若是一家 AI 公司同比增添辽宁渤海装备科技有限公司 693%，，， ，，人均创收 100 万美元，，， ，，销售用度比 SaaS 偕行还低 。。。 。。。那么，，， ，，这事实是泡沫，，， ，，照旧一种新时代的起源？？？？？？？？
a16z（Andreessen Horowitz）通俗合资人 David George 在看过数百个公司后，，， ，，总结出一份让投资人迅速撒播的投资报告，，， ，，他给出的谜底是：我们正站在一个 10-15 年产品周期的起点 。。。 。。。
在近期的一期播客中，，， ，，他与 a16z 投资者关系主管 Jen Kha 就 AI 和私募科技市场的现状举行对话 。。。 。。。David 剖析了其成恒久样本中，，， ，，为什么 AI 公司的增添速率是古板软件公司的 2.5 倍，，， ，，同时在销售和营销上的支出却显著镌汰——这得益于重大的市场需求和创纪录的人均年度经常性收入（ARR，，， ，，Annual Recurring Revenue） 。。。 。。。
在本期播客中，，， ，，他们讨论了“模子倾覆者”（Model Busters，，， ，，指增添速率和一连时间远超古板估值模子展望的公司）的崛起，，， ，，这类公司的增添速率和一连时间凌驾任何人的模子展望 。。。 。。。别的，，， ，，他们还重点讨论了现实应用案例，，， ，，以及 Harvey、Abridge 和 ElevenLabs 等投资组合公司的突破性体现 。。。 。。。
（泉源：a16z）
以下为播客全文，，， ，，DeepTech 在不改变原意的条件下做了部分修改：
增添爆发：原生 AI 公司的效率曲线
David George：直言不讳，，， ，，我先说焦点结论，，， ，，由于这是我们第一次做这种形式的分享 。。。 。。。我们团队内部做了大宗研究和剖析，，， ，，既然有云云多差别的看法和视角，，， ，，为何不分享给全天下呢？？？？？？？？这也是我们决议果真分享的缘故原由 。。。 。。。
AI 的需求端简直火爆 。。。 。。。在我们看来，，， ，，AI 公司的落地速率、增添势头和整体质量都极其鼓舞人心 。。。 。。。企业最先用 AI 把自身运营得更好，，， ，，相关投入数据也一直在增添 。。。 。。。
但我要说的是，，， ，，这批公司之以是比以往任何一代都精彩，，， ，，很洪流平上是由于市场对其产品的需求极其兴旺 。。。 。。。现在市场供应端依然康健，，， ，，但我们已经察觉到泛起稍微过热的迹象 。。。 。。。
我们很幸运能加入到这么多优异公司的生长中，，， ，，而目今私募市场最激感人心的时机，，， ，，就在 AI 领域 。。。 。。。先说焦点结论：我之以是对现在这个节点云云兴奋，，， ，，是由于我们刚刚处于这个产品周期的起点 。。。 。。。产品周期驱动着PT视讯(中国区)官网营业，，， ，，而这类周期通常长达 10 到 15 年，，， ，，我们现在只是站在最起源 。。。 。。。
（泉源：a16z）
我们投资笼罩私募市场合有阶段，，， ，，这张图展示了 a16z 的投资结构 。。。 。。。在成恒久投资赛道中，，， ，，我们在 AI 与信息应用领域的结构最为起劲，，， ，，笼罩度也同样普遍 。。。 。。。
作为一家专注于成恒久投资机构，，， ，，a16z 掌握着海量一手数据，，， ，，并笼罩了市场上绝大大都成恒久公司——无论是PT视讯(中国区)官网投资组合公司，，， ，，照旧潜在标的 。。。 。。。我们有一支很是优异的数据剖析团队，，， ，，对这些数据举行了系统性研究 。。。 。。。
（泉源：a16z）
其中最主要的结论是：2025 年是营收加速增添的一年 。。。 。。。受加息和科技行业部分领域缩短影响，，， ，，在 2022、2023、2024 年的营收显着放缓，，， ，，但 2025 年扭转了这一时势 。。。 。。。
无论我们按生意和四分位怎样划分，，， ，，种种公司的增添都在加速，，， ，，尤其是头部公司：增添最快的 AI 公司，，， ，，抵达 1 亿美元营收的速率，，， ，，远远快于昔时 SaaS 时代增添最快的公司 。。。 。。。
（泉源：a16z）
我想重点诠释一下缘故原由 。。。 。。。浚浚浚浚浚�？？突枨蠹湫送�，， ，，产品自己极具吸引力，，， ，，而不是由于它们在销售和营销上破费更多 。。。 。。。恰恰相反，，， ，，增添最快的那些顶尖 AI 公司，，， ，，并不是在销售和营销上投入最多的，，， ，，它们在这方面的支出低于昔时的 SaaS 偕行，，， ，，但增添速率却快得多 。。。 。。。
