垂直AI代理：规模将超越SaaS 10倍的新物种

摘要

本文探讨了垂直AI代理 (Vertical AI Agents) 这一新兴领域的巨大潜力。作者通过类比SaaS (Software as a Service，软件即服务) 行业的历史发展，提出了一个核心论点：垂直AI代理公司不仅将复刻SaaS的成功，更有可能创造出比其颠覆对象大10倍的市场价值。

文章首先回顾了SaaS行业爆发的催化剂——XML HTTP请求（即Ajax技术），它使得浏览器应用能够媲美桌面软件。这一技术解锁了三个价值创造路径：1) 巨头主导的、将现有桌面应用搬到云端的“显而易见的好主意”（如Google Docs）；2) 出人意料并最终胜出的非共识消费者应用（如Uber、Airbnb）；3) 以及数量最庞大的、诞生了300多家独角兽的B2B SaaS领域。SaaS成功的关键在于其极致的垂直化，因为每个行业都需要深度定制的解决方案，导致不会出现一个“大一统”的SaaS公司。

当前的大语言模型 (LLM) 正扮演着当年Ajax的角色，开启了一个全新的计算范式。文章预测，AI将遵循相似的发展路径，但威力会更加惊人。垂直AI代理不仅会替代传统SaaS软件，更将通过自动化来取代操作软件的人力团队，从而“吃掉”企业原本花费在薪酬上的巨大预算。这意味着，一个垂直AI代理公司所占据的市场价值，可能是其对应SaaS公司的10倍。

文章列举了一系列正在发生的真实案例，涵盖调查问卷、质量保证测试、招聘、开发者支持、客户服务和债务催收语音机器人等领域。这些案例表明，能够完全替代整个团队而不仅是提高其效率的AI代理，正在快速获得市场牵引力。面对这一浪潮，创业者的机会在于寻找那些重复、繁琐、无聊的后台行政工作（即“传递黄油”类工作），并结合自身经验或洞察进行深度挖掘。最后，文章也讨论了这一趋势对组织管理的影响，认为AI工具可能突破邓巴数限制，极大扩展个体管理者的能力边界，从而催生出规模更大或效率极高的新型企业。

正文

引言：一个新时代的黎明

每隔三个月，技术的进步都让我们瞠目结舌。如今，我们正在谈论一个全新的物种——能够替代整个团队和企业职能的“垂直AI代理”。这种演进的迭代速度，即便身处其中也依然令人震惊。曾经，基础大模型领域由OpenAI一家独大，但现在，随着Claude等强大竞争者的出现，市场格局正在改变。这种竞争是肥沃市场生态的土壤，它为消费者提供了选择，也让创业者们拥有了真正一展身手的机会。

我对此深信不疑，尤其是年轻的初创公司创始人，可能还没有完全意识到垂直AI代理的规模将会多么巨大。我的核心论点是：仅仅在垂直AI代理这一个类别里，就将诞生市值超过3000亿美元的公司。为了更好地阐述这个未来，我们需要回顾并不遥远的过去，去理解SaaS是如何改变世界的，因为大多数人，特别是那些用消费者视角观察行业的创始人，都低估了SaaS的真正规模。

历史之鉴：SaaS革命与三条价值路径

在过去的20年里，硅谷的产出中，SaaS公司占据了主导地位。超过40%的风险投资流向了SaaS公司，并在这一时期孕育了超过300家SaaS独角兽，远超任何其他类别。这背后的催化剂是什么？是2004年浏览器引入的一个JavaScript函数：XML HTTP请求 (XML HTTP Request)，也就是我们熟知的Ajax。它在技术上补齐了最后一块拼图，让开发者能够在网页浏览器中构建富互联网应用 (Rich Internet Application)。从此，软件不再是一个需要通过CD-ROM安装的桌面程序，而变成了可以通过网站和手机使用的东西。

