Hampir setiap hari, Grant Lee, seorang pengusaha Silicon Valley, mendengarkan investor yang mencoba membujuknya untuk mengambil uangnya. Beberapa bahkan telah mengiriminya keranjang hadiah yang dipersonalisasi oleh rekannya.
Tn. Lee, 41, biasanya akan duduk menyanjung. Di masa lalu, perusahaan baru yang tumbuh cepat seperti gamma, kecerdasan buatan Mulai -up yang membantu mendirikan pada tahun 2020, akan terus mencari lebih banyak dana.
Tetapi seperti banyak perusahaan muda baru di Silicon Valley saat ini, Gamma mengikuti strategi yang berbeda. Anda menggunakan alat kecerdasan buatan untuk meningkatkan produktivitas karyawannya dalam segala hal, dari layanan pelanggan dan pemasaran hingga pengkodean dan penelitian pelanggan.
Itu berarti bahwa Gamma, yang membuat perangkat lunak yang memungkinkan orang untuk membuat presentasi dan situs web, tidak membutuhkan lebih efektif, kata Lee. Perusahaannya hanya mempekerjakan 28 orang untuk mendapatkan “puluhan juta” dalam pendapatan berulang tahunan dan hampir 50 juta pengguna. Gamma juga menguntungkan.
“Jika kita adalah generasi sebelumnya, kita akan dengan mudah menjadi 200 karyawan,” kata Lee. “Kami memiliki kesempatan untuk memikirkan kembali itu, pada dasarnya menulis ulang buku bermain.”
Model lama Silicon Valley menentukan bahwa perusahaan baru harus mengumpulkan sejumlah besar uang dari Berisiko investor modal dan habiskan untuk mempekerjakan pasukan karyawan untuk naik dengan cepat. Keuntungan akan datang jauh kemudian. Sampai saat itu, jumlah kepala dan kumpulan dana adalah lencana kehormatan di antara para pendiri, yang berfilsafat bahwa lebih besar lebih baik.
Tetapi Gamma adalah salah satu kelompok perusahaan baru yang berkembang, kebanyakan dari mereka bekerja pada produk AI, yang juga menggunakan AI untuk memaksimalkan efisiensi. Mereka mendapatkan uang dan tumbuh cepat tanpa pembiayaan atau karyawan yang akan dibutuhkan sebelumnya. Hak -hak terbesar dalam menggertak bagi perusahaan -perusahaan baru ini adalah untuk mendapatkan lebih banyak pendapatan dengan jumlah pekerja yang paling sedikit.
Kisah sukses “tim kecil” telah menjadi a MemeDengan teknisi yang berbagi dengan penggemar daftar sebagai ElevenLabs, sebuah perusahaan suara baru, melakukan hal yang sama dengan sekitar 50 pekerja.
Potensi AI untuk memungkinkan perusahaan baru melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit telah menyebabkan spekulasi liar tentang masa depan. Sam Altman, Direktur Eksekutif Openai, telah asalkan Suatu hari nanti mungkin ada perusahaan yang bernilai $ 1 miliar. Perusahaannya, yang membangun biaya intensif dari model fundamental yang disebut SO, mempekerjakan lebih dari 4.000 orang dan telah mengumpulkan lebih dari $ 20 miliar dana. Itu juga Dalam percakapan untuk mengumpulkan lebih banyak uang.
Dengan alat AI, beberapa perusahaan baru sekarang menyatakan bahwa mereka akan berhenti mempekerjakan ukuran tertentu. Runway Financial, perusahaan perangkat lunak keuangan, mengatakan berencana untuk melebihi 100 karyawan karena masing -masing pekerjanya akan melakukan pekerjaan 1,5 orang. Agensi, perusahaan baru yang menggunakan AI untuk layanan pelanggan, juga berencana untuk mempekerjakan tidak lebih dari 100 pekerja.
“Ini tentang menghilangkan peran yang tidak diperlukan ketika Anda memiliki peralatan yang lebih kecil,” kata Elias Torres, pendiri agensi.
Gagasan efisiensi yang dipromosikan oleh AI diperkuat bulan lalu oleh VeteranStart-up Cina dari AI menunjukkan bahwa itu dapat membangun alat AI Sebagian kecil dari biaya khas. Kemajuannya, berdasarkan alat open source yang tersedia secara online gratis, memicu ledakan perusahaan yang membangun produk baru menggunakan teknik ekonomi Deepseek.
“Deepseek adalah momen yang menentukan,” kata Gaurav Jain, seorang investor dari perusahaan risiko sebelum modal, yang telah mendukung gamma. “Biaya perhitungan akan lebih rendah, sangat cepat, sangat cepat.”
Tn. Jain membandingkan perusahaan baru baru dengan gelombang perusahaan yang muncul pada akhir tahun 2000 -an, setelah Amazon mulai menawarkan murah Layanan Komputer Cloud. Itu mengurangi biaya memulai perusahaan, yang menyebabkan ledakan perusahaan baru yang dapat dibangun secara lebih ekonomi.
Sebelum booming AI ini, perusahaan baru umumnya membakar $ 1 juta untuk mencapai $ 1 juta dalam pendapatan, kata Jain. Sekarang mencapai $ 1 juta dalam biaya pendapatan seperlima dan akhirnya bisa turun ke sepersepuluh, menurut analisis 200 perusahaan baru yang dilakukan sebelumnya.
“Kali ini kami mengotomatiskan manusia, bukan hanya pusat data,” kata Jain.