这张 PPT 展示的就是 AI 公司的增添情形 。。。 。。。数据显示，，， ，，AI 公司的增添速率是非 AI 公司的 2.5 倍以上 。。。 。。。这一点绝不夸张，，， ，，由于我们看到头部 AI 公司的增速确实抵达了惊人水平 。。。 。。。
我们重复核对了数据：头部 AI 公司同比增添 693%，，， ，，这与我们从投资组合公司视察到的情形完全吻合 。。。 。。。这是我们从数据中看到的 Margin 模子 。。。 。。。同样，，， ，，这些都是我们内部的数据集，，， ，，来自投资组合公司和潜在投资标的，，， ，，而 AI 公司的毛利率会稍差一些 。。。 。。。
但在某种意义上，，， ，，我们以为 AI 公司毛利率偏低反而是一种“声誉勋章”：若是低毛利率是由于高昂的推理本钱，，， ，，那就意味着客户真的在大宗使用 AI 功效 。。。 。。。我们信托，，， ，，这些推理本钱恒久来看会下降 。。。 。。。
以是反过来说，，， ，，若是我们看到一个 AI 项目毛利率极高，，， ，，我们反而会有些嫌疑——这可能意味着客户真正购置和使用的并不是 AI 功效 。。。 。。。
最近几天，，， ，，ARR/FTE（每名全职员工的年度经常性收入）成为社交媒体（如 X 平台）上引发大宗讨论的话题，，， ，，这也是我们最近最先重点关注的新指标 。。。 。。。ARR/FTE 大致权衡的是公司整体运营效率，，， ，，它席卷了所有本钱，，， ，，不但包括销售和营销效率，，， ，，还涵盖了治理用度和研发投入 。。。 。。。
最优异的 AI 公司，，， ，，人均 ARR 能抵达 50 万到 100 万美元； ；；；；；；而上一代 SaaS 软件企业的履历值或许是 40 万美元 。。。 。。。焦点缘故原由是产品需求极其兴旺，，， ，，因此它们需要更少的资源去推向市场 。。。 。。。
Jen Kha：在进入下一页之前，，， ，，请先快速澄清一下：你们是怎样界说 AI 公司的？？？？？？？？是像 OpenAI、ChatGPT 这类，，， ，，照旧历史上的 AI/ML 公司？？？？？？？？
David George：现实上我们会留一点余地，，， ，，但焦点标准是：它们推向市场的第一款产品就是原生 AI 产品 。。。 。。。这里正好可以回应一个许多人体贴的问题：从 SaaS 时代到 AI 时代，，， ，，企业的营收增添预期爆发了怎样的转变？？？？？？？？
古板企业的 AI 刷新：要么进化，，， ，，要么镌汰
Jen Kha：你适才已经提到了营收增添，，， ，，那非原生 AI 公司会怎样？？？？？？？？它们在和原生 AI 公司竞争时会很艰难吗？？？？？？？？它们都在转型吗？？？？？？？？我们会看到更多公司被镌汰吗？？？？？？？？各人该怎样看待历史投资组合？？？？？？？？
David George：我们给投资组合公司的建议是：要么顺应 AI，，， ，，要么镌汰，，， ，，这需要以前端到后端周全刷新 。。。 。。。
前端：你需要把 AI 原生地融入产品，，， ，，而不是仅仅在现有事情流里挂一个谈天机械人 。。。 。。。你要重新想象 AI 能带来什么，，， ，，自动自我倾覆、自动厘革 。。。 。。。
后端：你需要让所有开发者用上最新的编码模子，，， ，，让公司各个职能部分都用上最新工具 。。。 。。。到现在为止，，， ，，代码领域的厘革最为显著，，， ，，提升幅度最大 。。。 。。。
已往一两个月里，，， ，，这方面爆发了重大转变，，， ，，安德烈·卡尔帕蒂（Andrej Karpathy）也写过该偏向的文章 。。。 。。。我最近和一家 AI 之前时代的公司首创人交流，，， ，，他对 AI 明确很深，，， ，，也正起劲推动公司转型 。。。 。。。
我们谈天时，，， ，，他说对旗下某款产品不知足，，， ，，于是直接让两名资深 AI 工程师，，， ，，用 Claude Code、Codex、Cursor 等工具从零重构，，， ，，并且在编码工具上差池预算设限 。。。 。。。他说，，， ，，进度比之前快了 10 到 20 倍，，， ，，相关本钱也让他最先重新思索整个组织架构 。。。 。。。
结论是：我必需让整个产品和手艺团队都用这种方法事情，，， ，，他以为未来 12 个月内这就会成为现实 。。。 。。。但这对团队设计意味着什么？？？？？？？？产品和工程的界线在那里？？？？？？？？甚至设计在流程中的位置在那里？？？？？？？？以是，，， ，，从这一点来看，，， ，，12 月似乎成了代码领域的转折点：未来 12 个月，，， ，，这些工具会在企业里周全普及，，， ，，没能跟上的公司，，， ，，生长速率会远远落伍于偕行 。。。 。。。
