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細(xì)數(shù)31家AI應(yīng)用小團(tuán)隊(duì),平均20人、人均創(chuàng)收279萬美元

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2024 年初,山姆·奧特曼曾預(yù)言,在 AI 的助力下將出現(xiàn)“價(jià)值十億美元的一人公司”。一年過去后,盡管預(yù)言中的極端樣本還沒有出現(xiàn),但小團(tuán)隊(duì)的成功已不鮮見。

在一份名為“頂尖精益 AI Native 公司排行榜”的名單中,細(xì)致羅列了 31 家團(tuán)隊(duì)規(guī)模不大(<50 人),卻營收可觀(ARR>500 萬美元)的初創(chuàng)公司。這份名單中我們看到了不少熟悉的名字。

名單在linkedin上收獲了熱烈的反響,名單訪問地址:https://leanaileaderboard.com/

.創(chuàng)始人是高中生的食物熱量掃描工具 Cal AI,初始團(tuán)隊(duì)規(guī)模僅 4 人,ARR 已達(dá) 1200 萬美元;

.華人團(tuán)隊(duì)創(chuàng)立的視頻生成和圖片生成平臺 OpenArt 僅 8 名員工,同樣達(dá)到了 1200 萬美元的 ARR;

.通訊應(yīng)用 Telegram 的 AI 含量不夠卻被破例納入榜單,其以 30 名員工撬動(dòng)了 10 億美元的年收入,人均年收入 3333 萬美元,被視作小團(tuán)隊(duì)的絕對標(biāo)桿。

名單里的部分?jǐn)?shù)據(jù)雖然不是十分準(zhǔn)確,如 Cal AI 的團(tuán)隊(duì)成員已增長至 15 人,但其指向的趨勢卻非常明顯,AI 時(shí)代更多小團(tuán)隊(duì)有機(jī)會“以小搏大”,并最終拿到結(jié)果。

白鯨編輯部對其進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn),截至 4 月 14 日上榜的 31 家公司來自多個(gè)不同領(lǐng)域,熱門賽道包括 AI 圖像、AI 教育、AI 視頻、AI 編程等,近一半尚處于 A 輪之前的早期融資輪次,其中「Midjourney」、「SubMagic」、「Aracads」、「Cal AI」、「Chatbase」、「Conversion」幾家公司甚至尚未進(jìn)行過任何外部融資。

這份名單由 Super.com 創(chuàng)始人 Henry Shi 打造。Henry Shi 既做過創(chuàng)業(yè)者也做過投資人,過去 8 年他用“傳統(tǒng)方式”建立起一家 1.5 億美元 ARR 的企業(yè),擁有超過 200 名員工,融資總額超過了 2 億美元,讓公司不計(jì)代價(jià)地瘋狂成長。但他猛然發(fā)現(xiàn),AI 的到來可能已經(jīng)徹底改變了團(tuán)隊(duì)瘋狂擴(kuò)張、多輪融資的傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)敘事。在他的統(tǒng)計(jì)中,這批“頂尖精益 AI Native 公司”人不多,自我造血能力極強(qiáng)。上榜公司平均員工數(shù)為 20 人,人均年創(chuàng)收 279 萬美元,大約是 SaaS 行業(yè)均值的 10 倍,單個(gè)員工大致對應(yīng)了 1.4 億美元的估值,這個(gè)數(shù)字分別是蘋果市值的 8 倍、Google 的 14 倍。而其中,甚至有些產(chǎn)品并沒有所謂的核心壁壘。

AI Wrapper,賺麻了?

在這份榜單上,我們看到了不少所謂的 AI 套殼產(chǎn)品。

比如 GPTZero,這是一款華人團(tuán)隊(duì)出品、用于檢測文本 AI 含量的產(chǎn)品。用戶每個(gè)月可以用它免費(fèi)檢測 10000 字以內(nèi)的文本,也可以花 8.33 美元/月和 12.99 美元/月的價(jià)格升級,獲得更多的檢測文本額度,以及使用語法檢查、抄襲檢查等高級功能。功能簡單,團(tuán)隊(duì)規(guī)模也僅有 15 人,GPTZero 卻在短短兩年時(shí)間內(nèi)做到了 1000 萬美元的 ARR,用戶總量超過 800 萬。

