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追逐黑羊 (Chasing Black Sheep) 商业洞察
May 12, 2026

追逐黑羊 (Chasing Black Sheep)

作者:Akshay Mehra (Amplify / Hummingbird) | 来源:SandHill.io #283 革命、反身性与人才稀释。 早期投资者没有奢侈去像创始人那样了解一家公司。创始人沉浸在细节中,痴迷于他们的“孩子”,而投资者花在思考单一公司上的时间只是零头。但这种约束赋予了投资者广度:跨越领域和地理环境的一万英尺视角,以及形成对“地形”直觉的日子。 拥有这种全景视角的好处是,有一件事对我来说变得很清晰:永远追随离群(Outlier)人才。 它是下一场技术革命在哪里形成的最早指标。 在决定一家公司是否成功的所有变量中,创始人是唯一的常数。我曾深入研究市场、商业模式和叙事,但经常被打破常规的企业家带来的惊喜彻底改变视角。我见过的最好的投资始于一位在一个基金尚未探索的领域中运作的创始人,他支持的理念不符合任何现有的分析框架。这种创始人是因为技术的潜力而选择一个领域,而不是因为资金的可用性。 但仅仅追逐人才也有其需要注意的地方。并非所有的人才聚集都是平等的:在泡沫期间,一个领域会涌入大量聪明、拥有良好背景证书、追逐资本的人,这个群体在表面上看起来与叙事形成之前的早期信徒无法区分。 周期与反身性 (Cycles and Reflexivity) 风险投资书呆子都知道 Carlota Perez 的开创性著作《技术革命与金融资本》。在书中,她清晰地列出了技术周期的四个不同阶段: 爆发期 (Irruption):宇宙大爆炸,各种可能性的爆发点燃了年轻企业家的想象力。 狂热期 (Frenzy):新技术成为主流;在这个阶段,“通过大胆和多样化的试错,对技术革命的所有可能性进行激烈探索”。 协同期 (Synergy):黄金时代,金融资本和技术发展协同工作。 成熟期 (Maturity):饱和引发衰退,裂痕开始显现,旧技术为下一波浪潮铺平道路。 现实中,叙事会拥有自己的生命。正如乔治·索罗斯关于反身性(reflexivity)的核心思想:价格不仅反映基本面,它们还塑造基本面。例如,“狂热”期的持续时间比预期的要长,因为任何与该技术相矛盾的证据都被简单地视为“意料之中”。 我们在人才流动中也看到了反身性倾向和相同的循环:人才吸引资本,资本支撑叙事,使叙事发展出自己的免疫系统,最终导致泡沫。不仅是大的革命,云、移动、加密和现在的 AI,都有自己的“微型周期”。 当叙事过度延伸时,“经济泡沫为社会共识奠定了基础,在这个共识中,建设者的数量增加,但信号(Signal)却下降了”。社会共识带来了更多的资金,资金吸引了更高的薪水,而薪水带来了“MBA 蔓延”和增量主义。那些在爆发期就在那里的人(研究人员、痴迷者、在其他人关心之前就在边缘运作的人)可能刚刚转移了阵地。 追随边缘 (Following the Fringe) 那么,什么能帮助我们指明方向?对我来说,就是那些最分布外(out-of-distribution)的人花时间的地方。 这个群体——“爆发期”的人才——共享的品质是:不愿被共识规范或建议所阻碍;有勇气深入那些看不到球门柱或多巴胺刺激的兔子洞;以及拥有作为他们身份核心的独立思考能力。在第一次与这个群体会面时,我常常对他们如何度过时间感到不舒服甚至困惑;我现在学会了将这视为一个积极的信号。通常,一个周期的“赢家”在仔细观察后,早在几年前就已经开始痴迷和研究该技术的工艺了。 因此,一个行业中人才的质量和特征成为一种诊断工具: 在“爆发期”,是早期信徒、研究人员和在边缘运作的人。这是早期投资者想要花时间的地方。 在“狂热期”,尽管有一群人,但有才华的企业家开始到来进行商业化。这个时候,大多数项目推介都涵盖类似的来源材料,周期已经转移——但这仍然是投资者的好时机,因为先行者并不总是赢家。 到了“协同”和“成熟”阶段,离群者已经巩固了他们的地位或者转移了阵地,增长资本占据了中心舞台,逆向选择开始出现。 这就解释了为什么作为一只基金,如果是“论点优先”、“地理位置主导”或“行业聚焦”——虽然这给了 LP 把你放进一个“盒子”的安慰——但在它最需要宽广的时候限制了视野。下一个爆发点不太可能来自你预先承诺的领域。保持开放的心态并信任离群者,即使这个想法让你感到不舒服,这才是你捕捉闪电的方式。 当你遇到一个“黑羊”创始人——一个在人群中过于显眼的人时,下意识的反应通常是拒绝他们。这些想法感觉太疯狂、太早、离共识太远。但我们要仔细看看,它可能只是下一次技术爆发的早期迹象。

