Judul asli: Ekspor Besar: Era Baru Perangkat Lunak Konsumer

Sumber: Olivia Moore, a16z Partner
kompilasi asli, kompilasi: Leo, Fikiran mendalam

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 MEMECAHKAN $ 100 JUTA? PERTUMBUHAN INI HAMPIR TAK TERBAYANGKAN SEBELUM AI. DI PERMUKAAN, INI DISEBABKAN DISTRIBUSI YANG LEBIH CEPAT DAN PENDAPATAN RATA-RATA YANG LEBIH TINGGI UNTUK PENGGUNA. TAPI AKU MENEMUKAN PERUBAHAN YANG LEBIH DALAM YANG DIABAIKAN KEBANYAKAN ORANG: AI BENAR-BENAR MENGUBAH POLA RETENSI PENDAPATAN PERANGKAT LUNAK KONSUMEN。

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

DAMPAK PERUBAHAN INI SANGAT BESAR. PERUSAHAAN PERANGKAT LUNAK KONSUMEN TRADISIONAL MENGHAMBURKAN BANYAK SEKALI USAHA DAN UANG SETIAP TAHUN UNTUK MENGGANTI 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. HAL INI SEPERTI BERALIH DARI EMBER BOCOR KE BALON YANG BENGKAK, DAN TUMBUH DENGAN CARA YANG SAMA SEKALI BERBEDA。

Dari perspektif ini, saya secara pribadi berpikir bahwa ini adalah kesempatan besar bagi perusahaan lepas pantai, karena produk kelas konsumen 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, tetapi keseluruhan pola pertumbuhan mirip dengan produk C-end. Dan saya secara pribadi merasa bahwa proyek saya sendiri telah berjalan selama sebulan, sepenuhnya untuk perusahaan produk B-end Vibe coding, tapi dengan pertumbuhan PLG, saya mendapatkan umpan balik data yang baik。

Kecacatan sederhana dalam model tradisional

Mari kita kembali ke bagaimana perangkat lunak konsumen sebelum AI menghasilkan uang. Moore menyebutkan dua model utama dalam analisisnya, dan saya pikir ringkasannya akurat. Yang pertama adalah model penggerak-iklan, yang terutama digunakan untuk aplikasi sosial dan dihubungkan langsung dengan penggunaan, sehingga nilai per pengguna biasanya rata dari waktu ke waktu. Instagram, TikTok, Snapchat semua wakil pola ini. Yang kedua adalah model langganan single-tier, di mana oleh semua pengguna pembayaran biaya membayar biaya tetap yang sama per bulan atau tahun untuk mendapatkan akses ke produk. [2] Duolingo, Tenang, dan YouTube Premium semua mengikuti pendekatan ini。

di bawah kedua model tersebut, tingkat retensi pendapatan hampir selalu di bawah 100 persen. setiap tahunnya ada persentase kehilangan pengguna, dan mereka yang tetap tetap membayar jumlah yang sama. untuk langganan kelas konsumen, mempertahankan 30-40 persen pengguna dan tarif retensi pendapatan pada akhir tahun pertama dianggap "praktik terbaik". angka ini terdengar putus asa。

Saya selalu merasa bahwa ada cacat struktural mendasar dalam model ini: itu menciptakan kendala dasar bahwa perusahaan harus terus-menerus menggantikan pendapatan yang hilang untuk mempertahankan pertumbuhan, apalagi berkembang. Bayangkan, jika Anda memiliki kebocoran ember, Anda tidak hanya akan menjaga air pergi ke Riga untuk menjaga permukaan air, tetapi akan menambahkan lebih dari kebocoran untuk meningkatkannya. Ini adalah dilema yang dihadapi oleh perusahaan perangkat lunak konsumen tradisional: Mereka terjebak dalam siklus yang tidak pernah berakhir pelanggan-kehilangan-retak。

Masalah dengan model ini tidak hanya numerik; hal ini juga mempengaruhi strategi perusahaan dan alokasi sumber daya. Sebagian besar upaya telah dikhususkan untuk memperoleh pengguna baru untuk mengimbangi kerugian, daripada memperdalam hubungan dengan pengguna yang ada atau meningkatkan nilai produk. Itulah sebabnya mengapa kita melihat bahwa banyak aplikasi tingkat konsumen tergila-gila mengirim pemberitahuan dan menggunakan berbagai cara untuk membuat pengguna lebih lengket, karena mereka tahu bahwa setelah pengguna berhenti menggunakan, pendapatan menghilang。

