Najnowsze spostrzeżenia a16z: Firmy zajmujące się konsumencką sztuczną inteligencją zrewolucjonizują rynek oprogramowania dla przedsiębiorstw

Oryginalny tytuł: The Great Expansion: A New Era of Consumer Software

Źródło: Olivia Moore, partnerka a16z
Opracowanie i tłumaczenie: Leo, Deep Thinking Circle

Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, dlaczego produkty AI skierowane do konsumentów, które pojawiły się w ciągu ostatnich dwóch lat, potrafią w mniej niż dwa lata urosnąć od zera do milionów użytkowników i przekroczyć roczny przychód 100 milionów dolarów? Takie tempo wzrostu było niemal nie do pomyślenia przed erą AI. Na pierwszy rzut oka wydaje się, że to zasługa szybszej dystrybucji i wyższych średnich przychodów na użytkownika. Jednak dostrzegam głębszą zmianę, którą większość ludzi pomija: AI całkowicie zmieniła model retencji przychodów w oprogramowaniu konsumenckim.

Niedawno przeczytałem analizę partnerki a16z, Olivii Moore, zatytułowaną „The Great Expansion: A New Era of Consumer Software”. Nazwała to zjawisko „Great Expansion” (Wielka Ekspansja) i uważam, że uchwyciła bardzo kluczowy trend. Po głębszym przemyśleniu tego poglądu, uświadomiłem sobie, że to nie tylko korekta modelu biznesowego, ale fundamentalna zmiana zasad gry w całej branży oprogramowania konsumenckiego. Jesteśmy świadkami historycznego punktu zwrotnego: firmy tworzące oprogramowanie konsumenckie nie muszą już walczyć z odpływem użytkowników, lecz mogą polegać na ciągłej ekspansji wartości użytkownika, aby osiągać wzrost. Granice między rynkiem konsumenckim a rynkiem korporacyjnym stają się w pewnym sensie coraz bardziej rozmyte.

Wpływ tej zmiany jest ogromny. Tradycyjne firmy tworzące oprogramowanie konsumenckie musiały co roku poświęcać ogromne zasoby i środki na zastępowanie odpływających użytkowników, tylko po to, by utrzymać status quo. Teraz firmy, które wykorzystały szansę AI, odkrywają, że każda grupa ich użytkowników nie tylko nie traci wartości, ale z czasem generuje coraz większe przychody. To jak przejście z przeciekającego wiadra na stale rosnący balon – model wzrostu jest zupełnie inny.

Z tej perspektywy uważam, że to ogromna szansa dla firm wychodzących na rynki zagraniczne, ponieważ produkty konsumenckie mogą wykorzystać PLG (Product-Led Growth) do wzrostu i generowania przychodów, omijając słabość chińskich zespołów w segmencie SLG na rynkach zagranicznych. Choć działają na rynku korporacyjnym, cały model wzrostu przypomina produkty skierowane do konsumentów. Wiem to z własnego doświadczenia – mój projekt, w pełni skierowany do firm produkt Vibe coding, działa już od miesiąca i dzięki PLG osiągnął bardzo dobre wyniki.

Podstawowa wada tradycyjnego modelu

Przypomnijmy sobie, jak oprogramowanie konsumenckie zarabiało przed erą AI. Moore w swojej analizie wymienia dwa główne modele i uważam, że jej podsumowanie jest trafne. Pierwszy to model oparty na reklamach, głównie w aplikacjach społecznościowych, bezpośrednio powiązany z ilością użycia, więc wartość każdego użytkownika jest z czasem płaska. Przykładami są Instagram, TikTok, Snapchat. Drugi to jednowarstwowy model subskrypcyjny, gdzie wszyscy płacą tę samą stałą opłatę miesięczną lub roczną za dostęp do produktu. Tak działają Duolingo, Calm, YouTube Premium.

W obu tych modelach revenue retention (retencja przychodów) niemal zawsze jest poniżej 100%. Co roku pewien odsetek użytkowników odpada, a ci, którzy zostają, płacą tę samą kwotę. Dla produktów subskrypcyjnych skierowanych do konsumentów utrzymanie 30-40% użytkowników i przychodów po pierwszym roku to już „najlepsza praktyka”. Te liczby brzmią wręcz przygnębiająco.

