最近看到一個(gè)硅谷VC新玩法，挺有意思，決定拿出來討論一下。
一位投資人發(fā)現(xiàn)，近幾個(gè)月灣區(qū)包括General Catalyst和8VC在內(nèi)的一些風(fēng)投，開始像PE基金一樣收購或高占股投資傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)，再通過AI去進(jìn)行內(nèi)部改革，以此提升公司的經(jīng)營效率來改變公司的收入結(jié)構(gòu)，創(chuàng)造出價(jià)值倍增的“科技型服務(wù)企業(yè)”。
VC開始向PE化靠攏，已經(jīng)見怪不怪了。特別是如今并購熱潮下，國內(nèi)很多VC也紛紛著手籌劃并購基金，前不久啟明創(chuàng)投更是直接控股了一家上市公司。
不過，此次硅谷VC在并購標(biāo)的選擇有點(diǎn)“反套路”，他們盯上了客服中心、物流中心、會(huì)計(jì)審計(jì)等低毛利傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)。這些行業(yè)大多屬于人力密集型，因擴(kuò)展性差、利潤低，在過去的投資決策中往往備受冷落。
前不久，段永平就在一次公開演講中直言不諱，“好賽道是不會(huì)進(jìn)入低毛利的，低毛利的都是商業(yè)模式比較差、產(chǎn)品差異化很小的產(chǎn)品，作為創(chuàng)業(yè)者你就沒必要進(jìn)去。”
那么，來自硅谷的VC為何會(huì)看上這些不受待見的古早行業(yè)？這種看似“反?！钡耐顿Y策略背后，究竟隱藏著怎樣的邏輯和考量？
價(jià)值萬億美元的自動(dòng)化金礦
事實(shí)上，硅谷VC從2024年就開始了關(guān)于“AI吃掉傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)”的討論。
2024年，紅杉資本發(fā)布了AI行業(yè)年度報(bào)告《Generative AI's Act o1》，報(bào)告中特別提到了Service as a Software（服務(wù)即軟件）這一概念。
紅杉認(rèn)為，由于 Agent 推理，人工智能轉(zhuǎn)型是服務(wù)即軟件，軟件公司將勞動(dòng)力轉(zhuǎn)化為軟件，這意味著可尋址市場不是軟件市場，而是以萬億美元計(jì)的服務(wù)市場。
翻譯成大白話，就是大模型智能體時(shí)代，軟件公司用人工智能取代了大量人工勞動(dòng)力，把服務(wù)變得更高效、更自動(dòng)化。所以，未來軟件公司能賺錢的地方，不是賣軟件本身，而是整個(gè)巨大的服務(wù)市場，這個(gè)市場價(jià)值高達(dá)萬億美元。
擁有類似觀點(diǎn)的還有8VC。該機(jī)構(gòu)在一篇文章中提到：隨著LLMs（大語言模型）的到來，單純的服務(wù)公司已經(jīng)變得更加令人興奮。“因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢愿愣切╇s亂無章、靠語言交流的人類工作流程，而且，AI在發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤或者處理一些復(fù)雜、特殊的情況時(shí)，往往比人類做得更好、更靠譜。”
8VC算了一筆賬：現(xiàn)在有很多公司，花在支持、后臺(tái)、運(yùn)營和銷售這些崗位上的工資加起來超過一萬億美元。如果用自動(dòng)化技術(shù)把這些工作都干了，就能將這筆錢轉(zhuǎn)變成利潤，而且還能把工作效率提高兩到三倍。
如此看來，硅谷VC的意圖一目了然：他們收購低毛利的傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)，正是看中了這些企業(yè)在AI賦能下的巨大潛力和轉(zhuǎn)型紅利。希望通過AI技術(shù)，將這些原本依賴大量人力的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)驅(qū)動(dòng)、利潤率更高的新模式，從而分得傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)上萬億美元市場這塊“大蛋糕”。
一筆“低成本”且“靠譜”的投資
說完市場前景，再看投資邏輯。
當(dāng)我拿著這一案例去咨詢身邊的投資人和AI從業(yè)者朋友時(shí)，他們大多認(rèn)為這個(gè)方向是可行的。
首先從技術(shù)角度看，AI在客服、物流、會(huì)計(jì)審計(jì)等傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)得到了市場的驗(yàn)證。
一組來自麥肯錫全球研究院的數(shù)據(jù)顯示，未來受生成式AI影響最大的前十大職業(yè)中，就有客戶服務(wù)與銷售、會(huì)計(jì)與審計(jì)員、財(cái)務(wù)分析師等。
AI從業(yè)者張磊告訴我，“這類人力密集型場景，AI的技術(shù)路線已經(jīng)比較成熟，完全可以勝任這些工作，而且削減人力成本的空間很大。人員成本大幅降低，凈利潤自然就上升了，公司估值也隨之提升?！?span style="display:none">BYW即熱新聞——關(guān)注每天科技社會(huì)生活新變化gihot.com
