a16z hat endlich die Investitionslogik für KI klar erklärt. Es bleiben nur diese drei Wege, die wirklich Wert haben.

In den letzten Jahren hat es im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) immer wieder beeindruckende Wachstumsgeschichten gegeben. Die Fähigkeiten der Modelle haben sich exponentiell verbessert, Softwareunternehmen sind in erstaunlich kurzer Zeit von Null auf Milliarden gewachsen, und die Erzählung von der "Software, die die Welt verschlingt" hat die Menschen auch davon überzeugt, dass die KI fast alle Branchen neu gestalten wird.

Hat die Anwendung von KI tatsächlich reale und nachhaltige geschäftliche Werte geschaffen? Was ist die wirkliche Wettbewerbsvorteil von Unternehmen, wenn der technologische Vorteil nachlässt? Welche Barrieren können in einer Zeit, in der Software schnell kopiert werden kann, nicht leicht überwunden werden?

Heute richten wir unseren Fokus auf die tiefe Analyse von Alex Rampell, einem Partner von a16z. Als erfahrener Investor im Bereich der Finanztechnologie und Softwareinvestitionen hat er nicht nur die Trends beschrieben, sondern auch das Herzstück des Wachstums - die Theorie des Produktlebenszyklus - systemativ zerlegt und festgestellt, dass der gegenwärtige Ausbruch des KI - Wertes im Wesentlichen die ewige menschliche Nachfrage nach "Faulheit und Reichtum" trifft.

Er hat drei Investitionsrichtungen mit dem größten Potenzial extrahiert:

① Die KI - native Transformation traditioneller Software

② Der Ersatz von Arbeitskräften durch Software

③ Die Neukonstruktion des Wertes auf der Grundlage von exklusiven Daten in einem "Geschlossenen Garten"

Dieser Artikel wird diesen Rahmen eingehend analysieren und aufzeigen, wie sich der Wettbewerbsvorteil in einem Kontext zunehmender Homogenität der Infrastruktur auf die Anwendungs - und Datenschicht verschiebt. Er bietet den Lesern auch eine KI - Fahrkarte, die über die technische Oberfläche hinausgeht und direkt auf die geschäftliche Essenz abzielt.

Wie die KI die menschlichen Bedürfnisse nach "Faulheit und Reichtum" befriedigt

Der NASDAQ - Index hat seit 1977 zwar langfristig einen Aufwärtstrend gezeigt, aber es gab auch mehrere starke Einbrüche. Dies entspricht vier Hauptproduktzyklen. Die Regel, die sich daraus ergibt, lautet: Zuerst legen Unternehmen auf der Infrastrukturschicht den Grundstein, dann entwickeln Teams auf der Anwendungs - schicht die eigentlichen Produkte.

Zuerst war es die PC - Ära, dann die Internet - Ära und schließlich die Mobile - Ära. Die KI - Ära ist nun da. Der Großteil der neuen Einnahmen im Softwarebereich stammt tatsächlich aus der KI, sowohl auf der Anwendungs - als auch auf der Infrastrukturschicht.

Immer wenn ein Bullenmarkt für Tech - Aktien anbricht, sagen einige Leute: "Das ist nur eine Blase" oder "Es funktioniert überhaupt nicht". Nehmen wir das Beispiel des Unternehmens RAMP, das sich mit der Verwaltung von Kreditkartengebühren befasst. Die Daten vom Januar 2025 zeigen, dass viele Unternehmen, die einen technologischen Upgrade - Pfad beschreiten, nicht traditionelle Giganten wie General Electric sind, sondern eher fortschrittliche Tech - Unternehmen in der San Francisco Bay Area oder in New York mit Tausenden von Mitarbeitern, die plötzlich merken: "Wow, das ist wirklich beeindruckend!"

Ich halte mich immer an eine allgemeine Erkenntnis über menschliches Verhalten. Jeder Mensch wünscht sich zwei Dinge: Reicher zu werden und fauler zu sein. Dies ist der Kernwert, auf den die generative KI abzielt, und dieser Trend manifestiert sich jetzt tatsächlich.

