从 Slack 看钉钉的稀缺性

8 月 22 日,上海,2023 年钉钉生态大会上,钉钉首次对外公布了一年以来的商业化进展:

“截至 2023 年 3 月末,软件付费企业数达到 10 万家。其中,小微企业数占比 58%,中型企业占比 30%,大型企业占比 12%。钉钉 ARR(年度经常性收入)远超半人马公司 1 亿美元评估标准,仅软件订阅式 GAAP 收入也已明显超过这个数字。”

需要注意的是:在随后的专访环节,我问了钉钉总裁叶军(花名“不穷”)一个问题:

“这里的小微、中型和大型企业,我是否可以把他们与钉钉的专业版、专属版和专有版价格联系起来?”

叶军回复道:“差不多,有点对比关系。”

如此一来,其实已经可以算出钉钉在软件订阅方面的 ARR 区间。基于钉钉三大版产品的售价分别为 0.98 万元/年、9.8 万元/年和 98 万元/年,也就是说:

单单在软件订阅方面,钉钉的 ARR 区间在 2 亿到 20 亿美金之间,远超过硅谷近年来用于衡量云公司的“半人马公司”——专指 ARR 超过了 1 亿美金的云公司。这还没有算上钉钉在其他商业模式上的收入,如硬件收入、生态收入及销售佣金等。

根据美国风投机构 Bessemer Venture Partners 刚刚发布的《2023 年云 100 榜单》(该榜单已经加上 AI 概念):私人市场上,今年云 100 公司的平均倍数为 26 倍。

也就是说:钉钉现在可能是一个价值百亿到五百亿美元区间的公司。


(一)

在美国市场,业务形态与钉钉最像的一家公司是 Slack。让我们先来对比一下 Slack 与钉钉。

2020 年底,Slack 被 Salesforce 以 277 亿美金收购,收购倍数约为其 2021 年预估收入的 25 倍。

下面,则是我根据 Slack 在上市前夕提交给 SEC 文件中所披露的数据,以及历年来 Slack 在一级市场的估值拉出来的一组数据。如下:

  • 2017 年,年营收 1.052 亿美金,估值 51 亿美金;
  • 2018 年,年营收 2.205 亿美金(增速 110%),估值略高于 70 亿美金;
  • 2019 年,年营收 4.006 亿美金(增速 82%)。当年 6 月 Slack 上市,上市第一天收盘价 38.62 美元,市值达到 195 亿美金,几乎是其在私人市场 70 亿估值的 2.8 倍。

由此,Slack 在 2017-2019 年获得的估值倍数分别是:48 倍、32 倍、49 倍(二级市场),远超过 BVP 基准报告中半人马云公司的平均倍数(14 倍)、中位值倍数(13 倍)和 Top Quartile 倍数(18 倍)。

可见,Slack 在资本市场获得的倍数惊人。

不过,Slack 的收入增速也很惊人:在 2018 和 2019 年,其增速仍然高达 110% 和 82%,远超过 BVP 基准报告中半人马云公司的平均增速(60%)、中位值增速(50%)和 Top Quartile 增速(80%)。

再来看一下钉钉。钉钉的商业化始于 2022 年 3 月,没有年同比增速数据,但有六个月的同比增速。根据叶军此前媒体采访透露的信息:最近六个月,钉钉核心产品的收入增速达到了三位数。

这个时候,由于钉钉刚刚开始商业化,基数小,增速相对也会较高。不过,钉钉的盘子确实要比 Slack 大很多。

早在去年底,钉钉的用户数就已经突破了六个亿。目前,钉钉的日活用户数是 9000 万,月活用户数则为 2 亿,而 Slack 在被收购前的日活数是 3230 万,月活数是 5410 万。

此外,由于创立的前 5-6 年,钉钉主要目标是扩大规模。这也决定了目前钉钉的获客成本几乎为零,潜在的付费客户基本都已经在钉钉盘子中,也由此钉钉的获客成本要比其他公司小很多。



(二)

不过,绝不能如此简单地将钉钉与 Slack 进行对比,由于中美企业级服务平台之间的差异,钉钉的存在实际上具有一定的稀缺性。

当我请叶军将钉钉置于全球企业级服务平台的视野下,就“应该如何去理解钉钉?”画一个坐标轴时,叶军给出了如下这张图。外圆为钉钉,阴影圆部分则是 Slack:

注:图片为手绘,存在一定的不准确性

从这张图中可以看到:钉钉要比 Slack 更加大。而这个“更大”,可以从两个维度来理解。

第一个维度——纵轴:钉钉同时拥有 B 端和 C 端用户,但 Slack 只有 B 端用户,没有 C 端用户。

此外,在 B 端客户的“厚度/深度”方面,钉钉要比 Slack 做得更底端或是做得更深,钉钉也做下层的东西,包括钉钉有很多自营业务,如视频会议、文档等等,但 Slack 则主要通过生态伙伴来完成。

再来看一下第二个维度——横轴:在大中小企业方面,按此前钉钉给出的比例,付费大企业占比 12%,中型企业占比 30%,小企业占比 58%。根据我查看 Slack 被 Salesforce 收购后最后一次发布的 2022 年第一季度财报:Slack 10 万美元以上的客户数是 1285 个,100 万美元以上的客户是 113 个,两者比例具有一定相似性。

但两者之间的差异在:中国的小企业非常丰富,钉钉的小企业组织形态要比 Slack 上的小企业更小,但钉钉触达的小企业数量更广。从大企业看,疫情期间钉钉为大企业做了很多事,钉钉由此触达了政府的机构,包括私有化的部署等等,大客户方面钉钉也要比 Slack 更宽。

而就钉钉的这种特殊性,也决定了其区别于 Slack 的其他商业化想象力。

第一个就是,在 C 端用户方面的可能性。

“我们刚刚推出个人版,现在还在公测,但个人版其实有非常多的收费想象空间。”叶军指出:如有可能是根据算力的消耗、根据云盘使用的大小、视频会议参与人数上限的个人付费等等模式。

