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生成式人工智能的快速发展正在打破许多领域的规则，揭示了人工智能时代初创企业发展的潜在趋势。在这篇文章中，我们根据生成式人工智能公司创始人的经验，总结了人工智能时代初创公司的四种新兴趋势。让我们一起来看看它们可能会给人工智能企业家带来启发。

今天，退伍军人基金NEA 发表了一篇新文章：《Rewriting the Startup Playbook for the Age of AI》。主要内容来自NEA投资的四家生成式AI公司创始人的经验总结：Perplexity、Rewind、Forethought、Crowdbotics。这三位创始人总结了AI时代初创企业的四大新兴趋势。其中大部分内容对于人工智能企业家来说应该非常有用。作者希望能够借助GPT-4快速翻译这篇文章并提供给大家。最近的想法和灵感。

简介随着生成式人工智能的爆炸性增长打破了公司组建规则，NEA 支持的创始人确定了四个关键的新兴趋势。

去年秋天，当人们对生成式人工智能的兴趣达到顶峰时，Perplexity AI 联合创始人Aravind Srinivas 和Dennis Yarats 知道他们需要迅速采取行动。您不必花费数周或数月的时间来招聘人员，因此您可以放弃招聘人员并安排面试和文化契合度讨论。相反，他们采取更直接的方法。这意味着我们为首选候选人提供为期两周的付费试用。

该计划奏效了，Perplexity 聘请了联合创始人Johnny Ho，几天后他加入公司担任首席战略官。除了第四位联合创始人安德鲁·康文斯基（Andrew Konwinski）之外，公司所有员工都是通过这种方式聘用的。这个过程不仅可以节省时间，淘汰那些可能不会参与的人，而且比任何演示或激励方案更能有效地激发人们对Perplexity 使命的热情。 “我们现在听说其他公司也在采用这种基于试验的招聘方法，”斯里尼瓦斯说。

自从去年11 月病毒式聊天机器人ChatGPT 发布以来，像Perplexity 这样的风险投资支持的初创公司不得不放弃一些传统的公司建设模式，并采用新的思维方式。 NEA 合伙人Anne Bordetsky 表示：“我们许多长期的做法，从融资到产品开发再到客户服务，在短短几年内就会显得过时。”“我们目前处于一种原始混乱的状态。事情正在发生。”有点混乱和实验性。”但我可以看到人们正在建立新的方法。 ”

这并不是第一次突破性技术彻底改变了伟大公司的创建方式。史蒂夫·乔布斯和比尔·盖茨等创始人不仅发明了个人电脑，还为制造、营销和销售复杂的数字技术制定了新规则。同样的情况还有20世纪90年代的亚马逊、雅虎和无数互联网初创公司，智能手机崛起后的Facebook等社交网络公司，以及云计算的Salesforce、Box等SaaS提供商。

作为硅谷最知名的风险投资公司之一，NEA 一直处于这些革命性技术变革的最前沿。如果说该公司在过去40 年中学到了什么的话，那就是像这样的颠覆性时代往往会产生一些世界上最成功和最有影响力的公司。

NEA 董事长兼首席执行官Scott Sandel 表示：“这些技术实现了以前不可能实现的商业模式创新。”例如，互联网使开源成为可能，如果您愿意，可以免费提供软件，不是作为许可产品，而是作为持续改进服务。 “开发软件、分发软件以及获得软件报酬的模式将会改变，”桑德尔说。 “我认为人工智能也会产生影响。”

NEA 合伙人Aaron Jacobson 表示，事实上，人工智能的影响会更大。虽然之前的颠覆与技术的使用地点和方式有关，但“人工智能正在改变实际工作的人员。这是前所未有的；它的影响甚至会更大，”他说。去抓住它。 ”