Zawsze uważałem, że ten model ma fundamentalną wadę strukturalną: tworzy podstawowe ograniczenie, że firma musi stale zastępować utracone przychody, by utrzymać wzrost, nie mówiąc już o ekspansji. Wyobraź sobie przeciekające wiadro – musisz nie tylko ciągle dolewać wody, by utrzymać poziom, ale jeszcze więcej, by poziom rósł. To właśnie dylemat tradycyjnych firm tworzących oprogramowanie konsumenckie: są uwięzione w niekończącym się cyklu pozyskiwania – odpływu – ponownego pozyskiwania użytkowników.

Problem tego modelu nie ogranicza się tylko do liczb – wpływa też na całą strategię firmy i alokację zasobów. Większość wysiłków idzie na pozyskiwanie nowych użytkowników, by zrekompensować odpływ, zamiast na pogłębianie relacji z obecnymi użytkownikami czy zwiększanie wartości produktu. Dlatego widzimy, że wiele aplikacji konsumenckich agresywnie wysyła powiadomienia i stosuje różne techniki zwiększania zaangażowania, bo wiedzą, że jeśli użytkownik przestanie korzystać, przychód znika natychmiast.

Uważam, że ten model fundamentalnie niedoszacowuje potencjału wartości użytkownika. Zakłada, że wartość użytkownika jest stała – po zasubskrybowaniu produktu jego wkład w przychód się kończy. Tymczasem w rzeczywistości, wraz ze wzrostem zaawansowania użytkownika, jego potrzeby rosną i jest gotów płacić więcej. Tradycyjny model nie wykorzystuje tej możliwości wzrostu wartości.

Zmiana zasad gry w erze AI

Pojawienie się AI całkowicie zmieniło tę grę. Moore nazywa tę zmianę „Great Expansion” (Wielka Ekspansja) i uważam, że to bardzo trafne określenie. Najszybciej rosnące firmy AI skierowane do konsumentów notują dziś retencję przychodów powyżej 100% – co było niemal nie do pomyślenia w tradycyjnym oprogramowaniu konsumenckim. Dzieje się to na dwa sposoby: po pierwsze, wydatki konsumentów rosną, gdy przychody oparte na użyciu zastępują stałe opłaty za „dostęp”; po drugie, konsumenci w niespotykanym tempie wprowadzają narzędzia do pracy, gdzie mogą być refundowane i wspierane większym budżetem.

Zaobserwowałem kluczową zmianę w zachowaniach użytkowników. W tradycyjnym oprogramowaniu użytkownik albo korzysta z produktu, albo nie; subskrybuje albo rezygnuje. W produktach AI zaangażowanie i wkład użytkownika rosną stopniowo. Na początku mogą korzystać tylko z podstawowych funkcji, ale gdy odkryją wartość AI, coraz bardziej polegają na tych narzędziach, a ich potrzeby stale rosną.

Ta różnica jest dramatyczna. Moore zauważa, że przy 50% retencji przychodów firma musi co roku zastąpić połowę bazy użytkowników, by utrzymać status quo. Przy ponad 100% każda grupa użytkowników się rozrasta, a wzrost nakłada się na wzrost. To nie tylko poprawa liczb – to zupełnie nowy silnik wzrostu.

Uważam, że za tą zmianą stoi kilka głębokich przyczyn. Produkty AI mają efekt uczenia się – im więcej są używane, tym są bardziej przydatne. Im więcej czasu i danych użytkownik inwestuje, tym większą wartość otrzymuje. Tworzy się pozytywne sprzężenie zwrotne: więcej użycia to większa wartość, większa wartość to więcej użycia i wyższa gotowość do płacenia.

Kolejnym kluczowym czynnikiem jest praktyczny charakter produktów AI. W przeciwieństwie do wielu tradycyjnych aplikacji konsumenckich, narzędzia AI często rozwiązują konkretne problemy użytkownika lub zwiększają jego produktywność. Użytkownik łatwo dostrzega bezpośrednie korzyści i chętniej za nie płaci. Gdy narzędzie AI pozwala zaoszczędzić kilka godzin pracy, płacenie za dodatkowe użycie jest całkowicie uzasadnione.

