Judul asli: Ekspor Besar: Era Baru dari Perangkat Lunak Konsumer

Sumber: Olivia Moore, A16z Partner
Kompilasi asli, kompilasi: Leo, Pikiran Dalam

APAKAH ANDA PERNAH BERTANYA-TANYA MENGAPA PRODUK KONSUMEN AI YANG TELAH MUNCUL DALAM DUA TAHUN TERAKHIR TELAH TUMBUH DARI NOL MENJADI JUTAAN PENGGUNA DALAM WAKTU KURANG DARI DUA TAHUN, DENGAN PENDAPATAN TAHUNAN MELANGGAR $100 JUTA? PERTUMBUHAN INI HAMPIR TAK TERBAYANGKAN SEBELUM AI. DI PERMUKAAN, INI KARENA DISTRIBUSI YANG LEBIH CEPAT DAN PENDAPATAN RATA-RATA LEBIH TINGGI BAGI PENGGUNA. TAPI SAYA MENEMUKAN PERUBAHAN YANG LEBIH DALAM YANG KEBANYAKAN ORANG ABAIKAN: AI BENAR-BENAR MENGUBAH POLA PENERIMAAN PENDAPATAN DARI SOFTWARE KONSUMEN。

Baru-baru ini membaca artikel analitis oleh rekan a16z Olivia Moore, The Great Ekspor: Sebuah Era Baru dari Consumer Software, yang dia sebut "Great Extension", saya pikir dia menangkap tren yang sangat kritis. Setelah refleksi mendalam pada sudut pandang ini, saya menemukan bahwa itu bukan hanya adaptasi model bisnis, tetapi perubahan mendasar dalam aturan seluruh industri perangkat lunak konsumen. Kami menyaksikan titik balik bersejarah: perusahaan perangkat lunak tingkat-konsumer- tidak lagi perlu melawan hilangnya pengguna, tapi dapat mengandalkan ekspansi terus nilai-nilai pengguna untuk mencapai pertumbuhan。Konsumer dan pasar perusahaan semakin kabur。

DAMPAK PERUBAHAN INI SANGAT BESAR. PERUSAHAAN PERANGKAT LUNAK TRADISIONAL MENGHABISKAN BANYAK USAHA DAN UANG SETIAP TAHUN UNTUK MENGGANTIKAN PENGGUNA YANG HILANG HANYA UNTUK MEMPERTAHANKAN STATUS QUO. DAN SEKARANG, PERUSAHAAN-PERUSAHAAN YANG TELAH MENYITA KESEMPATAN AI MENEMUKAN BAHWA TIDAK HANYA MEREKA TIDAK KEHILANGAN NILAI, TETAPI LEBIH BERKONTRIBUSI LEBIH DARI WAKTU KE WAKTU. INI SEPERTI BERUBAH DARI EMBER BOCOR MENJADI BALON YANG BENGKAK, DAN ITU TUMBUH DENGAN CARA YANG SAMA SEKALI BERBEDA。

Dari sudut pandang ini, saya pribadi berpikir bahwa ini adalah kesempatan besar bagi perusahaan lepas pantai, karena produk-produk konsumer - kelas dapat tumbuh dan mendapatkan dengan PLG, dan itu sempurna untuk menghindari fakta bahwa tim Cina mengalami kesulitan di luar negeri dengan SLG. Ini adalah pasar bisnis, tapi seluruh pertumbuhan pola mirip dengan produk C-end. Dan saya pribadi merasa bahwa proyek saya sendiri telah di telepon selama satu bulan, sepenuhnya untuk perusahaan B-end Vibe coding product, tapi dengan pertumbuhan PLG, saya mendapatkan umpan balik data yang baik。