生成式人工智能热潮才出现不到一年，但已经发生了很多事情，我们正在预测建筑公司在未来几个月、几年甚至几十年内将如何变化。你已经知道了。为了更好地理解这一历史性转变，NEA 邀请了我们投资组合中的四位人工智能初创公司创始人分享他们的新想法。从这些讨论中，我们确定了在人工智能革命中创建公司的四个新兴趋势。

趋势一：灵活性至关重要即使与过去的繁荣相比，生成式人工智能市场仍在以令人难以置信的速度增长，每周都会发布使用大规模语言模型（LLM）的惊人新方法。像谷歌、微软和ChatGPT这样的大型科技公司和领导者OpenAI不仅创建了这些模型，而且经常帮助积极拥抱开放的创新者将他们的产品商业化。我们还投资了数百亿美元来开发API和其他工具。您需要保护您的信息来源，而不是追求锁定和更高利润的封闭花园策略。

此外，生成式人工智能可以让所有类型的公司（而不仅仅是人工智能初创公司）更快地发展。当Srinivas 离开OpenAI 创办Perplexity AI 时，原创始人了解到这需要数小时的Google 搜索以及与专家无数次的午餐和咖啡交谈。为此，我们使用了该公司专有的“答案引擎”技术。 “我们不知道创始人应该知道的很多基本事情，比如如何缴纳公司税。我们不知道我们必须向承包商发放1099，”他说。

结果，公司正以极快的速度运营。该团队在几个月内基于OpenAI 的GPT-3.5 LLM 发布了四个聊天机器人版本的Perplexity，每天获得超过100 万次浏览。然后，当OpenAI 在3 月中旬发布GPT-4 时，联合创始人Yarats 立即召集整个公司进行了一场漫长的黑客马拉松。两周后，该公司发布了Perplexity Copilot，这是一款“交互式搜索伴侣”，可以向用户询问更具体的问题，同时运行多个搜索，并提供更准确的结果。

在谈到OpenAI 和Midjourney 等快速迭代的人工智能初创公司的成功时，Srinivas 表示：“执行速度快的人会得到回报。速度始终是关键。”

获得速度需要不同的思维方式。在最近的一次全体会议上，当被问及员工是否可以设定可衡量的季度目标时，斯里尼瓦斯表示，只要员工准备好每隔几周改变一次目标，他就会很乐意考虑。

这种灵活性还需要更灵活的技术和创新方法。公司必须对他们用于开发产品的技术，甚至他们创造的产品和技术保持严格中立，而不是押注于特定的供应商或专有产品。 2017 年，Deon Nicholas 看到了底层模型的进步，并创立了Forethought，一个基于人工智能的客户服务系统。随着2022 年OpenAI 的GPT-3.5 和ChatGPT 等突破，该公司有意识地放弃了大部分本土技术堆栈。

尼古拉斯说：“由于多年来我们存在技术障碍，我们经历了五个阶段的悲伤。”“但最终，通过应用GPT-4 这样的技术，我们能够比竞争对手获得两分的优势。我们意识到我们可以保持领先三年。这将从根本上改变我们的市场，因此我们引领这一变革非常重要。”

Rewind AI 的创始人Dan Siroker 表示，适应性是必要的。Rewind AI 是一家通过可搜索的每次数字交互记录为人们提供“完美记忆”的公司。他说：“世界正在以越来越快的速度变化，因此比别人更快地改变的能力比以往任何时候都更加重要。这就是为什么我们每天发布11个版本的产品。你甚至可以说这是反应能力”。 “能力比预测未来的能力更重要。也许这就是10年前伟大创始人的标志，但我每天都在学习关注、倾听，并做出更好的决策。”我认为这并不那么重要因为能够降低分数。” ”

趋势二：重新思考生产力尽管从ChatGPT 的消费者采用率来看，TikTok 似乎处于低迷状态，但全球数百万人对其生产力的提升赞不绝口。领先的初创公司已经在实施变革，让他们能够用更少的人做更多的事情。

