垂直AI软件：未来的新方向
软件，一直被视为AI落地的关键场景。红杉资本曾指出，AI有望以软件替代服务，创造巨大市场机遇。然而，AI软件真正落地的路径尚不清晰。Bessemer近期提出一个极具价值的观点：垂直AI软件将成为未来发展的重点。
Bessemer是美国SaaS领域知名投资机构，过去10年投资超200家SaaS企业。尽管垂直AI尚处起步阶段，但生成式AI兴起后，垂直AI领域已涌现众多优秀公司，如AI法律独角兽EvenUp、AI医疗公司SubtleMedical、Abridge，以及自动协作软件平台Fieldguide。
从客户实际需求出发不同行业对自动化需求各异，客户对自动化的兴趣和要求也影响着垂直AI的落地。垂直AI落地需充分研究垂直场景的市场与用户需求，例如医疗保健领域，Abridge的AI解决方案因满足临床医生自动化管理任务的需求而被广泛采用，而多模态AI在诊断环节渗透率低，是因为支付模式滞后。
无缝融入现有场景垂直AI解决方案不仅要出色执行任务，还需构建产品护城河。为降低大模型商品化风险，最好的垂直AI应用需覆盖业务全流程，并通过APi/插件与现有系统无缝对接。如AI保险公司Sixfold，以“即插即用”方式嵌入现有保单管理系统，让承保人轻松引入其AI功能。
寻找生产力受限的机会真正有变革价值的垂直AI产品具备全流程自动化与海量数据处理能力。以家政领域的Rilla为例，它能记录分析销售代表与客户的互动，为销售提供定制反馈，还能审核大量对话数据，突破人类精力限制。
效率提升是关键向客户直观展示AI解决方案带来的效率提升，可加快销售周期、提高客户保留率。效率提升主要体现在控制成本和创造收入两方面。例如Abridge自动记录医患对话，减轻医生负担，降低招聘培训成本，还能让医生看更多病人，增加医院收入。EvenUp也通过节省律师助理时间，使律所承接更多案件，增加收入。
AI重塑服务交付和定价垂直AI解决方案带来新的交付和定价方式，为市场带来新机遇。过去很多垂直场景因TAM不足难以建立传统软件业务，如今低成本、标准化的AI有望填补空白。Bessemer投资组合中的服务型公司，在AI助力下取得不错的毛利率和资金消耗率。
针对被忽视的领域在销售、营销等领域竞争激烈的情况下，AI垂直公司应寻找竞争压力小的领域。当既有者在整合人工智能方面滞后时，初创公司可通过构建高投资回报率的产品和服务，优化有价值但不明显的工作流程来获取竞争优势。
为特定客户服务垂直AI公司可通过服务被忽视类别中的客户实现差异化，这些客户需求复杂。例如为银行或政府承包商服务的AI初创公司，需构建特定行业的安全和合规工具。为降低LLM商品化风险，基础模型参与者也可能为这些行业构建垂直模型。
多模式构建商业壁垒随着模型基础设施成本下降，模型不再是可靠护城河。构建新技术架构、使用RAG技术处理行业特定数据集，以及采用多模式解决方案，都可能建立商业壁垒。如Jasper收购Clickdrop，加强其JasperArt产品，满足营销人员多模式需求。
关注模型堆栈的特性垂直AI公司需构建定制化基础设施体系，整合开源模型与商业方案，灵活微调大语言模型。Jasper就是一个例子，其模块化平台可根据客户需求、模型性能和成本选择不同LLM，支持可互换的模型基础架构。
注重数据质量专有数据集能构建护城河，但早期创业公司若无法获取大量数据，可从数据质量入手。高质量数据能产生复合效应，EvenUp成立初期投入法律运营，人工审核索赔信函，通过高质量数据反馈完善模型，为产品升级奠定基础。
