顶级风投 Greylock：现在是 AI 垂直软件最好的时代

三个月前，我们解读了 Greylock 的最新文章《顶级风投Greylock：会最先被AI重塑的高潜市场》，给出了第一波值得全新拥抱 AI-First 的高潜市场和作为初创公司突围的可能性。Greylock 的敏锐洞察一贯具有前瞻性，在 AI 快速发展的这三个月后，这家硅谷的顶级风投提出“现在是 AI 垂直软件服务最好的时代”，可以说是给创业者们的一针强心剂。 本文带来 Greylock 最新提出的垂类 SaaS 的投资框架和 3 个最有机会的垂直领域。

原文来源：深思SenseAI

图片来源：由无界 AI生成

OpenAI 首席科学家 Ilya 超级爱对齐。大语言模型的能力毋庸置疑，但是对齐到垂直领域才能为人类带来生产力的提升和能够变现的价值。

数据仍然是关键。以前垂直软件只能应用于现代化技术的企业，如今 LLMs 使得传统企业的大量非结构化数据能被提取和处理。提高模型对数据的适应性和生成的准确性，并在产品使用过程中天然形成数据。

法律、金融服务（会计和咨询）、医疗，三个最有价值和机会的垂直领域。

01. 垂类 AI 软件时代的投资框架

从数据的角度：在早期技术时代，垂直软件只能应用于现代化技术的企业（即数据库中具有清晰结构化数据的公司）。

这使得那些主要依赖非结构化数据（例如合同、记录以及跨文本、音频和图像的多媒体文件）的基础性行业被排除在外。现在，大型语言模型已经能够处理非结构化数据的工作，这意味着人工智能可以最终将这些缺乏软件技术服务的行业变得更加现代化。这一范式转变的广泛影响不可低估：据估计，世界上约 80% 的数据是非结构化的。

除此之外，Greylock 还注意到一些以垂直服务为重点的初创公司，它们正在跳出传统的 SaaS 思维。这些公司采用了嵌入支付（例如 Toast 和 Shopify）、广告（就像 Pepper 和 Provi ）以及 B2B 市场（例如 Faire 和 Novi）等战略。人工智能的采用将加速这种转变。Greylock 相信大型语言模型的发展趋势正在收敛，并且创始人们正在创造理想条件，以解决长期存在的问题并接受不同的模型环境。尽管对应用层是否可以长期存在有一些担忧，但 Greylock 认为只要深入专业领域，就可以建立起壁垒。

尽管 LLM 具有改变游戏规则的潜力，但任何垂直领域的成功都取决于选择适合该技术的行业、准确评估市场总量（TAM）、建立深层次的产品工作流程和数据、设计适当的营销和推广战略，以及具备领域专业知识和技术实力。

Greylock 为垂直领域的专业人工智能提出了一个投资框架，有助于对每个要素进行更深入的研究。

1. Data 数据

数据的重要性不言而喻，好的数据胜过好的模型。随着基于 LLMs 构建人工智能应用的难度降低，数据成为建立垂直服务差异化的关键因素。初创公司在确定垂直服务的工作流时，需要考虑是否需要大量相关数据，或者是否有能力构建专有的数据资产。对于某些公司来说，使用自有数据来训练或微调可商用的基础模型是一种战略选择。

对于许多垂直行业来说，数据存在于杂乱无章的传统系统中，这正是 Greylock 对处理和提取数据的公司特别感兴趣的原因。提高模型对数据的适应性和生成的准确性具有挑战性。这里的一个突出因素就是拥有经过仔细审核、标记和不断更新的数据。

一个更强大的数据策略是在使用产品的过程中，自然产生行为数据（例如客户标记自己的行为数据，或与产品交互中产生的数据集）。因此，拥有数据对于初步形成壁垒非常重要，但最终，只有客户使用产品时所产生的数据才能形成长期的壁垒。此外，一些大型科技公司已经开始提供为客户合成所需数据的服务，将合成数据用于模型训练，以实现快速交付的目标。

2. TAM: Total Available Market 潜在市场规模

很多人不追求垂直市场的最大原因是垂直市场只市场总量可能相对水平市场于水平市场更小的 TAM，但有失必有得：这些较小的市场将有更少拥有充足资金的竞争对手，而越专注可以使用户更靠前和拥有更深的市场理解。