硅谷徐老师年终总结节选

编者按：

硅谷 SaaS 行业的整体发展趋势如何？ChatGPT 会颠覆 AI 行业吗？当下的 SaaS 创业者应该考虑哪些问题，新的一年，中国的出海创业者该怎么走？

斯坦福商学院客座教授、「科技早知道」主播硅谷徐老师对以上问题作出了自己的思考和回答。无论你是身处创投领域，还是关心科技趋势走向的其他领域从业者，最重要的一点启发或许是，如何真正长期主义地思考问题。

硅谷 SaaS 公司估值骤降，是资本市场反应过激了，还是行业整体不行了？

徐老师：有一部分是过激的，但有一部分是必然的。首先，SaaS 的公司在过去几年都很红火，没有 40 倍，也有 15 倍、 20 倍。从财务角度分析，SaaS 这种普遍的高估值是不合理的，除非公司能在未来的很多年内一直保持 50% 乃至 100% 的高增长。

但是很多 SaaS 公司的增长情况是今年 55%，但明年或者后年就降到 10%、20%，那这种情况下还有 20 倍、30 倍的市销率，就是不合理的。

从必然的角度来看，真正的问题是哪些公司的增长是可持续的。这个分析可以从基本面入手，比如有些公司是用了大量的销售手段来换取收入的增长，但有些则是靠自己的产品推动收入增长，具体情况具体分析。市场也有反应过激的部分。

SaaS 里面那些靠产品推动公司保持 50% 、100% 增长的好公司，今年的估值也是跌了一半，甚至一半以上。市场永远是一个周期，现在是不是最低谷，谁也不知道，但是当低谷走出来以后，能够保持增长的公司，它们的股价也好，市销率倍数也好，都会有转机。

大方向来说，周期是一件好事情。对投资人来说，周期是有利的。现在的投资人，能够比较淡定地去看机会，也能够用比较好的价格去买心仪标的。这也是为什么主要看后期的投资人在近半年没怎么花钱，因为后期的公司基本上都存在估值过高的问题。

全球每年能出现的非常好的公司，其实不超过 100 家。但是最近两年，每年产生的独角兽公司，数量是大大超过 100 这个数字，这个现象肯定也不合理。

这里面有两种情况。一种情况是，其实这家公司很不错，但是它可能要等到三年以后才能去证明自己的估值，当前的高估值是把未来的收入预期都提前兑现了。

但有些公司是浑水摸鱼的。一级市场的透明度，各方面都不够，外面的人也看不清楚到底谁是属于浑水摸鱼的，谁是属于虽然提前兑现未来增长的溢价，但是未来很多年仍还有高增长。我的观察是，过去的十二个月，硅谷的绝大多数独角兽公司，现金都蛮充足的。但是会有不少公司在 2023 年要开始融资。那到时候，我刚刚谈到的这些问题就会显现出来。

所以，很多公司去年还有几百亿的估值，到了 2023 就可能变成了十亿或者以下的估值，这里面既有估值方式发生变化的原因，也有其它原因，比如业务本身或者宏观经济发生了变化。比如，电商的增长没有那么快了，那给电商提供服务的 B2B 公司也会面临业务下行的压力，包括 Stripe 这样势头非常猛的公司都在大裁员，这个我在 2022 年初是没有想到的。

还有就是，以前大家愿意听故事，但是 2022 的资本市场不怎么愿意听故事了。有很多独角兽公司的收入可能 100 万美元，或者 500 万美元不到，估值却能有十亿美元，2021 年可能有投资人为这种估值买单， 不过这种情况在今天是很难想象的。

ChatGPT 如何颠覆 AI 行业？

徐老师：我最近 写了一篇文章， 大致讲了是「OpenAI 远远不只是给了我们一个懂事的对话机器人或者只是一个新的搜索引擎，更给我们展现了下一代云计算智能平台的雏形」：

ChatGPT 是不是有可能去取代当前的搜索产品？这种可能性还是有的。最近谷歌内部好像也在反省。OpenAI 的朋友跟我说，他现在搜索东西，也开始用 ChatGPT，而不是首选谷歌。

过去几十年，AI 行业一直是口号喊得响，但大部分都是用 AI 做些简单的、好玩的事情。到了复杂的事情，AI 就不靠谱。但 ChatGPT 是第一次让我感觉到 AI 技术成熟到能处理一部分复杂且严肃的业务，让大家感受这是一个真正有作用的聊天机器人。