关系在你付出努力时会产生复利 商业洞察
May 12, 2026

关系在你付出努力时会产生复利

作者:Micah Rosenbloom (Founder Collective) | 来源:SandHill.io #283 做一个好 VC 的算法和做一个好人、好朋友的算法基本上是同一件事。花了两次旅行和 30 年才真正感受到这一点。 上周我刚结束 Collective Future 大会——250 多人,跨行业,数月的筹备工作。这是我们的大型会议。第二天我就飞往巴哈马,和 10 个认识了 30 多年的老哥们聚会。匹克球、吃太多、烂笑话。这次不需要我来做 50 条短信和几小时的协调工作了。 我知道,听起来很奢侈 😉 但最初看来,一个是硬活儿,一个是度假。我预期它们的感受会完全不同。一个是一场制作,另一个只是朋友聚会。 但它们都让我充满了能量,而且有一种奇怪的相似性。 关系的复利效应 当我坐下来想的时候,我觉得我理解了原因。两者都是数十年关系的产物。真正的努力去召集人们。真正热爱把人们聚在一起——无论是围绕一场 AI 讨论还是一场双打比赛。 激活能总是前置的。但一旦人们真正在同一个房间里,某种你无法预先设计的东西就开始倍增。 我花了很多时间思考(和过度优化)VC 的算法。我对生活算法的思考却不够多。社区是一个巨大的输入变量。你投入的东西会产生复利。回报率是真实的,即使它不会出现在电子表格上。 它是大量美好共享经历的产物,是在好时光和坏时光都在场,以及真实性的产物。 专业与个人的交融 有些人在专业上建立它——晚宴、闭门会、精心策划的圈子。其他人把它倾注在个人生活中——旅行、啤酒之夜、随手一个电话只是看看对方好不好。最好的人两者都做。而且他们知道如何扮演两种角色。有时候你是做 50 条短信的那个人,有时候你只是说”好”的那个人。 偶尔更好的事情会发生——专业渗入个人,或者反过来。 我的一些工作朋友已经成了我最好的朋友,反之亦然。 我回到家时有一点怀旧、一点感恩、非常疲惫。感谢这个提醒:这些东西——房间、关系、历史——才是真正会产生复利的东西。 但你必须在关系上持续投入……跨越数年和数十年。