Obwohl die Wachstumskurve einmal flach geworden war, hat die KI einen deutlichen Einfluss gehabt, von den Kosten bis zum Unternehmenswachstum, sowohl auf der Infrastrukturschicht als auch auf der Anwendungs - schicht. Etwa 15 % der Erwachsenen weltweit verwenden heute ChatGPT regelmäßig, was zu einer alltäglichen Gewohnheit geworden ist: Zum Beispiel, wenn man mit Freunden wetten, sich nach dem Weg fragen oder etwas nicht verstehen will.

Alles entwickelt sich sehr schnell. Im Jahr 2017 wurde die Studie über das Transformer - Modell veröffentlicht und hat breite Aufmerksamkeit erregt. Unser langjähriger Partner Frank Chen hat einst frühe Versionen des GPT - Modells demonstriert, aber das Ergebnis war nicht zufriedenstellend.

Das bringt mich an das Eliza - System in den 60er Jahren zurück, ein KI - Therapeut, der nur seine Gesprächspartner mit Fragen beantwortete. Wenn man fragte: "Hey, ich möchte mich bei der Schule über den Schulbusfahrer beschweren", antwortete es nur: "Warum möchten Sie sich bei der Schule über den Schulbusfahrer beschweren?" Offensichtlich wurde keine Lösung angeboten.

Es ist schwer vorstellbar, dass dies erst vor wenigen Jahren passiert ist. Aber seit 2023 sind wir tatsächlich in die Goldene Ära der Anwendungen eingetreten.

Wir erleben, dass Softwareunternehmen in ein oder zwei Jahren einen Umsatz von Null auf 100 Millionen US - Dollar erreichen können. Dies ist keine blinde Konsumtätigkeit in einer wirtschaftlich aktiven Phase, sondern diese Technologien können für Unternehmen einen großen Wert schaffen. Sie wünschen sich Faulheit und Reichtum, und diese Technologie öffnet ihnen die Tür dazu.

KI - native Transformation: Wechsel der Spur auf grünem Feld und Ersatz von Arbeitskräften

Im Folgenden werde ich drei breitere Themen im Bereich der KI - Anwendungen besprechen, die die Art von Unternehmen darstellen, in die wir investieren.

Erstens: Traditionelle Software wird in eine KI - native Form transformiert, und die heutigen Chancen liegen in der KI - Native - Software.

Als Investor bin ich mir eines wichtigen Erfolgsfaktors bewusst: Mercury ist ein perfektes Beispiel für den Fall, dass die "Schildkröte den Hasen schlägt". Sie haben eine neue Bank für Start - Ups gegründet, die nicht nur Rechnungen begleicht, sondern auch Buchhaltungsdienste anbietet. Dies ist ein typisches Investment - Angebot auf grünem Feld.

Auf diesem "Bingoboard" setzen sich bestehende Unternehmen in Bereichen wie Gehaltsabrechnung, ERP oder Kundenservice - Software aktiv mit der KI auseinander. Unternehmen wie Workday werden bald für KI - Funktionen Gebühren verlangen. Beispielsweise könnte das System fragen: "Möchten Sie, dass wir für jeden neuen Mitarbeiter eine Hintergrundprüfung durchführen?" Jede Prüfung kostet 500 US - Dollar. Warum nicht 499 US - Dollar?

Die erfolgreichsten Unternehmen haben eine enge Bindung an ihre Kunden aufgebaut, was zu hohen Wechselkosten führt.

Im Bereich der RPA (Robotic Process Automation), wie bei Unternehmen wie UiPath oder Zendesk, wird das traditionelle Modell des "monatlichen Bezahlens pro Benutzerplatz" zunehmend in Frage gestellt. Kunden fragen sich: "Wenn 99 % der Anfragen von der KI automatisch gelöst werden können, warum sollte ich für inaktive Benutzerplätze bezahlen? Ich möchte lieber für die tatsächlich erzielten Ergebnisse bezahlen."

Deshalb sind die Unternehmen, die es wert sind, in die man investiert, diejenigen, die diesen Vorteil aufbauen und bewahren können, nicht diejenigen, die nur auf das Wachstum der Anzahl der Kunden abzielen. Wenn die zugrunde liegenden KI - Modelle zunehmend homogen werden, liegt die wirkliche Wettbewerbsbarriere oft in den Daten, die anderen nicht zugänglich sind.

