在這一輪AI 浪潮里，a16z幾乎是繞不過去的名字。

它是這波AI 周期里下注最重、覆蓋最全、確定性也最高的頂級基金之一。過去五年，a16z 投出的名單幾乎定義了硅谷的技術(shù)主線：

OpenAI、SpaceX、Databricks、Figma、Stripe，以及新一代迅速崛起的 Cursor、Harvey 和 Abridge。

某種程度上，a16z 的投資組合，就是過去幾年 AI 商業(yè)化路徑的一張縮略圖。

更重要的是，a16z 的判斷往往并不止于“投了什么”，而在于他們?nèi)绾谓忉屵@些變化。不久前，a16z 合伙人David George系統(tǒng)性地分享了他對 AI 行業(yè)最新進(jìn)展的觀察，其中有幾個信號非常值得一看。

第一，AI 公司正在用更少的人，跑出更快的增長。

當(dāng)前增長最快的一批AI 公司，在銷售和市場上的投入，反而顯著低于同階段的 SaaS 公司，但收入增速卻高出數(shù)倍。這并不是效率魔法，而是一個更簡單的事實(shí)：需求端正在真實(shí)爆發(fā)，產(chǎn)品在“自己賣自己”。

第二，衡量效率的標(biāo)尺正在被重寫。

a16z 開始越來越多地關(guān)注一個新指標(biāo)：ARR per FTE（人均年度經(jīng)常性收入）。

在最優(yōu)秀的 AI 公司中，每名員工對應(yīng)的 ARR 已達(dá)到 50 萬到 100 萬美元，而 SaaS 時代的經(jīng)驗值大約只有40 萬美元。這意味著，AI 正在系統(tǒng)性抬高組織效率的上限。

第三，非AI 原生公司只剩下兩條路。

要么完成轉(zhuǎn)型，要么被淘汰。那些真正跑出來的轉(zhuǎn)型公司，往往具備高度一致的特征：

CEO 親自下場推動；從最容易見效的環(huán)節(jié)切入（客戶支持、編碼、運(yùn)營）；敢于推翻舊系統(tǒng)，為 AI 重建后端，而不是在舊架構(gòu)上“貼一層 AI”。

接下來，就跟著硅基君一起，拆解a16z 眼中這場變化，正在如何發(fā)生。

增速是SaaS公司2.5倍，最高同比增長700%

真正讓我們感到震撼的，是需求側(cè)的變化。

從增長數(shù)據(jù)和一線接觸來看，當(dāng)前AI 公司的需求強(qiáng)度，用“瘋狂”來形容并不夸張。

無論是產(chǎn)品吸收速度，還是收入增長質(zhì)量，都顯著好于過去幾個周期。尤其是在經(jīng)歷了2022–2024 年的加息環(huán)境與科技回調(diào)后，2025 年成為一個明確的拐點(diǎn)：收入重新加速，而且是跨公司類型的加速。

更重要的是，這種加速并不是靠“砸銷售、堆市場”換來的。

恰恰相反，增長最快的一批AI 公司，在銷售和市場上的投入，反而顯著低于同階段的 SaaS 公司，但收入增長速度卻高出數(shù)倍。

從數(shù)據(jù)看，AI 公司的增長速度大約是非AI軟件公司的 2.5 倍以上，其中最極端的頭部公司，年同比增長甚至接近 700%。這些數(shù)字在最初出現(xiàn)時，我們自己都反復(fù)核驗過，但它們與我們在投資組合中看到的實(shí)際情況是高度一致的。

這背后的核心原因只有一個：產(chǎn)品本身的需求足夠強(qiáng)。

從成本結(jié)構(gòu)看，AI 公司目前的毛利率普遍低于傳統(tǒng) SaaS。但這并不一定是壞事。

某種程度上，我們甚至把“較低毛利率”視為一個積極信號——它往往意味著客戶正在真實(shí)、高頻地使用 AI 功能，推理成本是真實(shí)發(fā)生的。

考慮到推理成本在中長期具備持續(xù)下降空間，這種結(jié)構(gòu)更像是“暫時的成本壓力”，而非模式缺陷。反倒是那些號稱 AI 產(chǎn)品、卻擁有異常高毛利率的公司，反而會讓人懷疑：客戶到底在不在用 AI？