格外值得一提的是,過程中它甚至“擊敗”了 OpenAI 在 2023 年初推出的 AI 檢測器「Classifier」,后者在上線僅 7 個(gè)月后就在“準(zhǔn)確性不高”的爭議中匆匆下線了,也再一次將“AI 檢測 AI 無效”的討論推上風(fēng)口浪尖。但 GPTZero 不僅挺了過來,還成長迅速,在「Classifier」下線快一年之際,GPTZero 官宣在 6 個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)了 500% 漲幅的 ARR 增長,且盈利情況良好,在投資人的爭搶中完成了千萬美元的“搶先式”A 輪融資。

那么 GPTZero 真的解決 AI 準(zhǔn)確性的問題了嗎?在 TechCrunch 記者的實(shí)測中,GPTZero 的表現(xiàn)的確要好于同類產(chǎn)品,據(jù)創(chuàng)始人 Alex Cui 說,他們的產(chǎn)品更準(zhǔn)確是因?yàn)樵L問了更多的數(shù)據(jù),并使用了最先進(jìn)的開源工具構(gòu)建了自己的 LLM,為了證明技術(shù)的有效性,他們還與賓夕法尼亞州立大學(xué)的研究人員合作建立了自己的基準(zhǔn)。作為一款套殼產(chǎn)品,GPTZero 獨(dú)特的生存空間其實(shí)也來自于大模型廠商下場做 AI 檢測器的“以子之矛攻子之盾”的糾結(jié),曾有消息說,OpenAI 已經(jīng)開發(fā)出能夠準(zhǔn)確識別 ChatGPT 生成文本的工具,但公司選擇不對外發(fā)布,因?yàn)橐坏┩瞥鲱A(yù)計(jì)會有 3 成用戶將減少使用 ChatGPT,這項(xiàng)功能天生適合第三方來做。

GPTZero 無疑是一個(gè)非常特殊的案例,更多套殼產(chǎn)品缺乏類似“屏障”,它們的核心競爭力來源于需求洞察,以及在垂類場景下對用戶體驗(yàn)的打磨,山姆·奧特曼在近期的對外交流中,對套殼產(chǎn)品給出如下評價(jià),“作為創(chuàng)業(yè)者,關(guān)鍵不在于是否使用現(xiàn)成的基礎(chǔ)模型,而在于能否創(chuàng)造獨(dú)特的用戶價(jià)值?!豹?dú)特,意味著對特定行業(yè)、業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的精準(zhǔn)回應(yīng),過去它們可能因?yàn)槭袌鲆?guī)模不足、開發(fā)成本過高而被忽視,但如今 AI 帶來的效率革命讓小團(tuán)隊(duì)有能力精準(zhǔn)服務(wù)小市場,并最終構(gòu)建起可觀的業(yè)務(wù)。

GPTZero 的創(chuàng)始人是在 BBC 和《紐約時(shí)報(bào)》實(shí)習(xí)期間開始編寫幫助記者識別 AI 生成內(nèi)容的代碼;BoldVoice 的兩位創(chuàng)始人都不是英語母語者,親身經(jīng)歷的口音歧視成為他們打造 AI 口音教練的靈感來源,這款產(chǎn)品的 ARR 已經(jīng)達(dá)到了 850 萬美元;Aragon AI 同樣是由華人團(tuán)隊(duì)打造,在這款產(chǎn)品之前他們已經(jīng)陸續(xù)發(fā)布了十余款產(chǎn)品但無一成功,Aragon AI 最終另辟蹊徑、瞄準(zhǔn)了 B 端企業(yè)、團(tuán)隊(duì)專業(yè)肖像生成需求,在 2 年時(shí)間內(nèi) 9 人團(tuán)隊(duì)就做到了 1000 萬美元的 ARR。

即使是在傳統(tǒng)賽道,AI 也有機(jī)會帶來全新機(jī)會。Oleve 和 Solvely.ai 切入的解題賽道,過去其實(shí)是個(gè)偏“重”的業(yè)務(wù),依賴題庫資源的累積或者真人教師的響應(yīng),對于新入局者來說很難有機(jī)會。但 AI 的加持改變了這一情況,盡管有字節(jié)「Gauth」、作業(yè)幫「Question.ai」等大廠產(chǎn)品快速搶占海外市場,小團(tuán)隊(duì)仍有機(jī)會找到自己的身位。Oleve 和 Solvely.ai 兩個(gè)團(tuán)隊(duì)的規(guī)模都在 5 人左右,一年能做到 600 萬美元的營收,足夠富裕地養(yǎng)活團(tuán)隊(duì)了。