下一个伟大的护城河 商业洞察
May 12, 2026

下一个伟大的护城河

作者:Jaya Gupta (Foundation) | 来源:SandHill.io #283 在 AI 时代,公司本身的组织形态正在成为护城河。 差异化困境 AI 领域里的一切都在趋同。应用层正在坍塌进基础设施,基础设施公司正在向上延伸到工作流,几乎每家初创公司都在把自己重新包装成某种版本的”转型公司”。每隔几个月,热词就会更换:上下文层、行动系统、组织世界模型。一个新品类被命名,每个网站都吸收它,几周之内市场就充满了声称自己是工作变革必然平台的公司。 当模型快速进步、界面趋同、产品开发速度变得廉价时,公司建设中可见的部分变得越来越容易模仿。更难复制的是底层的制度:一家公司如何吸引卓越人才、组织他们的野心、集中判断力、分配权力,并将工作转化为其他公司无法复制的复利系统。 最好的公司一直知道,人不是公司的输入,人就是公司本身。但在 AI 时代,这个真理变得更加锐利——因为其他一切都在如此快速地变化。 公司本身的形态正在成为护城河。 伟大的公司是组织创新 最重要的公司实际上是组织创新。它们围绕一种新型工作创造了一种新型制度,在此过程中,让一种新型的人成为可能。 OpenAI 不像学术界、企业研究实验室或传统软件公司。它的中心是作为组织活动的前沿模型训练。安全、政策、产品、基础设施和部署都围绕这个引力中心运转。这种结构改变了什么样的研究者能够存在于那里:一个想要同时在科学、产品、地缘政治和文明风险的边缘运作的人。 Palantir 不像咨询公司或标准软件供应商。它是一个旨在让工程师尽可能接近国防、情报和大规模物流中最关键问题的组织。它需要一种适应保密、强烈爱国主义和特殊内部强度的文化——其他公司会觉得格格不入。 形态决定谁能存在于此 如果你改变组织的形态,你就改变了它吸引什么样的人以及他们能够取得什么。 一家为可预测性和风险缓解而优化的公司(像大多数后期在位者),无法吸引那些在高风险不确定性中茁壮成长的人。一家为共识和层级而优化的公司,无法吸引那些通过速度和直觉行动的人。 组织的形态就是过滤器。 如果过滤器弱,你得到的是人才池的平均值。如果过滤器强且与使命一致,你得到的是一支集中力量——能够做到其他人认为不可能的事。 给创始人的问题 对创始人来说,挑战不再仅仅是”产品-市场契合”或”市场进入策略”,而是 “组织-使命契合”。 你构建公司的方式是否真正支持你试图完成的工作?还是组织形态是从软件构建的不同时代继承来的遗产? 大多数 AI 创始人正在构建看起来和 2015 年 SaaS 公司一模一样的公司——相同的销售架构、相同的工程层级、相同的营销动作。但如果你公司的核心活动是不同的,那么 2015 年的 SaaS 形态最终会成为拖累。 给选择者的建议 对有野心的人来说,你必须意识到被选择和被看到是有区别的。 被选择是情感性的:你很特别,我们相信你,你属于这里。 被看到是结构性的:这是范围,这是权力,这是经济参与,这是决策权,这是你成功后会改变什么。 如果你有真正的潜力,去一个真正能看到它的地方——一个组织愿意在结构本身中让你的价值变得真实的地方。 新的护城河 AI 将使许多东西变得容易复制:产品界面、工作流、原型、路演话术,甚至早期速度。但无论多少路演宣称 AI 将使构建制度变得更容易——它不会让构建一个新制度变得容易。 它不会让创建一种形态变得容易——一种集中合适的人、赋予他们合适的权力、让他们接近合适的问题、并随时间复利其判断力的形态。 旧的人才市场奖励让人感到”被选择”的公司。下一个市场将奖励那些以旧市场无法产生的形态构建的公司——而其中的人将成为旧形态无法造就的存在。