这种生产力的提高为更快的增长奠定了基础。首先，它提高了公司的盈利能力。一家保险科技初创公司在对大型语言模型进行轻量级训练后，其利润率从40% 提高到50% 以上。

生成式人工智能帮助初创公司实现快速增长，同时保留小规模的优势，例如灵活性和团队合作。几十年来，研究表明，在软件开发方面，较小的团队效率更高、生产力更高。这就是Perplexity 在A 轮融资中接受2600 万美元的原因之一，尽管它本可以筹集更多资金。这是为了防止员工数量增加得过快。 “当正确的人做正确的事时，特殊的魔法就会发生，”斯里尼瓦斯说。

这个魔法对于招募来说也很重要。 “没有比展示快速进步更好的向员工推销自己的方法了，”他说。 “你可以畅所欲言地谈论路线图和愿景，但作为首次创始人，你为什么要相信我呢？因为团队每隔几个月就会发布出色的软件。”

最终，公司的产品战略也必须反映这种生产力革命。基于授权在“席位”—— 中使用软件—— 的人数进行许可是一种销售企业对企业软件的方式。 “如果每个员工的工作量增加十倍，您就需要专注于产出和客户关心的其他价值单位，”Siroker 说。

那么，你需要减掉多少体重呢？目前还没有明确的指导方针，许多事情仍在不断变化。但在创办Rewind 之前创立并出售了数字体验平台制造商Optimizely 的Siroker 表示，员工人数将大幅减少。他表示，公司已经在改变他们雇用的人员类型，选择更多的通才，而不是法学硕士正在迅速获得的特定编程语言或任务的深厚专业知识。当公司里的每个人都使用生成式人工智能时，“就像穿着钢铁侠套装一样。”

“我们正在建立一家拥有15 名员工的伟大公司，而以前我们可能需要数百名员工。这是一种不同的思维方式，”Shirokar 说。

结果将是一类新的非常有价值的小公司。 “只有25 或50 名员工的公司将产生数亿美元的收入。这将是疯狂的，”NEA 的雅各布森说。

NEA 合伙人凡妮莎·拉科(Vanessa Larco) 表示，超高的生产力可能会带来新的问题，包括对顶尖人工智能人才的竞争显着加剧。据报道，OpenAI 支付的薪水超过100 万美元。 “生成式人工智能可能会让一个优秀10 倍的工程师变成一个优秀100 倍的工程师，但它不会让一个平庸的工程师变得更好。这就像给一个不太擅长数学的人一个计算器。”她说。 “他们不知道如何充分利用它。”

趋势三：建立数据壁垒网络效应。这是一个奇妙的现象，它会随着每个新客户的增加而增加您的产品或服务对用户的价值。 Facebook 对于网络上拥有30 亿其他用户的人来说比拥有3,000 或300 万用户的人更有价值，而市值大的公司几乎总是有网络效应。我就是。

生成式人工智能时代的成功不在于谁拥有最多的客户，而在于谁能够比竞争对手获得更多的数据来打造更好的产品。这取决于“这一切都与数据有关，”拉科说。 “你可以成为先行者，但如果你没有获得并耗尽自己的数据集，那么尽早开始是没有帮助的。”

因此，生成式人工智能时代的创始人需要将数据视为更重要的战略重点。最终，其他传统的竞争优势来源可能变得不可行。鉴于围绕生成式人工智能的一系列创新，单个初创公司有可能在较长一段时间内保持显着的技术优势，特别是如果它依赖于像GPT-4 这样每个人都可以使用的流行底层模型。性的。 Forethought 的Nicholas 指出，对于基于人工智能的产品，最好的品牌和营销是该情报的准确性和可靠性。 “通过技术和品牌等传统方法建立障碍几乎是不可能的，唯一真正的方法就是使用自己的数据。”

对于消费品公司来说，成功很大程度上取决于提供真正颠覆性的用户体验。 “我们正在寻找的是病毒式传播，”博德茨基说。例如，Perplexity AI 的日常流量部分是由“答案引擎”驱动的，该引擎不仅提供ChatGPT 式的查询答案，还提供信息源链接。