Zweitens: Software ersetzt Arbeitskräfte, und dies ist ein viel größerer Markt.

Wenn die Transformation der traditionellen Software durch die KI als "Optimierung" bezeichnet werden kann, dann bedeutet der Ersatz von Arbeitskräften durch die KI "Neukonstruktion". Dies ist das aufregendste aufstrebende Gebiet für mich persönlich.

Bisher konnten nur wenige Softwareunternehmen in diesen Bereich vordringen, da die Gesellschaft immer noch dazu tendierte, Fachkräfte einzustellen. Aber jetzt ist die Situation anders: Software kann 90 % der Kernarbeit eines Arbeitsplatzes erledigen, sie beherrscht 21 Sprachen und arbeitet ununterbrochen.

Dies ist ein Meilenstein in der Softwaregeschichte. Nehmen wir das Beispiel des Optikzentrums Plaza Lane. Ihre Stellenausschreibung für eine Empfangsdame hat acht Anforderungen. Wenn Sie eine Software anbieten können, die fünf der Kernaufgaben erfüllt, werden sie diese Software "einstellen".

Unternehmen werden nicht 47.000 US - Dollar pro Jahr für Software zahlen, wie für einen menschlichen Mitarbeiter, aber auch nicht nur 500 US - Dollar. Ein vernünftiger Preis könnte 20.000 US - Dollar pro Jahr sein.

Unser Investitionslogik ist, dass wir hoffen, dass diese Art von Software sich zu einem unverzichtbaren "Kern - Geschäftsdokumentationssystem" entwickeln kann. Wenn die Software fünf Arbeitsaufgaben erledigt, kann sie nicht einfach durch eine andere Software für 19.999 US - Dollar pro Jahr ersetzt werden. Wir möchten sicherstellen, dass diese Lösung einen stark anhaftenden langfristigen Wert bietet.

Es ist vorhersehbar, dass die Marktkapitalisierung bestehender Softwareprodukte stark steigen wird, wenn sie bessere Alternativen entwickeln und sich auf grüne Märkte konzentrieren. In diesem Fall kann die Preispolitik auf braunen Märkten sogar noch höher sein. Dieser Weg kann zu einem weit über den Erwartungen liegenden Umsatzwachstum führen.

Nehmen wir die Rechtsbranche als Beispiel. Die hohen Anforderungen an die Dokumentenverarbeitung in dieser Branche passen perfekt zu den Fähigkeiten der KI. Ein einzigartiges Merkmal dieses Marktes ist, dass Klägeranwälte in der Regel ein Risiko - Honorar - Modell anwenden, d. h., sie erhalten nur dann eine Vergütung, wenn sie den Prozess gewinnen. Dieses Modell stimmt die Interessen der Anwälte und der Kunden überein. Sie werden nicht nach der Stunde bezahlt, sondern teilen sich das Endresultat.

Deshalb können Klägeranwälte von 10 potenziellen Fällen in der Regel nur einen annehmen, da die Auswahl und Bewertung der Fälle viel Zeit erfordert. Dies ist der Punkt, an dem die KI einen großen Wert schaffen kann.

Im Gegensatz dazu kann die KI, die die Effizienz von Junior - Anwälten um das 50 - fache steigert, das Einkommensmodell von Anwälten, die nach der Stunde bezahlt werden, beeinträchtigen. Für Klägeranwälte kann eine Steigerung der Effizienz um das 5 - fache jedoch bedeuten, dass die potenziellen Einnahmen um das 5 - fache oder sogar mehr steigen können.

Unser investiertes Unternehmen Eve ist ein gutes Beispiel. Ihre Produktidee ist sehr klar: Sie wollen den gesamten Arbeitsablauf von der Suche nach potenziellen Kunden bis zum Abschluss des Prozesses kontrollieren.

Eve hat kürzlich einen Sprachassistenten entwickelt, der speziell für die Sammlung von Daten potenzieller Kunden zuständig ist. Er kann aus einer großen Anzahl von medizinischen Aufzeichnungen und Arbeitsdokumenten Informationen filtern und Anwälten helfen, den Wert eines Falls zu beurteilen, z. B. "Dieser Fall könnte 50.000 US - Dollar wert sein, jener 5 Millionen US - Dollar. Sie sollten Ihre Zeit hier einsetzen."