Kelemahan fundamental dalam model tradisional

Mari kita kembali ke bagaimana software konsumen sebelum AI menghasilkan uang. Moore menyebutkan dua model utama dalam analisisnya, dan saya pikir ringkasan nya akurat. Yang pertama adalah model yang dikendalikan iklan, yang terutama digunakan untuk aplikasi sosial dan terhubung langsung dengan penggunaan, sehingga nilai per pengguna biasanya datar dari waktu ke waktu. Instagram, TikTok, Snapchat semua mewakili pola ini. Yang kedua adalah model berlangganan single- tier, dimana semua pengguna membayar biaya tetap yang sama per bulan atau tahun untuk mendapatkan akses ke produk. Duolingo, Tenang, dan YouTube Premium semua mengikuti pendekatan ini。

di bawah kedua model, tingkat retensi pendapatan hampir selalu di bawah 100 persen. setiap tahun ada persentase kerugian pengguna, dan mereka yang tetap terus membayar jumlah yang sama. untuk langganan-kelas konsumer, mempertahankan 30-40 persen pengguna dan tingkat retensi pendapatan pada akhir tahun pertama dianggap "praktek terbaik". nomor ini terdengar putus asa。

Saya selalu merasa bahwa ada cacat struktur fundamental dalam model ini: menciptakan batasan dasar bahwa perusahaan harus terus-menerus menggantikan pendapatan yang hilang untuk mempertahankan pertumbuhan, apalagi memperluas. Bayangkan, jika Anda memiliki ember bocor, Anda tidak hanya akan menjaga air pergi ke Riga untuk mempertahankan tingkat air, tetapi akan menambahkan lebih dari bocor untuk meningkatkan itu. Ini adalah dilema yang dihadapi oleh perusahaan perangkat lunak konsumen tradisional: Mereka terjebak dalam siklus tak pernah berakhir dari kehilangan pelanggan。

Masalah dengan model ini tidak hanya numerik, ini juga mempengaruhi alokasi strategi perusahaan dan sumber daya. Banyak upaya telah mengabdikan diri untuk memperoleh pengguna baru untuk mengimbangi kerugian, daripada memperdalam hubungan dengan pengguna yang ada atau meningkatkan nilai produk. Itulah mengapa kita melihat bahwa banyak aplikasi tingkat konsumer- gila tentang mengirim pemberitahuan dan menggunakan berbagai cara untuk membuat pengguna lebih lengket, karena mereka tahu bahwa sekali pengguna berhenti menggunakan, pendapatan menghilang。

Saya percaya bahwa model ini pada dasarnya meremehkan potensi nilai pengguna. Ini mengasumsikan bahwa nilai pengguna tetap dan bahwa setelah mereka berlangganan produk, pendapatan mereka dapat berkontribusi berlebihan. Namun kenyataannya adalah saat pengguna semakin akrab dengan produk mereka, permintaan mereka cenderung bertambah dan jumlah yang ingin mereka bayar meningkat. Model tradisional tidak menangkap peluang untuk pertumbuhan nilai tersebut。

PENULISAN ULANG PERMAINAN WAKTU

Keberadaan AI telah benar-benar mengubah permainan ini. Moore menyebut perubahan ini "Ekspansi Besar", yang menurut saya sangat sesuai. Yang paling cepat-berkembang kelas AI sekarang melihat tingkat retensi lebih dari 100 persen, yang hampir tidak terbayangkan dalam software konsumen tradisional. Hal ini terjadi dalam dua cara: pertama, pengeluaran konsumen meningkat dengan penggantian biaya "kunjungan" tetap dengan pendapatan berbasis; dan kedua, konsumen membawa alat-alat ke tempat kerja pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya, di mana mereka dapat diganti dan didukung dengan anggaran yang lebih besar。

PERUBAHAN KUNCI YANG TELAH SAYA AMATI ADALAH PERGESERAN MENDASAR DALAM POLA PERILAKU PENGGUNA. DALAM PERANGKAT LUNAK TRADISIONAL, PENGGUNA MENGGUNAKAN PRODUK ATAU TIDAK MENGGUNAKANNYA; BERLANGGANAN ATAU BATAL. DALAM PRODUK AI, BAGAIMANAPUN, PARTISIPASI DAN KONTRIBUSI NILAI PENGGUNA MENINGKAT. MEREKA MUNGKIN MULAI MENGGUNAKAN FUNGSI DASAR HANYA KADANG-KADANG, TETAPI KETIKA MEREKA MENEMUKAN NILAI AI, MEREKA AKAN SEMAKIN BERGANTUNG PADA ALAT-ALAT DAN PERMINTAAN AKAN TUMBUH。

