摘要
《非标玩家UnDefined》编者按✍️ 这期来自20VC with Harry Stebbings的播客，逼迫大家面对AI商业化的现实。 做Claude的Anthropic，在半年内月收入增长N倍，曲线直接变成直线： 在今年1月的年化收入还是90亿美元；2月变成140亿，3月190亿，4月300亿，而到了5月，这个数字已经逼近450亿美元。 这里说的是按当月收入速度推算全年。即便如此，这样的增速，在商业史上依然几乎没有出现过。 作为对比，很多被视作ToB神话的公司，比如Snowflake、Salesforce，走到几十亿美金收入规模，往往用了十几年甚至二十年。今天，一家AI公司可能几个月就在跨越过去软件公司几年、十几年才能走完的路。 于是一个过去两年一直悬而未决的问题，AI的商业化，究竟是一个像云计算、SaaS那样缓慢建立的过程，还是会诞生一种全新的增长逻辑？ 突然重新被摆上桌面。 过去两年，大模型的快速发展让行业里出现了一种错觉，技术会吞掉组织，所以模型越强，销售越不重要，产品越好，商业化越容易。 而这场对话用了很多反直觉的观点揭示了AI狂热之下被掩盖的真相： 产品解决的是价值创造，销售解决的是价值捕获。即便你拥有世界上最好的产品，如果你的销售人员很烂，钱依然会白白流失。就像一个人正坐在金矿上，却只用了一把小勺子。 所谓“没赚到就是亏掉”，这也是为什么他们反复强调要招到“猎人”型销售。在Salesforce这样的公司里，品牌和市场份额已经替销售完成了大部分工作。很多销售做的，只是像餐厅前台一样负责接待找上门的客户，为他们提供续约、扩容服务，就像一个“订单接收者”。真正稀缺的，是那些在没有品牌、产品甚至处于劣势的情况下，依然能去市场上赢下单子的“猎人”。 创始人常常Top-Down（自上而下）地层层分解销售目标，而这个目标的制定通常来自创始人凭感觉或资本压力拍脑袋。但其实目标应该由“销售人均产能×有效销售人数”这个硬公式来决定。如果推导后的数字不好看，那是你团队能力的问题，不是目标的问题。 销售管理差强人意？有时是Quota（业绩指标）定得不合理。创始人总担心付太多钱，却低估了没人赚钱的杀伤力。Quota定太低，无非就是多花点钱，但Quota定太高，代价确是失去整个销售组织。前者是财务问题，后者是生存问题。