2023-04-24 15:44

AI时代,百人、几十人规模上市公司将大量出现

AIcore 发布在 AIGC
2.4万

图片来源:由无界 AI工具生成

来源:投资实习所

作者:StartupBoy

原标题:《AI 时代,一种新型创业公司形态即将到来》

每当我们看到一个小团队获得巨大成就时,总是会感叹为何会有如此高的效率,比方说当年 Instagram 被 Facebook 以 10 亿美金收购时只有 13 个人,YouTube 被 Google 以 16.5 亿美金收购时也只有 70 人左右。

在互联网和移动互联网时代,这样的案例有,但是不多。但是在 AI 快速爆发的当下,这样的案例似乎已经越来越多了,最典型的就是如今最火的图片生成模型 Midjourney 了,其官方网站显示,Midjourny 只有 11 个全职员工。即使是 OpenAI,其员工似乎也才 300 多个,就更不用说当下那些拿了大量融资的 AI 创业公司了,比方说我前段时间介绍的红杉和 Coatue 争抢着投资的一个项目只有 2 个人

SocialCapital CEO Chamath Palihapitiya 最近在一个播客里,讨论了 AI 对于创业、投资和公司组建的影响,他说 AI 正在以前所未有的速度迭代,创新在以天和周为单位进行。这将改变公司的创立方式,达到 MVP 的团队规模会越来越小 3-4 个人,而不是之前通常的 40 或 50 人的公司——这意味着 VC 和他们的投资模型需要跟上这些变化

Every 的创始人 Nathan Baschez 认为,在 AI 时代,一种新型的创业公司形态正在诞生,其特点是:smaller、faster、cheaper and weirder(更小、更快、更便宜、更奇怪)。

工程学中有一个著名的理论叫康威定律 ,它很好地解释了为什么不同的技术时代会产生不同类型的组织

Any organization that designs a system (defined broadly) will produce a design whose structure is a copy of the organization's communication structure.”
任何设计系统(广义定义)的组织都会产生一种设计,其结构是组织沟通结构的副本。”

例如,如果你的组织由分布在三个地理位置的三个紧密联系的团队组成,那么你的软件可能由三个主要模块组成,这些模块具有很多内部复杂性和它们之间简单、定义明确的接口。

当工程师谈论康威定律时,他们想的是管理者应该如何组织员工以产生更好的系统设计。但该定律反过来同样成立:我们使用的系统决定了我们的组织

在互联网泡沫时代,典型的互联网初创公司是这样的:

  • 全是 MBA 的高管团队
  • 筹集 1000 万美元以上的 A 轮融资
  • 聘请数十名工程师
  • 用一到两年时间推出第一款产品

一开始的互联网是全新的,因此即使构建一个相对简单的网络服务也需要大量投资,你必须在内部构建所有东西。

在互联网泡沫破灭、 MBA 们离开之后,有很长一段时间没有多少创业公司创立起来。因为启动的成本仍然很高,投资人承担这种风险的意愿很低。但随着时间的推移,创业活动又开始升温,这其中有两个主要的催化剂。

首先, 像 Ruby on Rails 这样的开源 Web 框架推出了。

这使得较小的团队更容易构建产品。 

其次,云计算逐渐成熟。

通过云服务,你无需管理物理硬件,只需注册一个 AWS 帐户并通过几次按键即可添加更多服务器。

因为创业变得更加容易,所以有更多的人开始创业。原型创业组织变得更加简单:只有一小撮人,大多数是技术人员。他们能够快速发布产品,并根据客户反馈进行迭代。投资人也开始意识到这种新型团队,并开始为其开出更小的支票。这非常有效,一大波新的具有新文化基因的创业公司接管了市场。

这属于云计算和开源在 2010 年代开启的“ 精益创业 ”时代,但如今,AI 很可能 2020 年代开启一种新型组织形态。

像精益创业一样,AI 时代诞生的初创企业也将从小做起。他们将利用开源和云计算快速起步并迭代。但由于 AI 的存在,他们将在更长的时间内保持较小规模,其中最成功的企业只需要少数员工就能实现惊人的规模。

像 Instagram (13 名员工,以 10 亿美元收购)和 WhatsApp (35 名工程师在以 160 亿美元收购时支持 4.5 亿用户)这样的故事将变得更加普遍。

