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在人工智能技術不斷進步的今天，AI軟件正逐漸成為AI應用的重要場景之一。本文探討了垂直AI軟件的潛力和發展趨勢，以及它們與傳統垂直SaaS的區別，供大家參考。

軟件，被看作是AI落地最重要的場景之一。紅杉資本曾提到，AI有可能用軟件取代服務，催生數十萬億美元的市場機會。

盡管機會巨大，但對于AI軟件如何實現真正的落地，仍然沒有一個清晰路徑。關于這個問題，Bessemer在不久前提出了一個很有價值的觀點：

垂直AI軟件將成為未來。

說起Bessemer，熟悉SaaS行業的人可能并不陌生。它是美國SaaS領域最專業的投資機構之一，在過去10年投資了200多家SaaS企業。

為了完整闡述“垂直AI軟件將成為未來”這一觀點，Bessemer發布了垂直AI路線圖，總共四個部分。本文是Bessemer的垂直AI路線圖的第一篇文章。在這篇文章中，Bessemer會分享其對以下問題的思考：

垂直AI應用與傳統垂直SaaS的差異？為什么垂直AI能夠取得更大的成功？以及垂直AI究竟應該如何落地？

01 垂直AI的潛力正在顯現

過去，SaaS的發展路徑大致可以分為兩種，橫向SaaS和縱向SaaS。所謂的橫向SaaS是指通過標準化的產品去覆蓋廣泛的市場。而縱向SaaS則可以理解為服務特定行業的軟件。

在上一波，SaaS浪潮中，橫向SaaS確實遠遠領先于縱向SaaS。一個體現是，Salesforce上市比Veeva Systems早整整十年。前者是全球領先的SaaS服務商，而后者是服務醫療領域的SaaS巨頭。

我們之所以對垂直AI產品的看好，是因為這些產品的早期數據很亮眼。從功能上看，大多數垂直AI軟件通常是對傳統SaaS產品（如果有的話）的補充，而不是取代現有產品。

在數據方面，這批新的垂直AI軟件公司（成立時間為2019年至今）的平均合同價值(ACV)已經達到了傳統垂直SaaS軟件的80%。ACV是指一個客戶合同在一年內的總價值，它是評估SaaS公司收入和預測未來收入增長的重要指標之一。

同時，這批新的垂直AI軟件公司還保持著400%的增速，以及約65%的毛利率。按這樣的增長速度，我們判斷，未來兩到三年內將至少出現五家年度經常性收入（ARR）超過1億美元的垂直AI公司，未來三年內將出現首家垂直AI軟件公司IPO。

事實上，垂直AI公司的價值，已經通過并購開始體現。2023年，湯森路透以6.5億美元收購了CaseText，一年后，DocuSign以1.65億美元收購了Lexion。

02 垂直AI的三個價值支點

為什么我們認為垂直AI能夠取得成功，源于主要有三個：

1、擴大總目標市場(TAM)

TAM，代表目標市場中有多少客戶需要相應的產品或服務。

過去，軟件開發商一直致力于通過產品擴張，推動TAM擴張，而忽略了細分場景的價值。垂直AI的價值在于，通過AI擴大軟件服務的價值，進而解鎖了以前被認為規模太小而無法建立可持續SaaS業務的細分市場。

以EvenUp為例，它可自動生成人身傷害律師的索賠信函，允許公司以更低的成本接收更多客戶（從而提高利潤）。EvenUp已經超越了傳統SaaSTAM，而傳統SaaS TAM只能提供改進索賠信函管理工作流程的解決方案。

根據美國勞工統計局數據，軟件支出占美國GDP的1%，而商業和專業服務行業（主要從事重復性語言任務）占美國GDP的比重高達13%。

我們預測，隨著垂直AI進入更多服務場景，并催生出獨特的新業務模式來服務這一類別，垂直AI的市值將至少是傳統垂直SaaS的10倍。

2、解鎖新功能和垂直領域

傳統垂直軟件取代了過時且繁瑣的系統，并將許多行業（比如酒店業）的業務形態帶入了線上。但并不是所有行業都愿意采用軟件。原因是，在許多情況下，單靠軟件解決方案的投資回報率不足以說服決策者，也不足以證明建立軟件系統所需基礎設施、培訓員工等前期成本是合理的。