此外,钉钉之后还会推出 Office 套件。这一产品还没有宣布,但是已经在准备中。

“类似文档,不过,我们会把它变成不完整的 Office 套件,个人也可以付费,如就买一个月 58 元的钉钉 Office。这种模式是原来 B 端产品没有的。”叶军透露。

第二,原来的钉钉与 Slack 一样, 都是 2B 的私域。不过,钉钉现在其实已经有公域。这方面,也是钉钉与友商们的最大差异。

叶军指出:“包括钉选,包括现在钉钉开屏的页面,都可以定制。再包括招聘,找工作也可以在钉钉上面,这些都属于公域。毕竟钉钉有这么大的量,每天接近一亿的 DAU。当然现在,我们也还处在刚刚开始探索的阶段。”

第三,由于中国企业级服务的特殊性,也决定了钉钉的生态要比 Slack 更丰富。

如目前钉钉的商业模式,除了常规 SaaS 软件的订阅收入外,还包括有硬件收入、生态收入、销售佣金等模式。

根据钉钉公布的数据:截至今年 3 月 31 日,钉钉已有 5000 多家生态伙伴,包括独立软件开发商(ISV)、咨询生态、销售、交付服务商及硬件生态厂商。

而钉应用数则已经超过 1000 万。其中,低代码应用数超过 800 万。钉钉上,年营收过千万的伙伴达到了 25 家,钉钉每收入 1 块钱,就会给生态合作伙伴带去 9 块钱。



(三)

此外,这一次发布会相当令人意外的是,钉钉惊人的 AI 化速度。

当日,钉钉公布了全面智能化的最新进展:已经共有 17 条产品线、55 个场景完成了智能化的再造。而此时,距离 4 月 18 日钉钉宣布接入通义大模型、发布一根“斜杠”(魔法棒),并推出四个中国企业最需要的 AI 应用场景(文档、音视频、IM 群聊、低代码应用开发),仅仅过去了 120 天。

当日,钉钉还向生态伙伴及客户开放了智能化底座 AI PaaS。需要注意的是,这也标志着钉钉的智能化已经全面进入了生态层。

“大模型要从‘玩具‘变成生产力工具,就必须进入应用场景,但首先要解决的是模型输入与输出的可靠性问题。”叶军指出。

“而 AI PaaS 解决了大模型的数据安全问题、性能问题,可以让大模型进入企业的上下文场景,降低大模型的不确定性,降低开发运维的门槛,帮助企业数据与大模型建立联系,让大模型能力真正为工作所用。”叶军说。

基于此,叶军还现场演示了基于 AI PaaS 和生态伙伴共创的新产品“数字员工”,以及会议、点餐、教育等多种场景和行业的 AI 解决方案。

其中,数字员工是指参与到业务流程中的虚拟员工。

如,钉钉与 1 号直聘共创的数字员工“招聘专员(1 号招招)”,就可以帮助企业的 HR 写招聘启事、发布到相应招聘网站、回收简历、筛选简历并预约面试。真实员工与数字员工的交流,通过自然语言就可以完成。

再比如,钉钉与饿了么共创的智能化产品“快乐拼”。当几个员工 A 某某、B 某某、C 某某一起拼餐时,当 C 某某输入“我与 A 某某一样”。此时,基于 AI PaaS 可以让大模型进入企业的上下文场景,该应用就能识别出“A 某某”是一个人的名字,从而给出正确的解。

根据叶军透露的信息:目前,钉钉已经上线了 AI 智能应用市场,首批 11 款智能化 SaaS 已经上架。

事实上不仅如此,钉钉还率先给出了行业内首个大模型落地应用场景的商业化方案。如下:

在钉钉专业版年费 9800 元基础上,增加 10000 元,即可获得 20 万次的大模型调用额度;在专属钉钉年费基础上,增加 20000 元,即可获得 45 万次的大模型调用额度。相当于一次调用,平均只需不到 5 分钱。

我问叶军:“既然定价上去了,您去年底提出的‘三年内实现盈亏平衡’的时间表有变化吗?”

出乎我的意料,叶军回答说:“没有变化。”

根据叶军的说法:收入虽然变大了,但钉钉希望在商业化上保持克制。原因是:toB 业务拼的不是一次性收入,而是长期的服务。

“因为如果你没有建立起一套很好的客户服务机制,是很容易出问题的。所以我觉得不能为了收入而做收入。我们鼓励一线积极地发展客户,但是你的服务必须得跟上,让客户觉得你真的好好服务了他。你们的关系是长期的。”叶军说。


欢迎到硅发布公众号预约我的下一期直播:OpenAI 正在投资什么项目?


说明:因为各种各样的原因,我在知识星球写的东西和我在官网写的东西不一样,关心美国创投圈与美股二级市场及加密/Web3 领域的专业读者,请移步到我的知识星球,如下扫码登录(老用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码:

伊隆.马斯克的最新使命:振兴电力行业

今年 7 月,科学家们认为这是“有记录以来地球上最热的一个月”,并且可能是大约 12 万年来最热的一个月。

与此同时 7 月 27 日,美国最大电网 PJM 发布一级能源紧急警报,宣布美国东部 13 个州的电网进入一级紧急状态。PJM 下令所有发电厂必须在当日的热浪期间满负荷运行,还要求参与需求响应计划的消费者准备好减少用电量,以确保电力供应稳定。

此前一个月,伊隆. 马斯克出现在了奥斯汀举行的能源会议上。他指出:电力即将成为继 GPU 之后人工智能行业马上就会紧缺的“基础设施”。

“我怎么强调都不为过:我们需要更多电力。无论你认为需要多少,实际上我们需要的都不止于此。”他说。

根据《华尔街日报》的报道:过去 12 个月里,马斯克总共参加了三次重大能源活动,以引发更多业界关注其公司特斯拉与 xAI 的未来所需要的基础设施。

根据马斯克的预测:

到 2045 年左右,美国的电力消耗(部分是由电动车带来)将增加两倍。他还预测:两年内将出现电力短缺,而这可能会阻碍经济发展,因为人工智能的发展需要大量的能源。

 “我的预测是,我们将从今天的硅极度短缺,变成为两年内的电力短缺。这大致就是事情发展的趋势。”他说。

马斯克还警告称:就像最近损害了科技与汽车行业的芯片短缺一样,电力短缺可能会造成严重后果,可能会阻碍人工智能的蓬勃发展。

需要注意的是:马斯克的担忧,当然基于其核心利益之上。

马斯克的两家公司——特斯拉与 xAI 分别属于电动车行业以及人工智能行业,而这两个行业都正处于快速发展中,并且非常耗电。

比如,美国已经面临这个问题:美国的电网如何才能满足不断增长的电动汽车的需求?