紧迫感 商业洞察
May 12, 2026

紧迫感

作者:Nikhil Basu Trivedi (Footwork) | 来源:SandHill.io #283 紧迫感不是输出——它是一种输入,驱动团队交付卓越体验的价值观。 这周,我有幸在 The French Laundry(TFL)用餐。自 2007 年首版旧金山米其林指南以来,TFL 每年都获得三星评级,是美国最好的餐厅之一。 我们有幸在厨房里与 Thomas Keller 主厨共度时光。环顾四周,最引人注目的是一面空白墙中央的时钟,下方牌匾写着 Sense of Urgency。 Thomas Keller 的哲学 在我们每一家餐厅里,都有一个时钟配着”紧迫感”标牌。我们必须以紧迫感开始每一天。这是对我们推动自己的提醒——需要有条理和专注,以便成功完成工作。 TFL 的菜品精心准备,晚餐持续数小时。作为顾客,”紧迫感”并非首先想到的词。但它就在厨房里。它是一种输入,不是输出。 与创业的关联 在进入厨房的四小时前,我正在给一位投资的创始人反馈——在 AI 进步导致地面快速变动的时刻,以速度行动有多重要。我在他公司中没有感受到同等水平的紧迫感。 四小时后在完全不同的场景中看到”Sense of Urgency”贴在墙上,我深受触动。 伟大者的共通特质 跨行业的伟大者——Federer、Thomas Keller、Jensen Huang——都有相同特质:异常努力、痴迷技艺、让身边围绕更有天赋的人、不断学习和提高标准。 他们对以上所有都有紧迫感。 这些是输入,让他们能在最高水平上持续很长时间。你不可能没有它们就构建下一个伟大的东西。

超大规模计算服务商与算力紧缺(季度更新) 算力基建
May 12, 2026

超大规模计算服务商与算力紧缺(季度更新)

作者:Eric Flaningam (Felicis) | 来源:SandHill.io #283 AI 建设热潮丝毫没有放缓的迹象。所有的定性和定量评论都表明,算力需求远大于供应。 多数关于云服务的更新都是从市场份额开始的,或者可能是超大规模服务商(Hyperscalers)更新的收入情况,甚至是一张关于资本支出(CapEx)持续飙升的图表。 然而,本次更新将从另一张图表开始,即 Anthropic 的收入图: (440 亿美元为预测值) 过去 18 个月里,人们谈论最多的就是智能体(Agents,即可以在没有人工监督的情况下自主完成工作的基于 LLM 的工具)。终于,在上个季度,这种炒作变成了现实。我们看到自主编码智能体(主要通过 Claude Code)成为主流,在这个过程中,也将更广泛的计算生态系统推向了极限。H100 的租赁价格现在达到了 52 周以来的最高点。 鉴于超大规模云服务商处于供应(硬件)和需求(AI 应用)之间的位置,这导致了近期历史上最有趣的季度之一: Azure 收入增长 40%,RPO (剩余履约义务) 同比增长 99%。 GCP 增长 63%,RPO 环比增长约 2 倍(达到 4620 亿美元)。 AWS 增长 28%,RPO 同比增长约 93%(达到 3640 亿美元)。 预计 2026 年微软、谷歌、亚马逊和 Meta 的资本支出 (CapEx) 将超过 7000 […]

AI 技术栈仅建了一半 AI
May 12, 2026

AI 技术栈仅建了一半

作者:Felicis Ventures | 来源:SandHill.io #283 《AI 技术栈仅建了一半》(The AI Stack Is Half-Built)是风险投资公司 Felicis 发表的一篇研究文章。它详细介绍了对 23 位 AI 原生公司(从种子轮到上市公司)的工程领导者进行调查的发现,重点关注他们当前的技术栈。 报告的核心要点包括: 倒置的基础设施发展:在过去,软件周期的基础设施(编排、运维)通常先于实际的工作负载到来。但在 AI 领域,这个过程是颠倒的:AI 原生公司正在将复杂的工作负载(如多步智能体工作流和模型链)部署到生产环境中,而底层的基础设施、可观测性和可靠性工具却仍在构建中。 “反向构建”:由于许多这些 AI 原生团队起步时并不存在必要的基础设施层,他们目前被迫自己在公开环境中构建许多这些基础工具,同时还要运行其主要的 AI 工作负载。 调查目的:Felicis 进行这项调查是为了了解工程领导者实际上把钱花在了哪里,他们拒绝在内部构建什么,以及他们希望存在哪些必不可少的工具,从而找出当前 AI 基础设施市场中明显的差距和机会。 随着时间的推移,Felicis 打算继续追踪这些发现,并指出这种“半成品”的状态为基础设施构建者提供了巨大的机会,可以去提供这些团队目前所缺乏的基础性基元(primitives)。

你的 SaaS 公司是否应该转型为服务型企业? 企业级应用
May 12, 2026

你的 SaaS 公司是否应该转型为服务型企业?

