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企服公司怎样借助AIGC实现不烧钱的爆发性增添？

宣布时间：

2024-06-04 15:02

泉源：

中国的企服行业在履历2021的狂欢后，进入冰点期。大洋彼岸，外洋SaaS行业龙头公司正在起劲拥抱AIGC。Salesforce于2023年3月推出Einstein GPT，为全球第一个用于CRM的AIGC产品，又陆续推出面向营销和商务细分领域的Marketing GPT和Commerce GPT。2024财年其总营收349亿美元，AIGC功不可没。

当下处于阵痛期的中国企服创业公司正在迎泉源史性的时机。在人工智能时代，SaaS企业怎样实现“减脂增肌”？如作甚客户真正创立价值？怎样打造10倍好产品？企服公司怎样借助AIGC实现不烧钱的爆发性增添？企服公司的未来又路在何方？

2024年5月24日，利来国际嘉成创投团结金沙江创业投资，配合举行《企服公司怎样借助AIGC实现不烧钱的爆发性增添》闭门钻研会，作为重点投后运动，旨在资助被投企业实现可一连康健生长。

会上，利来国际嘉成首创合资人彭志强、金沙江创投主管合资人朱啸虎做了深入分享。在两人的分享中，他们配合提到了企业要回归商艺，要有自我造血能力，要全力以赴的打造10倍好产品，为客户新创立10倍价值或降低90%的本钱。同时两位投资人都重复提到AI是中国企服“改命”的要害因素，没有AIGC赋能的企服企业，已经没有投资人感兴趣了！其中“AI”一词被提及75次，“增添”一词被提及39次。

以下是小编马一直蹄整理出来的英华内容，为包管内容的原汁原味，我们将两位投资大咖的内容排列如下，enjoy~

▼

新“国九条”下工业数字化公司

资源路径与增添战略

——利来国际嘉成首创合资人彭志强

01

新“国九条”下资源路径

在新“国九条”的配景下，a股上市门槛显著提高，盈利要求和现场核查比例也显著提高，强调国家战略、人民性和政治性，我将其总结为“又红又专”。关于工业数字化公司而言，怎样在营业中体现国家战略、人民性和政治性是一个挑战。

港股的估值和流动性相对较低，生意量小，在美联储加息配景下，港股的市场不确定性较大。因此，建议优异的工业数字化公司可以先以H股在香港上市，几年后再回到A股，这可能是一个优选计划。

A股上市的额度稀缺，业内普遍以为，2024年约莫只有100家企业上市刊行。但我信托随着A股种种制度的完善，尤其是退市制度的完善，未来上市公司数目会从每年100家逐步反弹到每年200家、300家甚至500家。阶段性IPO放缓对我们这种历经了A股市场n次停摆的老司机来说，已经习惯了。停�？�，这是中国资源市场的常态。从久远来看，A股总体蹊径明确，是否能切合主要要求取决于企业的战略妄想和焦点能力，但A股的市值和流动性等确定性较强。

虽然，短期内ipo放缓导致了资源链条整体循环放缓，VC/PE的活跃度显著下行。大都投资机构都在延伸投资期，从原来的两年半或三年延伸到四年甚至更长，人民币创投在募资、投资、治理和退出的各个环节都面临较大挑战。美元基金更在大幅度缩短，因此，创业企业的一连再融资难度急剧提高。这种融资情形下，工业数字化公司必需具备强盛的自我造血能力。

同时，并购和被并购的关注度显著提高。但总体来看，与美国相比，中国的并购活跃度仍远远不敷。在美国，通过并购方法退出是VC退出最主要的路径，而不是IPO。美国上市公司的退市中有60%也是通过被并购实现的，而不是由于不对规被强制退市。

已往中国创业者不太愿意被并购，但我以为被并购着实是融入一个更大、更强的生态，被并购并不是体现企业做得欠好或失败了，而是融入一个更强、更大生态、做强做大企业的主要途径之一。被并购现实上是一种增添的要领，而不但仅是退脱手段。许多时间你需要融入更强盛的生态系统才华继续生长壮大。因此，不要将被并购视为失败，而是视为实现企业生长和生长的主要途径。

02

战略选择看懂“变与稳固”