當(dāng)然,我們無意塑造“AI+小團(tuán)隊(duì),輕松年入百萬”的敘事。實(shí)際在不少創(chuàng)始人的自述中,創(chuàng)業(yè)過程依舊是艱難、辛苦的,比如 Aragon AI 創(chuàng)始人 Wesley Tian 曾表示其工程團(tuán)隊(duì)經(jīng)常工作到午夜后;上榜公司中的 Mercor,也是以其“996 工作制”而在硅谷聞名……它們身上更讓人感興趣的要素在于,何以用遠(yuǎn)小于過去的資源(尤其是人力資源),達(dá)成如今的商業(yè)成功?

精簡團(tuán)隊(duì),何以精簡?

AI 工具無疑是答案之一。

榜上的不少團(tuán)隊(duì),業(yè)務(wù)方向可以歸為 AI 驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)力提效工具,團(tuán)隊(duì)本身的精簡和高效就是最好的廣告。

最有代表性的是 Cursor、Lovable 和 Bolt.new 在內(nèi)的 AI 編程工具,它們一方面引領(lǐng)了開發(fā)流程簡化的趨勢,自身也實(shí)現(xiàn)了亮眼的商業(yè)成績。知名創(chuàng)業(yè)加速器 Y Combinator CEO Garry Tan 曾在對外交流中透露,在其最新批次的入選企業(yè)中,約四分之一的公司的 9 成以上代碼由 LLM 編寫,證明了 AI 編程工具正在成為開發(fā)主力,而頭部的明星項(xiàng)目的收入增長也十分迅速,根據(jù)支付平臺 Stripe 2024 年度信顯示,Crursor 在 3 年之內(nèi)的累計(jì)收入超過了 1 億美元,而后起之秀 Lovable 僅用時(shí) 3 個(gè)月達(dá)成了 1700 萬美元 ARR 的里程碑,Bolt 達(dá)到 2000 萬美元 ARR 僅用時(shí) 2 個(gè)月。

類似的情況也出現(xiàn)在營銷、客服支持等領(lǐng)域。Arcads AI 是最新登上榜單的“精益公司”。 其面向的是 AI 廣告視頻生成領(lǐng)域,用戶只需要輸入腳本,即可在數(shù)秒內(nèi)生成 AI 演員出演的逼真視頻。就在上周,Arcads AI 聯(lián)創(chuàng) Romain Torres 宣布公司已達(dá)成 500 萬美元的 ARR,而其目前團(tuán)隊(duì)規(guī)模不過 5 人,他們下一步的計(jì)劃是在達(dá)成 1 億美元 ARR 時(shí)將團(tuán)隊(duì)規(guī)??刂圃?10 人以內(nèi)。

這種不輕易“加人”的底氣,源于團(tuán)隊(duì)已將 AI 深度融入工作流中實(shí)現(xiàn)的提效。

僅以增長為例,Arcads AI 有一個(gè)專門的 AI Spy Agent 負(fù)責(zé)監(jiān)控競品的熱門廣告,這個(gè) AI Agent 會自動(dòng)將熱門廣告批量導(dǎo)入 ChatGPT o1 中,讓其生成類似腳本,再由自家產(chǎn)品 Arcads AI 生成類似的視頻廣告用于獲客,效率極高;而投流同樣由 AI 負(fù)責(zé),團(tuán)隊(duì)內(nèi)部打造了專門的 Google Ads AI Agent,它可以一站式完成高潛關(guān)鍵詞挖掘、落地頁內(nèi)容生成、自動(dòng)出價(jià)優(yōu)化,而人更多負(fù)責(zé) Agent 的搭建和管理。類似的自動(dòng)化的 AI Agent 還被廣泛用于客服、銷售、會計(jì)等流程中,大大壓縮了團(tuán)隊(duì)的人力成本。Linkedin 信息顯示,團(tuán)隊(duì)擴(kuò)張到了 6 人,除了兩名聯(lián)創(chuàng),技術(shù)、增長、運(yùn)營、客服支持均僅由一人負(fù)責(zé)。