此外另一方面,则是人工智能的发展。首先,科技业的云服务实际上已经通过数据中心使用了大量的能源,而生成式 AI 的发展则会更加糟糕。

7 月 20 日,黑石集团的总裁兼首席运营官乔纳森·格雷在黑石的财报电话会议上指出:

“人工智能领域正在发生一场广为人知的军备竞赛,预计未来五年,主要的科技公司将在该领域投资 1 万亿美元,其中大部分将用于投资数据中心。”……


本文剩余内容的主要摘要如下:

1,目前,美国市场上的电动车占到了新车注册量的多少百分比?又占到销量的多少百分比?

2,对于即将出现的电力紧缺问题,伊隆.马斯克的解决方案是什么?

3,为什么说电力行业的巨变即将来临?


说明:我的星球读者可以直接点击下面二维码继续阅读。后台关心美国创投圈与美股二级市场及加密/Web3 的专业读者,也可以如下扫码登录成为我的星球读者继续阅读全文(老星球用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码:

马克.安德森谈 AI、创始人背调和关于创业的 5 大谎言

最近,硅谷顶级 VC 机构 A16z 的创始合伙人马克.安德森,接受了俄裔美国计算机科学家、人工智能研究员和著名播客莱克斯.弗里德曼的专访。一起来看一下,以下是我们的翻译简写。


对 AI 的看法

问:你已经投资科技公司大约 20 年了,其中约 15 年是在 A16z。你看到了哪些有趣的科技趋势?如果只说公司和行业发展的话?

马克.安德森:20 年来的一个重大转变,就是科技行业曾经是一个工具行业。基本上从 1940 到 2010 年,几乎所有成功的大公司都是卖工具的公司(镐和铲公司),像是 PC、数据库、智能手机,就像是那种人拿起来就用的工具。

从 2010 年开始,大多数赢家公司则是通过做“应用”,也就是在现有行业里创办一家公司,然后,直接面向这个行业里的客户提供产品。

早期的例子有 Uber、Lyft 和 Airbnb,这种模式现在发展得越来越复杂和精细。实际上,AI 是这类模式的反转,因为现在大多数 AI 是在云上为其他人提供一个 AI API 接口的业务。

问:但 AI 最重要的东西,可能还是会发生在应用领域吧?

马克.安德森:是的,我认为大部分的钱,可能会投在 AI 财务顾问、AI 医生或者 AI 律师之类,或是任何一个领域的这类东西。

有趣的是,硅谷现在什么都在做。企业家们布局了每一个可能的想法。因此会有一些公司做一些会被大型律师所采购的 AI 的东西,然后会有别的公司直接进入消费级市场,比如做 AI 律师的 App。


三大因素造就了伟大的创始人

问:你见过那么多成功和失败的公司,你会给一个想在科技领域建立下一个超级成功的创业公司创始人提什么建议?像谷歌、苹果、推特那样超级成功的。

马克.安德森:所有真正伟大的创始人最大的优点,就是他们不接受任何建议(笑)。所以如果你发现自己正在听建议,也许你不应该听。

问:那么你认为是哪些方面造就了伟大的创始人?

马克.安德森:超级聪明、超级有活力,加上超级有勇气。我想就是这三点。

前两个,是特征,第三个,是选择。我认为勇气是一种选择,因为勇气是一个面对痛苦的承受能力的问题。对吧?在放弃之前,你愿意被打击多少次?

还有一点是一个创业公司创始人最被大众误解的地方。人们总把创业这事儿浪漫化。即便他们失败了,也被浪漫化,人们会说:这是一次多么伟大的冒险。但现实是,大多数时候人们都在对创始人说“不”,通常,还会接着表示你很蠢,对吧?

不,我不会来为你工作。我不会离开我轻松的工作。不,我不会买你的产品。不,我不会写关于你公司的故事。总之就是各种拒绝。所以大部分创始人不得不做的事情就是接受“习惯被打击”。

而人们之所以不理解做创始人很痛苦,是因为当你是一个创始人时,你就不能表现出你的痛苦,否则,人们会认为你很软弱,会对你失去信心。所以你就必须“装”,必须在被拒绝的时候还表现出 You’ve had a great time,哪怕你内心感觉要死了,对吧?(笑)这就是苦楚。

问:那他们为什么要创业?

马克.安德森:为什么要创业?这就是问题所在,也可以说是,我认为的一个(关于创始人的)结论。

我认为,实际上对大多数创业者,考虑到平衡风险,一个理性的选择是:如果他们有一份在大公司的工作,平均来说,他们可能会在财务上更成功。但有些人就是有一种非理性的需求,他们就是要去做一些新的事,为自己建造一些东西,有些人就是不能够容忍有老板。

有一件事很有意思,就是你如何背调一个创始人。通常,你要雇某个人时,你会打电话去问 TA 的前老板们这个人是不是一个好员工。好,现在你想做乔布斯的背调,结果就是:天呐,他太可怕了,他是一个糟糕的员工,他从来不做我们让他做的事。

问:你的意思是,前任老板说他从来没做过他安排给他做的事,这可能是一个积极的信号?

马克.安德森: 嗯,理想情况下,我认为你想要的答案是:前任老板说,我想去为那个人工作。他在这里为我工作过,现在我想为他工作。可惜大多数人不会这么说,他们的自尊心无法承受。但理想情况是这样。


两类创业者

问:你会给那些超级聪明、超级有活力和超级勇敢的人什么建议?