《易经》被称为“万经之首”，它的焦点头脑是教我们怎样在万变中寻找稳固。我去年出书了一本书，叫《变与稳固》。希望创业者今天在新“国九条”之下，在思索AI时代增添之道时，首先思索资源市场、工业价值链、新手艺以及客户中哪些是转变的，哪些是稳固的，从而找到增添时机，尤其是不烧钱的爆发性增添时机。

哪些是转变的？哪些是稳固的？谜底因视角、角色或周期的差别而异。有人从客户视角出发，有人从资源市场角度思量，而资源市场中一级市场和二级市场的看法又可能差别。投早期项目和投PE的看法也各有差别。同样，从工业视角看问题，大模子底座的战略和AI应用创业企业的战略也差别，已上市的工业公司又有差别的想法和战略。

资源市场的“变与稳固”

那么，从资源市场的视角来看，变与稳固是什么？

转变的部分：靠一轮轮融资输血来提升估值是不现实的，低门槛轻松上市也不再可能。未来上市的门槛将越来越高，老股东到期退出的压力也越来越大。这些都是与已往差别的转变。

而稳固的是什么？好公司永远是稀缺的。今天创投契构弹药虽然主要，但无论是金沙江、利来国际照旧其他投资公司，都有资金。只要项目好，总能找到资金。我一直对团队说，投资比募资难十倍。虽然募资禁止易，但好的投资项目更难找。包括在座列位的项目，若是真的好，我们仍然可以追加投资。要害在于项目是否够好，公司是否优异，这是一个灵魂拷问。

那么，什么是好公司？在差别投资阶段和差别投资人眼中，谜底可能有所差别�；氐街渡侠此�，一个好公司应该有康健的现金流，并能可预看法赚到与估值相匹配的真金白银的利润。我这里强调的是“可预见的利润”。我们并不要求公司今天就赚钱，vc可以用 forward pe（未来的利润估值）要领，但必需能看到未来赚钱的远景，至于是一年后、三年后照旧五年后的利润，取决于公司的焦点能力和生长潜力。像马斯克这样的企业家，资源市场甚至可以凭证十年后赚钱规模来举行估值。

赚的钱要与估值相匹配。若是一个公司只能赚1000万，却凭证两亿利润的估值来估值，在今天，这就不对理了。大都企服公司在猖獗年份的估值可能都保存高估。因此，未来的估值模子应该凭证公司可预见的盈利能力来举行合理的估值。这就是好公司的标准：现金流康健，可预见的利润，并与估值相匹配。

AI时代的“变与稳固”

在AI时代，什么是转变的，什么是稳固的呢？

我们先来看稳固的部分。在AI这个时代，依然稳固的是为客户创立价值，这是企业驻足的基础。这听起来像是套话，但现实上，这是企业谋划的“第一性原理”。列位工业数字化公司需要反思，扪心自问，这些年真正为客户创立了几多价值？若是你们的应用让客户以为支付不值得，甚至以为本钱太高，那么你的价值创立是有限的。不但仅是软件的本钱，尚有整个组织厘革的隐性本钱。以是，真正为客户创立价值，这种知识着实就是第一性原理，才是真理。

稳固的尚有，客户要的是“效果”，而不是“工具”。这在全球规模内都是适用的，尤其在中国尤为显着。中国老板经常说：“只要能有用果，钱都好办”。这就是为什么许多软件公司、SaaS公司和工业数字化公司面临逆境，由于他们只提供工具，而不提供效果。举个例子，像新东方，由于它能带来明确的效果—提高考分。这就是“效果”的价值。

我们看到工业互联网的生意模式往往优于纯历程的效劳逻辑。好比，我们投资的国联股份，它从已往的历程性效劳（收取会员费）转变为按集采生意分成，2023年净利润凌驾了15亿。这就是效果导向的价值分享。

再如，埃森哲市值抵达两千亿美金，从古板咨询公司生长为提供IT审计、战略妄想和代运营的公司，一个代运营订单可以签十亿美金、为期十年。这就是从咨询出主意到代运营给效果的进化历程。

因此，所谓端到端的效劳能力越来越强调效果导向。企服公司需要重新界说端到端效劳，能提供“效果”的公司将越来越有价值。

在AI时代，企业必需切记为客户创立价值是永恒稳固的真理，同时要转变思绪，注重“效果”导向，真正为客户带来可权衡可视化的价值。这样，企业才华在转变的时代中找到稳固的增添之道。

