AI初创公司面临的挑战与典型SaaS公司截然不同。Glasswing Ventures创始人兼管理合伙人Rudina Seseri在波士顿TechCrunch早期阶段活动上指出，仅连接AI API并不等同于成为AI公司。
Seseri强调，“AI原生”并非指给OpenAI或Anthropic的调用套上拟人化UI外壳，而是真正将算法和数据作为核心价值创造并融入其中。这意味着客户和投资者对AI公司与SaaS初创公司的评判标准存在重大差异。
产品成熟度要求更高
对于SaaS产品，企业可将尚未完善的功能推向市场进行测试；但AI产品无法如此操作。AI模型需要时间成熟才能在商业环境中赢得客户信任。“在早期阶段，学习和训练算法的过程非常陡峭，但它必须足够好，让客户愿意购买并创造价值。”Seseri表示，找到这一平衡点对早期初创公司而言极具挑战。
这也增加了寻找早期采用者的难度。她建议避免陷入买家单纯了解AI的漫长通话，应专注于产品本身，帮助买家理解价值主张。始终清晰阐述解决的问题及衡量指标，优化对买家重要的方面，确保讨论建立在业务优先事项之上，而非空谈愿景。
Dropbox和Figma的CEO支持Lamini，一家为企业构建生成式AI平台的初创公司
AI初创公司如何取胜？
在大型玩家不断瓜分商业机会的背景下，确立可防御的市场位置尤为关键。Seseri以云计算时代为例，指出技术栈分为三层：基础设施层、中间平台层和应用层（SaaS）。
目前，AI基础层（大语言模型）已被OpenAI和Anthropic等巨头占据，这些公司由主导基础设施市场的同一批资本支持。争夺该赛道需数十亿美元投入且易沦为商品化竞争。而在应用层，由于巨头无法独占所有业务，初创企业仍有成长空间。此外，类似Snowflake在中间层提供数据存储服务的模式也具备盈利潜力。
关于投资方向，Seseri表示主要投向应用层，谨慎对待中间层。她认为算法与数据之间存在护城河：“如果必须在独特数据访问权限和独特算法中二选一，我会选择数据。”
打造AI初创企业比SaaS更具挑战性，但这是未来趋势。入局者必须清醒认识自身面临的挑战，并据此构建核心能力。
AI将拯救软件公司的增长梦想