Wyrafinowane projektowanie struktur cenowych

Przeanalizujmy, jak najbardziej udane firmy AI skierowane do konsumentów budują swoje strategie cenowe. Moore zauważa, że nie polegają już na jednej opłacie subskrypcyjnej, lecz stosują hybrydowy model z wieloma poziomami subskrypcji oraz komponentem opartym na użyciu. Jeśli użytkownik wyczerpie swoje credits (punkty), może dokupić więcej lub przejść na wyższy plan.

Warto tu wyciągnąć lekcję z branży gier. Firmy gamingowe od dawna uzyskują większość przychodów od „whale” (graczy wydających najwięcej). Ograniczanie cen do jednego czy dwóch poziomów to marnowanie potencjału przychodowego. Sprytne firmy budują poziomy wokół liczby generacji, zadań, prędkości, priorytetów czy dostępu do konkretnych modeli, oferując jednocześnie punkty i opcje upgrade’u.

Przyjrzyjmy się kilku przykładom. Google AI oferuje subskrypcję Pro za 20 dolarów miesięcznie i Ultra za 249 dolarów miesięcznie, a gdy użytkownik (nieuchronnie) przekroczy limit, pobiera dodatkowe opłaty za punkty Veo3. Pakiety dodatkowych punktów zaczynają się od 25 dolarów i sięgają 200 dolarów. Z tego co wiem, wielu użytkowników wydaje na dodatkowe punkty Veo tyle samo, co na podstawową subskrypcję. To doskonały przykład, jak przychody rosną wraz z zaangażowaniem użytkownika.

Model Krea jest również interesujący – oferują plany od 10 do 60 dolarów miesięcznie, w zależności od przewidywanego użycia i liczby zadań treningowych, a po przekroczeniu limitu można dokupić pakiety punktów za 5-40 dolarów (ważne 90 dni). To rozwiązanie jest genialne, bo daje przystępny próg wejścia dla lekkich użytkowników i przestrzeń do ekspansji dla intensywnych.

Cennik Grok idzie jeszcze dalej: plan SuperGrok kosztuje 30 dolarów miesięcznie, a SuperGrok Heavy aż 300 dolarów miesięcznie, oferując dostęp do nowych modeli (Grok 4 Heavy), rozszerzony dostęp, dłuższą pamięć i testy nowych funkcji. Taka 10-krotna różnica cenowa była nie do pomyślenia w tradycyjnym oprogramowaniu konsumenckim, ale w erze AI jest uzasadniona, bo potrzeby i postrzegana wartość użytkowników są bardzo zróżnicowane.

Sukces tych modeli polega na uznaniu różnorodności i dynamiki wartości użytkownika. Nie wszyscy mają takie same potrzeby czy możliwości płatnicze, a potrzeby tego samego użytkownika mogą się zmieniać w czasie. Dzięki elastycznym opcjom cenowym firmy te mogą uchwycić pełne spektrum wartości użytkownika.

Moore zauważa, że niektóre firmy konsumenckie osiągnęły ponad 100% retencji przychodów wyłącznie dzięki takiemu modelowi cenowemu, nawet bez ekspansji na rynek korporacyjny. To pokazuje siłę tej strategii – nie tylko rozwiązuje problem odpływu, ale tworzy wewnętrzny mechanizm wzrostu.

Złoty most od konsumenta do przedsiębiorstwa

Zaobserwowałem kolejny ważny trend – konsumenci w niespotykanym tempie wprowadzają narzędzia AI do pracy. Moore podkreśla w swojej analizie: konsumenci aktywnie są nagradzani za wprowadzanie narzędzi AI do miejsca pracy. W niektórych firmach brak „AI-native” jest już nie do przyjęcia. Każdy produkt z potencjalnym zastosowaniem w pracy – praktycznie każdy, który nie jest NSFW – powinien zakładać, że użytkownicy będą chcieli wprowadzić go do zespołu, a gdy mogą go zrefundować, zapłacą znacznie więcej.

Tempo tej zmiany robi wrażenie. W przeszłości przejście z rynku konsumenckiego na korporacyjny trwało lata i wymagało dużych nakładów na edukację rynku i sprzedaż. Teraz użyteczność narzędzi AI jest tak oczywista, że użytkownicy sami wprowadzają je do pracy. Widziałem wiele przypadków, gdy pracownik najpierw kupuje narzędzie AI prywatnie, a potem przekonuje firmę do zakupu wersji dla zespołu.