Lintasan perbedaan ini dramatis. Moore menyebutkan bahwa di bawah tingkat retensi 50 persen, perusahaan harus mengganti setengah dari basis pengguna setiap tahun agar tetap tidak berubah. Dan dalam lebih dari 100 persen kasus, setiap kelompok pengguna berkembang, dan pertumbuhan ditambahkan ke pertumbuhan. Ini bukan hanya sebuah peningkatan numerik; ini merupakan mesin pertumbuhan yang sama sekali baru。

KURASA ADA BEBERAPA ALASAN DIBALIK PERUBAHAN INI. PRODUK AI MEMILIKI EFEK BELAJAR, DAN MEREKA MENJADI LEBIH BERGUNA KARENA MEREKA DIGUNAKAN. SEMAKIN BANYAK WAKTU DAN DATA PENGGUNA BERINVESTASI, SEMAKIN BESAR NILAI PRODUK KEPADA MEREKA. INI MENCIPTAKAN SIKLUS UMPAN BALIK POSITIF: PENGGUNAAN YANG LEBIH BESAR MENGARAH KE NILAI YANG LEBIH BESAR, NILAI YANG LEBIH BESAR MENGARAH KE PENGGUNAAN YANG LEBIH BESAR DAN LEBIH BESAR KEINGINAN UNTUK MEMBAYAR。

FAKTOR KUNCI LAIN ADALAH SIFAT PRAKTIS DARI PRODUK AI. TIDAK SEPERTI BANYAK APLIKASI LEVEL KONSUMEN TRADISIONAL, ALAT AI SERING SECARA LANGSUNG MENGATASI MASALAH SPESIFIK PENGGUNA ATAU MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS MEREKA. INI BERARTI BAHWA PENGGUNA DAPAT DENGAN MUDAH MELIHAT MANFAAT LANGSUNG DARI MENGGUNAKAN ALAT-ALAT INI DAN LEBIH BERSEDIA MEMBAYAR UNTUK NILAI INI. KETIKA ALAT AI MENGHEMAT BERJAM-JAM WAKTU KERJA, ITU MEMBUAT SANGAT MASUK AKAL UNTUK MEMBAYAR UNTUK PENGGUNAAN EKSTRA。

Baik harga desain arsitektur

Biarkan aku masuk-mendalam tentang bagaimana yang paling sukses konsumer-kelas perusahaan AI membangun strategi harga mereka. Moore mencatat bahwa perusahaan-perusahaan ini tidak lagi bergantung pada biaya berlangganan tunggal, tapi lebih kepada menggunakan model hibrida yang termasuk beberapa tingkat langganan ditambah komponen berbasis pengadaan. Jika pengguna mengeluarkan kreditits yang mereka miliki, mereka dapat membeli lebih atau upgrade ke skema yang lebih tinggi。

saya pikir ada wahyu penting dari industri permainan. perusahaan game telah lama mendapatkan sebagian besar pendapatan mereka dari pengguna paus konsumsi tinggi. membatasi harga menjadi satu atau dua tingkat kemungkinan besar membuang peluang pendapatan. perusahaan cerdas membangun tiers sekitar variabel seperti generasi atau jumlah tugas, kecepatan dan prioritas, atau akses ke model tertentu, sementara juga menawarkan poin dan opsi upgrade。

Coba saya lihat beberapa contoh konkret. Google AI menyediakan $20 per bulan untuk langganan Pro dan $249 per bulan untuk langganan Ultra, dengan tambahan biaya untuk Veo3 kredit ketika pengguna (pasti) melebihi jumlah yang mereka miliki. Tambahan kontrak tambahan telah diperpanjang dari $25 sampai $200. Saya mengerti bahwa banyak pengguna mungkin menghabiskan sebanyak pada tambahan Veo kredit sebagai subscriptions dasar. Ini adalah contoh yang sempurna bagaimana pendapatan meningkat dengan peningkatan partisipasi pengguna。

Model Krea juga menarik, karena mereka menyediakan rencana $10- 60 per bulan, berdasarkan operasi penggunaan dan pelatihan yang diharapkan, untuk membeli tambahan subkontrak sebesar $5- 40 (efektif 90 hari) jika Anda melebihi unit rekening termasuk. Inti dari model ini adalah bahwa ia menyediakan baik harga masuk yang wajar untuk pengguna cahaya dan ruang diperpanjang bagi pengguna berat。

