Benchmark 谈最优秀 AI 产品的共同点：Midjourney、HeyGen、ElevenLabs 与 DeepL

Benchmark 合伙人 Sarah Tavel 今天写了一篇文章，分享了她对于优秀 AI 产品所具备的那些共同点的看法。在这篇文章中，Sarah Tavel 分析了 MidJourney、DeepL、ElevenLabs 以及 HeyGen 四个产品。

这四个产品也是我非常喜欢的，不过在 AI 翻译能力越来越强大后，我对 DeepL 的使用频率就直线下降了（不过其客户也主要集中在中小企业这块）。而 HeyGen，则是前几天刚传出来被 Benchmark 以 4.4 亿美金估值领投新一轮的公司，如果属实，这也是 Benchmark 投资的第一个华人 AI 项目。

Sarah 的这篇文章让我有一种在读 Benchmark 刚退休的合伙人 Bill Gurley 文章的感觉，非常有收获，而她在文章中也引用了 Bill Gurley 之前谈 Uber 的一篇经典文章《How to miss by a mile》。Bill Gurley 在文章里称，如果未来与过去有实质性的不同，那么过去不能成为未来的指南。这里参考我之前的文章《Benchmark 的投资策略》

Sarah 在文章中说，媒体和人们在幕后经常讨论的一个话题，就是现有的企业比初创公司更适合利用 AI。在这种思路中，AI 成为了一种维护的技术（sustaining technology），巩固了现有玩家的地位，而不是赋予新进入者权利的颠覆性力量。

这种观点当然有一定的道理，特别是对于那些专注于提高员工生产力的初创公司来说——只需看看像 Adobe 和 Notion 这样的公司以及它们整合 AI 功能的速度就知道了。

在初创公司需要在现有企业发现创新之前找到分销渠道的经典竞赛中，对于很多使用场景来说，现有企业玩家感觉创新就只是对 OpenAI API 做一个调用。但就像所有的比喻一样，这种观点也过于简单化了。我们现在看到一类 B2B AI 公司通过利用来自消费者世界的的一种经典方法获得了巨大的收入，也就是以极低的成本提供 10 倍更好的体验。

亚马逊（Amazon）、Netflix、eBay、Uber、Airbnb——当它们推出产品时，似乎瞄准的都是非常小的小市场，但对它们产品的需求却非常旺盛。显而易见的秘密是，他们提供了比现有替代品好 10 倍的体验，并且通过使用技术提供更便宜的服务，从而比现有替代品具有结构性成本优势。

在每种情况下，几乎所有人都低估了这些公司的潜在机会。这种“差之毫厘谬以千里 ”（《How to miss by a mile》）的错误在于，当你利用技术在体验中创造了一个阶跃式的改进，并且能够以明显更低的成本提供该服务时，对于该产品的需求和潜在使用场景会呈现一种爆炸式的增长。

这又让我想起了人工智能 AI。

如果你不需要在自由职业者网站上寻找艺术家，不需要费尽心思去选择一个风格符合你的要求、评论很好、能真正回应你的人，不需要花上几天甚至几周的时间与他反复推敲，就能得到你想要的设计，而只需要简单地用文字描述你想要的东西，几秒钟就能生成一张图片，而且成本只需几分之一，你会怎么做呢？这就是 MidJourney。

或者，与其寻找、雇佣和管理人工翻译，不如立即将你的文档或应用程序翻译成你想要的任何语言，而且价格比雇佣人工翻译便宜得多，这就是 DeepL（Benchmark 在 A 轮领投了 DeepL 占了差不多 13.6%的股份，参见我之前的文章《AI 翻译产品 DeepL，刚融了 1 亿估值 10 亿美金了》）。

HeyGen 开辟了一个考虑到成本和沟通摩擦，很少有人会考虑的市场：那就是为你的公司聘请演员。这个过程涉及到聘请演员、分阶段拍摄制作以及后期制作所需要的时间和精力......。现在，这一切压缩到了五分钟，并可无限迭代脚本和其他控制机制。

而像 ElevenLabs 这样的公司提供的体验比雇佣配音演员好 10 倍（即时音频、没有雇佣的开销、没有录音的成本）。而且由于它采用了人工智能技术，因此提供的体验比雇佣人类便宜得多，从而极大地拓展了配音演员的市场机会。

这些案例中最关键的一点是，它们并没有明确地提高现有员工在现有工作流程中的生产力。相反，它们利用了那些受制于招聘和与人合作的所有努力、摩擦和成本的市场，并将其释放出来。这正是被现有企业玩家忽视的市场类型。

如果说最近几波创业公司感觉像是 10 倍的改进，那么人工智能提供了比现有替代品（人类）更好的 100 倍的体验，它把几乎总是雇用和管理另一个人的重大努力压缩成一种近乎即时的体验，随着时间的推移只会变得更好。

以雇用/管理人员的一小部分成本来做到这一点，极大地开辟了无限的使用场景，从而极大地扩大了市场。如果人们最初低估了 Uber 的市场规模，那么我们都低估了许多 AI 初创公司的机会。

要问的有趣问题是接下来是哪些类别？正如之前她在《10x and cheaper in an AI world》这篇文章里所写的那样，很容易按行业列出 2021 年服务业对美国国内生产总值 （GDP） 的增加值，并开始想象初创公司可能会在这些高级类别中出现......。

在那篇文章中，她认为要创建一家大众市场公司，仅仅创造一个比任何替代品更好 10 倍的产品是不够的。关键是在重新构建提供产品或服务的成本结构的同时，创造一个比现有产品更好 10 倍的产品，以更便宜的价格提供给消费者或企业。

要做到这一点，就需要某种技术催化剂。这个秘诀是电子商务（亚马逊，Netflix），点对点（Peer to Peer）市场（Airbnb，Transferwise，Uber）或全栈（full-stack）初创公司（WhatsApp）背后的原因。

而下一波浪潮，将由 AI 或者 VR 催化。有趣的是，随着人工智能的不断成熟，它可能给许多类别带来通货紧缩压力，但也会出现一些新的初创公司，它们利用人工智能来重塑现有企业的成本结构，以更便宜的价格创造 10 倍的新体验。

Sarah 说在她写这篇文章的时候，她再次意识到我们正在触及的第三条轨道——AI 将会在未来取代人类的恐惧。对于每一项新技术来说，都存在着这种恐惧。而且一次又一次地，我们看到，虽然新技术确实接管了人类过去所做的工作，但它也为人类创造了新的工作，让他们能够利用人类最特别的东西——我们的独创性和创造力。

不过虽然对 AI 充满热情，但她认为从现实情况来看，我们在这项技术上仍处于早期阶段，还有几乎无限的工作只有人类才能做，而 AI 为人类提供了更多的空间和带宽来实现这些追求。