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播客來源：https://www.ycombinator.com/library/Lt-vertical-ai-agents-could-be-10x-bigger-than-saas.

在YC最新一期訪談《Vertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS》中，YC四位資深投資人 Gary、Jared、Harj和 Diana 從 SaaS 行業的發展歷程出發，結合了大量實例，深度分析了為何垂直領域AI代理將成為下一個創業風口。  

隨著 AI 模型不斷快速改進并相互競爭，一種新的商業模式正在出現：垂直 AI 代理。在這一集的 Lightcone 中，主持人考慮了垂直 AI 代理將對現有 SaaS 公司產生什么影響，哪些用例最有意義，以及僅在這一類別中就有 3000 億美元的公司。

1. SaaS行業的成功是垂直領域AI Agent興起的最佳佐證

Jared認為，垂直領域AI Agent的市場規模將非常巨大，甚至可能誕生市值超過3000億美元的公司。

他認為，SaaS行業的成功是垂直領域AI Agent 興起的最佳佐證。SaaS（軟件即服務）模式的出現徹底改變了軟件行業。過去，企業需要購買昂貴的軟件許可證，并花費大量時間和資源進行安裝和維護。而 SaaS 模式將軟件托管在云端，用戶只需支付訂閱費用即可使用，極大地降低了軟件的使用門檻和成本。

Jared 認為，垂直領域 AI Agent 作為一種新興的 B2B 軟件，其市場規模有可能超越 SaaS。 因為 AI Agent 不僅可以像 SaaS 一樣提供軟件服務，還可以通過 AI 技術實現自動化操作，進一步提高效率并降低成本。

2. LLM技術為垂直領域AI Agent的爆發奠定了基礎

LLM（大型語言模型）技術為軟件開發提供了新的可能性，可以將軟件與人工操作結合起來，創造出更強大的垂直領域 AI Agent，取代傳統的 SaaS 軟件和人工操作。

LLM 技術能夠理解和生成人類語言，可以用于構建聊天機器人、自動生成文本、翻譯等應用。

3. 為什么大公司錯失了 B2B SaaS？

大公司錯失 B2B SaaS 市場的主要原因是 B2B SaaS 市場高度分散，每個垂直領域都需要深入的專業知識和對特定問題的關注。大公司更傾向于專注于少數幾個規模龐大的市場，而不是分散精力去應對眾多細分領域。

Gusto 是一家專注于薪資管理的 SaaS 公司，它之所以能夠成功，是因為它深入了解了薪資管理領域的各種細節和法規。

對于 Google 這樣的巨頭來說，開發一款類似 Gusto 的產品需要投入大量的時間和資源去學習和理解薪資管理領域的知識，這對于他們來說是不劃算的。

4. AI Agent 將如何影響企業的人員結構？

LLM 應用改變初創公司的用人模式，未來公司只需要更少的員工（甚至一人企業）就能實現快速增長。

過去，初創公司通常會隨著業務增長而不斷擴大團隊規模，但 LLM 可以幫助公司實現自動化，減少對人力的依賴。

AI面試方面，Triplebyte 是進行軟件工程師招聘的公司，軟件可以自動篩選簡歷、進行技術測試和初步面試，從而大大減少了招聘人員的工作量。

5. 垂直領域 AI Agent 的市場潛力有多大？

垂直領域 AI Agent 的市場規模將是 SaaS 的十倍，因為它們不僅可以取代現有的 SaaS 軟件，還可以取代大量的人工操作。

傳統的 SaaS 軟件仍然需要人工操作來完成許多工作流程，而垂直領域 AI Agent 可以將軟件和人工操作結合起來，實現更高的效率和更低的成本。

Momentic 是一家利用 AI 技術進行 QA 測試的公司，他們的 AI Agent 可以自動執行測試用例，并生成測試報告，從而完全取代了傳統的 QA 團隊。

6. 垂直領域 AI Agent 的應用案例

四位YC資深投資人們列舉了多個垂直領域 AI Agent 公司的例子。

Outset：改進調查和問卷調查領域。

• 傳統的調查和問卷調查軟件需要人工設計問題、收集數據和分析結果。
• Outset 的 AI Agent 可以自動完成這些任務，能夠根據用戶的反饋實時調整問題和答案，從而提高調查的效率和準確性。

Powerhelp：處理復雜的客戶支持工作流程。

• 傳統的客戶支持需要人工接聽電話、回復郵件和解決問題。
• Powerhelp 的 AI Agent 可以自動完成這些任務，并且能夠根據用戶的提問和歷史記錄提供個性化的解決方案，從而提高客戶滿意度和效率。

Salient：自動化催收汽車貸款領域的債務。

• 傳統的催收工作需要人工撥打電話、與借款人溝通和記錄催收結果。
• Salient 的 AI Agent 可以自動完成這些任務，并且能夠根據借款人的情況和還款能力調整催收策略，從而提高催收效率和成功率。

7. AI 語音呼叫技術

AI 語音呼叫技術近年來發展迅速，隨著 AI 語音合成技術和自然語言處理技術的進步，AI 語音呼叫可以用于更復雜的場景，例如催收債務、客戶服務、市場營銷等。

• AI 語音合成T2V技術：將文本轉換為流暢的語音，讓 AI Agent 可以像真人一樣與用戶進行對話。
• 自然語言處理NLP技術：讓 AI Agent 理解用戶的意圖和情感，并根據用戶的提問和反饋進行相應的回復。