同時(shí)他提到，相較于一些沒有數(shù)據(jù)沒有場景的創(chuàng)業(yè)公司，傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)也具備訓(xùn)練Ai的天然優(yōu)勢(shì)。
“VC在投資AI公司時(shí)，常面臨‘先有雞還是先有蛋’的困境：沒有數(shù)據(jù)就訓(xùn)練不出好模型，沒有好模型就吸引不到用戶數(shù)據(jù)。而收購傳統(tǒng)企業(yè)直接解決了這一難題——一家中型客服中心每月的通話錄音數(shù)量可能在10萬次左右，這相當(dāng)于創(chuàng)業(yè)公司幾年才能積累的數(shù)據(jù)量?！睆埨诒硎?。
“另一方面，傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)的業(yè)務(wù)流程明確，有現(xiàn)成的應(yīng)用場景，AI技術(shù)可以快速嵌入現(xiàn)有環(huán)節(jié)，例如用聊天機(jī)器人替代人工客服，用算法優(yōu)化物流路徑?！睆埨谡f到。
而從投資的角度看，收購傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)，一定程度上也起到了風(fēng)險(xiǎn)兜底的效果。
在一級(jí)市場，圍繞AI初創(chuàng)公司估值泡沫的爭議一直都沒有停止。傳奇投資人杰里米?格蘭瑟姆曾警告稱，市場對(duì)人工智能的無休止炒作是一個(gè)典型的泡沫，沿襲了歷史上其他泡沫的軌跡。高盛集團(tuán)也指出，當(dāng)前AI市場的泡沫可能比2000年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫更嚴(yán)重。于是乎，“只看不投”成了許多投資機(jī)構(gòu)的真實(shí)寫照。
相較之下，傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)的估值一直較低，這為VC提供了絕佳的抄底機(jī)會(huì)。
人工智能方向投資人沈億表示，“這些企業(yè)經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)積累了穩(wěn)定的客戶群體和成熟的業(yè)務(wù)模式，只是因?yàn)槿狈夹g(shù)升級(jí)而被市場低估。風(fēng)投通過收購或高比例投資，可以以較低的成本獲得優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，等待技術(shù)賦能后的價(jià)值爆發(fā)?！?span style="display:none">BYW即熱新聞——關(guān)注每天科技社會(huì)生活新變化gihot.com
此外，傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)通常擁有穩(wěn)定的客戶群體和收入來源，這也為投資方提供了一定的財(cái)務(wù)安全墊。
“最不濟(jì)改造失敗，公司的收入和客戶還在，基本盤仍能維持企業(yè)生存。機(jī)構(gòu)把他賣出去也不至于遭受太大損失，感覺比投資創(chuàng)業(yè)公司靠譜點(diǎn)?！鄙騼|直言。
屬于大塊兒頭的游戲
硅谷VC對(duì)低毛利服務(wù)行業(yè)的“入侵”，本質(zhì)上是技術(shù)革命與資本邏輯的深度耦合。
當(dāng)生成式AI的顛覆性敘事逐漸褪去光環(huán)，資本開始回歸最樸素的商業(yè)本質(zhì)——用技術(shù)提升效率，用效率創(chuàng)造利潤。
不過交流下來，大多數(shù)VC投資人認(rèn)為這一模式難以實(shí)現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制。原因在于，其對(duì)投資機(jī)構(gòu)的口袋深度、資源稟賦都提出了更高層次的要求。
收購傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)的成本往往較高，尤其是那些已經(jīng)具有一定規(guī)模和市場份額的企業(yè)。以審計(jì)咨詢行業(yè)為例，回顧過去發(fā)生在美國審計(jì)行業(yè)的并購事件，交易金額幾乎都在10億美元以上：
2024年2月，Hellman & Friedman和Valeas Capital Partners宣布，共同收購會(huì)計(jì)事務(wù)所天職國際略高于50%的股份，斥資10億美元；2025年1月，黑石集團(tuán)宣布收購會(huì)計(jì)及咨詢公司Citrin Cooperman的多數(shù)股權(quán)，這筆交易對(duì)該公司估值超過20億美元（約合146億元人民幣）。
即使是中型服務(wù)企業(yè)，收購成本也相當(dāng)可觀。投資人李洋舉例稱，“一家年?duì)I收2000萬美元的中型客服中心，按照8-12倍市盈率計(jì)算，其收購價(jià)格也將高達(dá)1.6-2.4億美元。”