Paul Graham很早就洞悉了这一可能，他创建的Viaweb（类似早期的Shopify）在1995年就实现了在线商店功能，堪称SaaS的鼻祖。但受限于缺乏XML HTTP请求，早期的SaaS应用体验极差，每次点击按钮都需要重新加载整个页面。直到2005年，Ajax普及，SaaS和云计算的浪潮才正式爆发。当这项新技术出现时，一个核心问题随之而来：价值应该在哪里产生？创业的好机会在哪里？

回顾那些在SaaS浪潮中诞生的数十亿美元公司，我们可以将其成功路径归纳为三种截然不同的类型：

1. 第一类：巨头主导的“显而易见的好主意”
这类想法是将我们已经熟悉的桌面应用搬到浏览器上，例如文档处理、照片管理、邮件、日历、聊天等。这些是“显而易见”的大众消费级产品，市场巨大。有趣的是，在这个赛道中，没有一家初创公司取得最终胜利，100%的价值都流向了现有巨头 (Incumbents)。谷歌、Facebook、亚马逊今天掌控着所有这些业务。许多人忘记了，谷歌文档 (Google Docs) 并非唯一尝试将微软Office在线化的公司，至少有30家其他公司尝试过，但它们都失败了，最终是谷歌赢了。

2. 第二类：出人意料的非共识消费应用
这类想法是那些在当时看来并不显而易见、甚至是出人意料的大众消费点子，例如优步 (Uber)、Instacart、DoorDash、Coinbase、爱彼迎 (Airbnb)等。从XML HTTP请求到Airbnb之间的联系绝非一目了然。正因为如此，当这些模式刚出现时，现有巨头认为风险过高或不值一提，并未进行竞争。以Uber为例，其创始人Travis Kalanick在公司早期，曾非常担心自己会因为监管问题而面临长期牢狱之灾。他个人冒着入狱的风险去创建这家公司。显然，没有哪位拿着高薪的谷歌高管会愿意这样做。这种高风险也是巨头未能“克隆”这些成功模式的根本原因。

3. 第三类：百花齐放的B2B SaaS独角兽
这是我们最核心的一类，它诞生了超过300家独角兽公司。为什么这个领域能诞生如此大量的赢家？核心原因在于，不存在一个“SaaS领域的微软”。出于结构性原因，SaaS领域必须由服务于不同垂直行业和产品的公司组成。例如，为什么谷歌不去做薪酬管理软件Gusto的竞争者？因为谷歌内部没有人真正深耕薪酬管理这个领域，也没有耐心去应付所有复杂且枯燥的工资法规。这不值得他们投入。相比之下，专注于少数几个巨大的类别要容易得多。

这与软件的“打包与解绑”逻辑相关。在旧的本地部署软件时代，甲骨文 (Oracle)、SAP等巨头提供大而全的套件，用户体验极为糟糕，试图成为“万金油”却样样不精。Salesforce 作为第一家真正的SaaS公司，证明了通过云端也能提供功能强大、不亚于昂贵本地软件的解决方案。其创始人Marc Benioff早期在YC演讲时提到，当时人们根本不相信可以通过SaaS构建复杂的企业级应用，他们认为那只是“玩具”。这与今天人们对大语言模型的质疑——“它们会幻觉、不完美，只是玩具”——如出一辙。正是这种认知差异，为SaaS打开了闸门，一大批垂直SaaS公司涌现出来，在各自领域提供了比“大而全”的套件好十倍的、令人愉悦的用户体验。

未来之镜：AI为何会复制并放大SaaS的成功

当我思考大语言模型带来的变革时，我能轻易地想象到相同的事情正在发生：

• 第一类“显而易见”的应用，比如一个通用的人工智能语音助手。它可以执行任何指令，是应该存在的“明显”产品。但所有科技巨头（苹果、谷歌、亚马逊等）都在争夺这个入口，初创公司极难在此领域获胜。即使是像搜索这样明显的机会，Perplexity正在给谷歌带来巨大挑战，但这仍然是经典的创新者的窘境 (Innovator's Dilemma)。
• 第二类“非共识”的应用，我们目前还难以预测，但它们将像Uber和Airbnb一样，从意想不到的地方冒出来。
• 第三类，即B2B垂直AI代理，将是初创公司的主战场。我在这里大胆预测：将出现300家垂直AI代理独角兽。