另一個變化更值得注意。我們開始越來越多地關(guān)注一個新的效率指標(biāo)：ARR per FTE（人均ARR）。

它衡量的是公司在整體運(yùn)營層面的效率，而不僅僅是銷售效率。結(jié)果非常清晰：

最優(yōu)秀的AI 公司，每名員工對應(yīng)的 ARR 水平已經(jīng)達(dá)到 50 萬到 100 萬美元，而 SaaS 時代的經(jīng)驗值，大約只有 40 萬美元。

這并非因為AI 公司“更省人”，而是因為需求過強(qiáng)，產(chǎn)品幾乎可以自己賣出去。

AI轉(zhuǎn)型該怎么做？

對于那些非AI 原生公司來說，一個更現(xiàn)實(shí)的問題是，它們應(yīng)該怎么辦？

在我看來，只有兩種選項，要么適應(yīng)，要么被淘汰。

要想適應(yīng)AI，不僅意味著在產(chǎn)品前端“加一個 AI 功能”，而是要從根本上重新思考：

如果AI 是默認(rèn)能力，產(chǎn)品形態(tài)、工作流、用戶價值該如何重構(gòu)。

與此同時，后端的組織方式也在被迫改變。很多時候，AI變革的核心不在于企業(yè)是否“想用 AI”，而在于能否真正完成適應(yīng)AI時代的管理變革。

在與大量財富500 強(qiáng) CEO 的交流中，幾乎所有人都表達(dá)了同一種態(tài)度：

我們必須適應(yīng) AI。但態(tài)度和結(jié)果之間，往往隔著一整套組織慣性。哪怕只是讓員工習(xí)慣使用 AI 助手，都已經(jīng)非常困難；更不用說重構(gòu)業(yè)務(wù)流程、決策機(jī)制和系統(tǒng)架構(gòu)。

真正的轉(zhuǎn)型，往往從CEO 的強(qiáng)勢推動開始。Shopify 之所以能做成，是因為 Toby 從高層開始用 AI 重寫經(jīng)營方式，把它變成績效管理的一部分。

你需要一種罕見的組合：既有商業(yè)直覺，知道AI 的價值創(chuàng)造機(jī)會在哪里；又有技術(shù)深度，知道應(yīng)該重構(gòu)什么、先做什么、怎么迭代。

那些真正跑出來的公司，往往具備兩個特征：

第一，知道從哪里下手（例如客戶支持、編碼、運(yùn)營）；

第二，敢于推翻舊系統(tǒng)，為AI 重建后端。

當(dāng)然，也會有一些其他的因素影響。比如，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施也很關(guān)鍵，把數(shù)據(jù)集中到云數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖，本質(zhì)上是在為AI 工作負(fù)載鋪路。

而當(dāng)他們開始快速推出原生AI 產(chǎn)品，這種迭代速度會成為新的護(hù)城河。

這種差異已經(jīng)開始體現(xiàn)在結(jié)果上。Chime 的客服支持成本下降了 60%；Rocket Mortgage 在 Consider underwriting 環(huán)節(jié)節(jié)省了 110 萬小時的人力，相當(dāng)于每年約 4000 萬美元的成本。

一些傳統(tǒng)軟件公司的CEO，已經(jīng)開始用極端但真實(shí)的方式提問：這件事，是用“電”（AI））完成，還是還需要“血”（人力）？

比如，Navan（企業(yè)差旅與費(fèi)用管理公司） 很早就啟動了AI 化改造，如今 AI 已經(jīng)處理了大約 50% 的用戶交互，涵蓋的是復(fù)雜的行程預(yù)訂和變更，而不是簡單問答。

這種深度自動化，直接反映在財務(wù)指標(biāo)上：

過去三年，Navan 的毛利率提升了約 20 個百分點(diǎn)。對比那些沒有完成轉(zhuǎn)型的老牌競爭對手，這幾乎是“代際差距”。

還有一些公司，其價值并不只體現(xiàn)在財務(wù)上。

Flock Safety的核心價值主張是公共安全。它的系統(tǒng)每年幫助解決約 70 萬起犯罪事件，在覆蓋區(qū)域內(nèi)，犯罪率下降接近 10%。這類公司往往同時具備強(qiáng)商業(yè)模式和強(qiáng)社會影響力，是我們長期非?？粗氐囊活愘Y產(chǎn)。