说到 AI 之前时代的公司，，， ，，我们尚有一个案例：一祖古板软件公司的 CEO 已经周全拥抱 AI，，， ，，他说：“我们要成为 AI 原生产品公司，，， ，，PT视讯(中国区)官网员工未来就是 AI Agent 。。。 。。。”
他现在张口就问：“你们有几多个 Agent？？？？？？？？”尚有一位更极端，，， ，，他说：“现在我评估每一项使命，，， ，，只问一个问题：这件事能用电解决，，， ，，照旧必需用人解决？？？？？？？？”
这是一种极端的头脑转变，，， ，，正在我们投资组合公司里爆发 。。。 。。。我很兴奋看到这些 AI 之前时代的公司行动迅速，，， ，，但它们必需彻底顺应这个新时代——无论是前端产品，，， ，，照旧后端运营方法 。。。 。。。
从实操层面看，，， ，，险些每家公司我们都要逐家梳理：首创人处在转型的哪个阶段、落地执行的深度怎样 。。。 。。。你适才提到的倾覆现有流程，，， ，，在 AI 原生公司里也在爆发，，， ，，并且越来越频仍 。。。 。。。
基本上，，， ，，半年前做的工具，，， ，，用今天的手艺就能大幅优化 。。。 。。。这种迭代速率一连爆发，，， ，，AI 之前时代的公司必需一直追赶 。。。 。。。好新闻是，，， ，，商业模式的演进仍处于早期 。。。 。。。对企业来说，，， ，，最具倾覆性的就是同时厘革手艺产品和商业模式 。。。 。。。
简朴来说，，， ，，商业模式是一条演进曲线：最早是允许证模式，，， ，，这是古板软件的商业模式； ；；；；；；然后是 SaaS 订阅模式，，， ，，通常按席位收费，，， ，，这是一次重大的立异和倾覆，，， ，，云端交付和架构厘革自己就很有攻击力，，， ，，商业模式的转变同样倾覆性——这一点 Adobe 的转型历程就可以看出来 。。。 。。。
接下来是按使用量付费，，， ，，也就是按量计费，，， ，，云效劳就是这么收费的，，， ，，许多基于使命、流量的营业已经从按席位转向按量计费 。。。 。。。而再下一代，，， ，，会是按效果付费 。。。 。。。也就是你完成一项使命，，， ，，理想情形下是乐成完成使命后，，， ，，按效果收费 。。。 。。。
现在较容易落地按效果付费模式的领域，，， ，，可能是客户支持，，， ，，由于可以客观权衡问题是否解决 。。。 。。。但随着模子能力提升，，， ，，若是除了客户支持之外的其他职能也能权衡这类效果，，， ，，那将成为一股重大的倾覆实力 。。。 。。。事实上，，， ，，从按席位收费到按用量收费自己就是重大倾覆，，， ，，而当企业组织架构也为之改变时，，， ，，下一波厘革将越发要害 。。。 。。。
（泉源：a16z）
Jen Kha：说到“用电照旧用人”，，， ，，我们来看 ARR/FTE 这一页 。。。 。。。市场上有许多讨论，，， ，，都在说 AI 带来了效率提升 。。。 。。。从某种水平上确实云云，，， ，，企业运营方法最先泛起一些差别 。。。 。。。
David George：是的 。。。 。。。就拿我适才举的例子：两名工程师重写产品 。。。 。。。在我视观察来，，， ，，即即是 AI 原生公司，，， ，，运营效率更高，，， ，，部分缘故原由也是增添太快、需求太旺 。。。 。。。我不以为企业已经完全重构了运营方法 。。。 。。。PT视讯(中国区)官网数据样本是最顶尖的一批公司，，， ，，它们的需求信号极其强劲 。。。 。。。
因此，，， ，，它们只需要更少的资源就能知足需求 。。。 。。。再加上科技行业从 2021 年那段太过扩张的时期之后，，， ，，整体效率都在提升 。。。 。。。我们最先看到效率优化的早期迹象 。。。 。。。但要说彻底用全新方法运营公司，，， ，，我以为我们还处于早期阶段 。。。 。。。
我见过最酷的果真案例是 Shopify 。。。 。。。Tobi Lutke 做得很是精彩，，， ，，他是一位很是激进的 CEO，，， ，，几年前就周全拥抱 AI 。。。 。。。PT视讯(中国区)官网一位撰稿人还专门深度拆解过 Shopify 怎样用 AI 自我刷新，，， ，，包括员工偏向、事情流程等 。。。 。。。而这可能只是未来五年各行业厘革的冰山一角 。。。 。。。
（泉源：a16z）
