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賣AI鏟子的都飛天了,軟體商誰開始挖到礦了?

更新於 發佈於 閱讀時間約 6 分鐘

生成式AI時代第一波基本的入場券,就是要有足夠的算力。半導體到AI伺服器相關的基建是必備的入場券。但就像2000年時網路泡沫一樣,基礎建設不是最終的解答,軟體和搭建在基礎設施上的服務才是最後能有效利用。

和所有技術一樣,初期的成本一定比較高,但是生成式AI的成本,正在快速因為軟體和硬體的迭代而急速下降,這會讓使用GenAI的企業獲利的可能性變高。這其實也是Nvidia的GPU能夠受到廠商趨之若鶩的主要原因,因為真的買越多省越多。TCO整體的成本還是下降,差別只在缺貨買不到。

哪些SaaS在AI時代有真的護城河?這就會影響這些軟體公司的估值

現在大部分的企業都在投資AI,seat based 或是用量收費,會影響公司未來收費的projection。

如何判斷這些公司是否從AI中得利?

最扎實的數字在營業利潤率,如果使用AI讓公司生產力提升,就能夠花更少的錢獲取更大的營收成長,或是同樣的營收但利潤增加,那AI的效果就是顯著的。

理論上,AI協助增加的效率,可以縮短產品開發的速度,使得產品迭代更新更快,體驗更好,提高客戶的黏性或交叉銷售的吸引力,進而轉化成營收和dollar based retention rate。

對客戶來說,雖然自己也可以用生成式AI做,但成本不見得會比使用套裝且不斷快速迭代的商用SaaS軟體來得高,這些SaaS公司有自己的私有數據集調適,理論上能夠做出更專精的私有AI模型來提升客戶的效率和回報率。

但從另一個角度來說,使用者會不會願意付更多的錢來使用加值的AI功能,或是希望在原本的產品上可以免費加值AI,如果產品的差異化不大,那轉換的成本就比較低,價格就不容易提高。

對於SaaS公司來說,能夠槓桿更高的效率,在不犧牲成長的情況下提升利潤率,而不是裁員成長放緩來換取利潤率提升。因此才會用Rule of 40 (營收成長率(Revenue Growth Rate)和利潤率(Profit Margin)相加)這個指標平衡成長與盈利,在40以上就是表現良好的公司。

下面我會介紹除了常見的Adobe、微軟、Salesforce之外,比較少人提到的SaaS公司如何在GenAI時代挖AI金礦。

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