如用户体验、产品的广度、

使用它的体验，使一款SaaS产品比另一款更好。所以我认为，在许多方面，我们在寻找的东西实际上与SaaS非常相似。

是的。我完全同意雅各布刚才说的。这感觉有点像在雾中开车，有一定的能见度，你不知道是10英尺还是50英尺，因为我将参考洛根之前展示的幻灯片之一，有时重要的不是先来，而是最后来。谷歌不是第一个搜索引擎，Facebook也不是第一个社交网络。所以

我们将看看这些事情将如何发展。我们今天看到的，雅各布绝对是对的。这就是他下注的地方。但我们将看看时间会怎么说。——我仔细考虑了你提出的一个问题，那就是领域专业知识与人工智能专业知识。你表达了你的观点，那就是你倾向于领域专业知识。雅各布，你对此怎么看？当你观察一个创始团队时，你如何看待人工智能专业知识与领域专业知识的相对重要性？

是的，很有趣。我觉得在这波浪潮的开始，每个人都认为，哦，我们想要团队中前DeepMind的研究人员，或者来自OpenAI的某个人。我认为我们越来越觉得，这并不重要。我认为重要的是要具备技术能力，以便了解模型的发展方向。因为随着这些模型的发展速度，就像每三个月、六个月，你的公司都可能面临灭绝级别的事件。如果推理模型出现，而你不是将它们带给客户的人，那么其他人将会这样做。

所以你必须掌握脉搏，但你不必是制作推理模型的人。然后在领域方面，我认为重要的是你能理解最终用户的需求。

但我感觉在这些垂直市场中，这从未有过如此民主的时刻，比如，我投资医疗保健已经有一段时间了。过去，只有10个人才能与重要的医院CEO会面。现在我觉得几乎任何人都可以，如果他们有一个好的AI产品的话。所以在某种程度上，你知道，我认为领域专业知识真的只重要到理解问题。我们应该支持Decagon类型的团队，还是那些非常了解某个行业的团队？理想情况下，我们喜欢两者兼而有之，这是一种逃避现实的答案。是的。

这是一种逃避现实的答案。我们能从那些……我认为我们可以指出很多公司，我们只是不想在这里展示它们的标志，它们取得了很多早期的成功，但后来却遇到了瓶颈。这是在人工智能领域。这在人工智能领域发生的令人震惊地快。我们能从这些企业中学到什么？

是的，我认为他们，我们之前已经谈到了，但我认为他们在最高层次很容易被复制和淘汰。所以有很多人工智能游客，对吧？每个人都想尝试最新最好的东西。我们在AI SDRs中看到了这一点。每天都有很多人实施新的SDR，以尝试一些对客户有更好影响的事情。我认为……

因为它们不是一个非常集成的解决方案，或者它们所构建的东西没有很大的吸引力，所以很多最终都被淘汰了，取而代之的是下一个最新最好的东西。——我的意思是，我认为我们在Omega必须非常小心的一件事是实验预算与商业预算。我的意思是，我可以告诉你的一件事是，用人工智能产品出现在买家面前并不难，因为他们每个人都被老板告知，他们需要考虑如何利用人工智能来改变他们的业务。

所以有很多实验预算被抛来抛去。然后最终，当事情尘埃落定的时候，这是否转化为能够获得业务线预算并将之扩展到其他公司？雅各布，我们和Omega是如何应对这个问题的？我们如何确定这是否感觉像是可持续的收入？——是的，我的意思是，

用户从不撒谎，对吧？如果你谈论，你知道，你有一些发展很快的公司。如果你与他们的最终个人用户交谈，你通常可以判断，这是否只是我们在玩弄它？你知道，上面有人想让我们使用它。我认为从指标的角度来看，老实说，参与度和使用率最终对我们来说在许多方面都是一个更大的信号。所以我认为这就是我们最终非常关注的。

在早期方面，我唯一要补充的是，我们现在看到很多公司都获得了有意义的牵引力。六年前的基准总是百万ARR，对吧？那是从零到一百万。对于A轮融资来说，这是一个很好的牵引力。现在很多人工智能公司已经从零到三百万，零到五百万，甚至在某些情况下是零到一千万。而且