除了收購成本，企業(yè)的自動(dòng)化轉(zhuǎn)型同樣需要資金投入。據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，一個(gè)中型服務(wù)企業(yè)的完整AI改造投入很可能突破3億美元，這包括收購支出、AI系統(tǒng)建設(shè)和組織重構(gòu)等成本。
如此量級(jí)的投入，也解釋了為什么這一VC新玩法會(huì)率先出現(xiàn)在General Catalyst和8VC這樣的大型投資機(jī)構(gòu)身上。畢竟， General Catalyst的管理規(guī)模超過300億美元，而8VC的管理規(guī)模也超過60億美元。
當(dāng)然，資金實(shí)力只是入場券的一部分，關(guān)鍵在于接手之后如何操盤，這就十分考驗(yàn)投資機(jī)構(gòu)的資源整合、產(chǎn)業(yè)協(xié)同，甚至是運(yùn)營管理能力了。
“將AI技術(shù)融入傳統(tǒng)服務(wù)企業(yè)并非易事，這不僅需要強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì)來開發(fā)和部署AI解決方案，還需要企業(yè)內(nèi)部的深度配合和流程改造?！崩钛蟊硎?。
基于這一角度，我們不妨重新審視一下General Catalyst和8VC這兩家機(jī)構(gòu)。從他們的portfolio中可以發(fā)現(xiàn)，人工智能一直都是他們押注最多的賽道之一，并且在投資中還展現(xiàn)了強(qiáng)大的操盤能力。
前不久，General Catalyst剛剛宣布，計(jì)劃聯(lián)合KKR、黑石等60余家企業(yè)和資管公司，在未來五年內(nèi)撬動(dòng)1500億歐元，支持歐洲AI初創(chuàng)企業(yè)及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。
除了在資金上給予支持，該機(jī)構(gòu)還利用自身的行業(yè)資源和戰(zhàn)略規(guī)劃能力，推動(dòng)被投企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和市場拓展。
Commure就是一個(gè)典型代表。這是一家醫(yī)療科技公司，主要利用AI技術(shù)幫助醫(yī)療保健組織構(gòu)建和部署數(shù)字應(yīng)用程序，簡化提供者、管理員和患者的工作流程，公司創(chuàng)始人Hemant Taneja正是General Catalyst的執(zhí)行合伙人。
2021年，General Catalyst曾與美國跨州醫(yī)療保健系統(tǒng)Jefferson Health宣布成立了一種創(chuàng)新型合作伙伴關(guān)系——“健康保障網(wǎng)絡(luò)”，共同推動(dòng)醫(yī)療保健系統(tǒng)的自我轉(zhuǎn)型。據(jù)外媒報(bào)道，通過“健康保障網(wǎng)絡(luò)”， General Catalyst將Commure與其他醫(yī)療保健系統(tǒng)和技術(shù)創(chuàng)新公司連接起來，幫助公司實(shí)現(xiàn)了AI技術(shù)的快速轉(zhuǎn)型和市場拓展。
與General Catalyst類似，8VC也在AI領(lǐng)域進(jìn)行了大量布局，特別是在傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)AI轉(zhuǎn)型方向，不僅投資了貨運(yùn)代理和物流平臺(tái)Flexport，還投資了全球首個(gè)AI法律助手CoCounsel的母公司Casetext。前者主要利用AI技術(shù)將跨境物流運(yùn)輸鏈條變得可視和可控，以此來為客戶和自身實(shí)現(xiàn)降本增效；后者是基于GPT-4技術(shù)，能夠快速完成法律研究、文件審查、合同分析等任務(wù)。
此外，8VC投資的Nylas，則為開發(fā)者提供了一套強(qiáng)大的API，能夠快速、安全地將電子郵件、日程安排和自動(dòng)化功能集成到應(yīng)用程序中，通過AI優(yōu)化通信數(shù)據(jù)的處理和自動(dòng)化任務(wù)，進(jìn)一步提升企業(yè)的運(yùn)營效率。
“某種程度上，只有這種同時(shí)具備雄厚資本、技術(shù)整合能力和產(chǎn)業(yè)操盤經(jīng)驗(yàn)的頂級(jí)機(jī)構(gòu)，才能撬動(dòng)這場‘笨重’的轉(zhuǎn)型。對(duì)于許多中小投資機(jī)構(gòu)而言，這種模式已經(jīng)超出了其能力范圍?！崩钛笳f到。
不過在他看來，硅谷VC如今這一新玩法，倒是為我們提供了一個(gè)新的視角：AI技術(shù)革命的終點(diǎn)未必是創(chuàng)造一個(gè)全新的世界，讓舊世界運(yùn)轉(zhuǎn)得更高效，同樣不失為一個(gè)好的投資策略。
（文中張磊、沈億、李洋皆為化名）
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