AI咨询手册:OpenAI如何建立AI的麦肯锡

多客科技

作者：微信文章
本文讲述OpenAI 和一家只有15人的创业公司是如何悄然占领数十亿美元的人工智能市场的...主要内容：

OpenAI 为何要从纯产品到企业咨询“AI 原生咨询”如何运作（以及它为何看起来像 Palantir）初创公司喜欢的剧本每一个正在利用这些收入扩大到 100 万美元以上OpenAI 和 Every 的 5 个关键经验教训：GTM 咨询、服务强制预付承诺、嵌入工作流程、摆脱平台锁定、快速部署。

正文1. OpenAI 为何要从纯品到企业咨询

你可能还记得，几个月前我谈到了为什么我认为人工智能原生咨询公司可能成为下一个麦肯锡并填补中端市场数十亿美元的空白。如果你身处科技行业，感觉人工智能无处不在。但这只是泡沫。大多数大公司仍未对此采取任何行动。Elad Gil（Airbnb、Stripe、Coinbase 和 Anduril 的投资者）表示：“人工智能被严重低估，因为大多数企业尚未对其进行任何应用。而这正是资金的来源。”OpenAI 深谙此道。他们正快速行动，力争成为这股浪潮的引领者。

根据 Ramp的交易数据：截至 4 月，40.1% 的美国企业已开始购买 AI 工具。其中，32.4% 的支出用于 OpenAI这比1月份的18.9%有所上升。这是一个巨大的增长。他们的竞争对手还没跟上。

然而，Sam A 和他的团队意识到，要想打入大公司，单靠产品是不够的。你的公司需要知道如何在“企业迷宫”中摸索前行。企业人工智能不是一种产品，而是一种伪装的服务业务。你可以构建世界上最好的模型。但如果客户的内部系统混乱不堪，你给他们的就不是解决方案，而是问题。这就是为什么OpenAI 推出 AI 企业咨询部门2. “AI原生咨询”如何运作（以及它为何与Palantir相似）

OpenAI 将工程师直接嵌入客户组织内部，以进行微调、构建自定义工具并确保 GPT-4o 真正在实际工作流程中发挥作用。但这不仅仅是一次转变。这无声地承认了单靠模型并不足以在企业中取胜。重要的是部署，让人工智能在大型组织的混乱中真正发挥作用。它看起来很像Palantir：FDE、定制化工作、长期锁定。Mira Murati的Thinking Machines Labs正在运行同样的蓝图，Scale AI也是如此，而且似乎每家大型AI公司最终都会效仿这套策略。但这不仅仅适用于像 OpenAI 这样的价值数十亿美元的平台，一些初创公司已经利用了这个机会，比如 Every。3. 像Every这样的初创公司正在使用哪些策略来扩大收入到100万美元以上Every是一家拥有 15 名员工的 AI 原生初创公司，提供内部 AI 工具、发布每日新闻通讯，目前还运营着一家快速发展的咨询部门。他们的咨询部门已经创造了超过 100 万美元的收入。不到九个月的时间。今年有望翻一番，据其首席执行官 Dan Shipper 称.与此同时他们的工程师几乎不编写任何代码。

4. OpenAI 和 Every 的 5 个关键经验教训：1）. 咨询作为GTM：以服务为入口，以产品为依托这是循环：

从咨询开始绘制内部痛点使用定制的 AI 方案培训团队构建内部自动化保持嵌入状态

服务不仅仅带来收入，还能推动采用，进而转化为长期的 ARR。Palantir 凭借这一模式在 2023 年赚了 11 亿美元。OpenAI 现在也通过其新的企业咨询部门采用了同样的策略。

