AI 初创公司正以前所未有的速度创造收入，这比之前几波软件公司浪潮更快，根据新数据显示，这种变革性技术也正以空前的速度产生强劲的业务。
根据 Stripe 的支付信息分析，顶级 AI 公司在成立一年内就能达到数百万美元的销售额——这比同类非 AI 科技公司在创业生命周期中要快得多。
这些发现出现之际，投资者正在质疑生成式 AI 的经济效益，以及大型科技公司在未来一年内预计投入万亿美元用于支持该技术的计算基础设施可能带来的回报。
然而，数据表明，年轻的 AI 公司比过去时代备受关注的科技初创公司拥有更强劲的发展势头，特别是在 SaaS 类别中。
原文来自：https://www.ft.com/content/a9a192e3-bfbc-461e-a4f3-112e63d0bb33
头部 AI 公司创收速度远高于同级别的传统 SaaS 公司
作为一家市值 650 亿美元的硅谷巨头，Stripe 提取了截至 2024 年 7 月 31 日使用其支付平台的 100 家收入最高的私营 AI 公司的年化收入数据，并与 2018 年 7 月同类有前景的 SaaS 初创公司进行了比较。
Stripe 的客户包括 OpenAI、Anthropic、Mistral、GitHub 和 Midjourney 等众多知名 AI 公司。
数据显示，这批 AI 初创公司从首次在 Stripe 上产生销售到达到 100 万美元年化收入的中位数时间为 11 个月，而上一代 SaaS 公司则需要 15 个月。
年化收入超过 3000 万美元的 AI 初创公司在 20 个月内就达到了这一里程碑——比过去的 SaaS 公司快五倍。
然而，高盛本月发布的一份报告引发了对 AI 企业盈利能力的担忧。报告指出，'如今领先的 AI 公司已不再是传统意义上的轻资产企业'。这一观点源于 AI 公司需要投入巨额资金用于计算基础设施，以支持 AI 模型的运行和训练。
注：传统上，许多成功的科技公司（尤其是软件和SaaS公司）被认为是"轻资产"企业，因为它们主要依赖于智力资本和软件，而不需要大量的物理资产投资。
然而，现在的AI公司情况不同。它们需要投入大量资金来建立和维护强大的计算基础设施，用于运行复杂的AI模型和进行大规模的模型训练。这种高昂的基础设施成本使得AI公司更像是"重资产"企业。
头部 AI 公司从第一天起就采取了全球化策略
Stripe 的数据反映了 AI 初创公司（其中许多是 SaaS 企业演变而来）如何适应这些市场动态，通过构建客户愿意付费的实验性产品。
OpenAI 的 AI 聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，成为历史上增长最快的 C 端应用，在推出后两个月内用户数量就达到了 1 亿。
据了解该公司财务状况的人士透露，OpenAI 为企业提供访问 ChatGPT 的订阅服务，帮助其年化收入达到 36 亿美元。然而，OpenAI 每年也在烧钱超过 50 亿美元，用于训练新模型。
Stripe 信息主管 Emily Sands 表示："与过去几代软件公司不同，AI 公司一开始就要支付大量的计算成本，因此面临着更快实现盈利的压力。"
生成式 AI 的需求也是全球性的。根据 Stripe 的数据，AI 公司约 56% 的收入来自海外。
这种需求使 AI 图像和音频生成公司受益，如总部位于伦敦的独角兽公司 ElevenLabs（生产 AI 语音软件）和德国 AI 语言翻译企业 DeepL。
Sands 说："在新加坡、冰岛等国家，我们看到超过 3% 的人口实际上从这些排名前 100 的 AI 公司购买产品，这是一个真正全球化的现象。"
Stripe 本身目前正在利用其海量数据训练 AI 模型，这些数据包括每年超过 1 万亿美元、涉及数十亿笔交易和数百万家公司的信息，目的是构建更个性化的结账和支付流程。
快速实现盈利反映了初创公司能够基于 OpenAI、Anthropic、Google 和 Meta 等公司快速变化的 AI 模型推出新产品和功能的能力，这些模型构成了包括转录和编码助手在内的应用程序的基础。
投资 SaaS 公司的知名机构 BVP 合伙人 Byron Deeter 表示，大型软件公司的问题在于其老旧的技术架构和固有的行动迟缓特性，而初创公司则提出了快速提高生产力的方案。
Deeter 说："我们看到许多 AI 公司在几年内就从零增长到数千万美元的收入。"
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