红杉资本：2024年AI 50企业榜单

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去年，生成型 AI 从幕后走向前台，成为 AI 50 榜单的新兴力量。今年，随着我们在企业客户和消费者领域见证 AI 带来的显著生产力提升，生成型 AI 成为了焦点。尽管 2023 年美国大部分 AI 风险投资流向了基础设施建设——其中 60% 投资于大型语言模型（LLM）的主要提供商——但应用型公司依然在 AI 50 榜单中占据主导地位。

目前，我们开始窥见 AI 融合企业的未来面貌。许多公司正通过将 AI 集成到他们的流程中来加速关键绩效指标（KPI）。我们看到大型企业通过将 AI 集成到产品中获益匪浅。例如，工作流程自动化平台 ServiceNow 通过其 AI 驱动的 Now Assist 功能实现了近 20% 的案例避免率。

Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。Hubspot 借助 AI 扩展了客户支持服务。瑞典金融科技公司 Klarna 最近通过将 AI 集成到客户支持中，宣布实现了超过 4000 万美元的运营成本节约。如今，成千上万的公司正在将 AI 集成到他们的工作流程中，以实现增长和降低成本。AI 50 榜单上的公司正在推动这些快速的进步。

展望未来，我们期待用户体验（UX）和用户界面（UI）围绕 AI 的能力进行重新构想。在更好地、更经济地复制现有功能之后，我们将发展全新的用户界面，以提供宝贵的新体验。

今年有哪些新变化？

今年的 AI 50 榜单显示了生成型 AI 如何提升企业和行业的生产力。企业通用生产力类别的公司数量翻了一番，从四家增加到八家，它们通过扩大产品供应来满足客户日益增长的需求。Writer 之前位于企业营销类别，现在已扩展其产品线，服务于所有企业部门。新上榜的 Notion 在其生产力平台中集成了 AI 助手，并新增了日历管理等功能。

五个生产力应用——OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude、DeepL、Notion 和 Tome——现在正为消费者、专业消费者和企业级别的客户提供服务。图像编辑器 Photoroom、视频生成应用 Pika 和游戏构建器 Rosebud 表明，消费者和专业消费者创意软件之间的界限正在模糊。总体而言，该类别的公司数量也翻了一番，从三家增加到六家。

今年行业垂直类别有所减少，但出现了一个新的工业领域。机器人领域的 Figure、工业维护领域的 Tractian 和自动驾驶领域的 Waabi 开始展示 AI 软件与硬件集成如何转变物理世界的工作环境。

2023 年对基础设施建设来说是一个大年，出现了一些强有力的新竞争者，如 Mistral，它是基础模型领域的主要竞争者。在云数据平台类别中，Pinecone 和 Weaviate 证明了向量数据库的重要性。与此同时，Databricks 通过去年收购 MosaicML，也加入了 Anyscale、Baseten、Replicate 和 Together 的推理提供商行列。而 LangChain 则在与大型语言模型（LLM）合作的通用应用开发框架类别中确立了自己的地位。

未来的公司

以前的技术革新浪潮——网络、互联网和移动——主要是通信革命。AI 承诺将成为不同的东西——一种生产力革命，更类似于个人电脑，它塑造了商业和工业的未来。

随着更多的 AI 被开发，它们将开始作为 AI 网络一起工作。在过去的一年里，我们看到生成型 AI 从简单的文本或代码生成扩展到了代理交互。正如个人电脑和后来的智能手机的崛起推动了对互联网带宽的需求以传输数据一样，AI 代理的演变将推动对新基础设施的需求，以支持越来越强大的计算和交流。

我们正在进入一个世界，正如 Nvidia 首席执行官 Jensen Huang 所说，“每一个像素都将被生成”。在这个生成型的未来，公司建设本身可能会成为 AI 代理的工作；有一天，整个公司可能会像神经网络一样运作。

我们现在在应用领域看到的是下一代公司将使用的工具的第一次迭代。我们可以预期这些公司会变得更小，但公司生成的便捷性意味着将会有更多的公司。公司成立将变得更快、更流畅，伴随着新的所有权和管理结构。有一天，可能会有由单个 AI 工程师运营的大公司。

大多数即将到来的公司将不会是一人公司，但他们会有不同的需求和痛点，不同于今天的公司。他们将需要能够解决知识管理和内容生成、信任、安全和认证方面的挑战的企业产品。这些公司将运行的软件数量将扩大和变化，代码生成和软件代理将使更多的定制化和快速迭代成为可能。

为了赢得未来企业的心脏和头脑，创始人们需要回答一些关键问题。这些公司将生产什么样的产品？他们将需要什么样的基础设施和应用？劳动力将会如何变化？分销和价值捕获的模式将如何变化？他们的总可服务市场将由人类和自主 AI 代理组成的比例是多少？

接下来是什么

像 AI 革命这样的生产力革命降低了成本。本世纪的技术进步极大地降低了硬件成本，但由人类提供的服务成本，从医疗保健到教育，却飙升。AI 有潜力在这些关键领域降低成本，使它们更加可访问和负担得起。这些变化需要负责任地进行，以减轻失业并推动就业创造。AI 将使我们能够用更少的资源做更多的事情，但我们需要政府和私人努力来重新培训和赋能每个人。

AI 定位于改变成本结构，并在我们的社会中一些最关键领域提高生产力。它有潜力通过抽象日常琐事的工作，并让我们专注于更重要的问题和更好的未来工具，来实现更好的教育、更健康的人口和更生产力的人。它可以释放更多的人来解决更多的问题，创造一个更好的社会。

2024 年的 AI 50 捕捉到了 AI 范围的扩大。这个榜单拥有比以往任何时候都更通用的应用，我们预计在未来几年它将在深度和广度上都会扩展。2024 年真的只是一个开始。

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