这并不一定意味着他们拥有的东西有很大的吸引力。——是的，我的意思是……——现在如果它是从零到一百万，那发生了什么？——是的，是的，是的，这其中有一些道理。——这确实需要我们更深入地挖掘，不要被数字所迷惑，因为在某些情况下，很容易被这些数字所左右。好吧，让我们过渡到，我们谈到了初创企业与老牌企业，我认为你提到的一件事，亚历克斯，是老牌企业拥有客户关系

他们已经拥有很多工作流程。他们拥有大量专有数据，可以用来微调模型并定制内容，以提供真正有针对性的体验。老实说，他们每个人都认识到人工智能对于讲述故事有多么重要。看看洛根在公司如何在公开市场上估值方面所展示的内容。如果你没有人工智能的故事，你的交易就会打折，对吧？所以，

我们该如何应对？让我们举几个领域的例子。有客户服务、销售和营销、金融。所有这些领域都吸引了大量风险投资资金流入一些真正引人注目的公司。但是也有非常强大的竞争对手。事实上，像Salesforce和AgentForce，到目前为止，这是一个非常成功的产品发布。

从各方面来看，我认为米拉的丈夫正忙于试图让Salesforce淘汰我们很多企业，我们的公司，但确保Agent Force取得成功。但到目前为止，这是一个非常成功的发布。那么，我们是否有信心初创企业能够在许多情况下取代老牌企业，并以有意义的方式蚕食老牌企业？

是的，我认为“有信心”可能有点夸张。我们正在努力弄清楚。有一句名言，“老牌企业会在初创企业获得分销之前获得创新吗？”对于像Salesforce这样的公司来说，肯定存在这种分销优势。马克非常擅长。

营销未来。这是Salesforce.com成为Salesforce.com的重要原因之一，他使Salesforce成为云计算的代名词，现在他正在使Salesforce成为代理商的代名词，Agent Force的代名词。这个故事很棒。现实情况与产品质量的故事有些脱节。我和很多使用过这些产品的人谈过。它们还不够好。

它们会变得更好吗？绝对会。Salesforce将投入大量资金来确保这一点。话虽如此，他们仍然有……

一个系统性问题，那就是他们依赖旧数据库、旧基础设施和糟糕的旧用户体验，他们无法使用人工智能来改变这些。所以你正在将人工智能放入一个系统中，该系统的结构化工作流程是在20多年前开发的。我认为在当今世界，人们将重新思考这到底是什么样子。我将举一个例子，这个例子可能对人们来说过于深奥。

在客户服务中，客户服务系统的大脑被称为路由引擎。

路由引擎是一种需要大量逻辑来理解当交互进来时我应该如何处理它？它通过哪个渠道进入？通过该渠道进入的问题的重要性是什么？客户的价值是什么？另一端有哪些人可以做出回应？所有这些都是一个非常复杂的系统，它由数千甚至数万行代码构成。

这基本上是一棵逻辑树。你可以完全消除所有这些，使用人工智能来更好地决定如何处理交互以及如何移动交互。像Salesforce必须从他们的整个产品中设计出这样的东西，才能达到一个能够拥有大量速度的地方。那么这是否会以某种方式使他们变得脆弱？我认为会的。

他们十年或二十年后还会存在吗？绝对会。但是初创企业是否有机会蚕食Salesforce的部分业务？顺便说一句，Salesforce不是10个产品。他们看起来更像是一家私募股权公司，而不是一家创新公司。所以我认为存在机会，但老牌企业非常强大，我们不应该掉以轻心。

我认为我听到你说过的一件事是，工作流程变化越多，机会就越好——完全正确。详细解释一下。你这是什么意思？这正是我刚才提到的观点。就像，逻辑、输入和输出，以及中间用于生成

