硅谷VC開始用AI抄底了

        東四十條資本王滿華2025-03-06 17:05 大公司
        一筆“低成本”且“靠譜”的投資。

        最近看到一個(gè)硅谷VC新玩法,挺有意思,決定拿出來討論一下。

        一位投資人發(fā)現(xiàn),近幾個(gè)月灣區(qū)包括General Catalyst和8VC在內(nèi)的一些風(fēng)投,開始像PE基金一樣收購(gòu)或高占股投資傳統(tǒng)服務(wù)業(yè),再通過AI去進(jìn)行內(nèi)部改革,以此提升公司的經(jīng)營(yíng)效率來改變公司的收入結(jié)構(gòu),創(chuàng)造出價(jià)值倍增的“科技型服務(wù)企業(yè)”。

        VC開始向PE化靠攏,已經(jīng)見怪不怪了。特別是如今并購(gòu)熱潮下,國(guó)內(nèi)很多VC也紛紛著手籌劃并購(gòu)基金,前不久啟明創(chuàng)投更是直接控股了一家上市公司。

        不過,此次硅谷VC在并購(gòu)標(biāo)的選擇有點(diǎn)“反套路”,他們盯上了客服中心、物流中心、會(huì)計(jì)審計(jì)等低毛利傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)。這些行業(yè)大多屬于人力密集型,因擴(kuò)展性差、利潤(rùn)低,在過去的投資決策中往往備受冷落。

        前不久,段永平就在一次公開演講中直言不諱,“好賽道是不會(huì)進(jìn)入低毛利的,低毛利的都是商業(yè)模式比較差、產(chǎn)品差異化很小的產(chǎn)品,作為創(chuàng)業(yè)者你就沒必要進(jìn)去。”

        那么,來自硅谷的VC為何會(huì)看上這些不受待見的古早行業(yè)?這種看似“反常”的投資策略背后,究竟隱藏著怎樣的邏輯和考量?

        價(jià)值萬(wàn)億美元的自動(dòng)化金礦


        事實(shí)上,硅谷VC從2024年就開始了關(guān)于“AI吃掉傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)”的討論。

        2024年,紅杉資本發(fā)布了AI行業(yè)年度報(bào)告《Generative AI's Act o1》,報(bào)告中特別提到了Service as a Software(服務(wù)即軟件)這一概念。

        紅杉認(rèn)為,由于 Agent 推理,人工智能轉(zhuǎn)型是服務(wù)即軟件,軟件公司將勞動(dòng)力轉(zhuǎn)化為軟件,這意味著可尋址市場(chǎng)不是軟件市場(chǎng),而是以萬(wàn)億美元計(jì)的服務(wù)市場(chǎng)。

        翻譯成大白話,就是大模型智能體時(shí)代,軟件公司用人工智能取代了大量人工勞動(dòng)力,把服務(wù)變得更高效、更自動(dòng)化。所以,未來軟件公司能賺錢的地方,不是賣軟件本身,而是整個(gè)巨大的服務(wù)市場(chǎng),這個(gè)市場(chǎng)價(jià)值高達(dá)萬(wàn)億美元。

        擁有類似觀點(diǎn)的還有8VC。該機(jī)構(gòu)在一篇文章中提到:隨著LLMs(大語(yǔ)言模型)的到來,單純的服務(wù)公司已經(jīng)變得更加令人興奮。“因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢愿愣切╇s亂無(wú)章、靠語(yǔ)言交流的人類工作流程,而且,AI在發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤或者處理一些復(fù)雜、特殊的情況時(shí),往往比人類做得更好、更靠譜。”

        8VC算了一筆賬:現(xiàn)在有很多公司,花在支持、后臺(tái)、運(yùn)營(yíng)和銷售這些崗位上的工資加起來超過一萬(wàn)億美元。如果用自動(dòng)化技術(shù)把這些工作都干了,就能將這筆錢轉(zhuǎn)變成利潤(rùn),而且還能把工作效率提高兩到三倍。

        如此看來,硅谷VC的意圖一目了然:他們收購(gòu)低毛利的傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè),正是看中了這些企業(yè)在AI賦能下的巨大潛力和轉(zhuǎn)型紅利。希望通過AI技術(shù),將這些原本依賴大量人力的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)驅(qū)動(dòng)、利潤(rùn)率更高的新模式,從而分得傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)上萬(wàn)億美元市場(chǎng)這塊“大蛋糕”。

        一筆“低成本”且“靠譜”的投資


        說完市場(chǎng)前景,再看投資邏輯。

        當(dāng)我拿著這一案例去咨詢身邊的投資人和AI從業(yè)者朋友時(shí),他們大多認(rèn)為這個(gè)方向是可行的。

        首先從技術(shù)角度看,AI在客服、物流、會(huì)計(jì)審計(jì)等傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)得到了市場(chǎng)的驗(yàn)證。

