半年 ARR 增 10 倍達數千萬美金，非結構化數據結構化的需求正在爆發

由于海外的創業者很多都是面向 B 端企業級，因此他們對 B 端市場具有更深刻的洞察。去年的時候，Box 創始人 Aaron Levie 分享過一個我非常認同的觀點，他認為AI 最大的價值點，是對非結構化數據的處理。

特別是在企業內部，非結構化數據可能占據了 90% 的信息，在之前要么不能處理要么處理效率非常低，而 AI 正在徹底改變這種狀態。

Aaron Levied 說，自從創辦 Box 以來，我們從未見過像今天這樣在處理企業信息方法發生更大的轉變。之前，在企業中使用我們的結構化數據相對簡單，我們可以查詢、計算、合成、總結和分析任何可以在數據庫中構建的東西，也就是我們的 ERP、CRM 和 HR 系統中的數據。

但實際上，這只是公司信息的一小部分，企業里結構化數據只占到了 10% 左右，而非結構化數據占據了 90%，比方說文檔、合同、產品規格、財務記錄、營銷資產和視頻等。

之前，這些信息往往沒有得到很好的利用，雖然可以存儲、發送、共享和搜索它，但無法深入理解這些信息中的內容。

而生成式 AI 是有史以來第一次讓我們可以與非結構化數據進行對話，多模態模型特別允許我們使用計算機處理這些內容，而且是以無限的規模和速度執行人類可以執行的任何任務。

因此，當我們在企業中處理這些信息時，就完全改變了游戲規則。瞬間，我們的內容就從偶爾被觸摸的數字工件變成了企業中任何人都可以隨時利用的數字內存。

突然之間，你擁有的信息越多，不再是信息更難找到和理解，而是相反。我們進入了一個世界，你的數字信息將成為你最寶貴的資源之一。

當你能夠了解內容（如合同、發票或數字資產）的內部內容并提取其結構化數據時，你幾乎可以自動化任何工作流程。

之前 Slow Venture 的合伙人 Sam Lessin 也發表過類似的觀點，認為類似 NotebookLM 這種產品出來后，所有結構化的 CRM 公司都沒有未來（參見 Memo 文章《NotebookLM 是新的 CRM，所有結構化 CRM 都沒有未來》）

AI 筆記（會議）類轉錄產品本質上我覺得也是對非結構化數據（語音）的處理，正如 Otter 的創始人所說，會議是知識工作者最大的實踐黑洞，而語音是尚未被充分利用的數據金礦，《》。

后續 Otter 的延伸路徑也差不多如 Levied 所說，打通更多維度數據，通過 Agent 提供更多企業級自動化解決方案。

Glean 的快速增長我覺得也體現了這一趨勢，只不過它更加強調與公司內部環境的結合《》，企業的 CEO 和高管們都在尋找一個安全、可靠、更適合員工的 ChatGPT 版本。而 Glean 做的事情差不多就是將 ChatGPT 為消費者帶來的能力帶給企業用戶，并融入他們的公司環境：

客戶在使用人工智能時面臨的最大挑戰是，人工智能技術實際上并非為他們的公司打造，大多數人工智能技術都是基于互聯網上的公共數據。所以當你把那些模型帶到你公司內部，并且試圖讓他們在內部工作時，最大的問題是他們其實并不了解你們的業務運作方式和背景。

之前 a16z 投了一個的產品，而最近一個做通用化，只針對將非結構化數據結構化這個需求做的 Infra 產品，可能更能代表這個趨勢，它先是在半年左右從 0 做到了超百萬美金的 ARR，之后半年多時間 ARR 繼續呈 10 倍級增長超過了 1000 萬美金，有傳言甚至稱其 ARR 可能已經……

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