Przejście od wrażliwych na cenę konsumentów do mniej wrażliwych firm otwiera ogromne możliwości ekspansji. Wymaga to jednak podstawowych funkcji współdzielenia i współpracy: folderów zespołowych, wspólnych bibliotek, wspólnych przestrzeni roboczych, uwierzytelniania i bezpieczeństwa. Uważam, że te funkcje są dziś niezbędne w każdym produkcie AI skierowanym do konsumentów z potencjałem korporacyjnym.

Wyposażone w te funkcje, różnice cenowe mogą być ogromne. ChatGPT to dobry przykład – choć nie jest powszechnie postrzegany jako produkt zespołowy, jego cennik pokazuje różnicę: subskrypcja indywidualna kosztuje 20 dolarów miesięcznie, a plany korporacyjne od 25 do 60 dolarów za użytkownika. Taka 2-3-krotna różnica jest rzadkością w tradycyjnym oprogramowaniu konsumenckim, ale w erze AI staje się normą.

Uważam, że niektóre firmy celowo wyceniają plany indywidualne na poziomie break-even lub nawet ze stratą, by przyspieszyć adopcję zespołową. Notion w 2020 roku skutecznie zastosował tę strategię, oferując nieograniczoną liczbę darmowych stron dla pojedynczych użytkowników, a za funkcje współpracy pobierając agresywne opłaty – to napędziło ich najbardziej wybuchowy okres wzrostu. Logika tej strategii: budować bazę użytkowników przez subsydiowanie indywidualnego użycia, a potem monetyzować przez funkcje korporacyjne.

Przyjrzyjmy się kilku przykładom. Plan Plus Gamma kosztuje 8 dolarów miesięcznie i pozwala usunąć znak wodny – co jest wymagane przez większość firm – oraz daje dostęp do innych funkcji. Następnie użytkownik płaci za każdego współpracownika dodanego do workspace. Ten model sprytnie wykorzystuje potrzebę profesjonalnego wyglądu w firmach.

Replit oferuje plan Core za 20 dolarów miesięcznie. Plan zespołowy zaczyna się od 35 dolarów miesięcznie i obejmuje dodatkowe punkty, miejsca dla widzów, scentralizowane rozliczenia, kontrolę dostępu opartą na rolach, prywatne wdrożenia itd. Cursor oferuje plan Pro za 20 dolarów miesięcznie i Ultra za 200 dolarów miesięcznie (20-krotnie większe limity). Użytkownicy zespołowi płacą 40 dolarów miesięcznie za Pro z trybem prywatności dla organizacji, dashboardem zarządzania, scentralizowanym rozliczaniem i SAML/SSO.

Te funkcje są kluczowe, bo umożliwiają ekspansję ARPU (średniego przychodu na użytkownika) na poziomie korporacyjnym. Uważam, że dziś każda firma AI skierowana do konsumentów, która nie myśli o ścieżce ekspansji korporacyjnej, traci ogromną szansę. Firmy płacą nie tylko więcej, ale są też bardziej stabilne i mają niższy churn.

Inwestowanie w możliwości korporacyjne od pierwszego dnia

Moore proponuje pozornie nieintuicyjną, ale bardzo rozsądną radę: firmy konsumenckie powinny rozważyć zatrudnienie szefa sprzedaży w ciągu pierwszego-dwóch lat działalności. Całkowicie się z tym zgadzam, choć to wywraca do góry nogami tradycyjną strategię produktów konsumenckich.

Adopcja indywidualna pozwala produktowi zajść tylko do pewnego momentu; szerokie wdrożenie w organizacji wymaga przejścia przez proces zakupów korporacyjnych i podpisania dużych kontraktów. To wymaga profesjonalnych kompetencji sprzedażowych, a nie tylko polegania na naturalnym rozprzestrzenianiu się produktu. Widziałem wiele świetnych produktów AI skierowanych do konsumentów, które przegapiły duże szanse przez brak kompetencji sprzedażowych B2B.