當(dāng)然，我們并不認(rèn)為所有公司已經(jīng)完成了徹底重構(gòu)。至少現(xiàn)在，更多公司仍處在“被需求推著跑”的階段，而不是主動重塑運(yùn)營模型。但可以確定的是，這種重構(gòu)將在未來 12 個月內(nèi)密集發(fā)生。

AI被忽視的價值：放大需求

我們最感興趣的另一個問題是：這些AI公司到底在“真實(shí)世界”里做了什么？

一個被頻繁討論的行業(yè)是法律。直覺上，AI 似乎應(yīng)該減少律師工作量，但現(xiàn)實(shí)恰恰相反。

一位公司法務(wù)最近在公開場合半開玩笑地說：“大模型讓我更忙了，因為每個客戶現(xiàn)在都覺得自己是律師。這并不是壞事，而是需求被放大的信號。

Harvey 是一個典型案例。隨著模型推理能力的提升，律師在 Harvey 產(chǎn)品上的使用時長大約翻了一倍。

律師并沒有被替代，但效率顯著提高。

更重要的是，這種效率并不是靠“少人化”實(shí)現(xiàn)的，而是靠更深的產(chǎn)品參與度。這正是我們判斷收入是否可持續(xù)時最看重的指標(biāo)之一：留存、續(xù)訂、使用頻率和真實(shí)參與度。

同樣的邏輯也出現(xiàn)在醫(yī)療領(lǐng)域。Abridge（醫(yī)生常提到的那座“橋”）被不少醫(yī)生形容為“值得信賴的代理人”。

我們觀察的不是用戶增長本身，而是用戶增長與參與度是否同步提升。結(jié)果恰恰相反：

即便在用戶規(guī)?？焖贁U(kuò)張的情況下，單用戶使用深度依然穩(wěn)定甚至上升。

這意味著新增用戶并沒有稀釋產(chǎn)品價值，反而驗證了產(chǎn)品的通用性和粘性。

在基礎(chǔ)能力層面，聲音正在成為許多AI 工具的核心入口。

ElevenLabs 的使用量增長曲線非常陡峭，是我們最喜歡看到的那種“真實(shí)需求型增長”。同時，這家公司在運(yùn)營效率上也極其克制，是 AI 公司中少見的“高增長 + 高效率”樣本。

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AI泡沫言之尚早

AI 的資本開支規(guī)模確實(shí)巨大，但與過去泡沫周期不同的是：這輪投入主要由歷史上最盈利的一批公司支撐，現(xiàn)金流基礎(chǔ)扎實(shí)。

從目前看，至少在Meta、Microsoft、AWS、NVIDIA 這些主體身上，資本結(jié)構(gòu)仍然是可控的。

微軟的披露數(shù)據(jù)給了一個很直觀的對比：Microsoft Azure 花了 7 年時間，才達(dá)到如今 AI 一年收入的規(guī)模；而 AI 相關(guān)收入的增長速度，顯著快于當(dāng)年的云計算。

構(gòu)建周期在壓縮，回本周期也可能更快。

這也是我們最終的判斷：AI 可能是我職業(yè)生涯中見過的、最具模型破壞性的技術(shù)浪潮。它往往在早期顯得“昂貴”，但歷史一再證明，真正改變世界的技術(shù)，最終創(chuàng)造的價值，幾乎都會大幅超出任何早期模型的預(yù)期。