Jen Kha：很是棒的分享 。。。 。。。下一部分我们讲讲这些公司详细在做什么，，， ，，尚有我们很喜欢的一个话题：在 AI 这个新领域里，，， ，，状师的事情量反而增添了，，， ，，而不是镌汰 。。。 。。。我这周看到有企业状师说，，， ，，大模子反而让他的事情量变多了，，， ，，由于每个客户都以为自己是状师了 。。。 。。。� ；；；；；Ｉ杏� Harvey 这类产品，，， ，，体现很是好 。。。 。。。
David George：这里有一个很要害的问题：怎么判断这些公司的营收是可一连的，，， ，，照旧昙花一现？？？？？？？？我们焦点要做的，，， ，，就是深度追踪营收容存、续费率和产品使用活跃度，，， ，，尤其是用户使用时长 。。。 。。。
用户多久登录一次平台？？？？？？？？登录后做了什么？？？？？？？？你会看到，，， ，，随着已往几年产品大幅优化，，， ，，加上推理模子能力提升，，， ，，执法事情和逻辑推理自己高度相关 。。。 。。。用户在产品上破费的时间险些是以前的两倍 。。。 。。。事实证实，，， ，，AI 很是善于在执法领域的事务 。。。 。。。状师数目并没有镌汰，，， ，，但效率大幅提升 。。。 。。。和 Harvey 相关最主要的一点是：用户在产品上破费大宗时间，，， ，，并且从中获得重大价值，，， ，，这很是要害 。。。 。。。
（泉源：a16z）
David George：这种高粘性、高价值的模式并非个例，，， ，，我们在其他投资组合公司中也看到了同样令人振奋的图景 。。。 。。。好比，，， ，，医疗领域的 Abridge 就是一个很好的例子 。。。 。。。医生们对这款产品赞一直口，，， ，，说它节约了大宗时间，，， ，，大幅改善了事情体验 。。。 。。。有客户把它形容成“值得信托的帮手” 。。。 。。。右侧图表是我们重点关注的指标：蓝线是用户增添，，， ，，绿线是用户活跃度 。。。 。。。
通常用户大幅增添时，，， ，，活跃度可能会下降，，， ，，但这家公司恰恰相反：新增用户规模暴涨的同时，，， ，，老用户的使用率依然极高，，， ，，甚至还略有提升 。。。 。。。这些都是我们判断营收可一连性的要害数据 。。。 。。。这些公司的增添速率远超前代企业，，， ，，但增添很是康健：高活跃度、高留存，，， ，，这对我们来说至关主要 。。。 。。。
ElevenLabs 也是一样，，， ，，语音是众多新一代 AI 工具的焦点 。。。 。。。我之前讲过 B2B 领域的客户支持，，， ，，别的许多小我私家工具、商业应用也都从语音最先 。。。 。。。我最关注的就是它的使用量增添，，， ，，数据惊人，，， ，，公司增添极快，，， ，，也是运营效率极高的典范案例 。。。 。。。
（泉源：a16z）
Navan 是另一种类型的案例，，， ，，正好能印证我适才说的看法 。。。 。。。它们很早就启动 AI 转型，，， ，，投入大宗精神充分使用 AI 能力优化营业 。。。 。。。现在最直观的体现是问题处置惩罚环节：它们的营业涉及旅行预订、行程变换等，，， ，，现在 AI 已经能处置惩罚 50% 的用户交互 。。。 。。。
这可不是简朴的“查一下账户余额”，，， ，，而是 AI 现在已经能够胜任重大的事情流程 。。。 。。。反应在营业上就是：已往三年毛利率提升了 20 个百分点，，， ，，效果极其显著 。。。 。。。
以是说“要么顺应，，， ，，要么镌汰”：它们的竞争敌手还在墨守陋习，，， ，，而 Navan 已经比偕行横跨 20 个百分点的毛利率 。。。 。。。
（泉源：a16z）
尚有 Flock，，， ，，它们的事情也极其精彩 。。。 。。。在PT视讯(中国区)官网投资组合公司里，，， ，，它们的客户价值主张最有说服力 。。。 。。。由于它们的 AI 用于攻击犯法 。。。 。。。我们之条件到过一个数据：Flock 每年资助破获 70 万起案件 。。。 。。。右侧数据显示，，， ，，在安排 Flock 的地区，，， ，，每位警官的破案率提升了近 10%，，， ，，对社区影响重大 。。。 。。。显然，，， ，，它们的营业和财务模子也很是优异，，， ，，产品影响力特殊 。。。 。。。
资源市场与基建：支持增添的重大动能
Jen Kha：有一个问题是：若是以古板行业（好比金融，，， ，，以摩根大通为标杆）来看，，， ，，你怎样评估财产 500 强企业的 AI 应用水平？？？？？？？？另外尚有 MIT 去年年头做的一份企业 AI 应用调研，，， ，，也可以团结谈谈 。。。 。。。