Arcads AI 的情況并不鮮見,在精益團(tuán)隊(duì)中搭建 AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化工作流幾乎是一種必備技能,Chatbase 正計(jì)劃在維持 11 人團(tuán)隊(duì)規(guī)模的前提下將業(yè)務(wù)營收提升至 100 萬美元 MRR,其營銷和增長負(fù)責(zé)人 Sandra ?ajic 在介紹其經(jīng)驗(yàn)的貼文中表示,她自主搭建了團(tuán)隊(duì)自動(dòng)化營銷工作流,用 Lovable 搭前端,Make.com 做自動(dòng)抓取,Supabase 存儲廣告數(shù)據(jù),再用 ChatGPT 分析競品廣告策略,實(shí)時(shí)生成洞察,極大提升單人效率,也是她稱之為 Vibe Marketing 的實(shí)踐。

人少,當(dāng)然不是任何一家上榜公司成功的關(guān)鍵原因,但團(tuán)隊(duì)小的確帶來了不少優(yōu)勢。

“除了明顯的成本效益外,精益團(tuán)隊(duì)(Lean Teams)還有幾個(gè)被低估的好處:1、在團(tuán)隊(duì)中,你沒有時(shí)間也不需要政治斗爭;2、更少的管理工作:在扁平結(jié)構(gòu)下,你在績效管理上花費(fèi)的時(shí)間更少,而將更多時(shí)間花在實(shí)際進(jìn)展上;3、更容易轉(zhuǎn)向?!監(jiān)penArt 的 CEO &聯(lián)創(chuàng) CoCo Mao 在討論上述名單的 Linkedin 動(dòng)態(tài)中談及。與之對應(yīng)的是,精益團(tuán)隊(duì)的管理者通常會更慎重地考慮人員擴(kuò)招。

AI 營銷工具 Conversion 的創(chuàng)始人 Neil Tewari 認(rèn)為,融資、增長或者“專家”都不是招人的理由,團(tuán)隊(duì)只有在無法快速發(fā)布新功能、分發(fā)渠道無法擴(kuò)展、或者每天從早到晚排滿銷售會議時(shí),才真正需要考慮加人。他習(xí)慣用 Vercel v0 工具快速搭建原型,并在寫第一行代碼之前就讓設(shè)計(jì)合作伙伴開始測試,快速獲得反饋以節(jié)約工程時(shí)間;在非技術(shù)崗的設(shè)置上,團(tuán)隊(duì)也更偏好多面手而非專家,他們有一個(gè) 4 人團(tuán)隊(duì)承擔(dān)起了冷啟動(dòng)、廣告渠道、銷售、客戶支持、反饋收集、CEO 領(lǐng)英運(yùn)營在內(nèi)的全部職責(zé)??偠灾衅笐?yīng)該出于“必要”而非“好看”,員工多并不等于進(jìn)展快。Conversion 將目前團(tuán)隊(duì)規(guī)??刂圃?15 人,年收入達(dá) 650 萬美元,已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了盈利。

同樣值得關(guān)注的是,新一代創(chuàng)始人心態(tài)正在發(fā)生微妙而深刻的變化。如上文所述,31 家上榜企業(yè)中近一半尚處于 A 輪之前的早期融資輪次,還有幾家甚至尚未進(jìn)行過任何外部融資,可能指向的是部分創(chuàng)業(yè)者傾向于少拿錢或者不拿錢,榜單的統(tǒng)計(jì)者 Henry Shi 也關(guān)注到了這一變化,正如他在對外交流時(shí)提及的,不是每位創(chuàng)始人都夢想著運(yùn)營一家超過 10 萬員工的公司然后上市。有些人會認(rèn)為,“如果他們能掌控公司、過上好日子、做一些很酷的東西,每年賺個(gè) 500 萬到 1000 萬美元”,那比那些為了融資把公司大部分股份賣給風(fēng)險(xiǎn)投資人、最終在自己公司里只剩下很少股份的創(chuàng)始人要好得多。

AI 視頻創(chuàng)企「SubMagic」創(chuàng)始人 David Zitoun 就是這種新型創(chuàng)業(yè)者的代表。他并不在意團(tuán)隊(duì)是否沿著傳統(tǒng)路徑前進(jìn):他們沒有接受融資,沒有辦公室,團(tuán)隊(duì)規(guī)模精簡,也沒有被 TechCrunch 報(bào)道過。他們選擇將全部精力投入到解決用戶的真實(shí)痛點(diǎn)上,專注盈利、穩(wěn)健成長,團(tuán)隊(duì)成員可以在世界上任何一個(gè)角落自由工作。SubMagic 達(dá)到 100 萬用戶的里程碑時(shí),David 說,最棒的部分是——這僅僅是他們所希望達(dá)成目標(biāo)的開始。

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