Tetapi jika perusahaan baru dapat menjadi menguntungkan tanpa menghabiskan banyak, itu bisa menjadi masalah bagi investor modal risiko, menugaskan puluhan miliar untuk berinvestasi di perusahaan AI baru. Tahun lalu, perusahaan AI mengumpulkan dana $ 97 miliar, yang mewakili 46 persen dari semua investasi risiko di Amerika Serikat, menurut Pitchbook, yang melacak perusahaan baru.
“Modal risiko hanya berfungsi jika Anda mendapatkan uang pada para pemenang,” kata Terrence Rohan, seorang investor dengan dana dengan cara lain, yang berfokus pada perusahaan baru yang sangat muda. Dia menambahkan: “Jika pemenang masa depan membutuhkan lebih sedikit uang karena mereka akan memiliki lebih sedikit orang, bagaimana perubahan itu?”
Untuk saat ini, investor terus berjuang untuk memasuki perusahaan paling populer, banyak di antaranya tidak membutuhkan lebih banyak uang. Scribe, perusahaan produktivitas AI baru, dibahas tahun lalu dengan lebih banyak bunga dari investor daripada $ 25 juta yang ingin ia kumpulkan.
“Itu adalah negosiasi yang merupakan jumlah paling sedikit yang bisa kami asumsikan,” kata Jennifer Smith, direktur eksekutif Scribe. Dia mengatakan bahwa investor terkejut dengan ukuran staf mereka, 100 orang, dibandingkan dengan tiga juta pengguna mereka dan pertumbuhan yang cepat.
Beberapa investor optimis bahwa efisiensi yang dipromosikan oleh AI akan merangsang pengusaha untuk menciptakan lebih banyak perusahaan, yang mengarah ke lebih banyak peluang untuk berinvestasi. Mereka berharap bahwa begitu perusahaan baru mencapai ukuran tertentu, perusahaan mengadopsi model lama tim besar dan banyak uang.
Beberapa perusahaan muda, termasuk Mighersphere, yang di belakang kursor, sudah melakukannya. Anysphere telah mengumpulkan $ 175 juta dalam dana, dengan rencana untuk menambah personel dan melakukan investigasi, menurut presiden perusahaan, Oskar Schulz.
Pendiri lain telah melihat bahaya buku start -up lama, yang membuat perusahaan dalam penggalangan dana dana di mana mempekerjakan lebih banyak orang menciptakan lebih banyak biaya yang melampaui gaji mereka.
Tim terbesar membutuhkan lebih banyak manajer yang kuat, sumber daya manusia, dan dukungan latar belakang. Tim -tim ini membutuhkan perangkat lunak khusus, bersama dengan kantor yang lebih besar dengan semua keuntungan. Dan seterusnya, yang membuat perusahaan baru membakar tunai dan memaksa para pendiri untuk terus mengumpulkan lebih banyak uang. Banyak perusahaan baru pada akhirnya booming pembiayaan 2021 dikurangi, ditutup atau diacak untuk dijual.
Dapatkan keuntungan dari awal dapat mengubah hasil itu. Di Gamma, karyawan menggunakan sekitar 10 alat AI untuk membantu mereka menjadi lebih efisien, termasuk alat layanan pelanggan Intercom untuk menangani masalah, generator gambar midjourney untuk pemasaran, chatbot antrope Claude untuk analisis data dan notebook Google untuk menganalisis penyelidikan pelanggan. Insinyur juga menggunakan kursor Anysphere untuk menulis kode secara lebih efisien.
Produk Gamma, yang didasarkan pada alat opera dan lainnya, tidak semahal untuk dilakukan seperti produk AI lainnya. (The New York Times memiliki terdakwa Openai dan mitranya, Microsoft, mengklaim pelanggaran hak cipta konten berita yang terkait dengan sistem kecerdasan buatan. Kedua perusahaan telah menolak pernyataan klaim).
Perusahaan baru lainnya yang efisien mengambil strategi serupa. Sangat, seorang penyedia 10 orang dari agen telepon AI, memperoleh keuntungan dalam 11 bulan, berkat penggunaan AI, kata rekan pendiri Torrey Leonard.
Strip prosesor pembayaran menciptakan alat AI yang membantu Mr. Leonard menganalisis penjualan, sesuatu yang sebelumnya akan mempekerjakan seorang analis yang harus dilakukan. Tanpa itu dan alat orang lain untuk merasionalisasi operasi mereka, jadi saya perlu, jadi saya akan membutuhkan setidaknya 25 orang dan jauh dari menguntungkan, katanya.
Biasanya, dia akhirnya akan mengumpulkan lebih banyak uang, kata Leonard, tetapi hanya ketika dia siap. Tidak khawatir kehabisan efektif adalah “sangat melegakan,” katanya.
Di Gamma, Mr. Lee mengatakan dia berencana untuk menggandakan tenaga kerja tahun ini menjadi 60, mempekerjakan desain, teknik, dan penjualan. Rencanakan untuk merekrut jenis pekerja yang berbeda sebelumnya, mencari generalis yang melakukan berbagai tugas alih -alih spesialis yang hanya melakukan satu hal, katanya. Dia juga menginginkan “pelatih pemain” alih -alih manajer, orang -orang yang dapat memandu karyawan yang kurang berpengalaman tetapi juga dapat berpartisipasi dalam pekerjaan sehari -hari.
Lee mengatakan model A-Efisien telah merilis waktu bahwa mereka akan mengelola orang dan merekrut. Sekarang dia fokus berbicara dengan pelanggan dan meningkatkan produk. Pada tahun 2022, ia menciptakan ruang malas untuk komentar pengguna gamma utama, yang sering terkejut mengetahui bahwa direktur eksekutif menanggapi komentarnya.
“Itu sebenarnya impian semua pendiri,” kata Lee.