David George：先说说我们从财产 500 强 CEO 那里听到的新闻：我们必需转型，，， ，，迫切想知道需要哪些 AI 工具，，， ，，我们准备好改变了，，， ，，PT视讯(中国区)官网营业会周全落地 AI，，， ，，我们要成为 AI 公司 。。。 。。。
但这和现实爆发的情形有很大差别 。。。 。。。最大的脱节在于：厘革治理太难了 。。。 。。。哪怕只是让员工用 AI 助手提升事情效率都禁止易 。。。 。。。代码领域可能最容易明确，，， ，，客户支持也是收效快、本钱低、价值显着 。。。 。。。
但真正到企业整体治理、营业流程刷新、厘革落地，，， ，，难度极大 。。。 。。。以是有一些案例显示转型速率慢于预期，，， ，，我并不料外 。。。 。。。但对那些周全拥抱、真正知道怎么做的优异企业来说，，， ，，AI 已经带来了重大的商业价值 。。。 。。。
David George：我以为未来五年会泛起一次大洗牌：谁能真正拥抱厘革、推动落地、接纳最好的产品，，， ，，谁就会占有优势，，， ，，生产力差别会大幅拉开 。。。 。。。企业对生产力提升、增添等方面的预期很高，，， ，，我信托一批公司能实现，，， ，，做不到的则会处于极大劣势 。。。 。。。
有公司说支持本钱降低了 60%； ；；；；；；Rocket Mortgage 说在核保� ；；；；；；方诮谠剂� 110 万小时，，， ，，同比增添 6 倍，，， ，，年节约本钱达 4,000 万美元 。。。 。。。我们在非 AI 企业里也看到了这些亮点 。。。 。。。我以为未来六个月会很是值得关注，，， ，，会泛起更多案例，，， ，，虽然也会有公司始终无法突破 。。。 。。。
Jen Kha：很是赞成 。。。 。。。并且许多大企业必需先对营业举行刷新，，， ，，才华真正适配 AI 。。。 。。。不是简朴挂个谈天机械人那么简朴，，， ，，那带来的生产力提升着实很有限 。。。 。。。要真正彻底重构系统、数据和后端架构，，， ，，这部分事情许多还在建设中，，， ，，效果还没完全展现 。。。 。。。
（泉源：a16z）
David George: 这些微观层面的效率提升，，， ，，汇聚在一起，，， ，，正在成为驱动宏观市场的焦点动力 。。。 。。。我们还看到，，， ，，AI 相关科技巨头正在驱动果真市� 。。。 。。。�，， ，，并孝顺了标普 500 近 80% 的回报率，，， ，，这是目今经济和股市的焦点驱动力 。。。 。。。果真市场体现很好，，， ，，基本面也很扎实 。。。 。。。股价在上涨，，， ，，虽然最近几天有波动，，， ，，但整体向好，，， ，，基本面很是稳健 。。。 。。。
近期上涨主要由每股收益增添驱动 。。。 。。。估值倍数略有缩短，，， ，，对 SaaS 公司来说可能缩短更显着一些，，， ，，但整体来看，，， ，，市场定价完全基于盈利，，， ，，尤其是盈利的增添 。。。 。。。估值倍数高于平均水平，，， ，，但远未抵达互联网泡沫时期 。。。 。。。
（泉源：a16z）
看看图表就能明确目今的位置，，， ，，这让我较量定心 。。。 。。。作为市场主要驱动力的那些公司，，， ，，盈利状态相当扎实，，， ，，公司自己也很优异 。。。 。。。我常说，，， ，，在目今商业史阶段，，， ，，头部科技 AI 公司属于最优质的商业模子之一 。。。 。。。恒久来看，，， ，，它们的毛利率一连提升，，， ，，也印证了这一点 。。。 。。。
现在投资者看重的是利润，，， ，，而不是烧钱换增添，，， ，，这和 2000 年互联网泡沫时期形成鲜明比照 。。。 。。。剔除毛利率因素后，，， ，，估值并不算特殊高 。。。 。。。简朴总结：市场比已往更高，，， ，，但上涨有其理由 。。。 。。。我们对 AI 在未来几年推动盈利、发动整体果真市场持乐观态度 。。。 。。。
（泉源：a16z）
各人可以重点看右侧：把公司分为低增添/高增添、低毛利/高毛利四个象限 。。。 。。。最优异的公司享有溢价 。。。 。。。
右侧两列划分是：高增添 + 高毛利； ；；；；；；高增添 + 低毛利 。。。 。。。左下角显然是低增添 + 低毛利，，， ，，这类公司不应该被给予高估值，，， ，，事实也是云云 。。。 。。。但高增添 + 高毛利的公司，，， ，，以及高增添 + 低毛利（只要单位经济康健、毛利率在逐步改善）的公司，，， ，，理应获得奖励 。。。 。。。若是没有高增添，，， ，，哪怕毛利再高，，， ，，日子也会很难过，，， ，，这并不料外 。。。 。。。
