AI-native 应用长什么样？

40 0 0

文章摘要

AI-native应用正以超出市场预期的速度发展，其中ChatGPT的周活跃用户已达到3亿，Perplexity的单日queries从年初的250万增长至2000万，预计明年将有更多应用达到5000万美元的年度经常性收入（ARR）。Sapphire Ventures提出了一个五维框架来定义AI-native应用，包括设计、数据、领域知识AI工作流化、产品动态性以及商业模型等。

AI-native应用的核心在于AI技术是应用体验的核心，而非辅助功能。这些应用不仅在技术架构上创新，还开创了新的产品范式和商业模式。数据显示，AI-native赛道已吸引85亿美元投资，且具有显著收入增长的应用数量不断增加。AI-native应用正在重新定义各垂直领域的解决方案，从代码开发到营销创意。

Sapphire Ventures的五维框架评估AI-native应用公司，包括：
1. 设计（Design）：AI推动更深层的系统思维，开启新的设计可能性。
2. 数据（Data）：利用AI释放专有数据的价值，使数据获取和管理成为关键的竞争优势。
3. 专业化（Domain Expertise）：深厚的行业和团队专业知识体现在多个能力层面，形成护城河。
4. 动态性（Dynamism）：AI实现多层次的适应、创造和个性化能力。
5. 分发（Distribution）：AI为定价和部署创造更大的灵活性，使其能够更紧密地与价值创造保持一致。

AI-native应用的特征包括建立在基础AI能力之上，突破传统限制，具备持续改进的能力，拥有一定程度的专有AI技术。AI-native是一个过渡性标签，随着AI成为标配，这个标签将逐渐淡化。在AI-native世界里，价值创造的基本驱动力未变，企业仍需深入理解客户痛点，打造满足客户需求的产品和服务。AI技术只是服务于这些目标的工具。

AI-native应用的发展逻辑在于重构企业软件版图，通过五维框架深入剖析其关键作用。设计成为新一代企业软件的核心竞争力，创建新的交互范式，加速反馈循环，构建AI-native系统。数据作为关键资产，强化端到端的数据管理，激活沉睡数据，创造专有数据资产。专业化是AI-native应用的加速器，将领域知识转化为AI工作流，规模化实时洞察，融合全球与本地知识。动态性作为AI-native应用的自适应引擎，产品体验优化，GenAI客户旅程，多层次超个性化。分发涉及AI-native应用的定价策略，灵活定价策略以最大化价值。

综上所述，AI-native应用正在全方位重构软件产业的价值链条，从基础设施到应用层，通过五维框架评估和构建AI应用公司，推动企业软件从静态向动态化转变，实现更深层次的个性化和价值创造。