Harga Gok 's mendorong strategi untuk ekstrim: SuperGrok berencana $30 per bulan, SuperGrok Rencana berat $300 per bulan, yang terakhir membuka model baru (Grok 4 Heavy), memperluas akses ke model, memori dan tes fungsi baru. Perbedaan 10 kali lipat dalam harga hampir tak terbayangkan dalam perangkat lunak tingkat konsumen tradisional, tetapi menjadi masuk akal dalam era AI karena perbedaan besar dalam persepsi permintaan dan nilai antara pengguna yang berbeda。

Saya percaya bahwa keberhasilan model-model ini terletak pada pengakuan mereka akan keragaman dan sifat dinamis nilai-nilai pengguna. Tidak semua pengguna memiliki kebutuhan atau kapasitas yang sama untuk membayar, dan kebutuhan pengguna yang sama akan berubah pada waktu yang berbeda. Dengan menyediakan pilihan harga yang fleksibel, perusahaan-perusahaan ini mampu menangkap spektrum penuh nilai-nilai pengguna。

Moore menyebutkan bahwa beberapa perusahaan konsumen telah mencapai lebih dari 100 persen retensi pendapatan atas dasar model harga ini saja, dan bahkan belum dianggap setiap ekspansi untuk perusahaan. Ini menggambarkan kekuatan dari strategi ini. Ini tidak hanya membahas hilangnya perangkat lunak Konsumen -grade tradisional, tetapi juga menciptakan built-dalam mekanisme pertumbuhan。

Jembatan Emas dari Konsumer ke Enterprise

Kecenderungan penting lainnya yang telah saya amati adalah kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya dimana konsumen membawa alat AI ke tempat kerja. Moore menekankan dalam analisisnya bahwa konsumen secara aktif dihargai untuk memperkenalkan alat AI ke tempat kerja. Di beberapa perusahaan, kegagalan untuk menjadi "pribumi" sekarang dianggap tidak dapat diterima. Setiap produk dengan aplikasi pekerjaan potensial - pada dasarnya setiap produk yang bukan NSFW - harus berasumsi bahwa pengguna ingin membawanya ke tim mereka dan bahwa ketika mereka dapat dikembalikan, mereka akan membayar secara signifikan lebih。

AKU TERKESAN DENGAN LAJU TRANSFORMASI INI. DI MASA LALU, TRANSISI DARI KONSUMEN KE TINGKAT PERUSAHAAN BIASANYA MENGAMBIL BEBERAPA TAHUN DAN DIPERLUKAN CUKUP BANYAK PASAR PENDIDIKAN DAN USAHA PEMASARAN. NAMUN, KEGUNAAN ALAT-ALAT AI SANGAT JELAS BAHWA PENGGUNA SECARA OTOMATIS MEMPERKENALKAN MEREKA KE DALAM LINGKUNGAN KERJA. SAYA TELAH MELIHAT BANYAK KASUS DI MANA KARYAWAN MEMBELI ALAT AI SECARA PRIBADI DAN KEMUDIAN MEYAKINKAN PERUSAHAAN UNTUK MEMBELI VERSI PERUSAHAAN UNTUK SELURUH TIM。

PERUBAHAN DARI KONSUMEN PRICE- SENSITIF MENJADI PEMBELI BISNIS TIDAK-PRIBADI-SENSITIF TELAH MENCIPTAKAN KESEMPATAN YANG LUAR BIASA UNTUK EKSPANSI. TAPI INI MEMERLUKAN FUNGSI DASAR BERSAMA DAN KOLABORATIF, SEPERTI FOLDER TIM, PERPUSTAKAAN BERSAMA, KANVAS KOLABORATIF, IDENTIFIKASI DAN KEAMANAN. SAYA PIKIR FUNGSI-FUNGSI SEKARANG PERSYARATAN UNTUK SETIAP PRODUK AI LEVEL-TINGKAT DENGAN POTENSI PERUSAHAAN。

Dengan fungsi ini, perbedaan harga bisa signifikan. ChatGPT adalah contoh yang baik, meskipun tidak secara luas dianggap sebagai produk tim, tapi harganya menyoroti perbedaan: seorang subscriptor individu $20 per bulan, sementara rencana perusahaan berkisar dari $25 sampai $60 per pengguna. Ini dua sampai tiga kali lipat perbedaan harga jarang dalam tradisional konsumen-tingkat perangkat lunak, tetapi menjadi umum dalam era AI。