8. 如何選擇適合自己的 AI Agent 創業方向？

Jared 建議，想要創辦 AI Agent 公司的創始人應該尋找那些枯燥、重復性高的行政工作。這些工作通常需要大量的人力，并且容易被 AI 技術取代。

例如 Sweet spot 公司，就是看到了政府合同競標過程中存在大量重復性工作，因此開發了 AI 代理來幫助公司自動化完成這些工作。

訪談翻譯原文

開場

每三個月，情況就會逐漸好轉。現在我們正在談論完全垂直的AI代理，它們將取代整個團隊、職能部門和企業。這種進步對我來說仍然令人興奮。很多。

基礎模型是一種正面接觸的方式。曾經鎮上只有一個OpenAI的玩家，在上一批中，這種情況一直在改變。

感謝上帝。這就像競爭是一個非常肥沃的市場生態系統的土壤，消費者將有選擇，創始人也有機會。這就是我想要生活的世界。

歡迎收看《光錐》的另一集。我是余凱杰（Gary）。這是Jared harge和Diana，我們共同資助了價值數千億美元的初創企業，當時他們只有一兩個人起步。今天，賈里德是一個著火的人，他將談論垂直AI agent。

對垂直AI agent充滿熱情

我對此感到非常高興，因為我認為人們，尤其是初創公司的創始人，尤其是年輕的創始人，并沒有完全意識到垂直AI代理商的規模會有多大。這不是一個新想法。有些人在談論垂直AI代理商，我們資助了很多，但我認為世界還沒有意識到它將變得多么龐大。所以我將說明為什么我認為會有超過3000億美元的公司在這一個類別中成立，很好。

我將通過與SAS進行類比來做到這一點，我認為以類似的方式，人們不理解SaaS有多大，因為大多數初創企業創始人，尤其是年輕的創始人，傾向于通過他們使用的產品來看待創業行業。作為消費者。作為消費者，你不傾向于使用那么多的SaaS工具，因為它們大多是由公司建立的。所以我認為很多人都忽略了一個基本觀點，那就是如果你看看硅谷在過去20年里最資助的是什么，就像我們主要生產SaaS公司一樣，伙計們，就像大多數從硅谷出來的東西一樣。在那個時期，超過40% 的風險投資資金都投入了SaaS公司，我們在20年的時間里生產了300多只SaaS獨角獸，這比其他任何類別的都要多。

軟件非常棒。我在回想這件事的歷史，因為我們總是喜歡談論技術的歷史如何影響未來，以及SaaS繁榮的真正催化劑。這是一個，你們還記得XML Http請求嗎？我的天啊，我會爭辯說，這確實是這次屁股爆炸的催化劑。

像阿賈克斯，是的。在2004年，瀏覽器添加了這個JavaScript函數XML http請求，這是使您能夠在web瀏覽器中構建富互聯網應用程序的缺失部分。所以這是第一次，你可以在看起來像桌面應用程序的網站上制作東西，然后創建了谷歌地圖和Gmail，并像SAS一樣建立了這個整體。從本質上講，鎖定的關鍵技術是軟件從你從光盤上獲得并安裝在桌面上的東西，變成了你通過網站和手機使用的東西。

保羅·格雷厄姆實際上分享了這種血統，因為他是第一批意識到他可以接受Http請求然后實際上將其連接到Unix提示符的人之一。而且你實際上不需要，你知道，有一個單獨的計算機程序來改變一個網站。因此，通過網絡是一個在線商店，有點像Shopify。但在過去的日子里。

它基本上就像有史以來第一個SaaS應用程序，就像Pg在1995年實際上發明了SaaS一樣。只是那些第一個SaaS應用程序有點糟糕，因為它們沒有XML Http請求。每次你點擊一個按鈕，它都必須重新加載整個頁面，這只是一個很難的體驗。所以直到2005年當XML Htp請求白色時，它才真正流行起來，對吧？無論如何，我認為這個lum的東西實際上非常相似。這就像是一種新的計算范例，使得做一些根本不同的事情成為可能。而在2005年，當云和移動終于起飛時，有一個很大的開放性問題，比如，好吧，這項新技術，你應該怎么用它？

傳統SaaS與LLM的相似點

價值將在哪里累積？初創企業的好機會在哪里？

我正在瀏覽所有被創建的十億美元公司的列表，我有點意識到你可以將人們走的不同路徑分成三個桶，這是人們開始的第一個桶，就像，我會稱它們為可能成為大眾消費產品的明顯好主意。所以這就像文檔、照片、電子郵件、日歷、聊天，所有這些我們過去在桌面上做的事情，但顯然可以轉移到瀏覽器和移動設備上。有趣的是，初創企業中有一家品類100% 的價值流給老牌企業，對吧？就像谷歌Facebook和亞馬遜一樣，他們擁有所有這些業務。

人們忘記了這一點，就像谷歌文檔并不是唯一一家試圖將微軟辦公軟件上線的公司一樣。他們就像30家公司試圖將微軟的Office上線，但他們都失去了Google 1。然后就出現了第二類，就像是大眾消費者的想法，這些想法并不明顯，沒有人預測到。這就像Uber，Instacart DoorDash，coinbase，AirBNB，這些，那些從左邊的領域出來的，就像XML Http請求和AirBNB之間的點，點，看起來非常不明顯。因此，老牌企業甚至都沒有嘗試在這些領域競爭，直到為時已晚。因此創業公司能夠在那里獲勝。

然后還有第三類，即所有B2B的SaaS公司，大約有300家。就像徽標的數量而言，在第三類中創建的十億美元公司比前兩類更多。我認為發生這種情況的一個原因是，沒有像微軟這樣的SaaS公司，沒有一家公司像SaaS一樣，在每個產品的每個垂直領域都像SaaS一樣，因為結構上的原因。似乎所有不同的公司都一樣，這就是為什么有這么多公司的原因。

我認為Salesforce可能是第一家真正的SaaS公司，我記得馬克·貝尼烏夫來YC演講，他說這個故事是很早的時候，人們就是不相信你可以通過云或SaaS構建復雜的企業應用程序。所以這就像是一個感知問題，對吧？這就像，不，就像你不購買你的盒裝軟件一樣，那就像真正的軟件。

你總是這樣。做這件事是相當困難的，因為早期的網絡應用程序通過網絡很糟糕，你必須像Pg一樣有遠見，并且明白瀏覽器會變得越來越好，最終它會變得很好。

這讓人想起今天同樣的事情，哦不，你將無法構建使用這些llum或AI工具的復雜企業應用程序，因為它們會產生幻覺，或者它們不完美，或者它們有點像玩具，但是，是的，這就像早期SaaS的故事一樣。

因此，當我想到與olens的相似之處時，很容易想象同樣的事情發生，那就是有一堆像大眾消費者應用程序一樣的品類，顯然是巨大的機會，但可能現有的公司會贏得所有這些，所以這就像一個通用的AI語音助手，你可以要求它做任何事情，它會像去做那件顯然應該存在的事情一樣，但就像所有的大玩家都將競爭成為那件事情一樣。

對嗎？蘋果在那方面有點慢，為什么先生，如此愚蠢，它仍然沒有任何感知。

我的意思是，似乎有一個相反的地方，那就是很明顯的事情是搜索，也許谷歌仍然會在搜索上獲勝，但困惑肯定會讓他們為他們的錢而跑。

是的，這就是經典的創新者最終面臨的困境。我的意思是，你可以反駁你關于Uber或AirBNB的說法，從監管的角度來看，這些實際上是非常危險的事情，所以如果你是谷歌，你基本上有一個保證，你知道，巨大的黃金，每個月都會來到你的這里，為什么你會危及那罐金子去追求這些可能會嚇人或可能會毀了它的東西呢？

我認為這可能是老牌企業最終沒有開發這些產品，甚至在它們變得龐大之后也沒有克隆它們的主要原因，很明顯他們會努力工作。谷歌從未推出過U克隆，他們也從未推出過AirBNB克隆。我正在聽Travis的這次演講，他說的一件讓我非常困擾的事情是，在Uber的最初幾年，他非常害怕自己會去追求，去監獄待很長一段時間，就像他實際上是在冒著坐牢的風險去建立那家公司一樣。所以，是的，沒有高薪的谷歌高管會這么做。

為什么大公司做不了 B2B SaaS 領域

你怎么看為什么大公司沒有進入B2B？SaaS是部分原因嗎？很多用例分布非常廣泛？

這是個好問題？我喜歡聽聽你們的想法。我的看法是，作為一個公司，做那么多事情太難了，就像每個B2B SaaS公司都需要像在業務中運行產品的人一樣，非常深入地關注一個領域，并且非常深入地關心很多非常模糊的問題，比如興致勃勃地采取行動。例如，為什么谷歌沒有建立一個有競爭力的競爭對手？嗯，在谷歌，沒有人真正了解薪資制度，并且有耐心處理所有這些愚蠢的薪資法規的所有細微差別。就好像這對他們來說不值得一樣。對他們來說，只專注于一些非常大的品類就更容易了。

在BCB SaaS世界中。這有點關于軟件拆分和捆綁的爭論，我認為這種爭論也經常出現，而且范圍擴大了。為什么所有這些垂直B2B的SaaS產品都在進化，而不像Oracle、Sap或Netsuite那樣？是的，網絡套件就像擁有一切一樣。我認為這可能也是由于轉向像SaaS和互聯網一樣舊的銷售軟件的方式而引起的另一件事。

再說一次，就像你有這個盒子軟件，它真的很昂貴，而且你周圍有一個完整的生態系統。任何時候你想要定制的東西，就像集成商會說，哦不，就像我們可以構建一個像薪資功能之類的UA定制一樣。然后Salesforce就像一個SaaS解決方案一樣出現了，它似乎永遠不會像你剛剛支付的昂貴的企業安裝那樣強大或復雜。但他們證明了完全是這樣的。我認為這就像為所有人打開了大門。這些就像垂直的SaaS解決方案一樣，完全按照你所說的去做。

另一個問題是，對于許多企業軟件，如果你是Oracle和Netsuite的用戶，因為他們必須覆蓋如此多的領域，用戶體驗實際上相當糟糕。他們試圖成為各行各業的杰克，但卻沒有一個行業的主人。所以最終它變成了一種廚房水槽式的體驗。這就是如果你去建立一個B2B的SaaS垂直公司的地方，你可以提供更好的10倍體驗和更令人愉悅的體驗，因為消費者產品和企業用戶體驗之間存在明顯的區別。

軟件只有三個價位？每個座位5美元，每個座位500美元或每個座位5000美元。這直接映射到消費者SMB或企業銷售。然后我認為遠古時代教會了我們這一點，謝天謝地，對于新軟件來說，這一點越來越不成立。但是企業軟件是糟糕的軟件，因為它不是用戶購買的，你知道，在《財富》1000公司里，一些高級的muki dmack是為這個大型7位數合同而吃喝的人。而且你知道，他們會選擇一些可能對最終用戶 (每天實際使用軟件的人) 并不是那么好的東西。我有點好奇，想看看這在LMS中是如何變化的。

我的意思是，到目前為止，我們看到的中小企業和企業軟件公司更為突出的一件事情是，所有軟件公司，所有初創公司，時期，就像，你知道，隨著收入規模的擴大，有一個感知。你必須雇用的人數與其規模有關。因此，當你看到獨角獸公司時，即使在今天的YC投資組合中，看到一家公司每年的收入達到1億或2億美元也是很常見的。他們已經有大約501000名員工了。我只是非常好奇，就像我開始給那些一兩個月的公司提供建議一樣，它感覺與我去年或兩年前會給出的建議有點不同。

在過去，你可能會說，讓我在組織的所有其他部分找到絕對最聰明的人，比如客戶成功或銷售或其他類似的事情。我想找一個和我一起工作過的人，我知道他很棒。然后我要去坐在他們的門口，直到他們辭職來為我工作。我希望他們能夠為我建立一個團隊，雇傭很多人。這可能仍然是正確的，但我開始感知這一點，元轉變有點像你實際上可能想要雇用更多真正優秀的軟件工程師，他們了解大型語言模型，能夠真正自動化你需要的特定事情，這些事情是你發展的瓶頸。因此，這可能會導致，你知道，一個非常微妙的，但是，你知道，初創企業發展業務的方式發生重大變化，有點后期制作的市場適應。這意味著我將建立LM系統，降低我的成本，使我不必雇用1000人。我認為我們現在正處于這場革命的開端。

我的意思是，我們在前一集中談到了這一點，我們談到了未來會有一家獨角獸公司，只有在只有10名員工的情況下才能運營。這是完全合理的。

他們正在寫evals和提示。

我認為你所說的就像是一種已經在lum之前開始的趨勢。就像我記得當我運行三字節時，例如，我們需要像構建營銷或用戶獲取一樣。特別是在我們提高了我們的B系列之后，你應該采用的傳統方式是聘請營銷主管，建立一個營銷團隊，就像啟動這臺機器來做銷售和營銷一樣。

但我實際上遇到了一個像YC創始人邁克一樣的人，他的公司基本上正在建造一個智能煎鍋。聽起來很奇怪，但就像他是麻省理工學院的工程師一樣。是的，你還記得這個嗎？他是麻省理工學院的工程師。而要銷售智能煎鍋，他必須非常非常擅長理解付費廣告和谷歌廣告等一系列東西。所以他采取了工程師的思維方式，我記得我剛剛和他談過這個問題，我意識到如果有一位麻省理工學院的工程師從事我們的營銷工作，那將比我與之交談過的任何營銷候選人都要好得多。他能夠擴大我們的規模，使我們每月僅在營銷和各種活動上花費約一百萬美元。

在偉大的市場營銷的三倍中，就像我記得的那樣，比如Caltrain車站的接管，你做了所有在家做的事情。這就像是真正高品質的東西。它被它卡住了。你可以看出他不是被市場營銷這樣的人干的。

那個人，那都是麥克風，就像我經常得到的評論，當人們在那個時候問我，比如三字節有多大？我們就像50個人一樣，我們做得更好。好像有數百人。我當時想，不，這一切都是因為如果你讓一個非常聰明的工程師來完成一些類似的任務，他們只是想辦法完成，他們找到了杠桿作用，現在像有限責任公司一樣，可以超越純軟件的杠桿作用。

好的，這是我為300個垂直AI代理獨角獸做的演講。實際上，每個被評估為獨角獸的公司，你可以想象有一個垂直的AI獨角獸等價物，就像一些新宇宙就像大多數這些SaaS獨角獸一樣，有一些像盒子軟件公司一樣的公司正在制造同樣的東西，被SaaS公司顛覆了。你可以很容易地想象同樣的事情再次發生。我們現在基本上每個SaaS公司都會構建一些軟件，供一些人使用。垂直的AI等效物只是軟件加上一個產品中的人。

有一件事可能只是企業現在普遍有點不確定他們到底喜歡什么，他們需要什么代理商。我看到過一種方法，來自特別有經驗的創始人，如Facebook的首席運營顧問布瑞特·泰勒，創立了這家公司。我不知道所有的細節，但據我所知，這基本上更像是讓企業像部署這些AI代理一樣為企業定制，而不是像 “哦，嘿，我們有這個特定的代理來做這件事”。

這是我從我的一家名為Vector Chef的公司看到的，它大約一年前獲得了資金支持。他們是兩位非常聰明的哈佛計算機科學家，他們發現他們正在嘗試建立一個平臺，讓企業更容易構建自己的平臺，就像使用沒有代碼或Sdks來構建自己的內部lum動力代理一樣。但企業往往不知道他們想用這些東西做什么。所以把它帶回來，我想知道如果像盒子軟件世界一樣，你開始時就像一些供應商一樣，他們基本上只是試圖說服人們使用軟件。就像，它可以做任何事情，然后它變得更加復雜和更高的分辨率，你會得到很多像垂直SaaS播放器一樣的播放器。我們與llds經歷了同樣的時期，早期的贏家可能只是這些通用的，比如說我們喜歡讓你做LLD的事情變得容易。然后垂直代理將隨著時間的推移進入。或者你認為現在有所不同的原因是什么，垂直代理將在第一天起飛？

是的，這很有趣，因為如果你思考一下SaaS的歷史，最初像2005到2010年這樣的消費者應用程序，主要是電子郵件、聊天和地圖等消費者應用程序。人們習慣了自己使用這些工具。我認為這使得向公司銷售SaaS工具變得更容易，因為你知道，同樣的人既是員工又是消費者。

是的，我認為答案可能就像，這只是軟件的延續，只是沒有理由必須重置，就像llms不必重置回一些通用用途，比如企業llum平臺，做企業已經接受過培訓的一切，像點解決方案和垂直解決方案的價值以及像用戶體驗一樣不會有那么大的不同。這些東西只會更加強大。因此，如果企業已經建立了足夠的力量，相信初創公司或垂直解決方案可以比傳統的廣泛平臺更好，他們可能會愿意押注一家初創公司，承諾今天提供非常好的垂直AI代理解決方案。我覺得我們現在都看到了這一點，我們的一些公司在這些垂直AI代理的企業中獲得的牽引力比我們以前見過的要快。

我想我們只是在游戲的早期，對嗎？像所有軟件一樣，起步相當垂直。然后隨著行業實際上變得更加發達，我的意思是，我剛剛回答了我之前的問題，就像，你知道，為什么一個公司最終有1000名員工？實際上，你知道，在游戲的早期，每個人都在制定這些特定的點解決方案。然后在某個時候你必須水平前進，就像你已經在銷售和營銷上瘋狂地花費一樣。然后，一旦你達到了100%，或者你知道，市場的絕大多數，你實際上可以繼續增長的唯一方法是你實際上不僅要做到一個點解決方案，還要做到一些共同的事情。

也許垂直AI代理的大膽案例可能比SAS更大的另一個原因是，SaaS仍然需要一個運營團隊或一組人員來操作軟件，以便完成所有的工作流程。我不知道審批工作流程，或者你必須輸入數據。這里的論點是，你不僅可以替換所有的SaaS軟件，所以這將是1對1的映射，但是也會吃掉很多工資單，因為你會發現很多公司的這些支出中，很大一部分仍然是工資單，軟件很小。

確切地說，他們在員工身上的花費比在軟件上要多得多。

因此，這些較小的公司更高效，需要更少的人力來進行隨機數據輸入、批準或點擊軟件。

我同意，我認為垂直等效性很可能是他們正在破壞的SaaS公司的10倍。

我的意思是，有兩種情況。垂直點的解決方案可能足夠大，你不需要做肉湯呼吸的事情，對吧？這可能是一個不錯的場景。

AI agent垂直領域應用的例子

我們應該舉些例子嗎？我覺得我們都與這么多垂直領域合作過得很愉快。AI代理公司，我們有來自前線的消息，它實際上是如何發展的。

有一個例子。Aaron Cannon正在與我合作的YC公司stray' 工作，基本上他們正在將LDS帶到調查和質量領域。因此，Qualtrics幾乎肯定不會真正構建具有推理功能的最佳大型語言模型。

然后關于調查的有趣之處在于，你知道，它實際上是為誰而做的？它適用于經營產品的人。對于市場營銷團隊來說，這適用于那些試圖感知我們的客戶真正想要什么以及調查結果是什么樣的人？你猜怎么著，這就是語言。所以，我覺得這些類型的企業實際上必須穿針引線，因為企業和SMB軟件通常是根據關鍵決策者的特定人員銷售的。你必須在組織中走得足夠高，這樣你銷售的人就不會害怕他們的整個工作或整個團隊的工作會完全消失。

這是我看到很多銷售公司需要采取的舉措，因為如果你要去銷售給團隊，那將會被AI取代。

所以我認為這是一種有趣的方式，很多都是自上而下的，你必須在某個時候通過，你可以讓首席執行官簽字同意。

我正在與Mee合作的公司，這本質上是一個AI代理，但至少他們開始的地方就像QA測試一樣。他們現在正在獲得非常大的牽引力。

這很有趣，因為你還記得十年前，為什么我們與雨林QA合作的公司，比如雨林是一個QA服務公司，他們有一種確切的緊張狀態，無法真正取代你的QA團隊。因此，他們需要構建軟件，使QA更高效。但實際上，這顯然意味著盡可能多地嘗試替換它們。他們無法取代整個團隊，所以他們總是在試圖向工程主管銷售軟件之間像走鋼絲一樣，好像這意味著你需要更少的QA人員和偉大的，但是你也必須把它賣給不想被取代的QA團隊。因此，我認為這一直就像是該業務如何擴大規模和增長的摩擦，但現在像AI一樣的meic實際上可以取代QA人。所以他們的音調不是，哦，這讓你的QA人更快。這就像是意味著你根本不需要一個QA團隊。因此，他們可以將細胞集中在工程上，而工程目前不需要從QA購買，你也可以進入，我的意思是，首先，你可以去銷售給目前甚至沒有大型QA團隊的公司。

他們只是使用像metic這樣的東西，然后它就會像不斷縮放一樣。他們將永遠不會建造一個18季度。這是一個真實的案例研究，講述了為什么這些垂直AI代理公司可以比SaaS公司大10倍。

我現在看到這很有趣，就像在招聘方面一樣，我在構建軟件方面遇到了完全相同的問題，要構建軟件，使其更容易篩選和雇用軟件工程師，你需要從他們加入的工程團隊中購買，而且還有招聘團隊。實際上，我們正在開發的軟件試圖取代招聘人員，但我們無法完全取代招聘人員。但現在有了紐約。

因此，招聘人員總是反對，反對它，因為它對他們構成威脅。

是的，所以總是像摩擦一樣，就像當你試圖銷售給的客戶擔心被替換時，你能得到多遠一樣。但是，我認為現在還處于早期階段，但現在有了AI，你可以構建做整個堆棧的東西，比如招聘。我們有一家公司與像Nico這樣的最后一個補丁合作，實際上只是做完整的技術屏幕，完整的初始招聘人員屏幕，并獲得了很大的牽引力。所以我認為隨著這些事情的繼續，就像它們不會有相同的東西一樣，你就不會有摩擦。盡管我需要說服招聘人員使用這個，但你可能不像以前那樣建立招聘團隊。

我的意思是，另一個例子是即使對于開發工具公司，他們也必須做很多開發人員支持。我與一家名為capillo AI的公司合作，該公司基本上建立了最好的聊天機器人之一，可以響應很多難以回答的技術細節。我認為很多開始使用它們的公司，實際上他們和我的devrel團隊規模要小得多，因為只有很多開發人員文檔，甚至是開發工具發布的YouTube視頻，甚至還有很多聊天歷史。所以它只是越來越好，就像給出了非常好的答案。實際上是我見過的最好的之一。

是的，我還與一家客戶支持公司合作過，比如一家名為 “動力助力” 的AI客戶支持代理公司。好吧，實際上，我們都做了上一批，我從功率幫助中學到了一些有趣的東西。首先是像AI代理這樣的客戶支持類別，就像眾所周知的擁擠一樣，據說有100個，如果你像AI客戶支持代理一樣去谷歌，你會在谷歌上得到100個結果。但是我通過與電力公司合作學到的是，這實際上有點胡說八道，就像幾乎所有這些公司都做的非常簡單，就像零數據的llum提示不能真正取代一個做很多非常復雜工作流程的真正客戶支持團隊。它只是一個很好的演示，實際上取代了一個客戶支持團隊，就像一個擁有大約100名客戶支持代表每天做很多復雜事情的規模公司。你喜歡非常復雜的軟件，能夠處理像杰克·海勒所說的所有東西，但只有三四家公司試圖做到這一點。而且，庫里，他們累計擁有的市場滲透率不到1%。所以市場完全開放。

我也可以看到，這是另一個超專業化或超垂直化的情況，就像不會有，我的意思是，也許最終可能會有一個通用的客戶支持代理軟件公司，但我們就像在一場勝利中，你知道那就像是第八局或第九局那樣的事情。我們真的處于第一局。所以，你知道，相反，你知道，你將會有像Giga ML這樣的公司，你知道，它每天為zepo做30000張門票，并更換一個1000人的團隊，但它非常具體，你知道，這不是一個通用的演示，其中有一個非常詳細的eval集中有10000個測試案例，你知道，基本上只有4個zepo和zepo之類的東西。但如果你是，你知道，任何其他市場公司，你可能會使用它，因為這是一個非常明確的市場，你知道，即時交付市場。

我認為這是一種動態，導致那里像3，000億美元的SaaS公司，而不是像10萬億美元的meta SaaS那樣為世界提供所有軟件的東西，就像客戶需要非常定制的解決方案一樣，很難建立一個像工程一樣的公司。對于所有人。

確切地說，我們已經給出了三個客戶支持的例子，但是有非常不同的垂直領域，就像開發工具公司，你需要在訓練集中與市場非常不同，非常不同，對吧？

是的，我猜無論你是有代理人還是真正的人為你工作，最終都會遇到同樣的問題，那就是每個公司都違反了cos的公司理論，即任何給定的公司只會增長到比這更大的公司變得效率低下的程度。這就是為什么它們是網絡和生態系統，而你，一個成熟的經濟體。你喜歡的每個公司都會專門做它特別擅長的事情。然后是限制，這些公司的外部限制，實際上是基于你作為經理的能力。所以，那部分有點讓我大開心心，因為你知道，當我們和帕克爾·康拉德在一起的時候，他最喜歡的一點實際上是，你知道，每個人都非常癡迷于巖石可以說話的事實，你知道，也許他們可以畫畫。但對他來說更有趣的是運行HR It軟件，你知道，他花了很多時間思考HR，實際上LMS最酷的事情是巖石可以閱讀，從他的角度來看，就像他有3000名員工一樣，他仍然通過漣漪為所有3000名員工運行工資單。所以我認為他花了很多時間思考，一個人如何擴展自己作為經理的能力？而且，我認為我們將會看到更多相反的觀點，即經理和首席執行官的工具將變得更加強大。

它可以增加你經營的公司規模，對嗎？這肯定是漣漪試圖做的事情，就像他試圖建立這樣的人力資源工具套件，如果他贏了，他將在一個巨大的公司中吃掉一大堆價值數十億美元的SaaS公司。

非常有趣的一點余凱杰（Gary）。我認為讓我想到的是，擁有所有這些人工AI工具將使所有這些領導者和所有這些組織能夠基本上打開上下文窗口的光圈或他們可以解析多少信息，因為我們可以建立有意義的關系的數量是有限的。德爾馬爾數字就像整件事情一樣，你可以約300人，你可以與150人建立有意義的關系。但是有了AI，因為所有這些巖石現在都可以閱讀，我認為我們將能夠擴展我們擁有的鄧巴限制。

是的，我認為Flo crevello在Twitter上發布了一篇有趣的帖子，這篇帖子在網上瘋傳。我想有人把語音聊天當作首席執行官，就像周末項目一樣，但它會打電話給他們所有的1500名員工，你知道，這是非常短的電話，聽起來像是來自首席執行官，只是親自詢問。我的意思是，這有點讓我想起了她的那個場景，它縮小了，實際上，你知道，你在跟隨一個人使用她的操作系統的經歷，但實際上她的操作系統實際上是在和15個人說話，你知道，數千或數萬人在同一時間，還有許多其他8316。是的，我的意思是，大型語言模型可以說話并且可以進行對話，那么在多大程度上知道這種能力實際上可以擴展一個或幾個人理解發生了什么事情的能力呢？

我聽說了你，這絕對讓我思考，因為根據我對這個項目或類似項目的理解，它只會打電話給你所有的員工，然后你的員工就可以漫步在他們所做的事情中，它只會從中提取意義，并向首席執行官提供他最重要的事情的要點摘要。

還有一堆類似SaaS的公司試圖通過員工使用類似傳統SaaS軟件來進行每周一次的脈沖脈沖操作，但這個版本實際上比這個想法的預LM版本好100倍。

但我想知道那個特定的工具，就像它不是，它超越了像這樣閱讀和總結。這就是一個論點，如果寫作是思考，那么實際上有大量的工作參與其中，比如找出誰是有效的溝通方式，比如，最重要的事情是什么，作為一家公司，需要重點關注哪些關鍵事項？我只是想知道，在某個時候，lds是否喜歡超越總結、閱讀和進行實際思考，在這一點上，像誰實際管理組織這樣有趣的思考。

我猜在Parker Conrad的想法中還有一件有趣的事情，那就是我最近在接受Matt McGinnis原產地證明的采訪時發現的這一點，現在有超過100位創始人在rippling工作，他們是一些特定的人，像整個SAS一樣在rippling內部垂直運營。

他建立團隊的方式非常酷。哈爾可能對此了解很多，因為你已經接受了很多采訪。

是的，我的意思是，它肯定非常專注于招募創始人。我的意思是，像漣漪一樣的漣漪本質上是反對垂直垂直化的情況。并嘗試橫向接管所有人力資源和信息技術軟件。

就像整個論文一樣，基本上有一個具有巨大價值的底層平臺，他想招募在平臺上構建的創始人和團隊，就像亞馬遜的squee一樣，就像共享基礎設施一樣。

是的，我認為他們發布的每個產品，我的意思是時間跟蹤之類的東西，我的意思是，基本上他們發布了一個東西，它在發布的第一天就達到了數百萬美元。這正是我們之前所談論的。就像一旦你，一旦你有了一個垂直行業，一旦你有了一個立腳點，你的意思是，無論如何，我都必須把這筆錢花在銷售和市場營銷上，我可以嗎？你基本上可以獲得更高的LTV并保持我的CAC恒定，如果你看看今天所有的頂級軟件公司，這就像是Oracle，微軟，Salesforce正在漣漪。敲木頭將成為下一個，但它是一個有趣的替代方案，完全靠自己從0到1。

AI語音技術（公司）

對你來說，我想談談我們擁有的一些語音公司，我認為這是一個有趣的子類別，這些東西現在真的很爆炸。

我與一家名為Salient的公司合作，它基本上通過人工智能語音呼叫來自動化收集和自動結束空間。

傳統上，他們會打電話給人們，然后他們會說，嘿，你欠了一千美元的車，是的，實際上是這樣的。

工作是那種黃油傳球的工作之一。這有點糟糕，因為很多低薪工人在所有這些呼叫中心工作，這就像一個可怕而無聊的工作。如此高的流失率和龐大的員工數量來運營這些銀行，因為這些銀行的賬戶太多了，這是人工智能可以自動化的完美任務。而Salient所做的就是能夠得到非常非常準確的結果。而且它已經在很多大銀行上線了，這非常令人興奮。這是一家去年的公司，證明了他們能夠進入的部分是因為他們通過自上而下的方式銷售。