你知道，这两种之间的差异。人工智能正在承担很多这种逻辑，并且实际上能够做得更好，因为它可以引入过去无法访问的更多数据。例如，在该路由引擎中，你无法提取外部数据来说明该特定公司或市场中正在发生的事情，以告知我们做出的决定。现在你可以了。对于Salesforce来说，再次删除它，这就像心脏手术，因为他们有成千上万的客户使用该产品，他们已经投入了数万小时来设计该产品以完成他们需要做的事情。

而初创企业不必处理这些。——也许是一个工作流程没有改变的例子，我们在早期的人工智能初创企业浪潮中看到了，有很多人工智能原生概念或使用人工智能生成PowerPoint。我认为这两种情况是

工作流程变化不大。你可以生成你正在寻找的东西，这与已经存在的产品相符。所以我认为人工智能原生PowerPoint平台可能是谷歌，对吧？——变化不足以创造初创企业的机会。即使最终它可以成为一种通过人工智能实现的奇妙的产品体验，但老牌企业也可能提供这种体验。

我还认为，这张幻灯片上现在实际上没有显示的是输家，那就是BPO和传统服务企业。初创企业和老牌企业都在蚕食它们。他们显然正在走向碰撞，但我认为这就是很多预算的来源。是的，这显然是我们押注很多回报将来自的地方。好吧，让我们改变一下话题，谈谈估值。

我认为我们今天在多个演示文稿中都谈到了这一点，但人工智能的估值很高。这是我们针对A轮融资的专有数据集。所以，洛根，我认为你展示了一些B轮和C轮融资的数据，但对于A轮融资，我们看到A轮融资的规模略微增加，但我们看到的是预估值大幅提高。我们在Omega看到的趋势也是如此。

我们是如何应对这种情况的？这对于我们向这里的各位观众提供真正良好的回报的能力意味着什么？是的，我的意思是，我们每天都在学习。首先，这些人工智能公司的估值更高，我认为这是可以理解的，基于我们所讨论的一切。这种信念是市场将会更大，这些公司将能够进入劳动力市场，他们将能够进入过去可能没有进入的垂直领域。

以同样的方式。因此，你可以对更大的结果进行承保。洛根之前展示了这些公司增长的速度。一些真正流行起来并成为市场代名词的公司相对于过去的公司增长的速度令人难以置信。所以，我认为，为什么游戏在场上以这种方式进行，这是合乎逻辑的。我们还没有真正讨论的一件事是帕特做出的预测，我认为这是正确的。

人工智能公司不仅会向他们的客户提供人工智能产品，他们还将原生地拥抱人工智能，以便能够更高效地构建该产品。因此，我们将看到拥有数亿美元收入和数十亿美元企业价值的公司只有20名员工、30名员工、40名员工。这意味着他们可能不得不

筹集较少的未来资金。因此，即使最初的几轮融资将更加昂贵和资本密集型，他们可能永远不会像过去那样回到C轮、D轮和E轮融资，因为他们将能够非常有利可图地运营，尤其是在人工智能成本下降的情况下。这会有所帮助，因为显然，我们的稀释程度比以往任何时候都要低。所以我认为挑战在于，首先，选择正确的公司。

因为如果你在正确的公司，你不会因为支付1.1亿美元的估值而感到不安。其次，我们之前谈到的，那就是这些误报，这些公司快速飙升，并试图将其作为信号，这将是一家持久发展的公司吗？我认为这在今天非常困难。

估值很高。我们看到很多抢购。市场相当疯狂。我认为对于我们通常以我们查看这些广告公司价格点查看的任何公司来说，广告公司带来的风险要大得多。他们确实如此。市场变化如此之快。所以我认为，显然，我完全同意。你不会因为在正确的公司而感到生气。我认为，老实说，在Omega，我们思考很多的一件事就是

它需要是一个真正的尾部机会。就像，有这么多的诱惑去追逐垂直市场，比如21到50。你承担的风险大致相同，因为会有八个竞争对手进入。所以我认为，

我认为为我们挑选正确公司的部分原因也是挑选正确的终端市场，如果它有效的话，确实存在巨大的尾部机会。——这老实说是最难驾驭的事情。我认为我们花了很多时间来回讨论这个问题，显然在早期阶段，我相信在Omega也是如此，这是令人兴奋的公司，