恒久来看，，， ，，增添是驱动回报的最主要因素 。。。 。。。以是，，， ，，我很兴奋看到高增添被给予溢价，，， ，，远高于低增添 。。。 。。。若是一家公司既能高增添又有高毛利，，， ，，那就是顶级生意，，， ，，市场也给予了极高奖励 。。。 。。。
（泉源：a16z）
与市场火热的需求相对应的，，， ，，是供应侧同样重大的基础设施建设 。。。 。。。� ；；；；；；ü婺＜渲卮螅�，， ，，投资的体量和集中度自己就带有一定危害，，， ，，由于规模着实太大 。。。 。。。虽然外貌看起来有些相似，，， ，，但底层逻辑和历史上的泡沫险些没有配合点 。。。 。。。这些投资主要由恒久盈利、现金流极好的公司支持，，， ，，就是我适才提到的那些顶尖企业 。。。 。。。
债务最先进入视野，，， ，，周期有所加速，，， ，，这是起劲信号 。。。 。。。不过，，， ，，我们仍在一连跟踪训练本钱和整体经济模子，，， ，，现在数据尚可 。。。 。。。大模子公司在模子训练上的投入回报相当可观，，， ，，但我们仍在细密监控 。。。 。。。最主要的是，，， ，，我以为 AI 将成为我职业生涯中最大的产品周期 。。。 。。。
历史上的产品周期，，， ，，公司增添速率和一连时间都凌驾所有人预期，，， ，，iPhone 就是经典案例 。。。 。。。从 iPhone 宣布前到宣布后四五年，，， ，，市场一致预期对苹果业绩的测算误差抵达 3 倍 。。。 。。。我以为 AI 许多领域也会泛起同样情形：现实体现会大幅凌驾所有预期 。。。 。。。
（泉源：a16z）
科技行业自己就是云云 。。。 。。。2010 年以来，，， ，，科技行业以亘古未有的速率和规模实现了高毛利营收增添 。。。 。。。早期往往看起来很贵，，， ，，但一次次凌驾市场预期，，， ，，创立的价值远超增添所需的资源 。。。 。。。
我以为这一次也会一样 。。。 。。。和互联网泡沫时期的资源开支相比，，， ，，本轮开支有现金流支持，，， ，，资源开支占营收比例也更低 。。。 。。。超大规模云厂商肩负了绝大部分资源开支，，， ，，这对PT视讯(中国区)官网组合公司是极大的利好 。。。 。。。我完全支持：尽可能多地建设算力基础设施，，， ，，为训练和推理提供富足供应 。。。 。。。
不过，，， ，，在一定起劲投入的同时，，， ，，我们也最先亲近关注其中的一个潜在变量，，， ，，那就是债务在整体资源开支中的比重 。。。 。。。未来的资源开支能否所有用现金流笼罩？？？？？？？？我们已经最先看到债务的介入，，， ，，正在亲近追踪 。。。 。。。
我们通常不会重仓那些危害敞口过大的公司，，， ，，但对微软、AWS、谷歌等用现金流支持、一连爆发现金流、甚至适度使用债务的公司很是有信心 。。。 。。。虽然，，， ，，并不是所有生意敌手都一样 。。。 。。。别的，，， ，，我们看到私人信贷最先更多地加入到数据中心建设中 。。。 。。。
尚有一家被普遍关注的公司是甲骨文，，， ，，它们在向云营业转型，，， ，，一直盈利，，， ，，一连回购股票 。。。 。。。但它们允许投入的资源规模极其重大，，， ，，未来多年现金流可能会转负 。。。 。。。最近市场上的一些信号显示，，， ，，其信用违约交流本钱在已往三个月上升至约 2% 。。。 。。。我们正在亲近关注这类情形 。。。 。。。总体而言，，， ，，这些对投资组合公司都是好事，，， ，，但也需要确保整个市场生态康健 。。。 。。。
（泉源：a16z）
这张 PPT 展示了 AI 厘革的速率和幅度 。。。 。。。把 AI 基建和营收与昔时 Azure 的生长比照：AI 营收抵达 Azure 昔时水平，，， ，，只用了后者 1/7 的时间 。。。 。。。� ；；；；；；ㄋ俾室部斓枚� 。。。 。。。Azure 用了靠近十年时间，，， ，，相关营业收入规模才显着跑赢其基础设施投入节奏，，， ，，我们以为 AI 的这个比例拐点会来得快得多 。。。 。。。
我们不必过多讨论折旧，，， ，，但这是金融圈很体贴的话题，，， ，，尤其是芯片折旧假设 。。。 。。。老款 GPU 的价钱依然坚挺 。。。 。。。早期用户会使用模子更久，，， ，，但后期用户会快速切换到新版本 。。。 。。。谷歌曾披露，，， ，，七八年的 TPU 使用率依然是 100% 。。。 。。。我们亲近跟踪二手芯片价钱以及 H100 等芯片的租赁价钱，，， ，，体现都很是坚挺 。。。 。。。老一代芯片仍在满负荷使用，，， ，，以是我现在并不担心这个问题 。。。 。。。
（泉源：a16z）