Canva powstała w 2013 roku i czekała prawie siedem lat z wprowadzeniem produktu Teams. Moore zauważa, że w 2025 roku taki zwłoka nie jest już możliwa. Tempo adopcji AI przez firmy oznacza, że jeśli opóźnisz funkcje korporacyjne, konkurencja przejmie okazję. Ta presja konkurencyjna w erze AI jest znacznie większa, bo rynek zmienia się szybciej niż kiedykolwiek.

Uważam, że kilka kluczowych funkcji często decyduje o sukcesie. W zakresie bezpieczeństwa i prywatności: zgodność z SOC-2, wsparcie SSO/SAML. W zakresie operacji i rozliczeń: kontrola dostępu oparta na rolach, scentralizowane rozliczenia. W produkcie: szablony zespołowe, wspólne motywy, workflow współpracy. To może brzmieć podstawowo, ale często są to kluczowe czynniki w decyzjach zakupowych firm.

ElevenLabs to dobry przykład: firma zaczęła od dużej bazy konsumentów, ale szybko zbudowała możliwości korporacyjne, dodając zgodność z HIPAA dla swoich agentów głosowych i konwersacyjnych, pozycjonując się jako dostawca dla ochrony zdrowia i innych regulowanych rynków. Ta szybka transformacja umożliwiła im zdobycie wartościowych klientów korporacyjnych, a nie tylko poleganie na przychodach konsumenckich.

Zaobserwowałem ciekawą zależność: firmy AI skierowane do konsumentów, które wcześnie inwestują w możliwości korporacyjne, budują silniejsze fosy konkurencyjne. Gdy firma wdroży narzędzie i zintegruje je z workflow, koszt zmiany jest wysoki. To buduje większą lojalność i przewidywalność przychodów.

Dodatkowo, klienci korporacyjni dostarczają cennego feedbacku produktowego. Ich potrzeby są bardziej złożone, co popycha produkt w bardziej zaawansowanym kierunku. Widziałem wiele produktów AI skierowanych do konsumentów, które dzięki obsłudze firm odkryły nowe kierunki rozwoju i funkcje.

Moje głębokie przemyślenia na temat tej transformacji

Po dokładnej analizie poglądów Moore i własnych obserwacji uważam, że jesteśmy świadkami nie tylko korekty modelu biznesowego, ale przebudowy całej infrastruktury branży oprogramowania. AI zmienia nie tylko możliwości produktu, ale też sposób tworzenia i przechwytywania wartości.

Najciekawsze jest dla mnie to, że ta zmiana podważa nasze tradycyjne założenia dotyczące oprogramowania konsumenckiego. Przez długi czas uważano, że oprogramowanie konsumenckie z natury jest tanie, ma wysoki churn i trudno je monetyzować. Tymczasem rzeczywistość ery AI pokazuje, że oprogramowanie konsumenckie może osiągać skalę i tempo wzrostu przychodów na poziomie korporacyjnym. Skutki tej zmiany są dalekosiężne.

Z punktu widzenia alokacji kapitału oznacza to, że inwestorzy mogą teraz wcześniej inwestować większe środki w firmy AI skierowane do konsumentów, bo te szybciej osiągają znaczącą skalę przychodów. Tradycyjnie firmy konsumenckie musiały czekać na ogromną bazę użytkowników, by efektywnie monetyzować, teraz mogą rosnąć dynamicznie nawet przy mniejszej bazie.

Zastanawiałem się też, jak ta zmiana wpływa na strategie startupowe. Moore zauważa, że wiele najważniejszych firm AI w erze AI może zacząć od produktów konsumenckich. To bardzo trafna obserwacja. Tradycyjna ścieżka B2B wymaga wielu badań rynku, rozmów z klientami i długich cykli sprzedaży. Start od konsumenta pozwala na szybszą iterację produktu i weryfikację rynkową.

Kolejną zaletą tej drogi jest bardziej naturalny product-market fit. Gdy konsumenci dobrowolnie używają i płacą za produkt, to silny sygnał dopasowania do rynku. Gdy potem wprowadzają produkt do pracy, adopcja korporacyjna staje się bardziej organiczna i trwała.