马克.安德森:我认为另一件很重要的事情就是,有时候我们会看到有人说,他想开一家公司,然后,他们会在开公司的过程中去想某个创业想法。

但一般来说,这类人不如那种先有想法,然后意识到有机会自己去建一家公司,然后他们就变成了做这件事的合适人选的那一类人。

问:这里的想法,是指长期的愿景还是指关于产品的细节?

马克.安德森:我是指具体的产品。因为在最初的五年里,你不需要愿景。你只需要创建人们想要的东西,然后想办法卖给他们,对吗?这很实在。

问:所以建议的第一部分,是你的第一个产品真的能挣到一些钱。

马克.安德森:没错,第一个产品必须要有用。我的意思是,它理论上是能够实现的;然后它必须真正符合市场,是客户心里想要的东西。 

另一部分,就是人们必须想要付钱,就像有人要付账单一样。所以你必须弄清如何定价,以及你是否真能赚钱。这就更容易去预测。

成功永远无法预测,但如果你先有一个好想法,再创办公司,它会更容易预测。

我们自己就是这么做的,我们在做网景前先做了 Mosaic 浏览器,谷歌创始人是在斯坦福工作时做的谷歌搜索引擎。有很多这样的例子,Pierre Omidyar 在离职之前就让 eBay 运转起来了。

问:我真的很喜欢这点。在扩张之前,先有一个真正有效的原型。

马克.安德森:顺便说一下,这种情况下融资也会更容易。一份带着已经验证过的概念的融资计划,肯定比那种 30 页都在描述一个梦想的计划书更容易融到钱。

我们有一个概念叫 Idea Maze(创意迷宫),是 Balaji Srinivasan 提出的。这是关于一个谬误,这个谬误指的是:创意会像魔法一样闪现。

但现实是,创始人之所以能取得巨大成功,是因为创始人在创办公司之前就已经思考了 5 到 10 年,他们通常在学校时就已经在研究,甚至还是个小孩时就已经在做实验。

在真的能做成这件事之前的那些时间里,他们一直在训练。所以他们就是真正的领域专家。但大家就是很相信谬误,认为可以做到:“哇哦,我恰好在洗澡的时候有了这个想法,所以我就在做这件事儿了”,但事实通常不是这样。

问:确实,也许在洗澡时我们有产品实施细节的灵感,但通常你会花上几年甚至是几十年时间,去思考相关的一切。

马克.安德森:是的,我们之所以称其为 “Idea Maze” 是因为,针对任何的想法,都像是一个迷宫,有很多条路径,各种排列组合,关于用户是谁?产品长什么样?应该如何将其推向市场等等这些事,有各种可能的组合。

所以真正聪明的创始人,在出去筹资时已经考虑了所有这些情况,针对每种可能性,他们都有详细的答案,因为他们花了很多心思。那些比较随意的创始人没有考虑过这些。考虑周全的人更容易做好。


鱼和熊掌很难兼得

问:如果你有一份轻松的工作或者幸福的生活,你该怎么迈出创业这一步?

马克.安德森:最好的理由,就是你不能忍受不做。这事儿就像是如果你是被建议去做的,你可能不该去做。可能恰恰相反,你只是有一种强烈的感觉,你必须这样做。我必须这么做,别无选择。

问:如果这会导致很多痛苦呢?

马克.安德森:就是会有很多痛苦。问:那如果这意味着,失去某种社会关系、破坏你和爱人的关系等等呢?

马克.安德森:这肯定会让你陷入社交隧道(social tunnel),你可以在推特上玩个游戏,去说点关于工作、生活平衡的骚话。比如人们应该努力工作,然后你会惹火每个人。

但事实上是,所有成功的创始人每周工作 80 小时,他们的工作就像是他们与同事之间建立了各种非常牢固的社会纽带。他们往往会失去很多外界的朋友,或是把那些友谊冰封了。

但对大多数的创始人来说,这就是创业的本质,这种交换是值得的。年轻创始人的优势可能是,他们拥有的更少,比如还没有结婚或还没有孩子,那这事儿就更容易忍受了。

问:那年纪大的人还能做创始人吗?

马克.安德森:当然可以。许多最成功的创始人都是第二次、第三次、第四次创业,在他们 30 多岁、40 多岁、50 多岁的时候。

作为一个大龄创始人的好处是:你知道得更多,你对要做的事情了解得更多,这非常有帮助。问题是好吧,现在你已经有了配偶、家庭和孩子,你必须去看棒球比赛,但是你又不能去,你懂的。

问:生活充满了艰难的选择。 

马克.安德森:没错。


相关链接:神秘的 OpenAI 员工一年能够拿到多少钱?


说明:我在微信公号和知识星球写的东西不一样,后台关心美国创投圈与美股二级市场以及加密/Web3 领域的专业读者,请移步到我的知识星球。如下扫码登录成为我的星球读者(老星球用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码:

此次美股财报季,投资者不关心 AI 技术

上两周是美国的财报季,有两家公司的财报透露了与 AI 有关的很有意思的信息:一家是台积电,另一家是谷歌的母公司 Alphabet 。


(一)

先来看一下台积电。

台积电是全球最重要的代工芯片制造商,它来自 AI 与来自智能手机的收入比,其实可以作为是智能手机作为时代变革主要驱动力还是 AI 作为时代变革主要驱动力的一个衡量指标。

从此次台积电的的财报看:

智能手机作为变革主要驱动力的地位正在逐渐减弱,甚至 AI 已经处于领先地位。因为:

台积电上季度 44% 的收入,来自于高性能计算(AI 加速器和数据中心处理器),而智能手机的这一比例是 33%。

也就是说:这是人工智能领域相对于智能手机的领先优势第一次达到了两位数的百分比差距。

这对于 15 年来一直靠移动芯片需求不断增长而崛起的台积电来说,是一个里程碑式的转变。


(二)

再来看一下 Alphabet。

我们先来看一个大家都很关心的问题:微软的 AI 搜索引擎 Bing 有没有很大地打击到谷歌的搜索业务?