作者:Jake Saper (Emergence Capital) | 来源:SandHill.io #283 当 AI 让交付完整工作成为可能时,”卖工具”的时代可能正在终结。 多年来,软件的销售方式如出一辙:你卖一款工具,客户雇人使用它,然后所有人都期待这二者的组合能产出他们真正想要的结果。 但这套模型正在从多个方向同时瓦解。推动软件续约的采购负责人正在被裁员;基础模型正以超越产品路线图的速度压缩产品差异化;CFO们也不再愿意为那些需要额外人力才能产出成果的工具买单。 从假设走向紧迫 在 Emergence Capital 的新文章中,Jake Saper 提出了一个正在从假设变为紧迫的问题:如果 AI 现在已经可以交付完整的工作范围,软件公司是否应该转型为服务型企业? 这不是叠加一层专业服务那么简单。而是要变成一种完全不同的存在:一家 AI 原生服务公司,端到端地拥有成果交付,用自己的软件来实现它,并为结果承担全部责任。客户不再需要亲自坐在驾驶位上。 这条通往新现实的逃生通道是可行的。但它需要你真正改变你卖什么、如何定价、以及你愿意成为什么样的公司。 长周期 AI 工作负载的崛起 Emergence 投资人 Rishub Nahar 探索了一个正在重塑 AI 技术栈的转变:从聊天式交互转向长时间运行的后台任务,这些任务消耗的上下文和算力远超以往。随着这些”长周期”工作负载占据主导,它们正在暴露新的瓶颈,同时释放一整套新的基础设施机遇——从内存架构到推理经济学再到上下文管理。 核心启示是:下一波 AI 浪潮不仅会改变应用,还将需要一个根本不同的基础设施层来支撑它。 从谈论 AI 到用 AI 构建 Jake Saper 对拉开差距的公司和落后的公司做了清晰的区分:速度。区别不在于谁在思考 AI,而在于谁在使用 AI。那些构建智能代理、实时测试想法、每天使用自己产品的团队,正在以一种根本不同的节奏前进。 转变发生在 AI 从抽象概念变成你每天使用的工具的那一刻。那就是势能和优势开始积累的地方。 Emergence 生态系统亮点 Forbes AI […]