        一組來自麥肯錫全球研究院的數(shù)據(jù)顯示,未來受生成式AI影響最大的前十大職業(yè)中,就有客戶服務(wù)與銷售、會(huì)計(jì)與審計(jì)員、財(cái)務(wù)分析師等。

        AI從業(yè)者張磊告訴我,“這類人力密集型場(chǎng)景,AI的技術(shù)路線已經(jīng)比較成熟,完全可以勝任這些工作,而且削減人力成本的空間很大。人員成本大幅降低,凈利潤(rùn)自然就上升了,公司估值也隨之提升。”

        同時(shí)他提到,相較于一些沒有數(shù)據(jù)沒有場(chǎng)景的創(chuàng)業(yè)公司,傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)也具備訓(xùn)練Ai的天然優(yōu)勢(shì)。

        “VC在投資AI公司時(shí),常面臨‘先有雞還是先有蛋’的困境:沒有數(shù)據(jù)就訓(xùn)練不出好模型,沒有好模型就吸引不到用戶數(shù)據(jù)。而收購(gòu)傳統(tǒng)企業(yè)直接解決了這一難題——一家中型客服中心每月的通話錄音數(shù)量可能在10萬(wàn)次左右,這相當(dāng)于創(chuàng)業(yè)公司幾年才能積累的數(shù)據(jù)量。”張磊表示。

        “另一方面,傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)的業(yè)務(wù)流程明確,有現(xiàn)成的應(yīng)用場(chǎng)景,AI技術(shù)可以快速嵌入現(xiàn)有環(huán)節(jié),例如用聊天機(jī)器人替代人工客服,用算法優(yōu)化物流路徑。”張磊說到。

        而從投資的角度看,收購(gòu)傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè),一定程度上也起到了風(fēng)險(xiǎn)兜底的效果。

        在一級(jí)市場(chǎng),圍繞AI初創(chuàng)公司估值泡沫的爭(zhēng)議一直都沒有停止。傳奇投資人杰里米?格蘭瑟姆曾警告稱,市場(chǎng)對(duì)人工智能的無(wú)休止炒作是一個(gè)典型的泡沫,沿襲了歷史上其他泡沫的軌跡。高盛集團(tuán)也指出,當(dāng)前AI市場(chǎng)的泡沫可能比2000年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫更嚴(yán)重。于是乎,“只看不投”成了許多投資機(jī)構(gòu)的真實(shí)寫照。

        相較之下,傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)的估值一直較低,這為VC提供了絕佳的抄底機(jī)會(huì)。

        人工智能方向投資人沈億表示,“這些企業(yè)經(jīng)過多年發(fā)展,已經(jīng)積累了穩(wěn)定的客戶群體和成熟的業(yè)務(wù)模式,只是因?yàn)槿狈夹g(shù)升級(jí)而被市場(chǎng)低估。風(fēng)投通過收購(gòu)或高比例投資,可以以較低的成本獲得優(yōu)質(zhì)資產(chǎn),等待技術(shù)賦能后的價(jià)值爆發(fā)。”

        此外,傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)通常擁有穩(wěn)定的客戶群體和收入來源,這也為投資方提供了一定的財(cái)務(wù)安全墊。

        “最不濟(jì)改造失敗,公司的收入和客戶還在,基本盤仍能維持企業(yè)生存。機(jī)構(gòu)把他賣出去也不至于遭受太大損失,感覺比投資創(chuàng)業(yè)公司靠譜點(diǎn)。”沈億直言。

        屬于大塊兒頭的游戲


        硅谷VC對(duì)低毛利服務(wù)行業(yè)的“入侵”,本質(zhì)上是技術(shù)革命與資本邏輯的深度耦合。

        當(dāng)生成式AI的顛覆性敘事逐漸褪去光環(huán),資本開始回歸最樸素的商業(yè)本質(zhì)——用技術(shù)提升效率,用效率創(chuàng)造利潤(rùn)。

        不過交流下來,大多數(shù)VC投資人認(rèn)為這一模式難以實(shí)現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制。原因在于,其對(duì)投資機(jī)構(gòu)的口袋深度、資源稟賦都提出了更高層次的要求。

        收購(gòu)傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)的成本往往較高,尤其是那些已經(jīng)具有一定規(guī)模和市場(chǎng)份額的企業(yè)。以審計(jì)咨詢行業(yè)為例,回顧過去發(fā)生在美國(guó)審計(jì)行業(yè)的并購(gòu)事件,交易金額幾乎都在10億美元以上:

        2024年2月,Hellman & Friedman和Valeas Capital Partners宣布,共同收購(gòu)會(huì)計(jì)事務(wù)所天職國(guó)際略高于50%的股份,斥資10億美元;2025年1月,黑石集團(tuán)宣布收購(gòu)會(huì)計(jì)及咨詢公司Citrin Cooperman的多數(shù)股權(quán),這筆交易對(duì)該公司估值超過20億美元(約合146億元人民幣)。