Saya percaya bahwa model ini secara fundamental meremehkan potensi nilai pengguna. Ini mengasumsikan bahwa nilai pengguna tetap dan bahwa setelah mereka berlangganan produk, pendapatan yang mereka dapat berkontribusi adalah berlebihan. Namun kenyataannya adalah seiring semakin akrabnya pengguna dengan produk mereka, permintaan mereka cenderung tumbuh dan jumlah yang mereka sanggup bayar meningkat. Model - model tradisional tradisional tidak menangkap kesempatan untuk pertumbuhan nilai demikian。

PENULISAN ULANG PERMAINAN WAKTU AL

Kemunculan AI telah benar-benar mengubah permainan ini. Moore menyebut perubahan ini "Great Expansion," yang menurut saya sangat tepat. AI kelas konsumen tercepat yang berkembang sekarang melihat tingkat retensi lebih dari 100 persen, yang hampir tidak dapat dibayangkan dalam perangkat lunak konsumen tradisional. Ini terjadi dalam dua cara: pertama, pengeluaran konsumen meningkat dengan penggantian fixed "visiting" biaya dengan pendapatan berbasis penggunaan; dan kedua, konsumen membawa alat ke tempat kerja pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya, di mana mereka dapat dibayar kembali dan didukung oleh anggaran yang lebih besar。

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

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

KURASA ADA BEBERAPA ALASAN MENDASARI PERUBAHAN INI. PRODUK AI MEMILIKI EFEK BELAJAR, DAN MENJADI LEBIH BERGUNA SEPERTI YANG DIGUNAKAN. SEMAKIN BANYAK WAKTU DAN PENGGUNA DATA BERINVESTASI, SEMAKIN BESAR NILAI PRODUKNYA. INI MENCIPTAKAN SIKLUS UMPAN BALIK POSITIF: PENGGUNAAN YANG LEBIH BESAR MENGARAH KE NILAI YANG LEBIH BESAR, NILAI YANG LEBIH BESAR MENYEBABKAN PENGGUNAAN YANG LEBIH BESAR DAN KESEDIAAN YANG LEBIH BESAR UNTUK MEMBAYAR。

FAKTOR KUNCI LAINNYA ADALAH SIFAT PRAKTIS PRODUK AI. TIDAK SEPERTI BANYAK APLIKASI TINGKAT KONSUMEN TRADISIONAL, ALAT AI SERING SECARA LANGSUNG MENGATASI MASALAH SPESIFIK PENGGUNA ATAU MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS MEREKA. INI BERARTI PENGGUNA DAPAT DENGAN MUDAH MELIHAT MANFAAT LANGSUNG PENGGUNAAN ALAT-ALAT INI DAN LEBIH BERSEDIA MEMBAYAR UNTUK NILAI INI. KETIKA ALAT AI MENGHEMAT WAKTU KERJA ANDA, SANGAT MASUK AKAL UNTUK MEMBAYAR PENGGUNAAN TAMBAHAN。

Desain arsitektur terkemuka yang baik

Biarkan aku mendalami bagaimana perusahaan AI kelas konsumen paling sukses membangun strategi mereka. IGN Moore mencatat bahwa perusahaan-perusahaan ini tidak lagi mengandalkan biaya langganan tunggal, tetapi lebih menggunakan model hibrida yang mencakup multiple tiers dari langganan ditambah komponen berbasis pengguna. Jika pengguna knalpot kreditit yang mereka berisi, mereka dapat membeli lebih atau upgrade ke skema yang lebih tinggi。

saya pikir ada wahyu penting dari industri permainan. perusahaan games telah lama memperoleh sebagian besar pendapatan mereka dari pengguna paus yang berkonsumsi tinggi. membatasi harga satu atau dua tingkat kemungkinan besar akan membuang kesempatan pendapatan. perusahaan-perusahaan pintar membangun tiers di sekitar variabel seperti generasi atau jumlah tugas, kecepatan dan prioritas, atau akses ke model tertentu, sementara juga menawarkan poin dan opsi upgrade。