我們其實(shí)不太需要把注意力放在折舊這件事上，但金融市場確實(shí)很愛追問：舊一代芯片會不會很快變成“負(fù)資產(chǎn)”？

我們的觀察更接近結(jié)論是：舊GPU 的定價與利用率，比想象中穩(wěn)定。

原因很現(xiàn)實(shí)。早期用戶可能會在某一代模型上停留更久，但絕大多數(shù)后續(xù)用戶會迅速遷移到更新的模型與更合適的硬件配置。

更關(guān)鍵的是，舊卡并沒有因此“躺平”。以 TPU 為例，谷歌披露過某些已經(jīng) 7 到 8 年歷史的 TPU 仍能做到接近滿負(fù)載；

二級市場上，無論是舊卡的成交價格，還是“一次性租 100 張卡”的報價，都呈現(xiàn)出強(qiáng)韌性。H100 的租用表現(xiàn)尤其突出。

換句話說，在真實(shí)需求仍然持續(xù)擴(kuò)張的階段，舊卡更像是被市場充分榨干的存量資產(chǎn)，而不是會迅速被拋棄的包袱。

這類討論之所以熱鬧，更多來自對“系統(tǒng)性風(fēng)險”敏感的那群人，而不是來自數(shù)據(jù)本身。

更有意思的，是市場正在反復(fù)上演一個典型悖論：代幣越來越便宜，但總消費(fèi)不降反升。幾乎所有超大規(guī)模云廠商都在強(qiáng)調(diào)同一件事：需求遠(yuǎn)超供給。

一個形象的類比來自Gavin Baker：互聯(lián)網(wǎng)時代會出現(xiàn)“暗光纖”，先鋪好但暫時不用；但在今天，幾乎不存在“暗 GPU”。

GPU 一旦進(jìn)數(shù)據(jù)中心并接入系統(tǒng)，往往會立刻滿載。這種“供給一上線就被吃干凈”的現(xiàn)象，本質(zhì)上是一種強(qiáng)信號：需求不是被營銷堆起來的，而是被生產(chǎn)環(huán)節(jié)直接消化掉的。

但如果你問為什么我們還沒有看到企業(yè)全面、指數(shù)級的生產(chǎn)力躍遷，答案通常不在技術(shù)，而在管理。

技術(shù)準(zhǔn)備好了，產(chǎn)品化與變革管理沒準(zhǔn)備好。把模型能力變成企業(yè)可復(fù)用的工作流，把試用變成長期留存，把“能做”變成“真的上生產(chǎn)”，這是最慢、也最難的一段。

放到收入層面，這種速度差異更直觀。生產(chǎn)級AI 在應(yīng)用收入里增長得非?？?，快到在某些時間軸上幾乎“看不見起步階段”。

你提到那張對比圖很關(guān)鍵：2020 年公共軟件公司新增收入大約 460 億美元；而如果只把 OpenAI 與 Anthropic 按運(yùn)行率口徑簡單相加，它們的新增收入幾乎已經(jīng)接近這個數(shù)字的一半。

再把時間推到2026 年，如果把范圍擴(kuò)展到整個公共軟件行業(yè)，包含傳統(tǒng)軟件公司在內(nèi)，模型公司帶來的新增收入占比可能會進(jìn)一步升到 75% 到 80%。

高盛一類機(jī)構(gòu)會估算“構(gòu)建 AI”帶來的收入規(guī)模，比如 9 萬億美元；如果假設(shè) 20% 的利潤率，再給一個 22 倍 PE，對應(yīng)的新增市值可以到 35 萬億美元。

過去幾年里，市場已經(jīng)先行計入了很大一部分新增市值，可能在24 萬億美元量級。你當(dāng)然可以爭論這是不是都由 AI 驅(qū)動，但這套推導(dǎo)至少回答了一個問題：如果關(guān)鍵假設(shè)成立，市場還有上行空間；如果假設(shè)不成立，回撤也會很直接。

另一套更“工程化”的算法，是從資本開支反推收入門檻。

假設(shè)到2030 年，超大規(guī)模廠商累計資本開支接近 5 萬億美元；如果投資者希望獲得 10% 的門檻回報，那么到 2030 年，年化 AI 收入大致需要到 1 萬億美元量級。

這個數(shù)字聽上去夸張，但換個尺度感就容易理解：1 萬億美元約等于全球 GDP 的 1% 左右。也就是說，只要 AI 在十年內(nèi)吃下全球 1% 的產(chǎn)出，就能讓這筆規(guī)模巨大的投入在財務(wù)上“站得住”。

當(dāng)然，它也可能不會恰好在2030 年兌現(xiàn)，可能是更長周期的回收，但邏輯框架可以先立住。

而對“我們離 1 萬億美元到底有多遠(yuǎn)”的追問，最現(xiàn)實(shí)的答案往往也很粗糙：我們可能還在 500 億美元左右的量級。

它增長極快，年增速接近 100%，但統(tǒng)計口徑很難完美，因為大量模型收入會以云服務(wù)、平臺增量的方式被“藏”在大廠的財報里，甚至取決于公司想怎么講故事。

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