答案是:并没有。根据 Alphabet 自己公布的数据:谷歌的搜索引擎业务继续增长,约同比增长了 4.8%,环比增长了 5.6%。

另外一个核心问题则是:谷歌的主要商业模式是搜索广告,因此谷歌一直被认为如果 AI 革命到来,会严重破坏谷歌的商业模式。但从此次 Alphabet 发布的财报看……


本文剩余内容的主要摘要如下:

1,微软是 AI 领域最强的公司之一,谷歌则被认为会受到 AI 的竞争。但为什么微软发布财报后股价下跌了近 4%,谷歌却盘后大涨了近 6% ?

2,为什么 Meta 股价盘后交易大涨?

3,为什么说在这个财报季,投资者认为人工智能技术不是很重要?


说明:我的星球读者可以直接点击下面二维码继续阅读。后台关心美国创投圈与美股二级市场及加密/Web3 领域的专业读者,也可以如下扫码登录成为我的星球读者继续阅读全文(老星球用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码:

这两天在硅谷 AI 圈爆火的文章:VC 如何投资 AI

以下是硅发布的视频号,本月我将试一试直播,请大家鼓励我,扫描右侧二维码点击关注

这两天,一篇由人工智能创业者萨姆.霍根写的文章,火遍了全硅谷。和大家分享一下,来自我知识星球的第 424 篇内容。

我相信,霍根所写的这些东西也正在中国发生,因为我已经看到了一部分。

在这篇文章写就前:两家美国 AI 领域的创业公司 Jasper 与 Mutiny 被迫裁员。目前,就 VC 如何投资 AI 以及到底 AI 赚不赚钱的争论正在硅谷激烈地进行。

以下是我的翻译简写,希望给大家带来启发。


六个月前,在经历了几年的艰难时期之后,AI /LLM 似乎将为风险创业生态系统带来急需的复兴。

但随着 Jasper 等公司开始放缓脚步,情况似乎并非如此。

目前,有两组明显的赢家、少数的几个输家,还有一小部分看起来很有希望的“新月公司”(AI Moonshots)。


(一)

让我们先来看一看输家。

像 Jasper 这样的公司和支持它们的风投机构,是目前最大的输家。

Jasper 以 10 位数的估值,募集了超过 1 亿美金,其本质,是对 OpenAI 一种通用的、薄薄的包装。

他们的用户体验和品牌很好,但是不出色,而且来自专门为高价值利基市场打造差异化产品的公司的竞争,使这种通用产品很难实现增长。我不确定结果如何,但 VC 很可能会血本无归。

另一类输家,则是由风险投资支持的应用层团队。

他们在聊天机器人热潮的背景下,于去年 12 月至今年 3 月之间,筹集了 25 万至 2500 万美金,期望能够将产品卖给晚期阶段的企业公司。

通常,这些创业公司的产品要比 Jasper 这样的普通产品更具针对性,但是仍然没有真正的技术护城河:产品很容易被复制。

企业公司的高管们对人工智能充满了期待,他们从一开始就对此直言不讳。这让很多创始人和 VC 相信:企业公司会成为他们的第一批客户。

但为这些公司提供服务的创业公司没有意识到:企业高管与他们的工程师在使用开源工具快速地将人工智能投入生产方面,是多么的一致和精明。

工程领导者们更愿意组建启动自己的 LangChain 和 Chroma 基础设施,并且自己来构建技术,而不是从一家未经证实的新创公司那里购买技术(并且可能会一路获得促销)。

简单讲,大公司们正在选择书写自己的人工智能成功故事,而不是为新人工智能创业公司筹集下一轮资金所需要的增长指标做出贡献。

这就引出了我们的第一组赢家——老牌公司和市场的现任者。


(二)

老牌公司和市场现任公司中的大多数,在将人工智能添加到自己产品中或在内部开发某种“聊天-你的文档”应用供员工使用时,都没遇到什么困难。

这让我大吃一惊。这些公司中的大多数似乎已经沉睡多年。不知怎么地,他们就醒了过来,并以足够的灵活性成功地驾驭了 LLM 热潮。

造成这种情况有两个原因:

1,对于许多公司及高管来说,正确使用人工智能是一个生死攸关的命题;如果失败,就意味着在未来几年内慢慢死去。他们不能冒险将自己的未来交到一家可能失败的新创业公司手中,而宁愿在内部领导项目,以绝对确保事情按计划进行。

2,现在,C-Suite 的大厅里正弥漫着一股冲劲。雄心勃勃的项目得到了绿灯和支持。这在几年前是不可能的。我认为这部分应该归功于伊隆.马斯克,他提醒了我们,当一小部分聪明人积极主动地去完成工作时,一切皆有可能。减少繁文缛节,增加个人责任,让奇迹发生。

我们的第二组赢家,则生活在光谱的另外一端,他们是独立开发者和个体经营者。

这些小公司通常只有一个人,既不筹集外部资金,也不组建庞大的团队。他们的优势在于规模小,能够以较低的开销快速发展。

他们为利基市场打造利基产品,并往往占据了主导地位。他们的目标是开发一种(或多种)SaaS 产品,每月产生约 1 万美元的相对被动收入。这有时候被称为是——”微 SaaS”。


(三)

我想谈的最后一组赢家,是人工智能的 “新月公司”,他们是从根本上重新构建整个行业的公司。

一般来说,这些公司都得到了 VC 的支持,他们正在开发的产品有可能重新定义一小群高技能的人类如何与技术互动并得到技术的帮助。

现在,断言它们是否会成功还为时尚早,但它们早期的原型产品已经引人注目,而这无疑是我们最值得关注的领域。

我认为有以下几家公司属于这一类:

1,https://cursor.so –  一种人工智能优先的代码编辑器,很可能改变软件的编写方式。

2,https://harvey.ai –  用于法律实践的人工智能 

3,https://runwayml.com — 人工智能驱动的视频编辑器

这只是一份不完整清单。但总的来说,我认为如果我们要看到我们一直期盼的人工智能驱动的未来,“登月计划”的类别需要大幅增长。

如果你是一位融资额在 25 万至 2500 万美元之间的创始人,并且很难为你的聊天机器人或者 LLMOps 公司找到产品/市场契合度,那么也许是时候考虑转向更有雄心的领域了。