Saya pikir beberapa perusahaan bahkan harga rencana pribadi mereka sebagai keseimbangan keuntungan atau kehilangan atau sedikit kerugian untuk mempercepat adopsi tim. Pada tahun 2020, Notion secara efektif menggunakan metode ini untuk menyediakan halaman bebas terbatas untuk setiap pengguna, sementara pengisian biaya radikal untuk fungsi kolaboratif, yang berkontribusi pada masa pertumbuhan yang paling eksplosif. Logika strategi ini adalah untuk membangun basis pengguna dengan subsidi penggunaan pribadi, dan kemudian untuk membuat keuntungan melalui fungsi bisnis。

Mari saya lihat beberapa contoh spesifik. Rencana Plus Gamma adalah $8 per bulan untuk menghapus watermark, yang dibutuhkan untuk sebagian besar perusahaan, dan fungsi lainnya. Pengguna kemudian membayar untuk setiap kolaborator ditambahkan ke ruang kerja mereka. Model ini secara cerdas mengeksploitasi tuntutan bisnis untuk penampilan profesional。

Refrit menyediakan $20 per bulan skema untuk pengguna Core. Rencana tim dimulai dari $35 per bulan dan termasuk kredit tambahan, kursi penampil, biaya terpusat, role- berbasis kontrol akses, penyebaran pribadi, dll. Kursor menyediakan $20 per bulan untuk Pro dan $200 per bulan untuk Ultra (peningkatan 20 kali lipat dalam penggunaan). Pengguna tim membayar 40 dolar per bulan untuk produk Pro dengan model privasi terorganisir, akses dan dasbor manajemen, penagihan terpusat dan SAML / SSO。

FUNGSI-FUNGSI INI PENTING KARENA MEREKA MEMBUKA PERLUASAN TINGKAT MASUK ARPU (PENDAPATAN RATA-RATA PER PENGGUNA). SAYA PIKIR SETIAP KONSUMER - KELAS PERUSAHAAN AI SEKARANG HILANG KESEMPATAN BESAR JIKA TIDAK MEMPERTIMBANGKAN JALUR EKSPANSI BISNIS. SELAIN MEMBAYAR BIAYA YANG LEBIH TINGGI, PENGGUNA BISNIS BIASANYA LEBIH STABIL DAN MEMILIKI TINGKAT KERUGIAN YANG LEBIH RENDAH。

Investasi dalam kapasitas tingkat-kerja dari hari pertama

Moore membuat saran yang tampaknya antiintuitif tapi sebenarnya sangat masuk akal bahwa perusahaan konsumen sekarang harus mempertimbangkan mempekerjakan manajer penjualan dalam satu sampai dua tahun didirikan. Saya sepenuhnya setuju dengan pandangan itu, meskipun tidak bertentangan dengan strategi konsumer-grade tradisional。

ADOPSI INDIVIDU HANYA MEMUNGKINKAN PRODUK UNTUK MENCAPAI TINGKAT TERTENTU; MEMASTIKAN PENGGUNAAN ORGANISASI LUAS MEMBUTUHKAN PENGADAAN OLEH PERUSAHAAN NAVIGASI DAN PENYELESAIAN KONTRAK BERNILAI TINGGI. HAL INI MEMBUTUHKAN KAPASITAS PEMASARAN PROFESIONAL DARIPADA HANYA MENGANDALKAN TRANSMISI ALAMI PRODUK. SAYA TELAH MELIHAT TERLALU BANYAK PRODUK-PRODUK KONSUMER- KELAS KEHILANGAN KESEMPATAN BESAR KARENA KURANGNYA PEMASARAN PERUSAHAAN。

Didirikan pada tahun 2013, Canva menunggu selama hampir tujuh tahun untuk meluncurkan Produk Tim nya. Moore mencatat bahwa di tahun 2025 penundaan tersebut tidak lagi layak. Langkah yang diadopsi oleh AI Enterprise berarti bahwa jika Anda menunda fungsi perusahaan, pesaing akan mengambil kesempatan sebagai gantinya. Tekanan kompetitif ini jauh lebih cepat di era AI, pasar berubah lebih cepat dari sebelumnya。