Mari saya lihat beberapa contoh konkret. Google AI version menyediakan $20 per bulan untuk langganan Pro dan $249 per bulan untuk langganan Ultra, dengan biaya tambahan untuk kredit Veo3 ketika pengguna (secara inevitas) melebihi jumlah yang mereka masukkan. Subkontrak tambahan telah diperpanjang dari $ 25 menjadi $200. Saya memahami bahwa banyak pengguna mungkin menghabiskan sebanyak kredit tambahan Veo sebagai langganan dasar. Ini adalah contoh sempurna bagaimana pendapatan meningkat dengan peningkatan partisipasi pengguna。

Model Krea milik Kerea juga menarik, karena mereka menyediakan rencana $10-60 per bulan, berdasarkan penggunaan dan operasi pelatihan yang diharapkan, untuk membeli subkontrak tambahan sebesar $5-40 (efektif 90 hari) jika Anda melebihi unit akun yang disertakan. Intisari dari model ini adalah menyediakan baik harga masuk yang wajar untuk pengguna ringan dan ruang tambahan untuk pengguna berat。

SuperGrok merencanakan $ 30 per bulan, SuperGrok Heavy deaving $300 per bulan, yang terakhir membuka model baru (Grok 4 Heavy), akses diperpanjang ke model, memori lebih panjang dan tes fungsionalitas baru. Perbedaan harga 10 kali lipat ini hampir tidak dapat dibayangkan dalam perangkat lunak tingkat konsumen tradisional, tetapi menjadi masuk akal pada era AI karena perbedaan besar dalam permintaan dan persepsi nilai di antara pengguna yang berbeda。

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

Moore menyebutkan bahwa beberapa perusahaan konsumen telah mencapai lebih dari 100 persen retensi pendapatan atas dasar model harga ini saja, dan bahkan tidak mempertimbangkan ekspansi apapun ke perusahaan. Ini menggambarkan kekuatan strategi ini. Ini tidak hanya alamat hilangnya perangkat lunak kelas konsumen tradisional, tetapi juga menciptakan mekanisme pertumbuhan bawaan。

Jembatan Emas dari Consumer ke Enterprise

Kecenderungan penting lainnya yang saya amati adalah kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya yang membawa konsumen alat AI ke tempat kerja. Dia menekankan dalam analisisnya bahwa konsumen secara aktif dihargai karena memperkenalkan alat AI ke tempat kerja. Di beberapa perusahaan, kegagalan menjadi "AI-natif" sekarang dianggap tidak dapat diterima. Produk produk apa pun yang memiliki potensi aplikasi pekerjaan — pada dasarnya produk apa pun yang bukan NSFW — hendaknya menganggap bahwa pengguna ingin membawanya ke dalam tim mereka dan bahwa ketika mereka dapat dikembalikan, mereka akan membayar lebih banyak。

AKU TERKESAN DENGAN PERUBAHAN INI. DAHULU, PERALIHAN DARI KONSUMEN KE TINGKAT ENTERPRISE BIASANYA MEMAKAN WAKTU BEBERAPA TAHUN DAN MEMBUTUHKAN PENDIDIKAN PASAR DAN USAHA PEMASARAN YANG CUKUP BESAR. NAMUN, KEGUNAAN ALAT AI SANGAT JELAS SEHINGGA PENGGUNA SECARA OTOMATIS MEMPERKENALKANNYA KE 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。

PERGESERAN DARI KONSUMEN SENSITIF HARGA KE PEMBELI BISNIS NON-PRICE-SENSITIF TELAH MENCIPTAKAN PELUANG YANG LUAR BIASA UNTUK EKSPANSI. NAMUN INI MEMBUTUHKAN FUNGSI BERBAGI DAN KOLABORATIF DASAR, SEPERTI FOLDER TIM, PERPUSTAKAAN BERSAMA, KANVAS KOLABORATIF, IDENTIFIKASI DAN KEAMANAN. SAYA PIKIR FUNGSI-FUNGSI INI SEKARANG MENJADI SYARAT UNTUK SETIAP PRODUK AI TINGKAT KONSUMEN DENGAN POTENSI PERUSAHAAN。