        即使是中型服務(wù)企業(yè),收購(gòu)成本也相當(dāng)可觀。投資人李洋舉例稱,“一家年?duì)I收2000萬(wàn)美元的中型客服中心,按照8-12倍市盈率計(jì)算,其收購(gòu)價(jià)格也將高達(dá)1.6-2.4億美元。”

        除了收購(gòu)成本,企業(yè)的自動(dòng)化轉(zhuǎn)型同樣需要資金投入。據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露,一個(gè)中型服務(wù)企業(yè)的完整AI改造投入很可能突破3億美元,這包括收購(gòu)支出、AI系統(tǒng)建設(shè)和組織重構(gòu)等成本。

        如此量級(jí)的投入,也解釋了為什么這一VC新玩法會(huì)率先出現(xiàn)在General Catalyst和8VC這樣的大型投資機(jī)構(gòu)身上。畢竟, General Catalyst的管理規(guī)模超過300億美元,而8VC的管理規(guī)模也超過60億美元。

        當(dāng)然,資金實(shí)力只是入場(chǎng)券的一部分,關(guān)鍵在于接手之后如何操盤,這就十分考驗(yàn)投資機(jī)構(gòu)的資源整合、產(chǎn)業(yè)協(xié)同,甚至是運(yùn)營(yíng)管理能力了。

        “將AI技術(shù)融入傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)并非易事,這不僅需要強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì)來開發(fā)和部署AI解決方案,還需要企業(yè)內(nèi)部的深度配合和流程改造。”李洋表示。

        基于這一角度,我們不妨重新審視一下General Catalyst和8VC這兩家機(jī)構(gòu)。從他們的portfolio中可以發(fā)現(xiàn),人工智能一直都是他們押注最多的賽道之一,并且在投資中還展現(xiàn)了強(qiáng)大的操盤能力。

        前不久,General Catalyst剛剛宣布,計(jì)劃聯(lián)合KKR、黑石等60余家企業(yè)和資管公司,在未來五年內(nèi)撬動(dòng)1500億歐元,支持歐洲AI初創(chuàng)企業(yè)及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

        除了在資金上給予支持,該機(jī)構(gòu)還利用自身的行業(yè)資源和戰(zhàn)略規(guī)劃能力,推動(dòng)被投企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)拓展。

        Commure就是一個(gè)典型代表。這是一家醫(yī)療科技公司,主要利用AI技術(shù)幫助醫(yī)療保健組織構(gòu)建和部署數(shù)字應(yīng)用程序,簡(jiǎn)化提供者、管理員和患者的工作流程,公司創(chuàng)始人HemantTaneja正是GeneralCatalyst的執(zhí)行合伙人。

        2021年,General Catalyst曾與美國(guó)跨州醫(yī)療保健系統(tǒng)Jefferson Health宣布成立了一種創(chuàng)新型合作伙伴關(guān)系——“健康保障網(wǎng)絡(luò)”,共同推動(dòng)醫(yī)療保健系統(tǒng)的自我轉(zhuǎn)型。據(jù)外媒報(bào)道,通過“健康保障網(wǎng)絡(luò)”, General Catalyst將Commure與其他醫(yī)療保健系統(tǒng)和技術(shù)創(chuàng)新公司連接起來,幫助公司實(shí)現(xiàn)了AI技術(shù)的快速轉(zhuǎn)型和市場(chǎng)拓展。

        與General Catalyst類似,8VC也在AI領(lǐng)域進(jìn)行了大量布局,特別是在傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)AI轉(zhuǎn)型方向,不僅投資了貨運(yùn)代理和物流平臺(tái)Flexport,還投資了全球首個(gè)AI法律助手CoCounsel的母公司Casetext。前者主要利用AI技術(shù)將跨境物流運(yùn)輸鏈條變得可視和可控,以此來為客戶和自身實(shí)現(xiàn)降本增效;后者是基于GPT-4技術(shù),能夠快速完成法律研究、文件審查、合同分析等任務(wù)。

        此外,8VC投資的Nylas,則為開發(fā)者提供了一套強(qiáng)大的API,能夠快速、安全地將電子郵件、日程安排和自動(dòng)化功能集成到應(yīng)用程序中,通過AI優(yōu)化通信數(shù)據(jù)的處理和自動(dòng)化任務(wù),進(jìn)一步提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。

        “某種程度上,只有這種同時(shí)具備雄厚資本、技術(shù)整合能力和產(chǎn)業(yè)操盤經(jīng)驗(yàn)的頂級(jí)機(jī)構(gòu),才能撬動(dòng)這場(chǎng)‘笨重’的轉(zhuǎn)型。對(duì)于許多中小投資機(jī)構(gòu)而言,這種模式已經(jīng)超出了其能力范圍。”李洋說到。

        不過在他看來,硅谷VC如今這一新玩法,倒是為我們提供了一個(gè)新的視角:AI技術(shù)革命的終點(diǎn)未必是創(chuàng)造一個(gè)全新的世界,讓舊世界運(yùn)轉(zhuǎn)得更高效,同樣不失為一個(gè)好的投資策略。

        (文中張磊、沈億、李洋皆為化名)

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