SAYA PERCAYA BAHWA ADA BEBERAPA FUNGSI KUNCI YANG SERING MENENTUKAN HASILNYA. DALAM HAL KEAMANAN DAN PRIVASI, KEPATUHAN SOC-2, DUKUNGAN SSO / SAML DIPERLUKAN. DALAM HAL OPERASI DAN BIAYA, ROLE- BERBASIS KONTROL AKSES DAN SENTRALISASI DIPERLUKAN. DALAM HAL PRODUK, TEMPLAT TIM, TEMA BERSAMA DAN ALIRAN KERJA KOLABORATIF DIPERLUKAN. INI MUNGKIN TERDENGAR FUNDAMENTAL, TETAPI MEREKA SERING UNSUR-UNSUR KUNCI DARI USAHA PENGUAPAN KEPUTUSAN-MEMBUAT。

Sebelas Lab adalah contoh yang baik: perusahaan mulai menggunakan konsumen secara ekstensif, namun dengan cepat membangun kapasitas tingkat kinerja, menambahkan persetujuan HIPA untuk suara dan agen dialog dan memposisikan dirinya untuk melayani layanan kesehatan dan pasar lainnya. Transformasi bisnis cepat ini telah memungkinkan mereka untuk menangkap klien bisnis bernilai tinggi daripada mengandalkan semata-mata pada pendapatan konsumen。

SAYA TELAH MENGAMATI FENOMENA YANG MENARIK: PERUSAHAAN AI TINGKAT KONSUMEN YANG BERINVESTASI DALAM KEMAMPUAN PERUSAHAAN PADA TAHAP AWAL CENDERUNG UNTUK MEMBANGUN PARIT YANG LEBIH KUAT. SETELAH PERUSAHAAN PELANGGAN TELAH MENGADOPSI ALAT DAN DIINTEGRASIKAN KE DALAM ALIRAN KERJA, BIAYA SWITCH TINGGI. HAL INI TELAH MENCIPTAKAN VISKOSITAS PELANGGAN YANG LEBIH KUAT DAN PENDAPATAN YANG LEBIH DAPAT DIPREDIKSI MENGALIR。

SELAIN ITU, KLIEN BISNIS MEMBERIKAN UMPAN BALIK PRODUK YANG BERHARGA. KEBUTUHAN MEREKA CENDERUNG LEBIH KOMPLEKS, YANG MENGARAH KE PENGEMBANGAN PRODUK YANG LEBIH TINGGI. SAYA TELAH MELIHAT BANYAK PRODUK AI CONSUMER- GRADE MENEMUKAN ORIENTASI PRODUK BARU DAN KEBUTUHAN FUNGSIONAL DENGAN MELAYANI KLIEN PERUSAHAAN。

Aku sangat memikirkan perubahan ini

Setelah analisis hati-hati dari pandangan Moore dan pengamatan saya sendiri, saya pikir apa yang kita saksikan bukan hanya adaptasi dari model bisnis, tapi membangun kembali seluruh infrastruktur dari industri perangkat lunak. AI berubah tidak hanya kapasitas produk, tetapi juga cara nilai dibuat dan ditangkap。

YANG MENARIK ADALAH PERUBAHAN INI MENANTANG ASUMSI TRADISIONAL KITA TENTANG PERANGKAT LUNAK TINGKAT KONSUMER. PERANGKAT LUNAK KONSUMEN-GRADE TELAH LAMA DIANGGAP RENDAH SECARA ALAMI, SANGAT HILANG DAN SULIT UNTUK MENGHASILKAN UANG. NAMUN, REALITAS AI- ERA MENUNJUKKAN BAHWA PERANGKAT LUNAK TINGKAT KONSUMER DAPAT MENCAPAI PENDAPATAN DALAM TINGKAT UKURAN DAN PERTUMBUHAN. DAMPAK DARI TRANSFORMASI INI SANGAT JAUH。