Dengan fungsi ini, perbedaan harga bisa signifikan. Execution yang baik, meskipun tidak secara luas dianggap sebagai produk tim, tetapi pricingnya menyoroti perbedaan: sebuah individu berlangganan $20 per bulan, sementara rencana enterprise berkisar antara $25 hingga $60 per pengguna. Perbedaan harga dua hingga tiga kali lipat ini jarang terjadi pada perangkat lunak tingkat konsumen tradisional, tetapi menjadi umum pada era AI。

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

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

Ufrit phyphlin menyediakan skema $20 per bulan untuk pengguna Core. Rencana tim dimulai dari $35 per bulan dan termasuk kredit tambahan, kursi penonton, biaya terpusat, kontrol akses berbasis peran, penyebaran swasta, dll. Kursor Kursor menyediakan $20 per bulan untuk Pro dan $ 200 per bulan untuk Ultra (tambahan 20-lipat dalam penggunaan). Pengguna Tim Bekal Bekal Beban membayar $40 per bulan untuk produk Pro dengan model privasi terorganisir, akses dan manajemen dashboard, sentralisasi penagihan dan SAML/SSO。

FUNGSI-FUNGSI INI PENTING KARENA MEREKA MEMBUKA EKSPANSI ARPU TINGKAT ENTERPRISE (PENGHASILAN RATA-RATA PER PENGGUNA). SAYA PIKIR SETIAP PERUSAHAAN AI KELAS KONSUMEN 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。

Investing in enterprise-level kapasitas dari hari pertama

Moore membuat saran yang tampaknya anti-intuitif tapi sebenarnya sangat masuk akal bahwa perusahaan konsumen sekarang harus mempertimbangkan untuk menyewa manajer penjualan dalam waktu satu sampai dua tahun didirikan. Saya setuju sepenuhnya dengan pandangan itu, meskipun memang berjalan berlawanan dengan strategi kelas konsumen tradisional。

PENGADOPSIAN INDIVIDU HANYA MEMUNGKINKAN PRODUK UNTUK MENCAPAI TINGKAT TERTENTU; MEMASTIKAN PENGGUNAAN ORGANISASI YANG LUAS MEMERLUKAN PENGEMASAN OLEH PERUSAHAAN NAVIGASI DAN PENYELESAIAN KONTRAK BERNILAI TINGGI. INI MEMBUTUHKAN KAPASITAS PEMASARAN PROFESIONAL DARIPADA MENGANDALKAN TRANSMISI PRODUK SECARA ALAMI. SAYA TELAH MELIHAT TERLALU BANYAK PRODUK KELAS KONSUMEN YANG BAIK KEHILANGAN PELUANG BESAR KARENA KURANGNYA PEMASARAN PERUSAHAAN。

Didirikan pada tahun 2013, Canva menunggu selama hampir tujuh tahun untuk meluncurkan produk Teams-nya. Moore mencatat bahwa pada tahun 2025 penundaan seperti itu 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 sangat dipercepat di era AI, karena pasar berubah lebih cepat dari sebelumnya。

AKU PERCAYA BAHWA ADA BEBERAPA FUNGSI KUNCI YANG SERING MENENTUKAN HASILNYA. DALAM HAL KEAMANAN DAN PRIVASI, COMPLIANCE SOC-2, DUKUNGAN SSO/SAML DIPERLUKAN. DALAM HAL OPERASI DAN BIAYA, PENGENDALIAN AKSES DAN SENTRALISASI BERBASIS PERAN DIPERLUKAN. DALAM HAL PRODUK, TEMPLAT TIM, TEMA BERSAMA DAN ALUR KERJA KOLABORATIF DIPERLUKAN. INI MUNGKIN TERDENGAR MENDASAR, TAPI MEREKA SERING MENJADI ELEMEN KUNCI DARI PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERUSAHAAN。

Kesebelas Labs adalah contoh yang baik: perusahaan mulai menggunakan konsumen secara ekstensif, tetapi dengan cepat membangun kapasitas enterprise-level, menambah kepatuhan HIPA untuk agen suara dan dialognya dan memposisikan dirinya untuk melayani pelayanan kesehatan dan pasar lain yang diatur. Transformasi bisnis yang cepat ini telah memungkinkan mereka untuk menangkap klien bisnis bernilai tinggi daripada hanya mengandalkan pendapatan konsumen。

