前言
由于爆米花独角兽回归传统 VC 就是想投资 Vertical Agent,也希望自己可以成为这个领域亚洲最好的投资人，所以开始系统转载一些所看所闻，不得不说，不同文章 60% 以上的内容是重复的，30% 是信息茧房，只有 10% 才是真正 insight。需要各位看官自己甄别，各取所需。
关于作者
Threshold Ventures（前身为 DFJ，2019 年更名）是早期风投公司，聚焦医疗和商业领域的软件及软件驱动企业，投资 A/B 轮。
基金规模：最新基金目标 2.5 亿美元（已募 1.46 亿），另两支基金合计超 4.5 亿。
策略：主动长期投资，入董事会并持股至 IPO，领域涵盖企业应用、健康科技、AI 等。
核心合伙人：Emily Melton、Josh Stein。
Lisa Xu 是 Threshold 合伙人，常驻纽约，专注于 B2B 软件公司的早期投资，重点关注垂直领域软件和商业基础设施领域。她协助领导和支持了 20 家不同企业的投资，包括 Loop Returns、EvolutionIQ（被 CCC 收购）、Justworks、Pigment、Alloy Automation、Archive Resale 和 TextIQ（被 Relativity 收购）。曾任职 FirstMark、Peloton 等，沃顿毕业。两度入选 EVC 榜单。
摘要
上一代垂直行业软件平台，主要功能是记录信息和简化人工操作。
如今，人工智能（AI）与大语言模型（LLM）正在催生全新解决方案 —— 它们能自主完成任务，不仅减轻员工工作压力，还能帮助企业加速增长、节省成本、优化运营。
Threshold Ventures 合伙人 Lisa Xu 指出，这些过去常被忽视的业务场景中，隐藏着软件解决方案的巨大市场机会。
面对客户需求的快速变化和劳动力短缺等挑战，原生 AI 解决方案已成为企业提升效率、开拓新业务、夯实运营根基的核心关键。
Lisa Xu 的核心观点
为何原生 AI 垂直软件（AI-Native 是关键字）是未来重要的赛道？
劳动力危机推动技术革新：各行业面临合格员工短缺，劳动力成本挤压利润，员工超负荷工作与客户需求增长的矛盾突出，加之 “退休潮” 带来的代际传承风险，** 能提升员工效率、填补劳动力缺口的工具（如 AI 驱动的新一代员工培训）** 将成为刚需。
疫情加速数字化与 AI 落地：疫情迫使传统企业转向电商、数字营销和远程办公，企业从降本、拓市场等数字化成果中受益，推动运营模式永久性变革，也为原生 AI 解决方案的普及奠定基础。
传统厂商或落后于原生 AI 企业（AI-Native）：受制于旧架构或 AI 能力不足，传统软件厂商在交付 AI 功能时可能滞后，而原生 AI 企业能快速捕捉新市场机会，通过新数据集持续优化解决方案。
01.
这一领域可能有哪些商业模式和应用场景？
● 从「记录系统」到「行动系统」，AI 构建竞争壁垒：Lisa Xu 指出，大语言模型驱动的原生 AI 解决方案可带来上一代软件 10 倍的可衡量价值。这类方案不仅能改善客户体验与员工绩效，还能在集成后生成专有数据集，挖掘提升客户利润的新机会。例如，潜在客户获取系统、自动日程安排工具等可快速实现投资回报，让企业直观感受 AI 价值。
● 从「软件即服务」到「AI 替代人工」：原生 AI 垂直软件不仅是员工的生产力工具，更催生出直接替代人类执行任务的「服务即软件」解决方案，通过自动化大幅降低成本、提升效率。
● 拓展市场规模（TAM）的策略：原生 AI 初创企业可通过推出针对特定痛点的多元产品和服务，提升单客户收入（ARPU）。它们还可在核心产品基础上叠加额外收入来源，扩大客户合同价值（ACV），从横向竞争对手手中夺取市场份额。与 Toast、ServiceTitan 等上一代垂直平台主要依赖 “SaaS + 金融科技” 模式（如嵌入式支付、薪资处理）不同，新一代平台正以全新方式创造价值，例如替代劳动力预算、摆脱传统按席位收费的 SaaS 模式。
02.
潜在挑战有哪些？
● 差异化竞争难题：垂直软件市场已高度饱和，许多现有解决方案瞄准行业核心运营流程。新一代垂直软件初创企业的成功取决于能否打造与客户共鸣的差异化价值主张，聚焦传统横向平台忽视的独特痛点。
● 中小企业对即时价值的需求：与企业级买家不同，传统中小企业利润微薄、资源有限，无法承受漫长的实施周期或需长期验证 ROI 的解决方案。针对这类客户的软件供应商必须优先考虑无摩擦的上线流程（尽可能利用 AI 实现），确保快速实现价值以推动 adoption。
● 构建专有数据壁垒的重要性：对原生 AI 解决方案而言，建立专有数据壁垒是实现长期差异化和竞争力的关键。随着平台自动化工作流程并收集高价值业务数据（从客户偏好到运营洞察），可形成持续优化的良性循环。但拓展数据壁垒需要持续的客户参与和平台功能的高频使用。
03.
投资人自述
Lisa Xu
“垂直领域软件初创企业的成功经验可总结为：
定制化用户体验：围绕行业客户的独特需求设计产品交互逻辑（UX）与界面（UI），让工具真正贴合业务场景；
统一数据模型：构建贯穿业务全流程的数据框架，提升透明度，辅助客户做出更明智、更具盈利能力的决策；
效率驱动的市场策略：以「提升运营效率」为核心制定推广路径，精准触达痛点最突出的目标客群。
新一代初创企业从成立之初就致力于为客户「降本增收」—— 不仅通过工具自动化降低人力成本，更通过数据洞察创造新收入机会。而最具想象空间的是，随着对行业基础数据的深度掌控，这些企业将逐步拓展产品边界，最终突破传统行业巨头的竞争壁垒。”
04.
文中提及的初创企业
FleetWorks、Inscribe*、Numa*、Parspec、Slang
编者注：（*）表示 Threshold Ventures 投资组合公司
写在最后
敬请期待。
除此之外，如果在阅读本篇时，略有困难，那是因为您尚未阅读他的前述文章，
●第一篇《AI 算法分析 94 家海外 AI 独角兽》，我们分析了 2015 年后成立的 6500 家 AI 公司, 并且整理出了 94 家海外 AI 独角兽。
●第二篇团队分析《原创研究 | AI 创业：团队决定命运？》。
●第三篇机构分析 《AI 投资新格局：科技巨头主导，VC 退居二线》。
●第四篇，OpenAI 分析《原创研究 | OpenAI 黑帮使命：从邪恶的 OpenAI 手中拯救人类》。
●第五篇中美技术对比《原创研究 | 大国竞争之中美 AI（一）技术篇》。
●第六篇中国独角兽分析《大国竞争 | 中美 AI 对比（二）独角兽篇》。
●第七篇中国 AI 独角兽点评《人工智能：爆米花独角兽与数字庞氏的交响》。
●第八篇国内创业方向分析《大国竞争 | 中美 AI 对比（三） 创业方向和人才来源》。
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