风险投资机构 ICONIQ Capital 根据旗下所投资 SaaS 企业的调研数据显示，以每个客户贡献的收入（ARR 年化收入）的前 25% 分位为例，大型企业（公司 ARR 2 亿美金以上）为 21.6 万美元。
而规模最小的企业的前 25% 分位每个企业客户贡献的 ARR 为 7.8 万美元。
一个启示是：即便是美国企业市场，单个企业为某家服务商付出的购买金额都是有限的，而对于服务商能否成功的关键，不是单个企业多花钱，而是标准化的产品供给，同时服务很多家企业客户。
#AI to B# 甲子光年针对
⑴ 目前的 AI 公司距离 2002 年华为公司的水平差距甚远；
⑵ 两个赛道（通信设备 vs. AI to B）成熟度差距则更大。
摘录文章的关键要点：
⑴ AI to B 需要专家级人员现场驻点调优；
⑵ 薪水低的人员还搞不定；
⑶ 核心是“产品化能力”不行，而且一时半会是改变不了这个状态；
⑷ 此模式下，AI to B 有可能会成为“低利润”的赛道；
⑸ 现场交付型，而且还可以养得起高工资员工的，只有管理咨询、投资银行 IBD 这种；或者基于 SAP 这种产品化程度很高的实施顾问。
⑹ 应整体调低 AI to B 的赛道产值（预期）。
抗癌药：584亿美元
自身免疫性疾病药物：541亿美元
疫苗：114亿美元
心血管疾病药物：105亿美元
抗生素：57亿美元
激素避孕药物：54亿美元
“类比” 是人类社会与生俱来的本能。
每当遇到新情境时，人类会寻求迅速剥离无关紧要的部分，透过事件表象看本质。这是一种人类无法抑制的心理条件反射。
以 < 图 1 > 代表性产品从上市到发展一亿用户需要多少时间为例，受众会条件反射般认为，ChatGPT 的潜力会比 WeChat、Tiktok、Facebook 大得多。
但实际上，ChatGPT 用户停滞增长许久了（OpenAI 最近又进一步免去用户注册要求，看能否再激活一下增长）。
< 图 2 > 代表性企业在前三年的收入，受众很容易得出结论：OpenAI 的收入变现要比 Google、Amazon、Facebook 好很多。
但实际上，整个生成式 AI 在今年会面临严峻的 “进一步的收入从哪里来的” 问题。而 Google、Amazon、Facebook...