让我们来回顾一下:

1,由风投支持的公司日子不好过。公司募集的资金越多,你感受到的痛苦也就越大。

2,很快,现有公司和市场领导者就善于利用内部团队和开源、现成的技术,来部署尖端的人工智能,这让由 VC 支持的初创公司失去了看似很好的机会。

3,独立开发者正在通过在利基市场快速地推出利基人工智能产品,建立起小型的现金流业务。

4,少数技术尚未得到验证、前途无量的“登月计划 “公司,最有可能获得 VC 规模的回报。

现在,一切还为时尚早。随着新基础模型的发布以及工具链的改进,这一格局将继续发生变化。我相信,你能找到与我在这里所写的一切相反的例子,那么请把它们写在评论里,让其他人也能看到。

在此,我直言不讳,我完全是属于”在没有 PMF 情况下融了 25 万至 2500 万美元”的那一类人。如果你也是创始人,我很乐意和你聊聊。我的 DM 是开放的。


相关链接:

如何正确地给早期生成式 AI 公司估值

神秘的 OpenAI 员工一年能拿多少钱?


说明:我平时主要在知识星球写美国科技界的内容,关心美国创投圈的专业读者,请移步到我的知识星球。如下扫码登录(老星球用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码:

如何正确地给早期生成式 AI 公司估值?

我在《Coatue 46 页 PPT 中最有趣的一个问题》里写过:

今年第二季度,是美国 VC 生态系统连续第六个季度的投资数据下滑。但令人惊奇的是:人工智能赛道的投资数据却在其中继续一骑绝尘。

我好奇:那么在更隐性的估值世界里,美国 VC 是否也正在使用截然不同的估值标准来衡量早期生成式 AI 创业公司与非 AI 创业公司?

以及作为一种结果:早期生成式 AI 创业公司与非 AI 创业公司是否也存在着这样的估值两极化?

需要注意的是:目前硅谷正在进入一个恐怖的死亡谷。正如《Coatue 46 页 PPT 中最有趣的一个问题》里所说的:今天的创业公司,实际上是在和最上游投资者的三种资本部署方式进行竞争:

  • 无风险利率 (5%)
  • 买 Meta 或者谷歌这样的大型科技公司股票 (20× P/E)
  • 买 AI 增长/ 英伟达的股票 (50× P/E)

加上 VC 方面项目退出活动的稀少,今天的创始人赢得资金流动性的途径非常差,因此融资的竞争也异常激烈:

很多获得了种子轮的非 AI 创业公司,甚至都活不到 A 轮。这不仅仅是因为上游资金的变化,也因为下游市场 B 端客户与 C 端客户都在削减成本。

(一)

下面,就让我们来看一下估值差异。

根据我查到的数据:目前,早期轮生成式 AI 创业公司与非 AI 创业公司的估值体系就像是冰火两重天。首先,PitchBook 明确指出:投资者正在按照完全不同的估值标准来衡量生成式 AI 创业公司与非 AI 创业公司。

具体来讲:……


本文剩余内容的主要摘要如下:

1,目前投资者对于生成式 AI 创业公司与非 AI 公司分别按照什么标准估值?

2,就估值的中位值而言,今年早期轮生成式 AI 创业公司的投前估值的中位值是多少?早期非 AI 公司投前估值的中位值又是多少?与往年又有哪些差异?

3,如果不是 AI 公司,目前表现最好的 A 轮公司估值可以获得其年度经常性收入(ARR)的几倍?一般性的公司又可以获得几倍?


说明:我平时主要在知识星球写美国科技界的内容,关心美国创投圈的专业读者,请移步到我的知识星球。如下扫码登录(老星球用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码:

伊隆.马斯克正式推出其人工智能公司 xAI

大战打响,根据美媒的报道:几小时前,伊隆·马斯克正式推出了其人工智能公司 xAI 的官网,还推出了一个 Twitter 帐户,账号为 @xAI,以与其曾经支持的 OpenAI 正式竞争。

马斯克还在 Twitter 中表示,他推出 xAI 是“为了理解现实”。

xAI 的官网见:https://x.ai/

根据该官网:xAI 是一家独立于 X Corp 的公司。X Corp 是 Twitter 的控股公司。马斯克将在 xAI 里领导一个由 12 人组成的研究团队,其中包括:前 DeepMind 的研究员 Igor Babuschkin、前谷歌员工 Christian Szegedy,以及前微软研究员 Greg Yang。

今年 2 月,马斯克开始为这一项目招募人员。

该项目主要旨在对 OpenAI 的 CharGPT 做出“反唤醒”回应。马斯克曾多次批评 OpenAI 安装限制 ChatGPT 响应以避免传播错误信息或冒犯用户的保护措施。

相关链接:神秘的 OpenAI 员工一年能够拿到多少钱?


说明:我平时主要在知识星球写美国科技界的内容,关心美国创投圈的专业读者,请移步到我的知识星球。如下扫码登录(老星球用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码:

神秘的 OpenAI 员工一年能够拿到多少钱?

我想研究一下 OpenAI 的薪酬结构,主要基于两方面原因:

第一,目前,美国 AI 领域的人才报酬已经贵到离谱。第二,随着 OpenAI 继续引领人工智能的进步,OpenAI 很可能会在世界范围内重新定义科技业的竞争性薪酬。

但结果我发现:OpenAI 对于如何运作自己的薪酬体系和估值方式,极为保密。

并且即便是在硅谷,OpenAI 的薪酬结构也是非常独一无二的。

下面,就让我们一起来看一下 OpenAI 是如何思考和塑造其薪资体系的。

在此之前,我们需要再来回顾一下 OpenAI 的使命和其非常特殊的前世来生:

OpenAI 本是一家非盈利组织。为解决如何从谷歌、Facebook 等科技巨头手中抢夺 AI 人才以及公司发展所需要的巨额资金问题,2019 年 OpenAI 重组公司结构——母公司为非盈利组织,子公司为盈利性公司,同时开始采用“盈利上限”模式。