但这确实是各人经常讨论的危害点 。。。 。。。我们经常讨论一个悖论：Token 越自制，，， ，，消耗量越大 。。。 。。。所有超大规模云厂商都体现，，， ，，需求远超供应，，， ，，我信托这一点 。。。 。。。我曾在 AI 峰会上采访过 Gavin Baker，，， ，，他把这次数据中心建设，，， ，，比作昔时互联网铺设光纤 。。。 。。。
他的焦点看法是：没有闲置 GPU 。。。 。。。昔时有“暗光纤”，，， ，，铺好之后恒久闲置不必； ；；；；；；但今天，，， ，，只要把 GPU 放进数据中心，，， ，，连忙就会被满负荷使用 。。。 。。。这是需求匹配供应的很是� ；；；；；Ｆ鹁⒌男藕� 。。。 。。。这些公司必需坚持早期的增添势头，，， ，，不然就可能被倾覆 。。。 。。。
再次强调：厘革治理是现在转型尚未周全爆发的最大缘故原由 。。。 。。。坦率说，，， ，，问题不在于手艺自己是否成熟，，， ，，而在于围绕手艺的产品构建、厘革治理和规模� ；；；；；；涞� 。。。 。。。
天生式 AI 应用营收的增添速率，，， ，，在所有种别中一骑绝尘 。。。 。。。从 2023 年险些可以忽略不计，，， ，，到现在爆发式增添 。。。 。。。
未来展望：万亿目的与私募市场的变局
比照 2025 年上市软件公司新增净营收 。。。 。。。2025 年，，， ，，所有上市软件公司合计新增营收 460 亿美元； ；；；；；；仅 OpenAI 和 Anthropic 按年化口径盘算，，， ，，新增营收就靠近这个数字的一半 。。。 。。。
若是 2026 年做同样比照，，， ，，包括 SAP 等古板软件在内的整个上市软件行业，，， ，，AI 和大模子公司的营收增量将抵达它们的 75%-80%，，， ，，增添势头极其迅猛 。。。 。。。
（泉源：a16z）
市场普遍预期，，， ，，AI 基建将带来 9 万亿美元营收 。。。 。。。假设 20% 的净利率、22 倍市盈率，，， ，，对应 35 万亿美元新增市值 。。。 。。。现在已经“预支”了约 24 万亿市值，，， ，，未来仍有很大空间 。。。 。。。
这是另一种测算 AI 回报的方法：目今市场预期，，， ，，到 2030 年，，， ，，超大规模云厂商累计资源开支略低于 5 万亿美元 。。。 。。。简朴测算：要在 4.8 万亿美元投资上实现 10% 的门槛收益率，，， ，，到 2030 年 AI 营收需要抵达约 1 万亿美元 。。。 。。。
作为参考，，， ，，1 万亿美元约莫相当于全球 GDP 的 1% 。。。 。。。这有可能实现，，， ，，也可能略低，，， ，，但我们不可只看到 2030 年，，， ，，回报周期可能会更长，，， ，，在 2030 到 2040 年之间逐步实现 。。。 。。。
我们最近还做了一件事：开发软件，，， ，，跟踪所有上市科技公司财报电话聚会中对 AI 的讨论，，， ，，以及 AI 与我们早期、成恒久投资营业的相关性，，， ，，整理后发给PT视讯(中国区)官网 CEO 们，，， ，，让他们能简明简要地相识：AI 对上市科技公司意味着什么，，， ，，对我的营业又有什么影响 。。。 。。。
Jen Kha：很好 。。。 。。。在进入私募市场部分之前，，， ，，尚有一个问题：你适才提到 2030 年 AI 营收要抵达 1 万亿美元左右，，， ，，我们现在处于什么位置？？？？？？？？距离万亿目的尚有多远？？？？？？？？
David George：按我们内部估算，，， ，，现在整体规模约在 500 亿美元左右 。。。 。。。最难追踪的是大型科技公司的真实 AI 营收，，， ，，云厂商无意会披露 AI 带来的营收提升比例，，， ，，但它们会凭证想泛起的效果做一些调解 。。。 。。。以是，，， ，，万亿目的只是一个简陋估算：我们现在或许在 500 亿水平，，， ，，增速远高于每年 100% 。。。 。。。
Jen Kha: ChatGPT 已推出三年多，，， ，，但绝大部分爆发式增添着实是在已往一年半左右爆发的 。。。 。。。也希望你能谈谈私募市场方面的看法 。。。 。。。
David George: 在 B2B 领域，，， ，，不但大模子公司都有大规模 API 营业，，， ，，云厂商也一样，，， ，，许多模子相关营收也通过云厂商实现 。。。 。。。
关于私募市� 。。。 。。。�，， ，，我的焦点看法是：企业坚持私有化的时间显着变长，，， ，，但私募市场已经成为真正的主流资产种别 。。。 。。。已往 20 年，，， ，，上市公司数目镌汰了一半 。。。 。。。营收凌驾 1 亿美元的公司中，，， ，，约 86% 是私有企业，，， ，，这是一个重大的转变 。。。 。。。
