摘要：Sierra的掌舵人就是最好的例子。一位是BretTaylor，曾经的Salesforce联席CEO，他对企业市场和用户需求的洞察力，几乎是刻在骨子里的本能。

18个月，从0到百亿美金估值！这听起来像是天方夜谭，但在AI浪潮的巅峰，一家名为Sierra的公司，却将不可能变为现实。

它的成功，不仅刷新了独角兽的成长速度，更揭示了顶级创始人如何利用AI潜力，构建颠覆性商业模式。这背后隐藏着怎样的“致富密码”？

任何一个传奇故事的开篇，主角的出身都至关重要。AI独角兽的创始团队，几乎无一例外，都配置了“顶级大脑”和“最强大腿”的组合。

Sierra的掌舵人就是最好的例子。一位是BretTaylor，曾经的Salesforce联席CEO，他对企业市场和用户需求的洞察力，几乎是刻在骨子里的本能。

另一位是ClayBavor，前谷歌高管，一个沉迷于前沿产品和交互体验的技术极客。正是他在某天看到DALL·E生成了一张“鳄梨形状的椅子”后，瞬间顿悟：AI不再只是执行命令的机器，它开始真正“理解”人类的意图了。

这种“硅谷老将”的组合，经验丰富，人脉广阔，知道市场的痛点在哪里，也懂得如何将最前沿的技术，变成企业愿意为之买单的解决方案。

有趣的是，这种“创始人基因决定论”在大洋彼岸的中国同样适用。中国新诞生的44家独角兽里，创始人的画像清晰地分成了几类。有接近一半（43%）是像Bavor那样的“技术派”，他们本身就是学者或顶尖的技术专家。

还有三分之一，则是像Taylor这样的“操盘手”，从互联网大厂的高管位置上转身下海，带着成熟的管理经验和行业资源。

更值得一提的是被称为“老司机”的连续创业者，他们占比同样达到33%。数据不会说谎，这些经验丰富的“老司机”们创办的公司，平均只需要4.7年就能成为独角兽，速度远超市场平均水平。经验，在这个赛道上，是能被量化成估值和成长速度的。

当然，规则总有例外，那就是“小天才”的出现。比如年仅三十出头的杨植麟，他创办的大模型公司月之暗面，如今估值已高达33亿美元，是2024年新晋独角兽中估值最高的创业公司。

这些“90后”创始人，用他们的技术天赋，证明了在这个时代，颠覆性的技术洞察力同样是通往成功的火箭燃料。

无论是经验老到的“操盘手”，还是才华横溢的“小天才”，他们共同的特点是：能在正确的时间，用正确的技术，去解决一个足够大的问题。这就是一切的起点。

一个顶级的创始团队，还需要一个能将能量发挥到极致的“杠杆支点”。这个支点，就是赛道的选择。成功的AI独角兽，往往都选择了一个人力成本高昂、效率低下、但价值又极易被量化的垂直行业。它们要做的，就是用AI这根杠杆，撬动整个行业的变革。

Sierra瞄准的美国客服行业，就是一个完美的“价值洼地”。这个行业堪称一个巨大的人力“黑洞”，企业每年都要为高昂的薪资和惊人的员工流失率头疼不已。

客户的电话永远在占线，问题半天得不到解决，满意度常年徘徊在低位。这三大难题，简直就是为AI量身定做的靶子。

Sierra的切入，就是用AI代理去替代或辅助人工客服，主打一个降本增效，直击企业最核心的痛点。这也解释了为什么美国70%的新晋独角兽都扎堆在软件领域，因为软件正在以更高效的方式重塑各行各业。

把视线转到中国，我们会发现一幅截然不同的图景。中国的独角兽版图中，“硬科技”占据了半壁江山，芯片、新能源、航空航天才是主角。

即便是在企业服务软件领域，中国的公司也更偏爱工业设计这类与实体经济紧密结合的方向。这背后反映的是中美两国不同的产业结构和市场需求，没有高下之分，只有路径不同。选对了赛道，下一步就是如何把技术变成实实在在的收入。Sierra的商业模式堪称教科书级别。

他们没有采用传统的软件订阅费模式，而是开创性地使用了“结果导向定价”。简单来说，就是按AI成功解决问题的数量来收费。

这种模式的精妙之处在于，它把Sierra的利益和客户的利益牢牢地绑在了一起。AI的效果越好，为客户解决的问题越多，Sierra的收入就越高。

这种自信，也体现在他们高昂的客单价上。平均一份合同的金额从15万美元起跳，目标客户清晰地锁定在那些有海量数据、复杂业务场景并且愿意为效果付费的中大型企业身上。这些大客户不仅能带来可观的收入，更重要的是，它们为Sierra提供了最宝贵的“燃料”——数据。

当大语言模型技术日趋成熟，甚至有点“商品化”的时候，真正的较量就不再是谁的模型参数更多，而在于谁能更好地“驾驭”AI，并围绕它构建起一套坚不可摧的商业壁垒。

Sierra的策略就非常聪明。他们没有一头扎进自研底层大模型的“军备竞赛”里，那条路烧钱又漫长，月之暗面和阶跃星辰的成功之路也说明了在中国做大模型需要巨大的投入。

相反，Sierra选择搭建一个兼容并包的“模型抽象层”。无论是OpenAI的还是Anthropic的，谁家的模型好用，我就用谁的。他们把自己的核心竞争力，放在了对AI能力的封装、治理和优化上。

这就像是说，我虽然不造发动机，但我最会造车，而且能把市面上所有顶级的发动机都调校到最佳状态。

为了让这辆“AI汽车”跑得又快又稳，Sierra打造了一整套“系统工程”。他们推出了AgentOS工具包，像一个保险箱，专门用来保障客户的个人身份信息（PII）安全。

他们还提供了AgentSDK开发工具，让开发者可以用更简单的声明式语言去定义AI的行为，大大降低了开发门槛。

更进一步，Sierra还发布了一套名为“AI开发生命周期框架”（ADLC）的标准化流程。从AI代理的设计、测试到部署，每一步都有章可循。

这套组合拳，彻底将AI从一个时而灵光、时而“犯傻”的“黑箱”，变成了一个稳定、可控、可信赖的企业级生产力工具。然而，这还不是Sierra最深的护城河。它真正的杀手锏，在于那个被称为“数据飞轮”的效应。

以他们和床垫品牌Casper的合作为例，Sierra开发的AI客服，竟然独立解决了高达74%的用户咨询，同时还让客户的满意度提升了20%。

每一次成功的交互，Casper的海量客户数据都在反过来“喂养”和训练Sierra的模型，让它变得更聪明、更精准。服务的大客户越多，积累的行业数据就越丰富，模型的效果就越好，从而又能吸引更多的大客户。

这个正向循环一旦转起来，就会形成滚雪球效应，让后来者难以追赶。在与金融科技公司Brex的合作中，人们甚至发现，员工的角色都在悄然发生改变，他们不再是重复劳动的执行者，而是成为了监督和管理AI的“AI管理者”。

这种深度嵌入客户CRM、ERP系统的能力，加上“结果导向定价”的商业模式，共同构成了一个完美的商业闭环。技术优化带来更好的服务效果，效果提升换来客户的付费和数据，更多的数据又反哺技术的再次优化。在这个闭环里，像Intercom、Kore.ai这些竞争对手，发现自己很难从正面撼动Sierra的地位。

来源：青梅旭史