DARI SUDUT PANDANG ALOKASI MODAL, INI BERARTI PARA INVESTOR KINI DAPAT MENGINVESTASIKAN LEBIH BANYAK UANG SEBELUMNYA DI PERUSAHAAN AI KONSUMEN, YANG DAPAT MENCAPAI SKALA PENDAPATAN YANG BERARTI LEBIH CEPAT. SECARA TRADISIONAL, PERUSAHAAN PERANGKAT LUNAK TINGKAT KONSUMER HARUS MENUNGGU SAMPAI MEREKA MENCAPAI UKURAN PENGGUNA YANG BESAR SEBELUM SECARA EFEKTIF MENGHASILKAN UANG, TAPI MEREKA SEKARANG BISA MENCAPAI PERTUMBUHAN PENDAPATAN YANG KUAT BERDASARKAN PENGGUNA YANG RELATIF KECIL。

Saya juga berpikir tentang dampak dari perubahan ini pada strategi kewirausahaan. Moore menyebutkan bahwa kami percaya bahwa banyak perusahaan paling penting di era AI mungkin telah dimulai dengan produk-produk tingkat konsumer. Saya pikir itu wawasan yang sangat dalam. Jalur perangkat lunak B2B tradisional biasanya melibatkan sejumlah besar penelitian pasar, wawancara pelanggan dan siklus distribusi. Jalan dari tahap konsumen memungkinkan untuk overlay produk lebih cepat dan validasi pasar。

Keuntungan lain dari pendekatan ini adalah bahwa hal ini menciptakan proses konvergensi pasar yang lebih alami. Ini sinyal konvergensi pasar yang kuat ketika konsumen secara sukarela menggunakan dan membayar produk. Kemudian, ketika pengguna ini membawa produk mereka ke tempat kerja, adopsi mereka menjadi lebih organik dan berkelanjutan。

SAYA JUGA MENCATAT PERUBAHAN MENARIK DALAM DINAMIKA KOMPETISI. DI ERA PERANGKAT LUNAK TRADISIONAL, KONSUMEN DAN PASAR TINGKAT MASYARAKATNYA BIASANYA DIPISAHKAN, DENGAN BERBAGAI PEMAIN DAN STRATEGI. TAPI DI ERA AI, BATAS-BATAS INI MENJADI KABUR. SATU PRODUK DAPAT BERSAING SECARA BERSAMAAN DI DUA PASAR, MENCIPTAKAN KEUNTUNGAN KOMPETITIF DAN TANTANGAN BARU。

DARI SUDUT PANDANG TEKNIS, MENURUT SAYA DUA SIFAT DARI PRODUK AI (KONSUMSIONAL - TINGKAT KEMUDAHAN DITAMBAH FUNGSIONALITAS TINGKAT KINERJA) MEMPROMOSIKAN STANDAR BARU UNTUK DESAIN PRODUK DAN PENGEMBANGAN. PRODUK PERLU CUKUP SEDERHANA UNTUK MEMUNGKINKAN PENGGUNA INDIVIDU BEKERJA DENGAN MUDAH, TETAPI JUGA CUKUP KUAT DAN AMAN UNTUK MEMENUHI KEBUTUHAN BISNIS. KESEIMBANGAN INI TIDAK MUDAH DICAPAI, TAPI MEREKA YANG BEKERJA DENGAN BAIK AKAN MEMILIKI KEUNTUNGAN KOMPETITIF YANG BESAR。

SAYA TELAH MEMIKIRKAN DAMPAK DARI TREN INI PADA PERUSAHAAN PERANGKAT LUNAK YANG ADA. PERUSAHAAN-PERUSAHAAN PERANGKAT LUNAK PERUSAHAAN TRADISIONAL SEKARANG MENGHADAPI KOMPETISI DARI PERUSAHAAN-PERUSAHAAN AI KELAS-START-UP, YANG SERING MEMILIKI PENGALAMAN PENGGUNA YANG LEBIH BAIK DAN KECEPATAN ITERATIF LEBIH CEPAT. HAL INI MUNGKIN MEMAKSA SELURUH INDUSTRI PERANGKAT LUNAK PERUSAHAAN UNTUK MENINGKATKAN STANDAR PRODUK DAN PENGALAMAN PENGGUNA。