（泉源：a16z）
我简朴讲讲幂律（Power Laws）漫衍，，， ，，这很有意思，，， ，，也是我们之前聊得未几的内容：价值高度集中在头部公司 。。。 。。。北美和欧洲独角兽的总估值约为数万亿美元，，， ，，仅前十家就占有了近 40% 的总价值，，， ，，这一比例自 2020 年以来险些翻了一倍 。。。 。。。我数了一下，，， ，，其时前十里有七家是PT视讯(中国区)官网投资组合公司 。。。 。。。
幂律在果真市场也同样保存 。。。 。。。2019 年以来，，， ，，大盘股的界说标准已经翻了三倍 。。。 。。。右侧这张图表是我们最新的数据剖析，，， ，，很是有意思：标普 500 公司的平均“任期”，，， ，，也就是一家公司进入标普 500 后，，， ，，能留在内里的时间，，， ，，已往 50 年下降了 40% 。。。 。。。企业被倾覆的速率越来越快，，， ，，这与手艺驱动市场的厘革速率完全吻合 。。。 。。。
（泉源：a16z）
Jen Kha: 我们行业里也总喜欢讨论幂律 。。。 。。。
David George: 我知道各人对波动有许多疑问和担心，，， ，，波动问题在我们内部也是一个主要议题，，， ，，尤其是首创人在讨论私募和果真市场的优劣时 。。。 。。。有人在采访中提到，，， ，，治理股价、阻止波动，，， ，，稳步推升股价，，， ，，更容易留住和招聘员工，，， ，，这我能明确 。。。 。。。
但我以为成为上市公司也有很是强的优势 。。。 。。。未来 18 个月会很是有意思，，， ，，一批恒久私有化的巨头将会上市，，， ，，在我看来这是好事 。。。 。。。我们视察到恒久来看市场波动确实有所加剧，，， ，，我以为这部分是周期因素导致的 。。。 。。。
两种路径各有优势，，， ，，企业在私募阶段可以做得更大，，， ，，我们已经接受了这个新现实，，， ，，这对PT视讯(中国区)官网营业有很大利益，，， ，，让我们能一连投资这些公司 。。。 。。。虽然，，， ，，上市路径也有其优势，，， ，，我们也很是关注 。。。 。。。
Jen Kha：基于这一点，，， ，，尚有个问题 。。。 。。。你能讲讲从 AI 之前时代的公司，，， ，，好比 Databricks，，， ，，周全转型为 AI 公司的历程吗？？？？？？？？
David George：首先，，， ，，必需认可，，， ，， Shopify 之以是能周全拥抱 AI，，， ，，是由于 Tobi 自上而下推动，，， ，，亲自运营公司 。。。 。。。而 Databricks 也是云云，，， ，，它们是商业能力和手艺能力的有数团结体 。。。 。。。既需要商业直觉，，， ，，明确 AI 创立价值的主要性，，， ，，又需要足够深入的手艺认知，，， ，，知道该做什么产品 。。。 。。。
它们的云数据客栈，，， ，，也就是数据湖自己就是一个很是适合承载 AI 事情负载的底层架构，，， ，，这是它们的先天优势 。。。 。。。之后它们又很是激进地迭代新 AI 产品，，， ，，推出了叫 Agent Bricks 的新产品，，， ，，我们很是浚浚浚浚浚�？？春茫�，， ，，以为会给它们带来革命性转变 。。。 。。。
另一方面，，， ，，大宗顶尖 AI 原生公司都是它们的客户 。。。 。。。它们既有手艺，，， ，，又有低本钱手艺 。。。 。。。我们做投资时很看重一点：你的客户是谁 。。。 。。。
我宁愿投资组合公司的客户是头脑前沿的企业，，， ，，好比 OpenAI、Anthropic、Uber 这类，，， ，，而不是很是古板的守旧公司 。。。 。。。由于这意味着，，， ，，它们的手艺被智慧的手艺团队评估并选择 。。。 。。。大宗顶尖 AI 公司都构建在 Databricks 之上，，， ，，它们可以陪同这些公司一起规模� ；；；；；；ぃ�，， ，，同时这也是一种极佳的手艺验证 。。。 。。。
Jen Kha：好的，，， ，，我们就到这里竣事，，， ，，谢谢 David 带给PT视讯(中国区)官网这场分享 。。。 。。。
参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=rSohMpT24SI
排版：刘雅坤
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