Darüber hinaus kann das System Anwälten helfen, den gesamten Prozessablauf zu organisieren: Es kann medizinische Aufzeichnungen automatisch ordnen, Rechtsansprüche schreiben und formelle Klagedokumente vorbereiten.

Das interessanteste an diesem Geschäft ist der Daten - Closed - Loop. Wenn Eve beginnt, Ergebnisdaten zu generieren, sind diese Daten nicht öffentlich zugänglich, und große Labore können sie nicht nutzen. Eve kann diese exklusiven Daten zurückverfolgen und analysieren, um die Schlüsselvariablen für den Fallwert zu finden und so ein besseres Modell zu entwickeln.

Wie wir analysiert haben, senkt diese Methode deutlich die Schwelle für Anwälte, Fälle anzunehmen. Früher hätten Anwälte aus Kostengründen möglicherweise nur Fälle mit einem Schadensausfall von mehr als 50.000 US - Dollar angenommen; jetzt können sie dank der KI auch Fälle mit einem Schadensausfall von 5.000 US - Dollar wirtschaftlich bearbeiten.

Der Gesamtmarkt für Rechtsdienstleistungen wird dadurch erweitert. Auf der Kläger - Seite besteht seit langem ein deutliches Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage, und Eve löst diese unterdrückte Nachfrage präzise aus. Das Ergebnis ist, dass die Nachfrage nach solchen Produkten weit über den Erwartungen liegt. Denn es entspricht perfekt dem Prinzip der "Faulheit und Reichtum", da es sowohl die Einnahmen von Anwaltskanzleien steigert als auch mehr Menschen zugängliche Rechtsdienstleistungen bietet.

Eve repräsentiert das Geschäftsmodell, das wir befürworten. Sein Umsatz ist in kurzer Zeit von 0 auf 20 % - 30 % gestiegen, was zwar erstaunlich scheint, aber solches Wachstum ist replizierbar, wenn man schnell handelt und das Versprechen von "mehr Faulheit und Reichtum" wirklich einlöst.

Natürlich ist es für viele Verbraucher - KI - Anwendungen schwierig, in die Kernbereiche des Geschäfts einzudringen, und als Werkzeugkomponenten haben die Benutzer geringe Wechselkosten. Der Schlüssel hier liegt in der Unterscheidung zwischen "Funktionsunterschied" und "geschäftlicher Wettbewerbsbarriere".

Die KI kann starke Funktionsunterschiede schaffen, wie ein Sprachassistent, der 50 Sprachen spricht und intelligent Informationen sammelt. Dies kann an sich einen erheblichen Wert bieten. Aber allein auf der Grundlage von Funktionsvorteilen ist es nicht möglich, eine solide Wettbewerbsbarriere aufzubauen. Die Wettbewerbsbarriere von Eve liegt darin, dass es nicht nur ein einzelnes Werkzeug ist, sondern den gesamten Arbeitsablauf von Anwälten ersetzt und integriert und somit zum "Zentralsystem" des Geschäftsbetriebs wird.

Außerdem ist der "X - Faktor" immer noch die exklusiven Daten, die im Geschäfts - Closed - Loop entstehen. Die Privatsphäre der Daten schafft einen starken Wettbewerbsvorteil: Je mehr Fälle Eve bearbeitet, desto intelligenter wird das Produkt; desto intelligenter das Produkt, desto mehr Fälle werden angezogen. Dies ist wie der Einsatz einer automatischen Waffe in einem Kampf mit kaltem Stahl. Es wird bald ein unverzichtbares Werkzeug für Klägeranwälte werden, und wenn es tief in die Praxis integriert wird, ist es schwer zu ersetzen.

Deshalb liegt der Schlüssel des Wettbewerbs nicht in der Genauigkeit der Spracherkennung oder der Schönheit der Dokumentzusammenfassung, sondern darin, ob das System in der Lage ist, die endgültigen Arbeitsergebnisse aufzunehmen und zu generieren.

Wir sagen oft: "Die Software verschlingt die Welt", und jetzt entwickeln und setzen wir diese "Software" in erstaunlicher Geschwindigkeit ein. Dies erhöht jedoch auch das Risiko für alle softwareunternehmen mit hohen Gewinnen, da hohe