AKHIRNYA, SAYA PERCAYA BAHWA PERUBAHAN INI JUGA MENCERMINKAN PERGESERAN MENDASAR DALAM METODE KERJA. PEKERJAAN JARAK JAUH, MENINGKATKAN PILIHAN PERANGKAT PRIBADI DAN HARAPAN TINGGI TENTANG ALAT PRODUKTIVITAS TELAH BERKONTRIBUSI UNTUK MENGABURKAN BATAS-BATAS ANTARA KONSUMEN DAN ALAT-ALAT SECARA INTERNAL. AI HANYA MEMPERCEPAT TREN。

Kesempatan dan tantangan untuk masa depan

Sementara saya tertarik dengan fenomena "Great Express" yang digambarkan oleh Moore, saya juga melihat beberapa tantangan dan kesempatan yang memerlukan perhatian。

Dalam hal tantangan, saya percaya bahwa kompetisi akan menjadi lebih intens. Ketika jalan sukses menjadi jelas, lebih perusahaan mencoba untuk mengikuti strategi yang sama. Firma yang mampu membangun perbedaan yang kuat dan efek jaringan akan menang dalam kompetisi jangka panjang。

DARI SUDUT PANDANG PERATURAN, ADOPSI CEPAT PRODUK AI DALAM LINGKUNGAN PERUSAHAAN DAPAT MENIMBULKAN KEPATUHAN BARU DAN TANTANGAN KEAMANAN. PERUSAHAAN HARUS MEMASTIKAN BAHWA ALAT AI MEREKA MEMENUHI STANDAR INDUSTRI DAN PERSYARATAN REGULASI. INI MUNGKIN MENINGKATKAN BIAYA PEMBANGUNAN DAN KOMPLEKSITAS, TETAPI JUGA DAPAT MENCIPTAKAN HAMBATAN BARU UNTUK KOMPETISI。

DALAM HAL KESEMPATAN, SAYA MELIHAT RUANG BESAR UNTUK INOVASI. PERUSAHAAN YANG SECARA KREATIF DAPAT MENGGABUNGKAN TINGKAT KEMUDAHAN KONSUMEN DAN FUNGSI TINGKAT INTERNAL AKAN MEMBUKA KATEGORI PASAR BARU. SAYA JUGA PERCAYA ADA KESEMPATAN BESAR UNTUK ALAT AI BERORIENTASI VERTICALY- MENJADI LEBIH BERHARGA DARIPADA ALAT UNIVERSAL UNTUK INSTRY- SPESIFIK ATAU CASE- BERBASIS OPTIMASI DALAM-KEDALAMAN。

SAYA JUGA MELIHAT DATA DAN EFEK JARINGAN DARI MODEL AI. KETIKA PENGGUNA MENINGKAT DAN MENGGUNAKAN LEBIH LANJUT, PRODUK AI DAPAT MENJADI LEBIH CERDAS DAN PRIBADI. PENINGKATAN DATA TERSEBUT DAPAT MENCIPTAKAN KEUNTUNGAN KOMPETITIF YANG KUAT, KARENA SULIT BAGI PINTU MASUK BARU UNTUK MENIRU KECERDASAN AKUMULASI INI。

Dari sudut pandang investasi, saya percaya bahwa tren ini akan terus menarik modal yang signifikan. Tapi investor perlu mengidentifikasi perusahaan-perusahaan yang memiliki keunggulan kompetitif yang nyata dan berkelanjutan, bukan hanya mereka yang tumbuh dengan cepat dalam jangka pendek. Kuncinya adalah untuk memahami perusahaan mana yang dapat membangun parit nyata dan tidak hanya mengambil keuntungan dari peluang pasar awal。

Pada akhirnya, saya percaya bahwa deskripsi Moore tentang "Great Exchange" hanyalah awal dari revolusi AI. Kami mendefinisikan kembali sifat perangkat lunak - dari alat untuk mitra cerdas, dari fungsionalitas ke hasil. Perusahaan-perusahaan yang dapat menangkap transformasi ini dan berhasil menerapkannya akan membangun generasi berikutnya raksasa teknologi. Ini tidak hanya sebuah inovasi dalam model bisnis, tetapi juga memikirkan kembali hubungan manusia dengan teknologi. Kita berada dalam era yang menarik, dan perangkat lunak menjadi lebih cerdas, berguna dan sangat diperlukan。

Tautan Asli