SAYA TELAH MENGAMATI FENOMENA YANG MENARIK: PERUSAHAAN AI TINGKAT KONSUMEN YANG BERINVESTASI PADA KEMAMPUAN PERUSAHAAN PADA TAHAP AWAL CENDERUNG MEMBANGUN PARIT YANG LEBIH KUAT. SETELAH PELANGGAN PERUSAHAAN MENGADOPSI ALAT DAN MENGINTEGRASIKANNYA KE DALAM ALUR KERJA, BIAYA TUKARNYA TINGGI. INI TELAH MENCIPTAKAN VISKOSITAS PELANGGAN YANG LEBIH KUAT DAN PENDAPATAN YANG LEBIH MUDAH 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 KELAS KONSUMEN MENEMUKAN ORIENTASI PRODUK DAN KEBUTUHAN FUNGSIONAL BARU DENGAN MELAYANI KLIEN PERUSAHAAN。

Aku sangat memikirkan perubahan ini

Setelah analisis yang cermat terhadap pandangan Moore dan pengamatan saya sendiri, saya pikir apa yang kita saksikan bukan hanya adaptasi model bisnis, tapi pembangunan kembali seluruh infrastruktur industri perangkat lunak. AIA tidak hanya mengubah kapasitas produk, tetapi juga cara nilai diciptakan dan ditangkap。

APA YANG SAYA TEMUKAN MENARIK ADALAH PERUBAHAN INI MENANTANG ASUMSI TRADISIONAL KITA TENTANG PERANGKAT LUNAK TINGKAT KONSUMEN. PERANGKAT LUNAK KELAS-KONSUMER TELAH LAMA DIANGGAP SECARA ALAMI RENDAH, SANGAT HILANG DAN SULIT UNTUK MONETISASI. NAMUN, REALITAS AI-ERA MENUNJUKKAN BAHWA PERANGKAT LUNAK TINGKAT KONSUMEN DAPAT MENCAPAI UKURAN PENDAPATAN DAN PERTUMBUHAN TINGKAT PERUSAHAAN. IMPLIKASI DARI TRANSFORMASI INI JAUH MENDEKATI。

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

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

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

SAYA JUGA MENCATAT PERUBAHAN YANG MENARIK DALAM DINAMIKA KOMPETISI. PADA ZAMAN PERANGKAT LUNAK TRADISIONAL, PASAR TINGKAT KONSUMEN DAN ENTERPRISE BIASANYA DIPISAHKAN, DENGAN PEMAIN DAN STRATEGI YANG BERBEDA. TAPI DI ERA AI, BATAS-BATAS INI MENJADI KABUR. SATU PRODUK PRODUK DAPAT BERSAING SECARA SERENTAK DI DUA PASAR, MENCIPTAKAN KEUNGGULAN DAN TANTANGAN KOMPETITIF BARU。

DARI SUDUT PANDANG TEKNIS, SAYA BERPIKIR BAHWA SIFAT GANDA DARI PRODUK AI (KEMUDAHAN TINGKAT KONSUMSI DITAMBAH FUNGSIONALITAS TINGKAT PERUSAHAAN) MEMPROMOSIKAN STANDAR BARU UNTUK DESAIN PRODUK DAN PENGEMBANGAN. PRODUK PRODUCTS HARUS CUKUP SEDERHANA UNTUK MEMUNGKINKAN PENGGUNA INDIVIDU BEKERJA DENGAN MUDAH, TETAPI JUGA CUKUP KUAT DAN AMAN UNTUK MEMENUHI KEBUTUHAN BISNIS. KESEIMBANGAN INI TIDAK MUDAH DICAPAI, TETAPI MEREKA YANG BERPRESTASI DENGAN BAIK AKAN MEMILIKI KEUNGGULAN KOMPETITIF YANG BESAR。

SAYA TELAH MEMIKIRKAN DAMPAK DARI TREN INI PADA PERUSAHAAN PERANGKAT LUNAK YANG ADA. PERUSAHAAN PERANGKAT LUNAK ENTERPRISE TRADISIONAL KINI MENGHADAPI PERSAINGAN DARI PERUSAHAAN AI KELAS KONSUMEN, YANG SERING MEMILIKI PENGALAMAN PENGGUNA YANG LEBIH BAIK DAN KECEPATAN ITERATIF YANG LEBIH CEPAT. INI MUNGKIN MEMAKSA SELURUH INDUSTRI PERANGKAT LUNAK PERUSAHAAN UNTUK MENINGKATKAN STANDAR PRODUK DAN PENGALAMAN PENGGUNANYA。