在AI时代，转变的是什么？AI是一种更强盛的数字化手艺。我从SAP实验最先，就一直在数字化领域事情或投资。现在，AI作为一种更强盛的数字化手艺，可以为客户创立10倍以上的价值。

朱总也提到了“10倍”理念，我对此很是认同。已往，数字化公司雄心壮志，但本事有限，为客户创立的价值也很是有限。而AI的泛起，将带来新的突破，可能为客户和企服公司自身带来十倍的效益，或者仅仅十分之一的本钱。古板的项目制保存许多问题，但AI有可能革命性地降低项目制的本钱。AI是降本增效的核武器，为企服公司带来新的希望。

第一个转变是，AI可以大幅提升客户价值，而无需烧钱。有了底座大模子和英伟达等提供的强盛工具，我们只需将这些工具与行业应用团结好，就可能实现客户价值的10倍提升。

第二个转变是，未来的数字化公司必需做到“把简朴留给客户，把难度（重大）留给自己”。中国企服公司为什么市场开拓难题？由于产品欠好用，用户体验差。优异的企业，如谷歌搜索，能够把简朴的用户体验和高难度的重大手艺团结，取得重大乐成。在AI时代，所有希望生长的数字化企业都必需做到这一点，不然将被镌汰。

客户有四种角色：购置者、使用者、影响者和采购者。已往，我们最不重视的是“使用者”（end user ），好比卖crm 软件，重点是搞定老板和信息部分，而不在意现实使用者的感受，如销售职员。然而，现在我们进入了“使用者主权时代”，使用者（end user）对产品的知足度成为了要害。

03

AI时代是中国工业数字化公司

改命的“输赢手”

AI是中国工业数字化公司改命的要害因素。为什么中国的软件公司生长得不温不火？为什么中国的 SaaS公司大大都陷入泥潭，只有少少数乐成？生意平台公司常被以为是“商业倒爷”，缺乏手艺含量�？梢运�，中国的工业数字化公司活动艰难。

我们不可简朴地归罪于用户不可熟，更多的应该反思自身的战略和逻辑。那么，企服公司逆境的内在缘故原由是什么？未来生长的路在何方？我们需要举行灵魂拷问。反思越深刻，未来生涯和生长的时机可能越大。

工业数字化公司的焦点价值在于“降本增效”。要害问题是，你是否有能力为别人降本增效？遗憾的是，已往这些年，企服公司自身的谋划本钱很高。好比，研发投入和销售转化之间的严重不可正比。这些问题的背后，是由于自身能力缺乏。对客户而言，效益增添有限、本钱降低不显着（数字化显性本钱却不低、组织厘革隐性本钱高）。工业数字化公司收入的实质是为客户“降本增效”的分成，究竟“有多大效果”是一个灵魂拷问。

AI时代是工业数字化的要害决战点。现阶段没有企服公司不关注AI，但许多企服公司仍是在张望，刻意不敷大，速率不敷快。不具备突出AI能力的数字化公司将被边沿化，资源市场也不会理睬。可是，若是你能形成新的AI焦点能力，即Refresh(刷新)，你就有希望实现康健的财务体现，并被资源市场重新关注。

04

在新资源路径下、在AI时代，

重构增添战略

怎样掌握ai的时代机缘，在不烧钱的条件下实现爆发性增添？今天，我向各人先容一套要领论，那就是“极简增添战略”。这是我今年年底即将出书的新书的主题，同时也是我在企业谋划方面的系统思索。

“极简增添战略”主要解决企业一到五年的生长战略问题，而商业模式则是关于未来几十年的宏观生长偏向。我特殊强调的是，战略和商业模式都源自于“焦点客户和焦点需求”。

许多企服公司面临的一个大问题是，无法清晰回覆这些基本问题，尤其在AI时代，这些问题是否爆发了根天性的转变，许多企业还没有深入思索，仍然走在原有的路径依赖上。若是能回覆清晰这些问题，企业就可以做到不烧钱，由于与焦点客户和焦点需求无关的事情就应坚决不做，这就是“做除法”。

大大都增添战略往往都是过失的，由于企业本能地会想做加法或者乘法，即陷入“重大性陷阱”，但我建议先做除法，砍掉与焦点客户和焦点需求无关的工具。“增肌减脂”，先把多余的脂肪减掉。

极简增添战略的底层逻辑完全差别于古板的战略妄想。古板的战略妄想往往从首创人或高管的视角出发，更多的是“我”或“我们”的视角。然而，应该从焦点客户和焦点需求的角度出发，回到企业保存的第一性原理，即为客户创立价值。