但是 ChatGPT 不会仅仅只是一个聊天机器人。为什么说 ChatGPT 会取代 AWS？今天绝大多数的运算，都是有一个程序员在背后写的。但我今后 10 年、 15 年，绝大多数的运算背后，是没有程序员写商业逻辑的，而是算法自己在跑，是 AI 把商业洞见展现出来。

纵观计算机的历史，从一开始的 IBM 大型机，到后来的笔记本，到手机移动端，再到现在的云，每隔十年就会有一代新平台出现。下一代的平台会属于 AI 平台。如果我们把 AWS 看成计算机，把 PC 也看成是计算机， AWS 比之前一代的计算机要强大得多，更加规模化，更加强大，更加灵活。下一代的计算平台就是 AI 平台，下一代也会比 AWS 这一代要强大得多。

把 AI 看作是下一代的计算平台，那现有的大公司都没有什么优势，除非是跟新公司联合。比如微软就在跟 OpenAI 联合。大公司优化现有主业的难度是很大的，初创公司在这种领域有优势。

OpenAI 做 ChatGPT，只需要小几百个工程师、数据科学家；从一个对用户真正有影响的角度看，谷歌做类似的项目，参与的人数肯定是比 OpenAI 多，但是谷歌还没做出外界能用起来的产品。

接下去，如何让 ChatGPT 产品化是最重要的。每一次有大的变革，从想法到产品，再到好的公司，这个过程是漫长的。就像目前这一代的云计算的一些关键技术是 2003 年、2004 年谷歌的论文提出来的，但那些论文出来后就去做这些云计算技术的公司，绝大多数成了先烈，连先驱都谈不上。

像现在真正做的好的，比如 Databricks、Confluent，都是 2012 年、2013 年、2014 年才陆续成立的。从技术到创业，中间有 8 年、10 年的时间去做。

从 AI 的角度来看，影响比较大的有一篇是谷歌团队在 2017 年发表的论文 Transformer：Attention Is All You Need。

从 2017 年到现在，这五年有足够时间去思考怎么把这样一项技术落地成好的产品。在 AI 领域，机会还是在今后的五年，现在出来的公司很可能是当年的雅虎。即便 OpenAI 已经非常领先，但地位不那么牢固。今天这一代基础建设软件技术公司，很多不属于人工智能原生（AI-Native），但下一代公司将都是人工智能原生。

越是做应用层的企业，它的发展机会越是在后面。就像是互联网时代，最早机会是给思科这样的基础设施的公司，后来才有做应用层的脸书、领英这样公司的机会。在 AI 时代，现在做应用层的玩家由于基础设施的颠覆几乎一定会被洗牌，现在做新一代基础建设的完全有可能在今后的五年、十年站稳脚跟。

回归到 OpenAI，今后要平衡几个问题。一是模型大小，二是成本，三是延迟。如何平衡这三点，主要取决于应用场景。像微软的 Copilot  没有用 OpenAI 最大的模型，原因就是这个场景下的延迟不能太长。

当下的 SaaS 创业者应该考虑哪些问题？

徐老师：对创业者来说，如果能够融到钱，现在是一个最好的创业机会。当下的人工成本更低，竞争者更少，营销品牌的成本也比以前要便宜。

但问题在于，并不是所有的人都能够在现在这个时点能融到钱。虽然 A 轮的估值在各方面都没怎么变，但是投资人在考虑是不是投一家初创企业的时候，原来是考虑一个星期、两个星期，现在可能要一个月或者更长的时间。这个对于创业者来讲，肯定是增加了创业的难度。

是不是很多软件创业公司现在都没必要做下去，最好是卖给大公司？比如一个软件公司如果是做定制的，没办法规模化，以前可能有不错的估值，现在就会被打回原型，那要不要裁员，要不要调整业务，是不是要考虑并购被并购，甚至是资本结构重组，都是创业者要诚实去面对的客观问题。企业最终还是要回归第一性原理，要做符合市场常识的事情。

中国的出海者，有一个比较明显的优势，就是中国的柔性供应链。Shein 的柔性供应链是它立足北美市场的重要原因，其实 TikTok 在北美立足本质上也是依托柔性供应链的优势，只是它的供应链就是工程师团队能给予算法很好很快很优质的支持。SaaS 公司出海的优势也在于供应链，工程师的性价比是一个优势。另一个优势是团队的响应速度，中国团队根据客户需求迭代的速度非常快。

但出海者不能仅仅产品迭代快，也需要在硅谷长期扎根，出海的 SaaS 创业者在融资、团队搭建这些方面，需要有长期主义。

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