AI 复制时代的知识生产 未来哲学
May 12, 2026

AI 复制时代的知识生产

作者:Rex Woodbury (Daybreak) | 来源:SandHill.io #283 将沃尔特·本雅明(Walter Benjamin)的框架从艺术扩展到知识领域。 早在 1935 年,沃尔特·本雅明写了一篇名为《机械复制时代的艺术作品》的文章。 本雅明认为,每一件原创艺术品都有一种“灵光(aura)”,它源于艺术品的独特性、它的物理存在以及它的不可复制性。比如《星月夜》就有“灵光”:它只有一份,保存在纽约的 MoMA。本雅明接着说,技术通过“机械复制”剥夺了艺术的灵光。在你大学宿舍里挂着的一张《星月夜》海报,在本雅明看来,已经失去了它的灵光。 本雅明将这些变化视为既是一种损失,也是一种解放。一方面,艺术被拉出了大教堂和博物馆,走入大众手中,变得更容易获取。另一方面,艺术正在失去一些它的灵魂。 今天,我们正在用 AI 进行同样的辩论。一方面,AI 让艺术更容易获得。但另一方面,AI 可能确实让艺术失去了一点灵魂:一幅 Midjourney 的作品没有梵高那样的实质内容。AI 赋予了艺术一个更广泛、更松散的定义。 但是,我认为对本雅明文章更现代、更有趣的解读,超越了艺术,而是围绕着知识(Knowledge)。 将框架延伸到知识 如果把本雅明文章标题中的“艺术”和“机械”替换为“知识”和“AI”:AI 复制时代的知识作品。 在过去的一个世纪里,印刷媒体、视觉媒体和随后的互联网生产了信息,但知识的“灵光”仍然存在于机构和有资质的人类身上。你可以花 20 美元买一张《星月夜》的海报,但如果不花上百万美元,你就不可能得到一份麦肯锡水准的 PPT 报告;如果不飞到罗切斯特,你就得不到梅奥诊所的诊断。 如今,知识正在经历与一个世纪前艺术相同的复制过程。你或我可以在一个下午用 Claude 制作一份麦肯锡水准的报告——对麦肯锡没有不敬——而且 AI 在许多基准测试中经常胜过顶尖医生。(准确地说:崩溃的是知识的“人工制品/产物”,而不是其背后的判断力。Claude 可以制作麦肯锡的幻灯片,但无法解读哪位合伙人需要看到它,或者在会议室里用哪张幻灯片开场。制造“产物”成了容易且越来越便宜的部分。) 同样,复制既是好事也是坏事。拉各斯的孩子和曼哈顿上东区的孩子拥有一样的导师(好);一名初级分析师三年的培训经验被压缩成了一个 Claude 提示词(对大多数人是好事,但对分析师来说可能不是);一名花费整个职业生涯学习阅读 X 光片或起草并购合同的员工发现 AI 能在几秒钟内完成她的工作(这对那名员工绝对不是好事)。 问题变成了:当知识的成本崩溃至零时,会发生什么? 市场将如何演变 我们可以回顾过去一个世纪艺术市场发生的事情。艺术市场基本上变成了杠铃形: 长尾部分爆发了,数以百万计的人在互联网上作为艺术家谋生。 顶端变得集中并且价值上升:一幅巴斯奎特的作品卖到 1 亿美元以上,一幅达芬奇的作品卖到 4.5 亿美元。 中间层被挤压。 我们在知识领域也会看到类似的情况: […]

企业级应用
May 12, 2026

AI 如何从内部重构保险业

作者:Dan Rosen (Commerce Ventures) | 来源:SandHill.io #283 保险业正在经历几十年来最大的一次基础设施转型。过去依赖电子表格和纸张的缓慢的手动流程,正在让位于实时、数据原生和智能体驱动的保险基础设施,其中 AI 正在成为核心操作系统。 正如我们在金融服务的其他领域(例如财富管理、商业借贷、医疗计费)看到的那样,保险公司和机构现在正以 AI 为中心重新构建价值链。而“AI 优先”的参与者与行动迟缓的传统企业之间的表现差距正在迅速拉大。 1. 无接触保单销售与服务 保险公司、管理总代理(MGA)和经纪人正在利用 AI 解决方案来推动新保单获取和服务的效率,这每年代表着超过 3000 亿美元的支出。这意味着要将很大程度上由人力驱动的潜在客户生成、保单销售和理赔前保单服务功能自动化。 我们看到现有的企业和初创公司都在转向“语音智能体(Voice Agents)”来联系、吸引和接纳保单持有人。这些语音解决方案具有以下特点: 与现有系统紧密集成:与客户的机构管理系统、CRM、保单管理系统紧密相连。 高度垂直化:考虑到各州不同的法规、特定的保单要求和安全/防欺诈要求。 端到端:可以复制呼叫中心的全部工作以及通话后的管理工作——在很大程度上消除了“人工干预(human-in-the-loop)”的必要性。 我们的投资组合公司 Liberate 已经看到了顶级保险公司对语音 AI 的采用。根据不同的用例(销售 vs. 服务),他们的客户看到了 70-95% 的通话解决率,销售转化率提高了 15%,呼叫中心成本降低了约 25%。 2. 精准承保,以更低的成本即时交付 AI 原生的保险公司现在会摄取成千上万个细粒度的财产信号,远远超出了像邮政编码或房屋建造年份这样的传统变量。 更具体地说,他们正在使用: 地理空间智能:屋顶状况、灌木丛的距离、植被的侵占等。 基于环境的预测模型:建立在地形、天气、野火模式和建筑材料等数据之上的预测模型。 计算机视觉:自动验证关键属性。 我们的另一家投资组合公司 Kin 就是一个很好的例子。它的平台会分析 1000 多个财产和客户属性,以生成实时、量身定制的保险覆盖建议。曾经需要花费数小时的工作现在只需几秒钟,而且定价也更准确。 3. 没有摩擦的理赔 长期以来,理赔一直是该行业最大的痛点。AI 终于改变了这一局面。 生成式 […]