在做战略妄想时，许多企业会从使命、愿景和价值观最先讨论，但这难以形成共识，往往也离现实赚钱很远，那是阿里巴巴这类大企业的战略要领。极简增添战略从焦点客户、焦点需求切入，可以在最短的时间内找到赚钱和省钱的结论与共识。

企业不但要思量如作甚客户降本增效，还要首先思量自身的降本增效。只有企业自身实现降本增效，才华坚持到为客户创立价值的那一天。

“错配”是企业谋划中最大的铺张。从战略研究的角度来看，“fit”这个词很是主要。在现实企业中，“错配”征象尤为严重。无论是宏观的商业模式，中观的战略，照旧微观的战术战略，都要阻止错配。各个部分和各个层级的一致性也很主要，“竖井效应”会导致各自为政。

在新的资源路径、AI时代和新的经济周期下，中国进入了中低速增添周期。首创人需要向导高管团队重新评估增添战略，并贯串到每一个细节，即“一以贯之”。这里有几个灵魂拷问：

焦点客户是谁？许多首创人可能都不屑于回覆这个问题，但现实上许多创业企业摊子铺得很散，来的都是客，这就导致了企业谋划效率低下。

焦点客户的焦点需求是什么？这个问题许多企服公司难以准确回覆，众多创业公司只是知足了焦点客户的一个不痛不痒的小需求，这样的企服公司日子会过得很难。

用什么焦点产品知足焦点客户的焦点需求？大都企服公司的产品线许多很杂，研发投入大、收入转化状态却很不睬想。

焦点销售系统怎样实现焦点产品的规�；�？产品不错，但销售系统却未并未准备好，功亏一篑。

确定这四个焦点选择后，一切决媾和谋划行为都要围绕它们睁开，通常与这四个焦点选择无关或弱关联的事，应该不做、少做，无关或弱关联的人，应该不招、少招。从重大投资、并购，到研发治理、产品治理、营销、供应链、人力资源甚至股权激励等等一切的谋划行为，都要牢牢围绕这四个焦点选择，“力出一孔”。

进一步收敛，企服公司应得出1-3个年度“要害使命”，并围绕“要害使命”寻找和激励“要害人才”。

所谓首创人要“抓大放小”，抓大是抓要害使命和要害人才。但要注重，要害使命必需一抓究竟，要害人才的喜怒哀乐都要关注，抓到每一个细节。

“10倍好产品”则是一样平常事情的抓手。通过权衡销售用度率、销售人均毛利、订单金额、复购率、NPS本钱与效率等指标，判断产品是否是十倍好产品。若是指标没有显著改善，就要剖析问题并举行PDCA（妄想-执行-检查-行动）循环改善。

今天，若是讲增添就需要烧钱，这个窗口已经关闭。只有找到不烧钱的爆发性增添蹊径，才华重新回到资源市场的主流。

通过AI新手艺革命、极简增添要领论，为企服公司提供了不烧钱的爆发性增添时机。

AI as a Service 中国企服唯一之路

——金沙江创投主管合资人朱啸虎

今天所有创业者都面临很是严肃的磨练，但在“严冬期”磨练反而是试金石。

近几年中国的企服赛道可以用“冰火两重天”来归纳综合，2021年许多公司融资都是几十倍的PS（市销率），但那时其主营营业收入水分很大，许多不是软件的订阅收入而是项目收入。

2021年以后企服赛道的热度急剧滑向冰点，软件公司想要融资变得很是难，由于在人民币基金的眼里，软件公司不是“硬科技”。

因此，今天的企服软件公司若是没有AIGC赋能，已经无法引起投资人的兴趣了，并且要在不烧钱条件下能够实现业绩100%的增添，且是纯的订阅收入，投资人才会愿意看一看，但也执偾4、5倍PS，可以说今天的投资人是“既要也要还要”。这对创业者来说是很是大的磨练，但真的好公司是可以做到的，以是企业一定要自我造血，正向现金流。

而关于并购，如彭总所言，美国的软件公司确实80%-90%是并购的，真正上市的软件公司很是少。我以为，未来可能会有并购，但今天可能不是一个好的“时机点”。

再就是产品要标准化，为什么以前软件公司增添很是难？由于都是做项目，产品不是标准化的，是定制化的，以是很难增添。

有一个很主要的指标，美国软件公司的销售职员对研发职员的比例至少是3:1，多的甚至是5:1以上。但中国相反，中国软件公司的情形是10个研发对1个销售，为什么会有这么多研发职员？由于做项目定制化开发，需要许多开发职员。