也就是:把 OpenAI 早期投资者的回报,限制在其原始资本的 100 倍,以防止投资者驱动公司只关注利润。并且后面的投资者,回报上限只会更低。

根据 OpenAI 的博客文章,“OpenAI LP 的基本理念是:如果我们成功完成使命,投资者和员工都可以获得上限回报,这使我们能够筹集投资资金并通过类似初创公司的股权吸引员工。但任何超出了这个数额的回报——如果我们成功了,我们预计会产生比投资 OpenAI LP 或在 OpenAI LP 工作的人更多的价值——都归原来的 OpenAI 非盈利实体所有。”

下面,就是 OpenAI 独一无二的薪酬体系。

(一)首先,与硅谷其他公司类似,除了提供标准的医疗、牙科、心理健康福利之外,OpenAI 还提供以下服务:

  • 401(k) 计划,4% 匹配
  • 每年无限次休假和 18+ 公司假期
  • 带薪育儿假(20 周)和计划生育支持
  • 年度学习和发展津贴(每年 1,500 美元)

不过,与所有硅谷大科技公司和创业公司不同的是:

OpenAI 的签约奖金非常稀有,而且没有目标绩效奖金,在赔偿方面,也几乎没有谈判的余地。

实际上,OpenAI 的 Offer 由最简单的两个部分组成:基本工资 + 股权。

这里,基本工资是指员工每两周会收到的现金工资。大多数员工每年的基本工资为 30 万美元。

“股权”方面,则 OpenAI 不叫“股权”,而称其为是“利润参与单位”或者是“PPU”。

见附件图一,这是 OpenAI 最近的 Offer 报价。……

本文剩余内容的主要摘要如下:

OpenAI 员工每年的总薪酬是多少美元?OpenAI 采取了什么非常特殊的薪资结构?为什么要采用这种薪资结构?员工的PPU 流动性如何?PPU的风险性如何?


说明:因为各种各样的原因,我在官网写的东西和我在知识星球写的不太一样,关心美国创投圈的专业读者,请移步到我的知识星球。如下扫码登录(老星球用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码:

Coatue 46 页 PPT 中最有趣的一个问题

6 月 30 日,对冲基金 Coatue 发表了长达 46 页的 PPT <EMW/2023>,从美股二级市场一路讲到了一级市场。由于我本身就是美股交易者,所以 PPT 里的大部分观点,我其实觉得平淡无奇。但是里面有一张图,我认为提出了 Coatue 全部观点中最有趣的一个问题。让我们先来看一下 Coatue 的主要观点。如下:


(一)

从二级市场中学到的

“世界正变得更具弹性。作为结果之一,美股已经反弹。但美股内部也很复杂:实际上,只有科技股在反弹,其他像布伦特原油股、地区银行股、运输类股、零售类股票等经济敏感行业,都表明压力依然存在。

此外,即便是在科技股里,也只有七大巨头—— MANTA + Meta + 苹果——表现出色,其他的都不怎么样。

自由货币的时代已经结束,市场需要公司实现盈利性增长,像扎克伯格等领先的创始人正在努力转型(小扎不再在财报会议上讲元宇宙,而是开始讲效率);而如黄仁勋这种厉害的创始人则已经得到了奖励。

市场正感受到一个潜在的新超级周期的开始。一般来说,每个主要周期都有一个突破性时刻。例如移动时代,是 2012 年苹果发布 iPhone 4S;云时代,则是 2014 年亚马逊 AWS 的市场规模突破了 1500 亿美元。那么英伟达今年二季度的收益,是否代表着人工智能时代的突破性时刻呢?

总结:人工智能可能是未来十年经济的生命线。

紧接着,Coatue 从二级市场转到了一级市场,提出了如下几个观点:


一级市场的情况

市场上有太多的独角兽公司需要太多的钱了。但是相比于投资独角兽,今天的投资者有太多替代性的投资选择。而今天公司退出的渠道也很有限——IPO 少、并购少、VC 向 LP 的募资减少。在这种大环境下,公开市场与私人市场里许多公司的估值已经被大减记,甚至 Klarna 已经被减记了 85%。但即便如此,仍有大量的独角兽公司没有被重新定价,他们甚至可能永远都不会拿到新融资。

那么,这对创始人意味着什么呢?

意味着:今天的创始人,必须同时关注两个指标——“效率”和“规模化”,而公司里的关键角色,不再是 2021 年时候的“增长官”,也不是 2022 年时候的“首席财务官”,而是变成了 2023 年的“首席战略官/并购主导者/业务开发人员。”

这种情况下,两个问题是:1,创始人如何赢得资金流动性的途径?2,人工智能可以帮助创始人改变这场游戏吗?


(二)

让我们先来看第二个问题:人工智能能够帮助创始人改变这场游戏吗?

给到大家今天刚刚出炉的两组数据:

1,的的确确,今年二季度美国 VC 投资总额显示:风险投资资金总量继续在减少。

根据 Crunchbase 的最新数据:今年二季度,美国创业公司筹集的总资金量仅为 276 亿美元,环比下降了约 40%;同比,则更是大幅下降了 55%。

需要注意的是:从去年的 1 月开始,我就一直在看数字的下降

也就是说:这实际上是美国整个 VC 生态系统连续第六个季度的数据下降(可怕)。

2,但是另一方面,令人惊奇的是:人工智能分支继续一枝独秀,甚至上周还进入了一个 AI 风投史上的拐点。

上周,投资交易金额最大的 10 个交易里面,有三个是人工智能公司,分别是:Inflection AI(融了 13 亿)、Runway(融了 1.41 亿)、Typeface(融了 1 亿)。

这印证了 Coatue 的核心观点:人工智能或许可以帮助创始人改变这场游戏。包括如:创始人可以通过 AI 为现有业务带来新的推动力、创始人可以把业务完全转向 AI、创始人可以扩展产品套件以抓住 AI 机会、甚至是创始人可以和新的 VC 重新开始业务,等等。


(三)

现在,再让我们来看一下 Coatue 提出的第一个问题,也就是我觉得整个 Coatue PPT 中最有趣的一个问题:创始人如何赢得资金流动性的途径呢?