也许我们甚至会看到员工少于 100 人的公司上市。

更重要的是,这种新型组织将能够尝试新的想法。很难想象这些想法会是什么样子,但我们可以回看历史。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪初,出现的奇怪而有趣的初创企业类型相对较少,这些企业在 2000 年代后期和 2010 年代出现。消失的照片信息(Snapchat)?出租你的客房(Airbnb)?搭陌生人的车(Uber)?这些想法当时听起来很奇怪,但它们都变成了巨大的企业。

像这样的奇怪想法更有可能出现在一个更加容易入手的世界里。当实验变得更便宜时,更广泛的人群可以进行更广泛的实验。进入门槛已经比以往任何时候都低,但现在 AI 正在变得足够好,可以设计接口,编写代码和执行营销活动,我们将看到越来越多的新实验出现。

但要真正了解新一波 AI 原生初创公司会是什么样子,我们需要准确了解初创公司将如何使用 AI 以更少的人完成更多的工作——康威定律将帮助我们了解这可能对组织结构产生什么影响。康威定律指出,任何重要的系统都是由较小子系统相互关联构成的。对系统的描述,如果要描述系统内部发生的事情,就必须描述系统与外部世界的连接,还必须描述每个子系统以及它们如何相互连接。向下一层,我们可以对每个子系统说同样的话,将其视为一个系统。这种范围的缩小可以继续下去,直到我们得到一个足够简单、无需进一步细分就可以理解的系统。

现在很难预测人工智能将来会执行什么任务,如果基于已经存在或即将存在的能力对未来做展望,随着 AI 技术被应用在越来越多的工具上以及组织有机会去适应,但我们可能仍然会看到 AI 原生时代的创业公司形态会有非常大的变化:

  1. 构建产品和功能。大多数工程师现在使用 AI 编写代码,而且他们编写代码的速度比以前快得多。这意味着你需要的工程师更少;工程师越少,对复杂组织结构的需求就越少。
  2. 处理数据。当你想根据数据了解某些内容时,几乎总是需要编写脚本将数据转换为创建图形或图表所需的格式。这可能会花费人类很多时间,但 AI 对这类工作特别有用,已经有越来越多的工具可以让你快速实现这样的需求。
  3. 学习新技术。这个非常重要,它将以两种方式影响初创企业。
其一是会有全新一代的技术创始人通过 ChatGPT 自学编程技术。学习一门新的语言将比以前容易至少一个数量级;
其次,有经验的工程师可以比以前更快地学习新的程序语言和框架,因此初创公司现在对专家的需求可能要低很多。
  1. 测试软件。当你拥有可以依赖的测试系统时,你可以更快地构建功能并更改代码。未来自动化软件发现问题的速度比人工测试人员要快的多。
人工智能非常适合自动化这个过程。
  1. 设计界面。像 Diagram 和 Galileo 这样的公司正在帮助设计师更快地工作,并帮助非设计师生成比以往更好的界面,这些工具可以帮助你完成从组织命名Figma文件中的图层到创建完整设计和交互原型的所有工作。
  2. 与用户沟通。借助类似 Jasper 和 Copy.ai 等工具,可以轻松生成和改进各种营销文案和内容。
  3. 解释用户反馈。大多数公司,甚至是小型初创公司,都有大量的电子邮件和反馈调查,他们很难将这些信息转化为可操作的信息,但大模型 LLM 非常擅长提取主题并将大量文本总结成对忙碌的创始人有用的东西。
  4. 自动化销售和客户支持。大多数企业的最大员工来源之一是销售和客户支持。两者本质上都归结为与人们交谈并回答他们关于你产品的问题,或代表他们采取行动。有了人工智能,所有这一切都会变得容易得多,从事这些职能的人将开始表现得更像经理,而不是生产线工人。

当所有这些都逐渐 AI 替代后,很明显,人类在公司建设中扮演的角色将在未来发生变化。越来越多的业务活动将委托给机器。人类只需设定最初的愿景,然后充当将一切联系在一起并保持其平稳运行的粘合剂。

现在的公司将采用其中许多技术,但新的和较小的组织将开辟新的道路,完全拥抱 AI 并扩大规模后可能会知道会是什么样的组织。遵循康威定律,我们的产品类型将随着构建它们的组织的变化而变化。

显然,没有人知道未来会如何发展。我们正处于了解如何将 AI 应用于业务的早期阶段,我们所能做的就是眯着眼睛观察。但其影响是重大的,我们现在设计的系统将决定我们未来的组织。

延伸阅读:

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