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最近看到一个硅谷VC新玩法，挺有意思，决定拿出来讨论一下。
一位投资人发现，近几个月湾区包括General Catalyst和8VC在内的一些风投，开始像PE基金一样收购或高占股投资传统服务业，再通过AI去进行内部改革，以此提升公司的经营效率来改变公司的收入结构，创造出价值倍增的“科技型服务企业”。
VC开始向PE化靠拢，已经见怪不怪了。特别是如今并购热潮下，国内很多VC也纷纷着手筹划并购基金，前不久启明创投更是直接控股了一家上市公司。
不过，此次硅谷VC在并购标的选择有点“反套路”，他们盯上了客服中心、物流中心、会计审计等低毛利传统服务行业。这些行业大多属于人力密集型，因扩展性差、利润低，在过去的投资决策中往往备受冷落。
前不久，段永平就在一次公开演讲中直言不讳，“好赛道是不会进入低毛利的，低毛利的都是商业模式比较差、产品差异化很小的产品，作为创业者你就没必要进去。”
那么，来自硅谷的VC为何会看上这些不受待见的古早行业？
这种看似“反常”的投资策略背后，究竟隐藏着怎样的逻辑和考量？
事实上，硅谷VC从2024年就开始了关于“AI吃掉传统服务业”的讨论。
2024年，红杉资本发布了AI行业年度报告《Generative AI's Act o1》，报告中特别提到了Service as a Software（服务即软件）这一概念。
红杉认为，由于 Agent 推理，人工智能转型是服务即软件，软件公司将劳动力转化为软件，这意味着可寻址市场不是软件市场，而是以万亿美元计的服务市场。
翻译成大白话，
就是大模型智能体时代，软件公司用人工智能取代了大量人工劳动力，把服务变得更高效、更自动化。所以，
未来软件公司能赚钱的地方，不是卖软件本身，而是整个巨大的服务市场，这个市场价值高达万亿美元。
拥有类似观点的还有8VC。该机构在一篇文章中提到：随着LLMs（大语言模型）的到来，单纯的服务公司已经变得更加令人兴奋。“因为人工智能可以搞定那些杂乱无章、靠语言交流的人类工作流程，而且，AI在发现错误或者处理一些复杂、特殊的情况时，往往比人类做得更好、更靠谱。”
8VC算了一笔账：
现在有很多公司，花在支持、后台、运营和销售这些岗位上的工资加起来超过一万亿美元。如果用自动化技术把这些工作都干了，就能将这笔钱转变成利润，而且还能把工作效率提高两到三倍。
如此看来，硅谷VC的意图一目了然：他们收购低毛利的传统服务企业，正是看中了这些企业在AI赋能下的巨大潜力和转型红利。希望通过AI技术，将这些原本依赖大量人力的商业模式转变为技术驱动、利润率更高的新模式，从而分得传统服务行业上万亿美元市场这块“大蛋糕”。
说完市场前景，再看投资逻辑。
当我拿着这一案例去咨询身边的投资人和AI从业者朋友时，
他们大多认为这个方向是可行的。
首先从技术角度看，AI在客服、物流、会计审计等传统服务行业的应用已经得到了市场的验证。
一组来自麦肯锡全球研究院的数据显示，未来受生成式AI影响最大的前十大职业中，就有客户服务与销售、会计与审计员、财务分析师等。
AI从业者张磊告诉我，“这类人力密集型场景，AI的技术路线已经比较成熟，完全可以胜任这些工作，而且削减人力成本的空间很大。人员成本大幅降低，净利润自然就上升了，公司估值也随之提升。”
同时他提到，相较于一些没有数据没有场景的创业公司，传统服务企业也具备训练Ai的天然优势。
“VC在投资AI公司时，常面临‘先有鸡还是先有蛋’的困境：没有数据就训练不出好模型，没有好模型就吸引不到用户数据。而收购传统企业直接解决了这一难题——一家中型客服中心每月的
通话录音数量可能在10万次左右
，这相当于创业公司几年才能积累的数据量。”张磊表示。
“另一方面，传统服务企业的业务流程明确，有现成的应用场景，AI技术可以快速嵌入现有环节，例如用聊天机器人替代人工客服，用算法优化物流路径。”张磊说到。
而从投资的角度看，收购传统服务企业，一定程度上也起到了风险兜底的效果。
在一级市场，围绕AI初创公司估值泡沫的争议一直都没有停止。传奇投资人杰里米・格兰瑟姆曾警告称，市场对人工智能的无休止炒作是一个典型的泡沫，沿袭了历史上其他泡沫的轨迹。高盛集团也指出，当前AI市场的泡沫可能比2000年的互联网泡沫更严重。于是乎，“只看不投”成了许多投资机构的真实写照。
相较之下，传统服务行业的估值一直较低，这为VC提供了绝佳的抄底机
会。
人工智能方向投资人沈亿表示，“这些企业经过多年发展，已经积累了稳定的客户群体和成熟的业务模式，只是因为缺乏技术升级而被市场低估。风投通过收购或高比例投资，可以以较低的成本获得优质资产，等待技术赋能后的价值爆发。”