初创公司Every 则反其道而行之。他们最初帮助团队探索如何应用人工智能。但随着时间的推移，他们的服务也在不断发展。在初始培训阶段之后，团队不断回来，寻求小型自动化、工作流程修复和内部工具方面的帮助很快我们就发现，这不是一次性的服务。他们正在深入参与核心运营，成为公司实际运作的一部分。这一需求揭示了一个更大的机遇，并成为价值 100 万美元以上的咨询业务的基础。他们会留下来构建内部工具、改进自动化并帮助维护他们建立的系统；将最初的培训转变为长期的运营支持。它并非传统的 SaaS 产品，但可重复、黏性强，难以被取代。它们越深入人心，就越难被取代。2）. 服务强制要求提前承诺初创公司担心无休止的企业试点项目永远不会实现转变。OpenAI 找到了解决方案：1000 万美元的入场费可以消除“飞行员炼狱”。它从第一天起就强制用户做出承诺。没有内部争论，没有毫无进展的研讨会。只有付费访问和清晰的实际部署路径。虽然每个人的收费都不到 1000 万美元，但逻辑是成立的。他们的方案从付费参与开始：他们进入公司，对团队进行深入访谈，并绘制出人工智能真正能提供帮助的地方。然后，他们提供一份详细的报告、一个自定义仪表板，甚至是一个针对这些内部对话进行训练的聊天机器人。这就是将模糊的好奇心转化为具体行动的方法，也是让他们能够跳过数月的销售过程并从第一天起就扎根于市场的方法。3）. 将你的产品嵌入到客户的工作流程中，使其变得不可替代我们讨论过，OpenAI 真正的护城河不仅仅是模型质量，也不是拥有最好的 API。而是记忆和上下文。你的系统对客户工作流程、数据和决策的理解越深入，就越难被淘汰。当淘汰你打破了工作方式时，客户流失就不是什么风险了。这就是 OpenAI 正在玩的游戏，Every 也在玩这个游戏。通过他们的咨询工作，Every 直接融入客户的日常运营。他们不仅提供见解，还将这些见解转化为内部仪表板、人工智能剧本和针对公司特定访谈进行训练的定制聊天机器人。这些工具会留在实际工作中并得到使用：发现痛点、指导及时使用并帮助团队在真正重要的地方采用人工智能。结果如何？他们不只是提供建议，而是将自己融入到公司的运作方式中。4）. 服务绕过平台锁定到 2030 年，OpenAI 的产品收入将有 20% 通过 Azure 直接发送给微软。服务则不会。回到我上一份时事通讯，这就是 OpenAI 摆脱微软护城河的方式：他们将微调和工作流程解决方法打包为“咨询”。OpenAI 保持了利润，更重要的是，绕过了平台依赖，保持了与客户的直接联系。典型的渠道合作伙伴柔道。Every 也不受任何基础设施合作伙伴的约束。他们的咨询工作完全是直接的。他们保留 100% 的收入——更重要的是，他们拥有完整的客户关系。5）. 部署专家快速发货并保持联系。Palantir 是这方面的先驱。他们的前线部署工程师 (FDE) 不仅仅是编写代码。他们深入客户团队，在现场构建工具，并将杂乱的工作流程转化为软件。OpenAI 也采取了同样的策略。服务部门的目的并非出售 GPT-4o 的使用权，而是部署能够在客户混乱局面下快速交付产品的工程师。Every 也这么做，只是更精简。他们的咨询团队每四周安排一次咨询，每个团队每周只花一小时。但这些内容并非现成的。他们会根据在探索访谈中了解到的情况，对所有内容进行量身定制。他们的框架很简单：10% 的员工天生好奇，10% 的员工会抗拒，而 80% 的员工只需要了解 AI 如何帮助他们完成工作。因此，团队制定了实用的策略：“以下是针对你的角色的提示。以下是何时何地使用它们。”
常见问题解答1. OpenAI 为何要从纯产品转向企业咨询？OpenAI 意识到，仅仅向大型企业出售 API 或模型是不够的。大多数公司由于内部系统混乱，仍未实施人工智能。通过成立企业咨询部门，OpenAI 可以将工程师嵌入客户组织内部，微调模型，并构建适用于实际工作流程的定制工具。这使得采用速度更快、更可靠。2. “AI 原生咨询”是什么意思？AI 原生咨询是指公司不仅提供 AI 产品，还将产品直接集成到客户的工作流程中，以确保其被广泛采用。顾问和工程师就像客户团队的延伸，将 AI 嵌入到日常流程中。这种方法类似于 Palantir 的前沿部署工程师，他们在客户组织内部构建定制软件。3. OpenAI 的企业战略与 Palantir 有何相似之处？与 Palantir 一样，OpenAI 也会在客户组织内部部署工程师，定制解决方案、构建内部工具，并保持深度嵌入。这会导致长期锁定，因为一旦 AI 系统成为公司核心工作流程的一部分，移除它们就会扰乱运营。4. 像 Every 这样的初创公司是如何利用这种模式来增加收入的？Every 是一家拥有 15 名员工的 AI 原生初创公司，通过培训、工作流程集成和定制工具帮助企业采用 AI，打造了价值 100 万美元以上的咨询业务。他们的策略从发现式访谈开始，然后是定制的仪表板、AI 策略手册和聊天机器人。这种方法使他们在不到一年的时间内收入翻了一番。5. 什么是“咨询即市场营销”（GTM）策略？咨询即市场营销意味着利用服务接触客户，挖掘痛点并建立信任。一旦服务落地，公司就可以追加销售自动化、内部工具和基础设施。这将创造经常性收入和长期合作关系，而不是一次性的咨询服务。6. 为什么人工智能咨询服务需要预先承诺？OpenAI 的企业咨询服务或 Every 的探索项目等服务可以避免“试点炼狱”——无休止的、无法规模化的测试。OpenAI 要求企业缴纳 1000 万美元的入门费，强制企业做出承诺。而像 Every 这样的初创公司则采用付费项目，能够迅速将好奇心转化为真正的应用。7. AI 咨询公司如何让自己变得不可替代？通过直接嵌入工作流程，AI 咨询公司确保其工具、仪表盘和自动化功能成为日常运营的一部分。这使得客户很难在不影响工作的情况下移除它们，从而造成高昂的转换成本和长期留存。8. 咨询服务如何帮助 OpenAI 绕过微软的平台锁定？OpenAI 的产品收入依赖于微软 Azure，但咨询服务却并非如此。通过将工作流集成和微调打包成咨询服务，OpenAI 可以保留 100% 的利润，并直接控制客户关系，而无需与微软分享收入。9. 前沿部署工程师 (FDE) 在 AI 咨询中扮演什么角色？前沿部署工程师是嵌入客户团队的专家。他们不仅提供 AI 模型，还定制解决方案、快速交付工具并确保应用。这种由 Palantir 率先推出的模式，如今正被 OpenAI 和 Every 等 AI 原生初创公司效仿。10. OpenAI 和 Every 对创始人来说有哪些关键经验教训？五大要点如下：

使用咨询作为 GTM 来推动产品采用。要求预先承诺以避免无休止的试点。将人工智能嵌入到工作流程中以创造粘性。使用服务来绕过平台锁定并保持客户控制。快速部署专家以确保采用和长期价值。

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