在泡沫时期，靠定制化冲收入很容易，但后面增添就很难；若遇到“严冬期”，砍本钱也会成问题，由于砍掉研发职员，项目都交付不了。

另外，美国现在许多的软件公司都是PLG模式（Product Led Growth），靠产品驱动增添，但中国公司要实现PLG很难。由于在美国，软件的购置部分司理就可以直接决议，并且刷公司信用卡即可，但在中国无论是购置决议照旧支付方法，都决议了险些不可能实现PLG。

那么为什么AI赋能的软件有可能爆发性增添？由于AI赋能的软件可以给用户创立数目级的价值优势，好比资助客户降低90%以上的本钱，就会引发客户迅速购置。

最后一点特殊主要，就是少犯过失。中国企业数字化是不可逆的趋势，但这个“冬天”可能会很漫长，可能还需要3-5年，以是我今天一直强调，不要烧钱。我们发明现在“活得好”的企业软件公司，此前的融资规模大多只有竞争敌手的1/10，由于“钱紧”以是每一分钱的使用都很是审慎，这些公司反而更适合“严冬期”。

01

企服公司收入增速缓慢，

必需加速自我造血，追求增添时机

中国企业和美国企业相比，后者的增添速率非�？�，从零最先前两年基本能坚持每年三倍左右的增添，之后是每年两倍左右的增添速率，以是很快能做到一亿美金ARR（Annual Recurring Revenue，年度经常性收入），估值也很快能到几十亿美金。

当中国企业的收入基本抵达几万万人民币的时间，增添就会迅速放缓到50%以下，估值就很难提高。以是2021年投资人在许多软件企业里“砸钱”之后，2022年、2023年就很是失望。

我们发明中国市场和美国市场确实不太一样，中国“公有云”的市场增速还很是小，其2022年收入或许300多亿美金，相当于美国2015年的水平。由于大大都大企业不太愿意使用“公有云”，基本上都要私有化安排。

另外，中国的“公有云”收入也有许多水分，不少大厂这部分收入里包括了许多集成收入，不是真正的云收入。

以是，陪统一级市场融资急剧放缓，现在基本上能融到钱的都是AI的项目，并且今天更强调“盈利性”，基本上不可烧钱。要知道现在上A股没有5000万的利润，想都不要想，并且以后的门槛会越来越高，以是企业的数据一定要真的很是好。

02

产品要标准化，

可是PLG不适合中国市场

要标准化并非不可做项目制。在美国，许多软件企业也是一最先尤其是通过给头部企业做定制，来学习行业最佳实践的。好比workday这家公司，创业第一年有近50%的收入来自于项目，它通过为行业最头部的企业定制项目，来掘客客户的需求点，但这里的要害是要迅速收敛。

虽然今天这家公司尚有10%左右的收入来自项目，但这么做为的是一连为头部企业效劳，来获取客户的新需求、新痛点。企业只有迅速把80%以上的收入泉源，调解为标准化的软件产品，才华真正上规模。

而关于软件企业来讲，“客户留存率”是特殊主要的。像Snowflake的收入留存率岑岭时能有150%，也就是客户去年花100块钱，今年花150块钱，这说明它的产品真的很是好，很是切合客户的需求，以是客户才会一直增购。

但说真话，今天中国许多中小企业SaaS客户留存率能做到60%，大型企业SaaS能抵达90%以上，就已经很是好了。不管目的客户是中小企业照旧大企业，其收入留存率都希望能在100%以上，这样企业才华每年增添。

以是，PLG（Product Led Growth）在中国很难，对许多企业来说PLG只能靠放一个免费的版本在线上，去获取一些客户线索，并且还需要销售职员去跟进，不靠销售职员跟进就能成单，在中国险些不可能。

03

大部分创业者远远低估了

外洋市场go to market的难度

由于一些企业以为中国市场太卷，赚钱太难，以是就想“出海”，但若是企业不做一些投入，“出海”也很难。

建设于新加坡的WIZ.AI就做得很是好，它的首创人是前360 副总裁，这家公司是做语音AI效劳的，而大模子就特殊适合电话中心的自动化，特殊是东南亚有许多小语种，人工智能就特殊适配小语种的电话中心，可是它也是花了一两年左右的时间来打磨产品，然后才翻开市场。