我认为以他们筹集的一些价格来构建投资组合具有挑战性。因此，需要细致入微地找出哪些是正确的。——是的，我认为我在Omega方面没有发现的不仅仅是他们筹集的价格更高，而且他们回来的速度比我们通常看到的要快得多，所以他们感觉

甚至更贵。它们的价格不是高出两倍，而是从倍数来看，价格高出三倍或四倍。所以，你知道，回到雅各布所说的。对我们来说，至关重要的是要确保我们专注于那些我们认为能够建立真正大型企业的企业，这意味着我们一直……如果我们看看Omega，我们一直……

不是保守的，但我们并没有做很多赌注。我们做了一些。幸运的是，它们进展得非常好。但我们必须非常谨慎地对待我们的投资方式。是的，我可能会补充两点，因为帕特刚才提到了这一点，我认为你也是，雷尼，刚才，那就是

这会影响基金的构建。如果你考虑获得足够的射门机会并获得足够的股权，而你为此支付了更多费用，那么这会影响基金规模以及你对它的看法。另一件事是你必须非常自律，这很难，因为有了自律，你就会错过一些伟大的机会。这个想法出现在我的脑海里，因为我当时正在考虑我们考察的一家公司。

他们在第一年从零增长到八百万ARR。现在很多都集中在一个客户身上，但这仍然是令人难以置信的增长。他们用10个人做到了这一点。种子轮之外的第一次融资，大约是五百万美元的种子轮，当他们去融资时，他们有七百万美元的资产负债表，因为他们不需要资金，大约是四千万美元的融资，估值超过四亿美元。

想到的是，那家公司的收入成熟度与公司的成熟度完全不相符，对吧？因为过去，要达到800万美元，在公司发展到这个规模之前，还会发生很多其他事情。系统、人员、流程，这些都没有在这家公司中得到发展。他们才成立八个月。

因此，相对于收入成熟度，你承担了更高水平的公司成熟度风险。他们必须应对这种情况。你被要求支付与8000万美元相关的估值，但公司远没有那么成熟，这正是我们所做的事情之一

为了应对这种情况，我们现在正在比以往任何时候都进行更多的交易处理，在Early和Omega之间，因为我们看到很多这些公司实际上正在进行更大规模的融资，具有一定的牵引力，但它们是第一轮机构融资。因此，我们在这方面进行合作是有意义的，我认为你会看到我们进行多项投资，两个基金将同时进行投资。对于大部分风险投资来说，就像过去几十年一样，收入一直是滞后指标。

现在，收入牵引力与公司建设之间存在差异。那么，收入现在是领先指标还是误导性指标？我们是否会有一堆大约5000万、6000万美元收入的企业，它们实际上还处于早期阶段，它们没有CFO，也没有建立公司的必要条件，而不是仅仅是一个非常好的货币化产品。

是的，我认为这是一个非常好的问题。这与亚历克斯谈论的内容有关。我认为我们将看到一些不成熟的公司达到非常有意义的规模，对吧？我们已经看到了这一点。因此，你知道，在估值和我们何时想要介入方面，显然还有所有需要考虑的事情。但是是的，我认为我们肯定会看到这一点。

5000万美元的SaaS业务与5000万美元的人工智能SaaS业务非常不同。是的。在许多方面都是如此。一个是业务的成熟度，公司和企业。这些东西发展得更快，它们没有机会发展起来。但是第二，我们必须确保，建立5000万美元的SaaS收入

是大量辛勤工作和业务理由以及与客户进行详细流程、交付卓越产品、交付卓越客户成功、帮助发展这些账户的结果。我的意思是，这其中有很多内容。现在，有可能做到这一点，而实际上并没有掌握任何这些东西。

这就是为什么我们说我们必须确保当我们看到5000万美元的收入或AR时，我们真的相信这表明他们能够继续这样做。这其中涉及大量工作，并且它与我认为我们公司做得非常好的事情有关，那就是大量的第一性原理尽职调查工作，而不是被炒作所迷惑，而是专注于这些业务的核心基本面。但是是的，这正是我们正在努力解决的问题之一。

所以