AKHIRNYA, SAYA PERCAYA BAHWA PERUBAHAN INI JUGA MENCERMINKAN PERGESERAN FUNDAMENTAL DALAM METODE KERJA. PEKERJAAN JARAK JAUH, MENINGKATKAN PILIHAN ALAT PRIBADI DAN HARAPAN YANG LEBIH TINGGI TENTANG PERANGKAT PRODUKTIVITAS TELAH BERKONTRIBUSI UNTUK MENGABURKAN BATAS ANTARA KONSUMEN DAN ALAT TINGKAT PERUSAHAAN. AI BARU SAJA MEMPERCEPAT TREN。

Peluang dan tantangan untuk masa depan

Saat saya bersemangat tentang fenomena "Great Express" yang digambarkan oleh Moore, saya juga melihat beberapa tantangan dan kesempatan yang membutuhkan perhatian。

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

DARI SUDUT PANDANG REGULASI, ADOPSI PRODUK AI YANG PESAT DI LINGKUNGAN PERUSAHAAN DAPAT MENIMBULKAN KEPATUHAN BARU DAN TANTANGAN KEAMANAN. PERUSAHAAN-PERUSAHAAN QUIE PERLU MEMASTIKAN BAHWA ALAT-ALAT AI MEREKA MEMENUHI STANDAR INDUSTRI DAN PERSYARATAN REGULASI. INI MUNGKIN MENINGKATKAN BIAYA PENGEMBANGAN DAN KOMPLEKSITAS, TETAPI MUNGKIN JUGA MENCIPTAKAN HAMBATAN BARU UNTUK KOMPETISI。

DARI SEGI KESEMPATAN, AKU MELIHAT SEBUAH RUANG BESAR UNTUK INOVASI. PERUSAHAAN YANG SECARA KREATIF DAPAT MENGGABUNGKAN KEMUDAHAN TINGKAT KONSUMEN DAN FUNGSI TINGKAT ENTERPRISE AKAN MEMBUKA KATEGORI PASAR BARU. AKU JUGA PERCAYA ADA KESEMPATAN BESAR UNTUK ALAT AI BERORIENTASI VERTIKAL MENJADI LEBIH BERHARGA DARIPADA ALAT UNIVERSAL UNTUK INDUSTRI-SPESIFIK ATAU BERBASIS KASUS IN-DEPTH OPTIMASI。

AKU JUGA MELIHAT DATA DAN EFEK JARINGAN DARI MODEL AI. DARI SEGI PENINGKATAN DAN PENGGUNAAN PENGGUNA LEBIH LANJUT, PRODUK AI DAPAT MENJADI LEBIH CERDAS DAN PRIBADI. PERBAIKAN YANG DIDORONG DATA TERSEBUT DAPAT MENCIPTAKAN KEUNGGULAN KOMPETITIF YANG KUAT, KARENA SULIT BAGI ENTRANT BARU UNTUK MEREPLIKASI KECERDASAN AKUMULASI INI。

Dari perspektif investasi, saya percaya bahwa tren ini akan terus menarik modal signifikan. Tetapi investor perlu lebih baik mengidentifikasi firma-firma tersebut yang memiliki keuntungan kompetitif yang nyata dan berkelanjutan, bukan hanya mereka yang berkembang pesat dalam jangka pendek. Kuncinya adalah untuk memahami perusahaan mana yang dapat membangun parit nyata dan tidak hanya memanfaatkan peluang pasar awal。

Pada akhirnya, saya percaya bahwa deskripsi Moore tentang "Great Exchange" hanyalah awal revolusi AI. Kita mendefinisikan kembali sifat perangkat lunak — mulai dari alat hingga mitra pintar, dari fungsionalitas hingga hasil. Perusahaan-perusahaan yang dapat menangkap transformasi ini dan berhasil melaksanakannya akan membangun generasi selanjutnya dari raksasa teknologi. Ini bukan hanya inovasi dalam model bisnis, tapi juga memikirkan kembali hubungan manusia-teknologi. Kami berada di era yang menarik, dan perangkat lunak menjadi lebih cerdas, berguna dan tidak diperlukan。

Bahasa Asli