汇联易则是乐成打入日本市场，日本是一个很是好的软件市场，但这个市场与中国和其他国家都纷歧样，它是通过在电视上打广告，然后等着客户打电话进来买软件。这就要求“外地化”必需做得很好，日语不可有任何过失，由于日自己对这些细节很是挑剔。

汇联易也是在日本深耕多年，在买通了日外地铁系统以后才真正在日本市场腾飞。由于它的用户是日本的白领上班族，他们通行基本靠地铁，买通了地铁接谈锋气获得实时数据。

04

美国企服的止境依然是金融科技

在外洋尤其是美国，软件公司的优势着实在“金融科技”，美国的餐饮笔直软件Toast就是经典的案例。它所在的行业，软件的天花板现实并不高，可是靠金融科技它把自己的天花板再提高了好几倍。

作为餐饮行业软件，Toast纯软件收入不高，但由于美国的支付佣金高，基本上是2%-3%，它靠支付营业一年就有两三亿美金的收入，最岑岭时它有200亿美金的市值，现在市值也凌驾100亿美金。

反观中国，有一家叫“二维火”的企业对标Toast，前者所有的营业指标都比Toast好，包括：签约的餐厅数、订单数、支付金额都比Toast要好许多。可是由于中国支付佣金太低了，只有千分之几，险些赚不到金融科技的钱。

05

剩者为王！

看谁的现金流能熬到“春天”？

现在各人都很难融到钱，就看谁能活下去，以是焦点是你要比竞争敌手少犯过失，少亏钱，控制好现金流，熬到3-5年以后“春天”，市场都是你的。

我们在五六年前投了一个做赋能线下门店的公司叫“万店掌”。投的时间它很小，才赋能了3000家门店，经由5年时间，现在已做到赋能50万家门店，到年底预计可以赋能60-70万家门店的线下治理。

我们投的做RPA的“九科信息”，同期也有几家做RPA的公司融了几万万美金，甚至有上亿美金的，有了钱之后他们迅速扩张到几千人，但到“严冬期”都很是难。好比，许多大企业客户就拖着不付钱，感受到“冷气”的公司只能大规模裁人，而一旦大规模裁人，那些大企业客户就更不敢用你了，直接就把它们从供应商名单里踢掉了。

而九科信息到现在才100人，订单基础做不过来，客户需要排队。以是对创业者来说，一定要让你的客户去排队，万万不要去盲目扩张自己的职员。

06

AIGC是一条长坡厚雪的赛道，

但创业需要回归商艺

虽然，只管整体市场回调，但天生式AI从去年最先，确实也是如火如荼，不过天生式AI里同样有许多陷阱。我一直跟企业说，若是你投入10小我私家找不到PMF（Product Market Fit），投入100小我私家同样找不到，今天是最难的现实就是找产品和市场能够抵达最佳的契合点。

为什么这么讲？做大模子的大厂都最先打价钱战了，但创业公司没法跟进，由于没钱。

举个例子，现在自制的可能像“通义千问”100万token只要一块钱，100万token什么看法？150万到200万汉字，这关于通俗人来说基础用不完，相当于就是免费的，这让大模子创业公司怎么跟进？

并且感受GPT-5可能也没那么简朴能出来。以Sam Altman的做事气概，若是GPT-5能够宣布的话，他一定早就宣布了。到现在还没宣布，甚至说可能要到年底，这确实让人感受GPT-5至少可能没有显著的比GPT-4好许多。

着实GPT-4对许多场景，对绝大部分用户场景来说，已经足够了。

麦肯锡展望，天生式AI将为全球经济每年带来2.6万亿-4.4万亿美元的增添。我感受照旧低估了，凭证PC销量和Office用户数推算，全球差未几有10亿白领，假设每个白领平均一年创立4万美金的产值，就是40万亿美金，通过AIGC提高20%的效率，就是8万亿美金，并且提高20%效率很是容易实现。

关于效率的提升，瑞典的Klarna公司是一个很好的案例，它通过GPT开发了一个24小时在线能处置惩罚35种语言的AI助手，很容易就取代了近2/3客服职员的事情。海内的数据差未几，用LLaMA2不做调优，能取代20%的人，调优一下可以取代40%-50%的人，主要看调优的能力。若是用LLaMA3的话，可以轻松取代70%-80%的人，这是一个很是显着的能迅速降低本钱的应用场景。

