垂直 AI 时代的新兴策略手册

本文信息来源：bowerycap

垂直 AI 时代的新兴商业模式

过去几年间，垂直 SaaS 已进化为垂直 AI，创业者们构建公司的方式也随之转变。作为投资机构，我们支持垂直软件公司已逾十年；但 2025 年对该领域尤为振奋人心，垂直领域的创业者们正尝试大胆的新型商业模式和定价结构，以期将 AI 最佳应用于其行业。以下是我们在观察垂直 AI 初创企业时发现的四种主流商业模式，这些企业正在思考垂直软件的下一篇章。我们欢迎采用任何这些框架构建的公司，具体选择哪种方式主要取决于企业希望触达的客户类型。这份清单虽非详尽无遗，但可作为我们作为投资者在当前市场所见的一个缩影。

1. 原生 AI 一体化商业解决方案

在云计算时代（大约 2013-2022 年），我们看到许多”开箱即用”的垂直 SaaS 初创企业获得融资。它们通常遵循 Bessemer 千层蛋糕策略，提供基于浏览器的一站式界面，用于与客户沟通、管理员工、接收付款、开展基本营销活动等。虽然这看似是个好主意，但许多这类初创企业难以向其中小企业客户收取可观的年度合同价值（ACV）。而快速获取数千个低 ACV 客户所涉及的单元经济效益，则是另一个持续存在的挑战。回顾过去，大多数企业的财务模型实际上并不支持风险投资所期望的回报。成功的企业要么向上拓展市场（如 ServiceTitan），要么找到了 SaaS 之外的盈利方式——通常这意味着支付业务（如 Toast）。通过支付等间接方式盈利，帮助 Toast 等公司绕过了中小企业对软件订阅费支付意愿有限的问题，毕竟这些企业随时可以选择不用软件，在没有 SaaS 的情况下继续经营（正如它们多年来所做的那样）。 

当今 AI 原生的”一站式业务”初创企业通过提供相同的基础工具包取得成功，但借助 AI 技术进一步承担客户更多的工作量。其核心策略是将劳动力增强作为提升”一站式业务”产品年度合同价值（ACV）的替代路径。我们观察到早期垂直 AI 领域一个常见的操作模式如下：

• 第一步：按照分层架构模型构建基础的 CRUD 应用。随着 AI 编程助手的出现，重建基础”一站式业务”应用可以快速且低成本地完成。

• 第二步：运用 AI 技术自动化——并全权代管——客户某些繁琐的行政事务。我见过的应用案例包括：向私营保险公司或医疗补助计划提交报销申请，管理低价服务（如美甲沙龙）的日常预约安排，或是自动化营销和潜在客户开发。

• 第三步：最后，与其收取 SaaS 费用，不如尝试通过按总收入百分比收费来变现，理由是 ISV 只有在客户成功时才能获利。创始人通常将这笔费用描述为涵盖软件费用，以及他们利用 AI 提供的任何托管服务。根据我的观察，这些初创企业通常瞄准的是总收入 5%-10%区间的抽成比例。

创始人通常将其 AI 原生解决方案定位为替代客户 1-2 名全职员工的工作，并据此制定相应的有效定价策略。但需注意——当客户的总收入增长到一定程度时，按收入比例收费的模式可能会变得棘手，客户会感觉所支付费用（占收入百分比）与获得的服务不成正比。这种模式的客户接受度仍在验证中，但它似乎是悄然提高有效年度合同金额的途径。对于按总收入收费的一站式商业服务商而言，大规模长期收费比例如何还有待观察；即便未来许多企业逐渐转向更传统的定价模式也不足为奇，不过通过为买家创造更多价值，这些公司相比 1.0 版本应该能实现年度合同金额的提升。

例如： Alpaca Health 是一家采用这种方法的早期公司——他们利用人工智能自动化保险提交和 ABA 从业者相关的文书工作。 Doorstead 是另一家——他们提供 AI 租户安置和物业管理套件，并按其管理单位总租金的一定比例收费。

2. 工作流自动化 -> 企业平台

我们观察到的另一种垂直 AI 模式是，初创企业主动接触大型企业，试图将 AI 自动化处理某些关键但繁琐任务的能力产品化——这类任务通常存在于后台或中台部门。随着时间推移，这些公司会逐步添加新模块，力求成为特定领域的默认平台。这类企业通常以 ACV（年度合同价值）5 万至 20 万美元的中型市场/企业买家为目标客户，且往往仍处于种子前/种子阶段。这通常需要采取试点驱动的市场进入策略。在这种创业模式下，早期客户关系需要高度顾问式服务，要求同时负责销售的创始人能根据客户反馈积极调整产品。其核心目标是推动初始自动化解决方案的采用，同时为开发互补模块预留空间，从而实现 ACV 的持续增长。

我们看到大量这类工作流自动化厂商正在保险、贷款发放等流程繁琐且文书繁重的行业中涌现，这些行业本就依赖现有的核保和贷款审批等任务清单。对于瞄准企业客户的垂直 AI 创业者而言，拥有一个杀手级自动化功能是绝佳的切入点——它能为你赢得构建更宏大产品体系的入场券，而一旦获得客户内部数据集来扩展和优化产品，这种体系构建就会容易得多。

