风险投资界正迎来一场颠覆性的投资浪潮。多家顶尖风险投资机构敏锐地捕捉到下一个重大投资风口：利用人工智能技术将传统劳动密集型服务企业升级为具有软件级利润率的高效智能系统。在这股投资热潮中，General Catalyst作为先行者，从最新一轮募资中划拨出15亿美元专项基金，全力推进其”创造战略”。这一战略的核心是通过在特定垂直领域培育AI原生软件公司，再将这些公司作为收购平台，整合同行业的成熟企业及其客户资源。目前，General Catalyst已在法律服务、IT管理、人力资源等七个行业展开布局，并计划最终拓展至20个细分领域。
General Catalyst负责相关业务的Marc Bhargava在接受TechCrunch专访时指出：”全球服务业年收入规模高达16万亿美元，而全球软件业仅1万亿美元。”他强调，软件投资始终凭借其更高的利润率吸引投资者，”当软件实现规模化后，边际成本极低而边际收入却非常可观。”Bhargava认为，如果通过AI技术自动化处理企业30%-50%的业务流程，甚至实现呼叫中心等场景中70%核心任务的自动化，投资回报将极具吸引力。这一策略已初见成效。General Catalyst投资组合中的Titan MSP就是典型案例，该公司通过两轮融资获得7400万美元资金，专门开发AI工具赋能托管服务提供商，随后成功收购了知名IT服务公司RFA。Bhargava透露，通过试点项目，Titan已证明能够自动化38%的典型MSP任务。现在，该公司正计划利用提升的利润率，通过经典的滚雪球策略收购更多MSP企业。
类似的成功案例还包括专注于企业内部法务部门的Eudia。与传统律师事务所不同，Eudia已签约雪佛龙、西南航空和Stripe等财富100强客户，提供基于AI的固定费用法律服务，而非传统的按小时计费模式。该公司最近收购了替代法律服务提供商Johnson Hanna，进一步扩大业务范围。Bhargava解释说，General Catalyst的目标是至少将收购公司的EBITDA利润率翻倍。
除了General Catalyst，风投公司Mayfield也在积极布局这一领域。Mayfield专门拨出1亿美元用于”AI团队成员”投资，其中包括IT咨询初创公司Gruve。该公司收购了一家价值500万美元的安全咨询公司，在短短六个月内将其收入增长至1500万美元，同时实现了80%的毛利率。Mayfield董事总经理Navin Chaddha今年夏天对TechCrunch表示：”如果80%的工作由AI完成，就能实现80%-90%的毛利率。综合利润率可达60%-70%，产生20%-30%的净收入。”
独立投资者Elad Gil三年来一直致力于支持收购成熟企业并用AI进行改造的投资策略。在今年春季接受TechCrunch采访时，Gil表示：”如果你拥有资产，就能比仅作为供应商销售软件更快速地进行转型。”
然而，早期预警信号显示，这场服务业变革可能比VC们预期的更为复杂。斯坦福社交媒体实验室和BetterUp实验室最近的一项研究调查了1150名各行业全职员工，发现40%的员工因AI生成的工作任务而承担更多责任。这些被称为”工作垃圾”的AI生成任务看似精良却缺乏实质内容，反而为同事创造了更多工作负担。参与调查的员工表示，他们平均花费近两小时处理每个工作垃圾实例，包括解读内容、决定是否退回以及修复问题。基于参与者估计的时间投入和自报薪资，调查作者估计工作垃圾每人每月造成186美元的隐性成本。他们在新发表的《哈佛商业评论》文章中写道：”对于拥有1万名员工的组织，考虑到工作垃圾的估计普及程度…这意味着每年超过900万美元的生产力损失。”
Bhargava反驳了AI被过度炒作的观点，认为这些实施失败实际上验证了General Catalyst的方法。他说：”我认为这显示了机会所在，即将AI技术应用于这些业务并非易事。如果所有财富100强企业都能简单地引入咨询公司，应用一些AI，与OpenAI签订合同就能转型业务，那么我们的理论基础就不那么牢固了。但现实是，用AI转型公司真的很难。”他指出AI技术的复杂性是最关键的缺失环节。”有很多不同的技术，各自擅长不同领域。你真的需要来自Rippling、Ramp、Figma和Scale等公司的应用AI工程师，他们使用过不同模型，理解其细微差别，知道哪些适合什么用途，懂得如何将其包装成软件。”这种复杂性正是General Catalyst将AI专家与行业专家配对从零开始构建公司策略合理性的体现。
然而，工作垃圾威胁在某种程度上会削弱该策略的核心经济逻辑。即使创建了控股公司作为起点，如果被收购公司按照AI效率理论减少员工，他们将缺乏足够人手来捕捉和纠正AI生成的错误。如果公司维持当前人员配置来处理问题AI输出产生的额外工作，VC期待的巨大利润率增长可能永远无法实现。这些情形理论上应该减缓VC滚雪球策略核心的扩张计划，并可能削弱这些交易对他们的吸引力。
但现实是，仅凭一两项研究很难让大多数硅谷投资者放慢脚步。事实上，由于通常收购具有现有现金流的企业，General Catalyst表示其”创造战略”公司已经盈利——这明显偏离了传统VC支持高增长、烧钱初创公司的做法。这对于为多年亏损企业买单的风投公司有限合伙人来说可能也是受欢迎的变化。Bhargava表示：”只要AI技术持续改进，我们看到对模型的大规模投资和改进，我认为会有越来越多的行业需要我们帮助孵化公司。”