07

AIGC聚焦笔直应用，

场景优先，数据为王

在详细的应用场景中，最焦点的问题是能否去掉“幻觉”。许多时间泛起“幻觉”是由于数据不清洁，以是要把数据洗濯好之后做笔直调优。

好比我们投的一家AI面试公司，现在做得很是好，它的AI追问就不可有“幻觉”，由于面试是很是严肃的事情，关于像腾讯、美团、招商银行这样的至公司来说，若是AI面试泛起“幻觉”，AI追问了一个很傻的问题，这关于大厂来说是无法接受的。以是，控制并去掉“幻觉”是现实应用中很是主要的门槛。

并且我们特殊看幸亏笔直场景内里去落地，去“抢客户、抢场景、抢数据”，以后最值钱的是笔直数据。美国有调研显示，不管什么模子用同样数据集，训练足够长的时间，最后能力都差未几。以是未来的焦点是，你有没有足够多的、高质量的笔直场景数据。

因此，对应用创业公司来说，能否抢到这些数据、这些场景特殊主要。我们投的AI面试公司有个大厂也要投，理由是：这家AI面试公司去年面试了100万人次，今年差未几能面试300万人次，每个面试或许30-40分钟，仅这些人机对话数据就很有价值。

聚焦在马上可商业化的场景

关于创业者而言，聚焦在马上可以商业化的场景很主要。Sora虽然很牛，但它现在还没法商业化，Midjourney也一样，它虽然看起来很酷，但每张图片可能都有点小瑕疵，在小细节上有瑕疵的，没法很好地商业化。

我们投的FancyTech就是很是典范的聚焦了可商业化的场景， AIGC视频广告效果特殊好，并且马上能变现。它所做的广告商业视频，必需包管没有瑕疵，必需包管商品100%真实，由于全天下的广告法都是这样要求的。

现在我们审核AI软件，有一个指标叫“晤面签单”，我们给FancyTech先容客户，好比星巴克，从微信拉群到签单只用了一个月时间；好比LVMH，从微信拉群到签单两个月时间，就把LVMH中国所有品牌都签下来了。并且LVMH还推荐FancyTech去加入自己的全球立异大奖，作为唯一的中国公司去巴黎举行决赛，得了第一名。

以是，海内创业者万万不要去追求那些很难商业化的笼统看法，像广告视频马上可以变现，训练本钱也很低。

FancyTech最初最先训练本钱才几张卡，现在客户多了，加上一直迭代自己的产品，现在100张卡是自己的，然后再借了100-200张卡，以是做PMF（Product Market Fit）着实不需要很是大的本钱。

去年这家公司的AI版本还较量简朴，只能几张照片动一动，新版本则一直升级AI能力。现在新版今年费是9万/年，基础版降价至2万/年。以是要一直升级你的模子，同时把老版本、基础版降低至地板价，让竞争敌手基础进不来。

所有的企业软件都需要用AIGC重做一遍

今天我以为AIGC+是很是难的，最难的是行业的know-how、行业的笔直场景、行业数据，但+AIGC是很容易的，所有的软件都可以用+AIGC，其中有许多时机。

好比像电话中心，+AIGC两三个月时间就可以做出来，并且电话中心还可以做许多事情。以前卖电话中心软件，最多几百万人民币，但现在我不卖电话中心软件了，你把电话中心交给我运营，已往运营本钱1000万/年，现在我报600万/年，到时间用AI做交付，包管客户效劳质量。虽然报价自制许多，但最终的效劳依然有不错的毛利。

特殊强调：首先，避开大模子的直接炮火。什么是直接炮火？写文案，文生图都是，文生视频大模子公司今天还做不到100%的AI，需要一部分人工，以是对创业公司来说尚有点时机，由于中国人工自制。

其次，要抢占笔直客户场景，争先数据闭环！最后，以低一个数目级的本钱，好比资助客户降低90%以上的本钱，直接交付客户需要的产品或效劳！要让客户像消耗者一样爆发尖叫，让客户能“晤面签单”，第一面POC（Proof of Concept，看法验证）、第二面正式条约。

AI是中国企服唯一的希望。

阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s/z4o3qNKEW3WwJT-rTqIaMw

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