相比傳統垂直軟件，垂直AI公司能夠更徹底地改善工作流程，甚至還能完全接管部分工作。

這讓垂直AI能夠進入很多傳統軟件無法進入的市場。我們注意到，很多行業的大型企業開始接受AI技術，甚至主動尋找AI工具，因為他們擔心競爭對手會搶先采用這些工具，從而超越他們。

例如，在醫療保健行業，SaaS的交易周期非常長，供應商正在采用Abridge（將患者與醫生的對話轉化為臨床筆記）和ClinicalKey AI（一個人工智能醫療搜索平臺）等AI解決方案來接管繁瑣的工作并支持臨床決策。

再比如，律師事務所很少使用CRM，但現在他們也開始采用基于Co-Pilot（副駕駛）的解決方案來處理合同簽訂、需求摘要生成、案件接收和其他耗時任務。

3、提供前所未有的價值

未來，根據能力的不同，AI應用可以融入每個行業，從家庭服務到會計。不過，人工智能的潛在滲透率將因行業而異。

最有可能誕生垂直AI公司的領域，是那些以前僅靠人力無法完成或成本太高的工作。一個常見的AI應用案例是，通過分析大量的數據，來簡化工作流程，甚至實現自動化。

例如，Axion Ray通過分析物聯網和遠程信息處理、現場故障、生產和供應商數據中的大量產品數據來幫助制造商。

同樣，JusticeText會自動審查數百小時的攝像機鏡頭，以幫助公設辯護人建立案件——這對于律師在調查期間進行的工作非常耗時，也會分散他們建立案件的注意力。

03 垂直AI的兩種落地路徑

上一波垂直SaaS的贏家，針對服務不足的特定市場創建了云平臺，并在平臺上添加了更多的集成產品和服務，最終為特定的垂直行業提供一體化解決方案。

正如我們在之前所討論的，垂直AI企業可以通過更有效率的服務模式，在特定市場中獲得更大的TAM，因此他們不需要向傳統垂直SaaS公司那樣建立如此龐大的產品體系。

事實上，已經有垂直AI初創公司，通過解決目標客戶的一兩個工作流程，就實現了可觀的回報。梳理這些案例后，我們將AI應用的工作流程分為兩類：核心工作流程和支持工作流程。

先說核心工作流程，指的是工作的主要功能，比如投行人員的財務建模或律師的合同起草。

從目前看，文本和數據工作最容易實現自動化。因此，用AI完成核心工作，更有可能發生在傳統辦公室里的工作，比如法律、財務等等，而不是需要大量體力勞動的行業（例如家庭服務和制造業）。

例如，投資組合公司Fieldguide正在徹底改變審計師的核心工作流程，他們利用生成式AI提高了審計師的效率，從而顯著提高了審計師的生產力。

當然，AI適不適合在核心工作流程應用，不僅要看工作內容，還要看客戶的意愿。在這方面，不同行業的情況會有很大差異。例如，投行人員可能會使用AI簡化PPT制造流程，但不太可能用AI語音向客戶進行演示，因為這個領域人際關系很重要。

再說支持工作流程，指的是與工作或業務無關但仍必不可少的工作流程，比如牙醫的營銷和患者關系管理（即Weave）或托運人的貨運采購（即GoodShip）。

支持性工作流程，可能是垂直AI更好的應用場景，他們扮演工作輔助的角色，處理那些煩心、冗雜的工作，從而讓人將更多的精力集中到更重要的事情上。比如，醫生既有治療患者的專業知識和興趣，但對做筆記和文書工作甚至訂購醫療用品不太感興趣。

這就是為什么我們看到市場對支持性工作AI解決方案的需求很高。然而，利用AI解決支持工作流程并非沒有挑戰。

首先，這些行業中許多技術領先的橫向企業已經開始將人工智能納入其平臺，而垂直AI初創公司需要提供更好的解決方案才能參與競爭。

從好的方面來看，垂直特定的AI初創公司更有可能捕捉特定行業的精確需求，并與底層系統（如CRM）集成，進而創造一種新的體驗。而常規的AI解決方案很難做到。

例如，專門為家庭服務構建的AI解決方案可以識別客戶的問題，并引導技術人員更快、更有效地修復太陽能電池板。而常規AI解決方案只能根據客戶的要求進行預約。

無論是為核心工作流，還是支持工作流構建AI，創始人都需要具備良好的判斷力、對客戶需求的深刻理解、有效的反饋渠道以及對監管環境的清晰把握，以便尋找適合AI解決方案的特定行業和任務。