Zauważyłem też ciekawą zmianę dynamiki konkurencyjnej. W tradycyjnej erze software rynek konsumencki i korporacyjny były rozdzielone, z różnymi graczami i strategiami. W erze AI te granice się zacierają. Jeden produkt może konkurować na obu rynkach, co tworzy nowe przewagi i wyzwania.

Z technicznego punktu widzenia podwójny charakter produktów AI (łatwość użycia konsumencka + funkcje korporacyjne) wyznacza nowe standardy projektowania i rozwoju. Produkt musi być na tyle prosty, by użytkownik indywidualny mógł go łatwo zacząć używać, ale też na tyle zaawansowany i bezpieczny, by spełnić wymagania firm. To trudna równowaga, ale firmy, którym się to uda, zyskają ogromną przewagę.

Zastanawiałem się też, jak ten trend wpłynie na istniejące firmy software’owe dla przedsiębiorstw. Tradycyjne firmy B2B muszą teraz konkurować z AI startupami wywodzącymi się z rynku konsumenckiego, które często mają lepszy UX i szybsze tempo rozwoju. To może zmusić całą branżę do podniesienia standardów produktu i doświadczenia użytkownika.

Wreszcie, uważam, że ta zmiana odzwierciedla fundamentalną transformację sposobu pracy. Praca zdalna, większa swoboda wyboru narzędzi przez pracowników i wyższe oczekiwania wobec narzędzi produktywności rozmywają granice między narzędziami konsumenckimi a korporacyjnymi. AI tylko przyspiesza ten już trwający trend.

Przyszłe szanse i wyzwania

Choć z entuzjazmem patrzę na zjawisko „Great Expansion” opisane przez Moore, widzę też wyzwania i szanse, na które warto zwrócić uwagę.

Jeśli chodzi o wyzwania, uważam, że konkurencja stanie się jeszcze ostrzejsza. Gdy ścieżka do sukcesu stanie się jasna, więcej firm będzie próbowało ją powtórzyć. W długim terminie wygrają ci, którzy zbudują silną przewagę i efekty sieciowe.

Z perspektywy regulacyjnej szybka adopcja AI w firmach może rodzić nowe wyzwania związane z zgodnością i bezpieczeństwem. Firmy muszą zadbać, by ich narzędzia AI spełniały branżowe standardy i wymogi prawne. To może zwiększyć koszty i złożoność rozwoju, ale też stworzyć nowe bariery wejścia.

Jeśli chodzi o szanse, widzę ogromne pole do innowacji. Firmy, które kreatywnie połączą łatwość użycia konsumencką z funkcjami korporacyjnymi, otworzą nowe kategorie rynkowe. Uważam też, że duże szanse mają wertykalne narzędzia AI – głęboka optymalizacja pod konkretne branże czy przypadki użycia może być cenniejsza niż narzędzia ogólne.

Dostrzegam też szansę na efekty sieciowe danych i modeli AI. Wraz ze wzrostem liczby użytkowników i głębszym użyciem, produkty AI mogą stawać się coraz inteligentniejsze i bardziej spersonalizowane. Taka poprawa napędzana danymi daje silną przewagę konkurencyjną, bo nowi gracze nie mogą łatwo skopiować zgromadzonej inteligencji.

Z punktu widzenia inwestycji uważam, że ten trend nadal będzie przyciągał duży kapitał. Inwestorzy muszą jednak mądrze identyfikować firmy z trwałą przewagą, a nie tylko te, które szybko rosną na początku. Kluczowe będzie zrozumienie, które firmy zbudują prawdziwe fosy konkurencyjne, a nie tylko wykorzystają wczesne okazje rynkowe.

Ostatecznie wierzę, że „Great Expansion” opisane przez Moore to dopiero początek rewolucji AI. Na nowo definiujemy istotę oprogramowania – z narzędzia staje się ono inteligentnym partnerem, z funkcji – rezultatem. Firmy, które uchwycą tę zmianę i skutecznie ją wdrożą, zbudują kolejną generację gigantów technologicznych. To nie tylko innowacja modelu biznesowego, ale też nowe wyobrażenie relacji człowieka z technologią. Żyjemy w ekscytujących czasach – oprogramowanie staje się coraz inteligentniejsze, bardziej użyteczne i coraz bardziej niezbędne.

Oryginalny artykuł