此外，这些用户体验的设计必须考虑到数据。 Bordetsky 说：“公司需要特别擅长聚合、用户增长和参与，以便不断改进其人工智能驱动的产品，因为这才是真正推动业务发展的动力。”

自2017 年创立Forethought 以创建更好的客户服务聊天机器人以来，Nicholas 一直专注于杀手级用户体验。该公司投资了管道软件，可以轻松集成Confluence、Salesforce 和Zendesk 等现有系统的数据，以通知聊天机器人。今年3 月，它推出了一项名为SupportGPT 的基于OpenAI 的服务。

目前，该公司拥有50 多项综合服务，帮助注册了100 多家客户，其中包括万豪和Instacart。尼古拉斯表示，该公司甚至可以捕获看似微不足道的交互，例如服务台代理是否实际上使用了Forethought 系统的建议以及最终的客户是否对答案感到满意。他表示，他正在构建一个强化学习系统。

“最终，这是关于构建智能系统。为了构建当今的客户服务运营，公司依靠招聘代理并向他们提供来自传统记录系统的客户数据。“10年内，公司将成为第一家使用人工智能来构建基于人工智能的系统的公司。 “所以服务台代理可能会说，‘几周前我去了Deon。那次互动是什么样的？’就问吧。”

趋势4：更大胆的思考历史上没有任何技术能够像生成式AI 那样迅速获得关注。 —— 它不是搜索，不是智能手机，也不是社交媒体。毫不奇怪，竞争的程度也在迅速增加。

截至2023 年5 月，Dealroom 统计已有超过250 家生成式人工智能初创公司，科技巨头们都在关注这项技术，就好像他们的未来取决于它一样。这可能是真的。由于这些现任者已经拥有大量有价值的数据，因此他们在抵御下一代颠覆者方面比前任更具优势。拉科说，考虑到这种动荡的环境，“现在不是渐进思考的时候”。 “我们需要做一些不同的、足够明显的事情，让人们回顾过去并说，‘我不敢相信我们曾经这样做过。’”

这意味着放弃零碎的产品改进，专注于创造全新的类别。 Rewind创始人Dan Siroker的目标是给人们带来“完美的记忆”。当用户同意访问他们的数字活动时，Rewind 的应用程序可以访问他们访问的网站、他们发送的文本、他们在Zoom 通话中所说的内容以及他们输入的单词。获取每一次互动，即使您只记得一个几句话。说出的关键词。 （目前仅适用于最新的Mac，因为它依赖于Apple 的M1 和M2 芯片。）

该计划要求发明一种可将数据压缩3000 倍以上的压缩技术，使用户能够在其设备上存储多年的数据。他们还需要找到保护措施来解决明显的隐私问题（例如，所有数据都保留在设备上，并且从不存储在云中）。

但这种强烈的挑战也是其吸引力的一部分。希罗卡说：“我认为这更像是一个我想用余生解决的问题，而不是一个商业计划。”他补充说，他拥有与20 多岁时一样的倒带记忆保留技能。他将其比作一个“超能力。”童年失聪后恢复听力。 “这更多的是个人利益问题，而不是战略问题。”

Shirokar 仔细寻找了他认为会支持他使命的投资者。这让他找到了由NEA 领导的一群人。他们赞扬了我们在经历所有不可避免的起起落落时对公司进行投资的记录，有时是买入而不是出售IPO。 “NEA 的人们了解成功完成这项任务的潜力，并愿意参与，”Shirokar 说。 “他们有兴趣建立具有长期价值的公司。这就是他们成为少数在每一代技术上取得成功的公司之一的原因之一。”

Shirokar 同意实施大胆的商业计划并不困难，而且很容易。 “想法越大胆，员工和潜在投资者就会越兴奋，”他说。 “这也有助于我们对我们正在做的事情保持兴奋。”