这并非空穴来风。每一个SaaS独角兽，你都可以想象在某个新宇宙中存在一个与其对应的垂直AI代理独角兽。过去，SaaS公司通过颠覆传统盒装软件公司而崛起。现在，同样的剧情将再次上演，只不过这次被颠覆的是SaaS公司。

这个预测的基础在于，垂直AI代理不仅能够提供替代传统SaaS的软件，它实质上是 “软件 + 人力”的一体化产品。企业花在员工薪酬上的支出远远大于花在软件上的。一个垂直AI代理可以完成过去需要一套软件和一个团队协同才能完成的全部工作流程，例如数据录入、审批流转等。这意味着，垂直AI代理公司的市场天花板，可能是它所取代的那个SaaS公司市场规模的10倍。它将同时吃掉软件预算和人力薪酬预算。

正发生在“前线”的案例与深刻洞察

目前，我们已经在投资组合内外看到了许多令人振奋的真实案例，它们正在验证这一趋势：

• 调查问卷领域 (Surveys)：一家名为Outset的YC公司正在用LLM重塑问卷和分析领域。像Qualtrics这样的巨头几乎肯定不会自己去构建一个具备推理能力的、最好用的语言模型。问卷的本质就是语言——理解客户想要什么。AI在这个领域具有天然优势。但这里的关键销售策略是“自上而下”。你不能把产品卖给那些可能会被AI取代的团队，否则他们一定会暗中破坏。你需要找到足够高层的决策者，甚至是CEO，让他们看到削减人力成本的巨大价值。
• 质量保证测试 (QA Testing)：一家名为MCH的公司正在打造AI质保测试代理。十年前，Rainforest QA作为一家“质保即服务”的公司，面临着一个内在的矛盾：他们无法完全替代QA团队，只能通过软件提升其效率，因此需要同时向工程副总裁（希望省钱）和QA团队（害怕被替代）推销产品，始终行走在钢丝上。而MCH的AI代理可以直接完全替代QA团队，他们的销售说辞干脆利落：“你根本不需要一个QA团队”。他们可以直接向工程部门销售，并且可以瞄准那些从未建立过大型QA团队的成长型公司，让它们从零开始就使用AI，彻底避免组织冲突。
• 招聘领域 (Recruiting)：我在创办Triplebyte时也遇到了同样的问题。我们的软件旨在为软件工程师筛选和招聘提供便利，但它潜在地威胁了内部招聘人员的角色。因此，尽管我们试图提高效率，却始终面临来自招聘团队内部的阻力。现在，AI初创公司如Priora正在提供完整的AI面试官服务，直接进行技术筛选和初筛，绕开了人力资源部门的阻力，获得了显著的市场牵引力。
• 开发者支持 (Developer Support)：Cap. AI构建了一个能够回答复杂技术问题的AI聊天机器人。它不仅能消化开发者文档，甚至能学习YouTube视频和聊天历史记录，不断自我进化，给出极佳的回答。许多使用它的公司发现，他们的开发者支持团队可以维持在非常小的规模。
• 客户支持 (Customer Support)：客户支持AI代理是一个看似非常拥挤的赛道，你可能随便一搜就能找到上百家公司。但与我们合作的Parell公司让我们认识到，这几乎是一个虚假的拥挤。绝大多数公司所做的只是简单的零样本 (Zero-shot) LLM提示，根本无法替代一个处理复杂工作流的真实客服团队。它们只能做出漂亮的演示。要真正替代一个拥有100多名员工、处理海量复杂业务的客服团队，需要非常复杂的软件。市面上真正尝试做到这点的公司不超过三四家，其市场渗透率合计不到1%，市场空间完全敞开。像Gig ML这样的公司，已经能为Zepto这样的即时配送平台每天处理30,000个工单，并取代了一个上千人的团队。这种解决方案极深、极垂直，是“万金油”式的演示无法比拟的。
• 语音代理 (Voice Agents)：这是正在爆发的一个子领域。我合作的一家YC公司Salient，利用AI语音技术自动化银行和汽车贷款领域的债务催收工作。这类工作枯燥乏味，员工流失率极高，企业需要维持庞大的团队来处理海量账户。Salient通过“自上而下”的销售方式，成功进入了多家大型银行。AI语音从半年前的“不自然、高延迟”发展到今天，已能进行真人般的沟通，进步速度惊人。