请看下图,在这份 PPT 的第 37 页:

这张图表明,今天的创业公司,实际上是在和投资者包括 LP 的下面三种资本部署方式进行竞争:

  • 无风险利率 ( 5% )
  • 买 Meta 或者谷歌这样的大型科技公司的股票 ( 20× P/E )
  • 买 AI 增长/ 英伟达的股票 ( 50× P/E)

换句话说:如果你是投资者,你会把钱放在哪里呢?


大家可以到我的知识星球获取 Coatue 的这份 46 页的 PPT。


说明:文章首发公众号,因为各种各样的原因,我在公众号写的东西和我在知识星球写的不太一样,关心美国创投圈的专业读者,请移步到我的知识星球。如下扫码登录(老星球用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码:

美国 AI 创业公司的新难题:有钱,但是缺数据

随着时间的推移,美国人工智能产业的附加值重心,已经悄悄发生了转移。

根据《华尔街日报》的最新报道:正在筹集数十亿美元的生成式 AI 创业公司,如果没办法获得正确的数据,那么它们可能已经走向失败。

风投机构 Primary Venture Partners 的联合创始人兼普通合伙人布拉德.斯夫鲁加指出:

“我们已经看到很多公司可能正在寻求出色的 AI 应用,但他们无法访问能够让他们构建强大应用程序的数据,更加不用说可以帮助他们的专有数据了。”

换句话说:当市场上,构建实际的模型已经变得类似于可以购买的商品时,真正的价值变成了数据。拥有正确的数据,现在可能比任何时候都更加重要。


(一)

这里的逻辑是:目前,许多 AI 创业公司都希望能在如金融或医疗保健等细分领域建立起小众的 AI 模型,但因为他们缺乏品牌认知度和社会认同,这些创业公司要获得垂直行业的培训数据集并不容易。

在这方面,大公司可能更具优势,因为在如何处理数据方面,大公司已经赢得了大客户们的信任。

例如根据《华尔街日报》的报道:安永全球有大量的交易数据,每天都有生成式 AI 创业公司找上门来。但安永全球担心:如果把自己的专有数据用于训练外部模型将会发生什么?

“谁拥有这些数据?当我们训练模型时,我们对这个模型的访问权限是什么?其他人还能如何使用这个模型?数据是由我们带来的知识产权的一部分。” 安永全球指出。

要解决类似的 IP 问题,一种对策是:创业公司可以通过仅仅是根据每个客户的数据,来为每个客户训练不同的模型。

例如 TermSheet 就是用这种策略来构建 Ethan 产品策略的。后者是一种生成式 AI 模型,可以为房地产开发商、经纪人和投资者回答行业的问题。但是 TermSheet 的 CEO 罗杰.史密斯也表示,即便客户同意这一点,他们也需要教育客户和一些说服力。  

此外,对网络安全的担忧,也是大客户公司不愿意选择创业公司的原因。

如金融服务公司 Truist 的首席数据官特蕾西.丹尼尔斯就表示,在数据安全方面,他们信任更加大的供应商,因此只选择与大技术供应商而非创业公司一起探索生成式 AI 应用。

第三,甚至在某些情况下,垂直行业的大客户会要求生成式 AI 创业公司支付巨大的资金额或者是公司股权。如生成式 AI 公司 Veesual 可以生成人们试穿衣服的图像,他们最初利用互联网上的公共图像进行训练,但在努力让大零售商同意交出他们数据以增强模型时,就因为上述原因失败了。

第四种情况,则是在技术上很难实现。

如 PatentPal 是一家帮助律师事务所起草专利申请的生成式 AI 初创公司,他们接受过公开专利申请方面的培训。他们有机会继续根据加密或匿名的实际客户反馈,来训练其模型,从而使他们的工具更加准确。但这种过程十分复杂,因为反馈必须与高度敏感和机密的数据(包括商业机密)分开。 

然而与此同时,生成式 AI 创业公司的竞争已经趋向白热化。

如果从资金注入规模看,根据《华尔街日报》引用 PitchBook 的数据:从去年 2022 年到今年的前五个月,生成式 AI 创业公司的风险投资资金规模已经从 48 亿美金增长到了 127 亿美元。

因此,为了确保能够在某些利基市场中获得更多数据,生成式 AI 创业公司的压力已经越来越大。

Struck Capital 的创始人兼执行合伙人亚当.斯特拉克指出:一些初创公司正竞相相互竞争,以确保在某些利基市场内获得更多数据。

“如果你相信有一个专有数据集,你就想在他们之前得到它,然后,协商排他性。从这个意义上说,这几乎变成了一场军备竞赛。”他说。


(二)

有意思的是,上述现状也不禁让我想到:似乎,市场上真的缺乏一个数据的公开交易市场。

实际上在 2018 年或者更早的 2017 年,我在美国流媒体公司 Netflix 的一位朋友就和我聊起过他的这个创业想法:做一个数据的公开交易市场。不过,始终没有合适的产品形态,包括如何让公司自愿交出自己的数据。

从这个角度讲,前两天的一个新闻——OpenAI 正在考虑推出一个交易市场——就非常值得关注。

需要注意的是:在 ChatGPT 的插件计划几乎失败之后,根据美媒的报道:

OpenAI 正在考虑推出一个交易市场,以让客户可以将他们根据自己需求定制的人工智能模型出售给其他公司。换句话说:这个交易市场将为企业提供一种访问前沿大语言模型的方法,并托管客户们构建的 OpenAI 模型的微调版本。……

本文剩余内容的主要摘要如下:

1,为什么 OpenAI 考虑推出一个交易市场?

2,这个交易市场有什么方式可以打通公司之间的数据共享和交易吗?


说明:因为各种各样的原因,我在官网写的东西和我在知识星球写的不太一样,关心美国创投圈的专业读者,请移步到我的知识星球。如下扫码登录(老星球用户续费请见底下那个二维码)

老星球用户续费请用这个二维码: