AI 代码垃圾：风险还是机遇？

AI 实验室的营收增长速度超过了历史上任何一家科技公司，token 成本正以惊人的速度下降，然而市场叙事却集中在哪些 SaaS 公司会消亡。Elad Gil 和 Sarah Guo 认为，大多数人都在关注等式的错误一方。

本期节目

No Priors 播客的联合主持人 Sarah Guo 和 Elad Gil 都是多产的 AI 投资者，他们在本期节目中跳出了“SaaS 已死”的恐慌，审视了真正重塑软件行业的结构性力量。对话从原始营收数据到历史类比，再到实用的创始人建议，Elad 大量借鉴了他的投资团队的原创分析。基调是乐观但谨慎的：他们看到了正在发生的革命，但发现流行的框架过于肤浅且常常是错误的。

没人谈论的数字

Elad 的团队从 Capital IQ 提取了数据，了解公司从 10 亿美元增长到 100 亿美元的营收所花费的时间。ADP 花了 20 多年。Adobe 花了大约 20 年。Salesforce 和 SAP 花了 8 到 9 年。Google、Meta 和 AWS 花了 3 到 5 年。而 AI 实验室大约只花了一年。

从 100 亿美元到 1000 亿美元的预测同样引人注目。微软花了大约 27 年。Google 花了 10 多年。对于 AI 实验室，公开预测表明需要 3 到 5 年。

与此同时，token 定价正在崩溃。GPT-4 同等模型的成本在 21 个月内下降了 150 倍，从每百万 token 37 美元降至 0.25 美元。对于 o1 同等模型，成本在 11 个月内下降了 88 倍，从每百万 token 26 美元降至 0.30 美元。

“We’re having pricing collapse on the token side while we’re having revenue ramp insanely on the usage side.” 我们在 token 方面的定价正在崩溃，而我们在使用方面的营收却在疯狂增长。

这种组合是前所未有的：软件历史上最快的营收增长与最快的成本下降同时发生。Elad 认为市场忽略了等式的营收和使用方面，而是专注于哪些现有企业会失败。

SaaS 末日：正确与错误

宏观趋势是真实的：生产昂贵软件的瓶颈正在放松，这确实是革命性的。但 Elad 反驳了针对特定公司的预测。

“SaaS 已死”的叙事混淆了一些事情。首先，软件市场一直是一场关于分销和客户关系的斗争，而不仅仅是代码生产。降低在软件中表达观点的成本意味着更多的想法会被构建出来，而不是拥有分销优势的现有公司会自动失败。

其次，最近的许多恐慌是由一个月的炒作驱动的，而不是结构性分析。Sarah 很好地概括了这一点：人们“将五人初创公司的行为投射到财富 100 强公司身上”。大型企业对其供应商堆栈有着深刻的承诺，并且大规模的变更管理确实很困难。

叙事正确的地方：AI 技术变革的速度意味着通常需要十年才能完成的替代周期现在在一到两年内发生。这才是真正的结构性转变，而不是一些二元的“SaaS 已死”的声明。

科技在 GDP 中占比不断增长

Elad 的团队分析了科技占美国 GDP 的比例随时间的变化：

• 2005 年：科技约占 GDP 的 4%。Google 的价值为 1000 亿美元。埃克森美孚是世界上最有价值的公司。
• 2018 年：苹果成为第一家万亿美元公司。科技约占标准普尔 500 指数的 30%。
• 今天：前八大科技公司的价值约为 23 万亿美元，占标准普尔 500 指数的 50% 以上。科技约占 GDP 的 12%。
• 2035 年预测：根据假设，占 GDP 的 15-20% 到 30% 不等。

AI 通过将服务和某些工作转化为软件支出来加速这一趋势。这意味着：科技公司的市值将变得更大，问题是生态系统可以支持多少家万亿美元公司。是两家？三家？十几家？五十家？

幂律没有改变

Sarah 提出了一个乐观的观点，即较小公司的“长尾”将占据主导地位，因为技术可寻址的表面积不断扩大。Elad 用幂律反驳：头部和躯干聚集了几乎所有的价值。

他以 Google 的广告收入为例。 “长尾”理论很流行，但实际上，Google 的大部分收入来自头部和躯干广告商。 YC 的价值可能集中在五家公司，占其价值的 80%。为什么 AI 会改变这种分布？

他们的结论：将会有更多的千亿美元企业，因为总表面积正在增长。但分布形状仍然是幂律，最大的公司将比以往任何时候都更大。顶部的公司更多并不意味着长尾更重要；这意味着头部变大了。

何时出售：创始人的框架

Elad 提供了本期节目中最实用的建议。大多数公司都有大约 12 个月的时间处于价值峰值，然后就会崩溃。对于极少数公司来说，答案是永远不要出售。对于几乎所有人来说，时机问题都非常重要。

他的战术建议，借鉴了 Ben Horowitz 运营 Opsware 的经验：每年预先安排一到两次董事会会议，专门讨论退出。通过使其成为例行公事，它变得不带感情色彩。你不是在发出恐慌信号；你是在保持卫生。

“You just set up a non-emotional meeting once or twice a year. You’re like, ‘Nope, still not time to do it.’ Or you say, ‘Oh, you know what? Actually, the competitive dynamic has shifted dramatically.’” 你只需每年安排一到两次不带感情色彩的会议。你会说，”不，现在还不是时候。”或者你会说，”哦，你知道吗？实际上，竞争态势已经发生了巨大变化。”

历史先例使这一点变得紧迫。在互联网浪潮期间，大约有 1000 到 2000 家公司上市，可能只有十几到二十几家仍然具有相关性。马克·库班在 Broadcast.com 达到顶峰时将其出售给雅虎，并抵押了雅虎的股票以防止下跌。正是这种金融工程使他成为亿万富翁。

Lotus 的例子同样具有启发性：它构建了最早的电子表格杀手级应用之一，爆炸性增长，然后被 Microsoft Excel 击垮。在它倒下之前，这项业务看起来很持久。

AI 代码垃圾问题

本期节目以 Sarah 所说的当下焦虑开场：AI 可以生成大量的代码，但没有人阅读，没有人深入理解，也没有人可以评估质量。这是“垃圾问题，我实际生产代码库中的氛围编码垃圾”。

但她认为这是一个开放的机会，而不是一个终极风险：“没有人知道如何管理人类对工程的关注问题。我认为围绕这个非常非常大的问题，一切皆有可能。”这意味着大规模管理 AI 生成的代码质量本身就是一个巨大的未解决问题，有待一家新公司来解决。

捆绑防御

当形势变化如此之快时，什么才能真正保护一家公司？Sarah 和 Elad 都得出了相同的答案：多产品捆绑。

构建捆绑意味着将多个产品交叉销售到同一组织，从而使你成为工作流程的默认部分。你被用于五到十种不同的功能，而不是一种容易克隆的单一功能。Sarah 指出，捆绑“通常被认为是具有攻击性的，但我实际上认为它们对于防御来说非常棒”。

这与“做好一件事”的传统 SaaS 智慧背道而驰。Elad 认为这始终是一个糟糕的建议；前 SaaS 时代的公司具有高度的收购性和多产品性。单一产品重点是 SaaS 时代的产物，由缓慢的技术变革所推动。在一个每两年相当于十年变革的时代，单一产品就像待宰的羔羊。

一些观察

本期节目更有价值的是其数据驱动的框架，而不是任何单一的见解。Elad 的团队显然进行了大量的原创分析，营收增长和 token 定价图表讲述了一个可以消除噪音的故事。

• 营收增长比较是本期节目最强的贡献。将 ADP 的 20 年与 AI 实验室的一年放在同一轴线上，使变化的规模变得直观而不是抽象。
• “每两年相当于十年”的思维模式对于任何试图校准决策速度的创始人或投资者都很有用。如果替代周期压缩了 5 倍，那么你的战略规划周期也应该压缩。
• 对于风险投资者来说，公开给出退出时机建议是令人耳目一新的诚实。大多数风险投资家都有激励告诉创始人继续建设； Elad 对大多数公司来说都在说相反的话。
• 代码垃圾框架不完善，但指出了一个真正的机会：代码生成速度和代码理解速度之间的差距正在扩大，谁解决了这个差距，谁就占领了一个巨大的市场。