一个共同的、具有讽刺意味的现象是，AI为创业者扫清了过去难以逾越的“办公室政治”障碍。当你提供的只是一个“提效工具”时，你要面对的是那个可能被取代的团队的直接抵制。但当你提供的AI代理可以彻底承担整个团队的工作时，你的销售对话就变成了与高层决策者之间关于成本控制和组织精简的纯粹讨论，阻力大大减少。

对产业与组织的未来思考

我们正在目睹的，是应用程序从简单的“ChatGPT套壳”向完整企业级代理的快速进化。2023年初的LLM应用，只是做一些文本编辑、生成博客文章之类的事情。每三个月，技术就进步一个台阶，如今我们已经在讨论替代整个部门。与此同时，基础大模型领域的竞争也日趋激烈，从OpenAI一家独大到Anthropic的Claude等强劲对手的出现，对创业者和消费者都是福音。

关于未来，存在两条潜在的路径：
1. 垂直化 vs. 水平化：对于初创公司，我们是否会经历一个先出现少数几家通用AI平台、再深化为无数垂直代理的过程？还是直接进入垂直化时代？我的判断是，因为企业界已经被SaaS时代教育过，他们深知“点解决方案” (Point Solutions) 和垂直方案可以比“大而全”的遗留平台好得多。因此，企业客户今天更愿意在垂直AI代理上进行尝试，这导致我们正在看到前所未有的快速的企业级市场牵引力。
2. 管理边界的拓展：理论上，每个公司的规模都会受限于科斯的企业理论和邓巴数。但是，像Rippling和其创始人Parker Conrad这样的案例提供了另一种视角。Parker Conrad的一个核心观点是，LLM最酷的地方不在于“石头会说话”，而在于“石头会阅读”。当一个管理者能通过AI工具（如阅读并总结所有员工的汇报，甚至用AI语音“亲自”给上千名员工打电话）来极大扩展自己的信息处理能力时，单人管理更大规模组织的能力将得到增强。这既可能催生出吃掉一群垂直SaaS的巨型平台公司（如Rippling正在做的），也可能造就人员极少但效率极高的“10人独角兽”企业。未来的赢家将属于那些能用AI构建关键系统、以此降低成本并实现非人力依赖式增长的创业者。

给创业者的洞见：寻找“传递黄油”类工作

对于那些正在考虑或已经踏上创业之路的人来说，如何找到属于你的“垂直领域”？一个反复出现的共同点就是：去寻找那些重复、枯燥、无聊的后台行政工作 (Boring Repetitive Admin Work)。这就像机器人学里的格言——能赚钱的机器人是做“脏活、累活、危险活”的。在这里，垂直AI代理应该去做那些像“传递黄油”一样乏味、没人愿意干的工作。

更重要的是，去寻找你与这些问题之间独特的连接点。YC的另一家公司Sweet Spot，他们的创业想法来自于一个朋友的全职工作：整天坐在电脑前刷新政府采购网站，寻找投标机会。现在他们正在打造一个自动进行政府采购投标的AI代理。另一个团队则是因为一位创始人的母亲是牙医，他们跟母亲工作一天后，发现医疗账单处理极其繁琐，于是开始为母亲的牙科诊所编写自动化软件，并最终将其发展成了一家初创公司。这些看似不起眼的、源自亲身经历的重复性痛点，正是价值十亿美元AI代理帝国的种子。

今天的分享就到这里，我们下期《光锥》再见。