Perplexity 的Srinivas 同意真正伟大的使命可以激励伟大的人，但强调它需要有实际结果的支持。 “我很现实：我们无法在薪酬方面与谷歌竞争。没有人可以，”斯里尼瓦斯说。 “但现在有很多非常有才华的工程师，他们在谷歌这样的地方感到非常无聊，并寻找机会在世界上留下自己的印记。”

Crowdbotics 是NEA 投资组合中的另一家公司，它利用生成式人工智能来追求崇高目标。简而言之，该公司打算利用人工智能重塑整个软件开发流程。虽然许多低代码和无代码竞争对手正在创建允许非技术人员为简单应用程序创建软件的工具，但创始人Anand Kulkarni 创立了《我相信杂志中首次讨论的基本模型有一天会成为现实》。使应用程序开发团队能够通过自然语言命令完成更多工作。

“任何软件工程师都会告诉你，编写代码很容易，”库尔卡尼说。更困难的是理解软件应该做什么以及如何用计算机可以理解的语言表达它。—— 创建文档并确保生成的代码是安全的，更不用说诸如此类的令人鄙视的任务此外，Crowdbotics 还开发了一种流程，允许公司将开发人员创建的所有软件存储在可重用组件的目录中。

最终，他的愿景是让公司能够在几小时或几天内创建可投入生产的代码，而不是目前需要的几个月或几个季度，从而改进软件开发。库尔卡尼说，这是为了将边际成本“降至零”。 10年内，开发人员将能够编写他们想要创建的软件，而该公司的“代码操作”系统将把现有组件缝合在一起，以便开发人员可以创建其余部分，提供必要的安全性，帮助纳入隐私、偏见护栏。

此过程永远不会完全自动化，因为需要人工检查和解决极端情况问题。尽管如此，这种方法还是为Cloudtix 客户释放了潜在的创新潜力。几十年来，大多数基于软件的创新想法都被拒绝，通常是由于对工程成本的担忧。 “在想法到达起跑线之前会有很多摩擦，而且大多数想法从未被考虑过，”库尔卡尼说。 “我们正试图通过使其变得高效且易于操作来改变这种经济格局。”

直到最近，库尔卡尼还没有非常强烈地宣布这一任务。该公司淡化了对生成式人工智能的使用，因为担心潜在客户会嘲笑人工智能可以处理像构建企业软件这样复杂的事情的想法。 “多年来，我们已经演示了我们的系统如何在一分钟内为客户构建应用程序，但有时我们发现客户不相信。所以我几乎不使用它。”

这已不再是这种情况。人们对生成式人工智能的兴趣如此强烈，以至于一分钟的演示已成为“与客户对话的核心内容”，该公司调整了其营销和产品路线图以突出生成式人工智能功能。

“世界的思维方式已经改变，突然之间，市场对我们一直在建设的产品产生了渴望，”库尔卡尼说。 “当你遇到这样的时刻时，你必须拥抱它。”

参考：

[1]https://www.nea.com/blog/4-trends-for-ai-startups-and-generative-ai-companies

最后，本文的主要内容和观点来自于NEA投资的生成式AI领域四家公司的创始人，因此天然带有PR成分。不过，这四家公司目前是生成式AI领域发展非常好的标杆，所以他们的很多看法和意见值得仔细思考，吸取精华。插件及AI生态的详细分析，请参见之前的文章—— 《AGI要来了？AI Paradigm的新阶段和新趋势》。

专栏作家

Deep Thought Circle，公众号：Deep Thought Circle都是产品经理专栏作家。《十五个酷应用玩转树莓派》 作者，连续创业者。从事教育、工具、SaaS 等行业，主要是海外、SaaS 和AIGC，专注于产品、营销和增长。

本文翻译发表于《人人都是产品经理》，未经作者许可，不得转载。

标题图片来自Unsplash，并获得CC0 许可。

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