例如： Sixfold（保险核保自动化）； Anterior（预先审批提交自动化）； Mandolin（特殊药品保险验证）； Casca（中小企业贷款平台）。

3. 前置部署开发工作室→企业平台

在后 AI 时代的软件领域，一种更具创新性的做法是企业利用代码成本下降的优势构建真正定制化的软件。随着时间的推移，这些初创公司试图积累内部技术资产，使其能够快速大规模提供”定制”软件（例如 Palantir 的 Foundry 产品）。在种子轮/预种子轮阶段，许多初始客户关系往往始于类似咨询服务的合作，专注于解决大型企业工作流程自动化的难题。这些初创公司为财富 1000 强企业所做的工作可能包括：搭建面向客户或员工的工具、实现全组织范围的数据采集与传输，或是创建内部风险评分与决策系统。这类定制应用程序的兴起为咨询公司带来了福音，它们曾通过搭建基础 GPT 封装器收取高额费用（例如埃森哲 ）。如今，初创企业正进入这一领域，能够以更快的速度提供性能更优异的解决方案。 这种定制软件模式通常需要采用”前置部署”的销售策略，以确保开发内容符合特定客户需求，并能获取其内部数据用于模型训练与调优。

尽管这些公司看起来更具横向性（例如 Distyl），但从它们与垂直 AI 新秀争夺同一行业预算的角度来看，其本质仍是垂直化的——最终构建的解决方案往往实质上就是垂直软件。这些财富 500 强企业可能不会直接采购行业领先的垂直 SaaS 平台，而是转向 Distyl 或 OAI 等公司，为其特定需求定制解决方案。目前 Distyl 服务的客户覆盖电信、医疗、制造、保险、零售和快消品等多个行业。这类合作虽然与垂直软件提供商形成竞争，但提供的完全是个性化服务，而非仅为特定行业设计的通用方案。Distyl 官网上列举的垂直解决方案案例包括：为某医疗支付领域财富 100 强企业定制预授权审批流程应用，为大型保险公司生成 AI 洞察以辅助欺诈调查，以及为头部快消品牌打造供应链 AI 助手。 Distyl 创始团队曾任职的 Palantir 公司，同样为企业客户提供类似的自动化服务，但其框架更为僵化——该公司的业务重心也更偏向政府领域。

我预测，原本流向垂直软件供应商的部分收入将被这些定制化工作流服务商收入囊中——尤其是在财富500强企业中。如果你是这一领域的创业者，我对你正在做的事情特别感兴趣，因为我认为就风险投资支持而言，这是一个尚未充分开发的领域。

例如：Distyl（2024 年第四季度完成 2000 万美元 A 轮融资）；据报道 OpenAI 也在尝试这种模式 。敬请关注我们博客后续内容，了解更多关于这种软件创业新模式的深度解析。

4. 语音 AI 切入点 -> 现代记录系统

语音 AI 的进步为历史上难以触达的用户类型创造了软件交互机会，通过大幅简化交互流程并适应用户场景实现突破。语音 AI 能出色捕捉客户互动并消除繁琐的记录工作。以医疗文书公司为例，这类初创企业正将语音技术作为切入点，拓展至医疗账单辅助文档生成领域。另有初创公司运用语音 AI 解决移动销售代表的数据录入难题——这使原本会完全丢失或延迟数小时/数日才部分录入的 CRM 数据，能在客户对话发生时即时捕获。这些新入局者的目标是以 AI 技术为楔子打开市场并构建业务。对于存在成熟垂直领域玩家的行业，现有企业可能会快速整合自有语音 AI 方案；但在软件供应商陈旧或缺位的领域，语音 AI 将成为极具竞争力的市场切入点。

我们看到这些语音 AI 公司采取的另一种策略是：最初作为交互系统叠加在现有技术栈之上；一旦建立信任，它们便致力于同时成为交互系统与记录系统，最终提出取代底层原有系统的方案——因为它们能提供更优质的同类产品。几周前，Toma 宣布获得由 a16z 领投的 1700 万美元 A 轮融资 。该公司最初使用语音代理管理汽车经销商的来电接听；如今正构建全套 AI 代理系统，以处理汽车经销商面临的各种运营任务。这是利用语音代理解决劳动力难题、收集数据，进而扩展构建真正行业级运营平台的典范。

例如：Rilla（通过捕捉客户互动数据，为现场服务销售人员打造类似 Gong 的会话智能平台——长期来看，他们有望成为线下场景的 CRM 系统）；Abridge（以医疗转录为切入点进军收入周期管理领域）；Superdial（自动处理保险公司的呼叫业务，其长期愿景是成为医疗账单与授权流程中 AI 间的通信层）。

差异化买家催生多元商业模式

随着垂直 AI 领域日趋成熟，我们观察到不同买家类型、需求层次及付费意愿正催生差异化的商业模式和市场进入策略。我们正积极评估上述四大类别中的企业。