建立 AI 原生 ESP 的理由:下一个十亿美元机遇 企业级应用
May 12, 2026

建立 AI 原生 ESP 的理由:下一个十亿美元机遇

作者:Matthew Nichols (Commerce Ventures) | 来源:SandHill.io #283 邮件服务商(ESP)市场是商业基础设施中产生“独角兽”最密集的领域之一。随着 AI 技术的爆发,邮件营销正从“人工创作工具”转向“自动化智能引擎”,这为诞生下一个百亿级巨头创造了空间。 邮件服务商(ESP)市场是商业基础设施中产生“独角兽”最密集的领域之一。然而,现有的行业巨头大多基于 20 年前的理念构建:即“为营销人员提供高效的邮件创建工具”。随着 AI 技术的爆发,邮件营销正从“人工创作工具”转向“自动化智能引擎”,这为诞生下一个百亿级巨头创造了空间。 1. ESP 领域:独角兽的摇篮 ESP 市场拥有令人惊叹的退出记录。如果你想寻找下一个伟大的商业基础设施公司,看看历史就能明白为什么这个赛道如此重要: Constant Contact:2007 年 IPO,随后以 11 亿美元被收购。 Mailchimp:被 Intuit 以 120 亿美元的巨额对价收购。 SendGrid:以 30 亿美元被 Twilio 收购。 Klaviyo:近期以约 90 亿美元的估值成功 IPO。 2. 传统 ESP 的局限性 目前的 ESP(如 Klaviyo、Mailchimp)本质上是“以人为中心”的。它们提供编辑器、模板和细分工具,让营销人员可以更轻松地手动发送邮件。虽然它们引入了一些简单的自动化流程,但核心逻辑依然是:人决定内容、人决定受众、人决定时间。 3. AI 原生(AI-First)ESP 的愿景 AI 原生 ESP 将从“工具”演变为“代理”。其核心差异在于: […]