我猜這個領域感覺移動得非常快，我們有一些令人難以置信的公司，比如vappie這樣的語音基礎設施公司。然后人們就可以馬上開始了。和零售，我的意思是，這些公司已經達到了相當快速的規模，只是因為它是更令人興奮的，就像你可以在其中啟動和運行的令人興奮的事情之一。我的意思是，字面上的時間的過程。

然后有些問題，你知道，仍未得到解答，我們希望他們弄清楚的是，你如何堅持下去，特別是當你遇到像新的OpenAI語音Apis這樣的東西時？你知道的，你會像你一樣直接走嗎？嘗試離線使用底層Apis可能需要更多的工作。但這些平臺顯然很低。然后問題是，你能不斷提高上限，以便永遠抓住客戶嗎？

心臟，你早些時候提出了一個有趣的觀點，關于人們在LMS上構建的應用程序從2023年初開始到現在的變化。

我們剛剛談論的聲音是一個很好的例子。我認為即使你回到六個月前，感覺那些聲音還不夠真實。潛伏期太高。就像那樣，感覺我們可能是一種擁有AI語音應用程序的方式，可以有意義地取代，就像人類打電話給人們一樣。就像，我們到了。是的，它只是有點縮小，回想起第一個YC批次，其中llen驅動的應用程序首次出現可能是2023年冬季，你知道，差不多兩年前。而這些應用程序基本上只是噴出一些文本的東西，甚至不像是完美的。

更像是復制編輯、市場營銷、編輯、電子郵件編輯。這只是一種更像是增量的方式。是的。

就像我有一個公司，我的意思是，那個在我腦海中一直存在的公司叫做快速品牌，他們所做的是讓小企業很容易地生成一個博客并吐出內容營銷。這是一個非常明顯的想法，雖然并不完美，但在當時很酷。這就是我們在整個節目中談論的內容，但就像ChatGPT說唱歌手在那個時候說的那樣，嘿，這就是一個大語言模型應用程序的樣子，它只是一個ChatGPT的包裝。它做的非常基本，會吐出一些文字，就像它會在下一個版本中被OpenAI壓垮一樣，而它確實做到了。

是的，我不知道那一個有沒有，但是第一波lum應用程序大部分都被下一波GPT壓垮了。

但我覺得我們有過這種青蛙效應的欺凌，從我們的情況來看，就像每三個月一次，事情就會逐漸變得更好。而現在我們正處在這樣一個階段，我們正在談論全面的垂直AI代理，它們將取代整個團隊、職能和企業，這種進展對我來說仍然是令人興奮的，就像兩年來，這仍然相對早期，進展速度就像不同于我們以前看到的任何東西一樣。

我認為有趣的是，我們在上一集討論了這個問題，很多基礎模型有點正面接觸。以前鎮上只有一個OpenAI的玩家，我們在上一批中看到過。這種情況一直在改變。克勞德是一個巨大的競爭者。

創始人如何選擇AI agent的垂直領域

就像競爭是一個非常肥沃的市場生態系統的土壤，消費者有選擇，創始人有機會，這就是我想要生活的世界。所以人們正在關注和考慮開始創業，或者可能已經開始了，他們聽到了所有這些。你怎么知道什么是適合你的垂直方向？

你必須在某個地方找到一些無聊、重復的管理工作，這似乎就像所有事情的共同點一樣，如果你能找到一個無聊、重復的管理任務，如果你繼續深入挖掘，很可能會有一個價值數十億美元的AI代理創業公司。

但聽起來你應該追求一些你直接有某種經驗或關系的事情。

這很常見。這絕對是我在看到承諾的公司中看到的一個共同點，另一個剛剛出現在我的腦海中，我想我之前已經提到過，他們基本上正在建立一個AI代理來競標政府合同。他們發現這個想法的方式是，這是一年前的事情，當時他們剛剛有一個全職工作的朋友坐在那里，就像一個政府網站上，比如刷新頁面，比如尋找新的投標提案，他們正在轉向，他們就像，這似乎是llum可以做的事情。最近一批公司轉變為一個新想法，得到了很大的關注，就像他們基本上正在建立一個AI代理來處理像牙科診所的醫療賬單一樣。他們發現這個想法的方式是創始人的母親之一是牙醫。所以他決定和她一起工作一天，坐在那里看她做了什么。她說，哦，就像所有這些一樣，就像處理索賠似乎非常無聊，就像一個lum應該完全能夠做到那樣。他剛剛開始為他母親的牙科診所編寫軟件。

所以我猜，我的意思是，在機器人領域，經典的格言是，你知道，那些有利可圖并且能夠工作的機器人將會是骯臟和危險的工作。在這種情況下，對于垂直的SaaS，要尋找無聊的黃油傳遞。

本文轉載自 ??AIGC新知??，作者：絳燁