代理商务是一个 0 亿美元的市场 AI
May 12, 2026

代理商务是一个 0 亿美元的市场

作者:Dan Rosen (Commerce Ventures) | 来源:SandHill.io #283 真正的机会在于赋能“内嵌 AI 的商务(AI-embedded commerce)”。 我们生活在一个激动人心的时代,AI 承诺将改变我们生活和工作的一切。在 Commerce Ventures,我们研究了商务渠道转移的历史(例如网络、移动、超级应用),并认识到一个反复出现的真理:在通过新渠道(如 AI 平台)采用商务的早期阶段,我们都倾向于贴错标签,甚至误解正在我们面前发生的转变。这也是我们在谈论“代理商务(Agentic Commerce)”时正在犯的错误。 商务渠道被错误标记的模式 还记得“互联网零售”吗?整个行业沉迷于建立独立的电子商务目的地(其中一些作为独立业务上市),结果才意识到真正的机会是将现有的商业基础设施扩展或连接到零售商控制的网站。经过超过 25 年的电子商务普及,到 2025 年它仍然只占美国零售额的约 16%。 同样,“移动商务”最初催生了无数专用的购物应用(其中许多筹集了大量风险资金),但实际的转型发生时,零售商和品牌将他们的数字体验演变为适应移动端,并且在某些情况下,建立应用程序以支持特定的、全渠道的机会(例如送货、店内导航)。经过近 20 年的采用,移动商务目前占电子商务交易的 60% 左右,但这只占美国零售额的 10%。 今天,我们把一切都称为“代理商务(Agentic commerce)”,并且在犯同样的观念错误。 “代理商务”到底怎么了? “代理商务”这个词暗示了具有广泛授权的自主 AI 代理,代表消费者进行搜索、比较和购买(在预设参数内独立运行的数字个人购物者)。虽然支持 AI 商业的基础设施正在建设中,但消费者对自主代理商务的需求和采用微乎其微(而且在很长一段时间内可能也是如此)。 数据很明确:消费者并没有授权自主代理为他们购物。 大多数消费者对让 AI 代理从头到尾自主处理购买保持谨慎,只有 13% 的人在 AI 引导他们访问网站后允许其完成购买,只有 10% 的人使用任何形式的 AI 购买过东西。 为什么? 专家和分析师引用了许多采用障碍,如支付安全、隐私、以及对出错或失去控制的担忧。但别忘了,消费者喜欢购物带来的多巴胺冲击和体验——特别是在服装、奢侈品等方面。谁没有过为了缓解糟糕心情而进行的“零售疗法”?我们的直觉是,自主代理商务根本没有解决消费者想要解决的问题。 实际正在发生什么:内嵌 AI […]

为什么管理建议对创始人无效 商业洞察
May 12, 2026

为什么管理建议对创始人无效

作者:Casey Winters (Angel Investor) | 来源:SandHill.io #283 创始人不是通过更好地管理人来规模化的。他们是通过让系统更清晰来规模化的。 这篇文章源于与我前老板兼高管教练 Cat Lee 的一次对话。 当我开始在 Grubhub 工作时,那是我第一次在初创公司工作。氛围转变是即刻的。我来自一个推崇专业化的成熟环境。当我问联合创始人兼 CEO Matt 我该专注做什么时,他说: “我不在乎你做什么。你可以花钱,你可以改产品。但你必须在接下来几个月内把下单的人数翻倍。” 这是第一课:我不会告诉你该做什么。我会告诉你需要交付的结果。剩下的你自己想办法。 Grubhub 的系统 接下来的经历不断强化着同一个主题: 主动性的回报是更多的工作。 我自己装好了电脑,结果被安排兼任 IT 支持一年半。 透明度不分角色。 CTO 会告诉我(一个营销人员)销售团队的开除决定。 去他的面子。我们是来赢的。 在一次会议上,CTO 当着我的面建议解雇我这个营销总监。创始人认真讨论了这个提议,而不是为我辩护。 等待被指导的人不会留下来。 一位简历惊艳的工程师入职第一周就在等人告诉她该做什么,没撑到第二周。 我逐渐意识到这不是偶然的,而是一个系统: 结果优先于指令 主动性创造责任 缺乏主动性创造离开 问责是公开且即时的 成长机会丰富,但必须自主驱动 从创始人到管理者 后来我自己也开始管人了。在解雇了第一个直接下属、第二个在两周后离职之后,我学到了一套不同的系统——传统的管理系统。情境领导力、Andy Grove、1:1 会议、职业规划。我建立了一个高绩效团队,帮助公司完成了 IPO。 在 Pinterest,创始人的方式惊人地相似。我们被期待增长产品的使用量。如果我们做不到,他们会找到能做到的人。但我们需要自己弄清楚怎么做。联合创始人 Evan 被问到为什么不花更多时间与增长团队在一起时,他回答:”我对增长懂个屁?“——那是我们的活儿。 创始人不做管理——他们做系统 在 Eventbrite 向创始人 Julia […]