a16z合伙人：AI创业销售策略的灯塔与圈地框架

2009 年，Andy McCall 加入 Meraki 时，企业网络市场早已被 Cisco 和 HP 占据。作为一家缺乏品牌背书的初创公司，Meraki 几乎没有机会直接进入全球最大的企业客户，只能从 IT 能力有限、决策速度更快的中端市场切入，用免费试用证明自己的云管理网络设备更简单、更易部署。

三年后，Meraki 被 Cisco 收购。2017 年，Andy 又加入成立仅两年的 Samsara，负责搭建销售体系。当时，美国电子行车记录设备法规开始分阶段实施，整个货运行业突然获得了一笔必须花出去的预算。Samsara 没有先去争夺最大的运输公司，而是从更容易成交的中型客户开始，借助监管窗口迅速铺开市场。此后六年，Andy 帮助 Samsara 从数百万美元收入增长至十亿美元规模，并完成上市。2024 年，他加入 a16z，成为普通合伙人。

这期 a16z 播客中，Andy 与 a16z 合伙人 Joe Schmidt 讨论了 AI 创业公司最容易忽略、也可能最昂贵的一项决策：究竟应该集中资源拿下少数标杆客户，还是快速复制销售、抢占市场。Joe 将这两种打法概括为“灯塔”与“圈地”——前者依靠社会证明降低风险，后者依靠可量化的经济账推动成交。

他们讨论的并不只是一套销售分类，更是 AI 公司判断市场成熟度的方法：客户是否已有预算，产品是否替代现有工作流，价值能否被直接量化，以及创始人应该把时间花在攻下摩根大通，还是去俄亥俄州寻找真正愿意付钱的客户。

以下是他们的主要观点：

1. 企业购买的不是「未来」，而是「证明」或「数学」。高风险、全新品类需要标杆客户提供社会证明；能够替代现有流程的产品，则要用效率、成本和投资回报推动成交。

2. 灯塔策略的核心不是拿下大客户，而是降低整个行业的决策风险。Harvey 赢得顶级律所后，真正获得的不只是一笔收入，而是向其他律所证明：采购 AI 法律产品是安全的。

3. 圈地策略成立的前提，是预算已经存在、价值能够算清楚。如果产品可以直接替代现有软件或人工流程，创业公司就不必花太多时间教育市场，而应尽快复制销售、扩大覆盖。

4. 判断是哪种市场，可以先问一个问题：客户从哪里出钱？如果客户可以把现有供应商的预算转移给你，更适合圈地；如果找不到明确预算、还需要说服组织接受新品类，则更适合灯塔。

5. AI 正处在一个短暂的强制采购窗口。几乎所有企业都面临采用 AI 的内部压力，但这种动能不会永远持续。已经能够证明价值的公司，应尽快把市场热度转化为订单。

6. 早期公司不必迷信头部客户，短反馈循环往往更重要。中端客户决策、部署和反馈更快，更适合验证产品、寻找 PMF。十个快速落地的客户，可能比一家耗时一年的巨头更有价值。

7. 概念验证必须提前确定期限、范围和成功标准。AI 能力持续变化，客户需求也会不断增加。没有边界的试用很容易变成科研项目，消耗大量资源却迟迟无法进入采购。

8. 先建立可重复的销售机器，再沿着 ACV 阶梯向上走。只要单位经济模型成立，就应尽可能复制成交，而不是过早追求更大的合同。客户规模和客单价会随着产品成熟自然提升。

9. 灯塔与圈地不是二选一，而是公司不同阶段的动作。公司可以先用标杆客户建立信任，再向长尾市场铺开；也可以先在中端市场广泛成交，成熟后进入垂直行业争夺头部客户。

10. 最大的错误不是暂时选错策略，而是困在策略讨论中。创始人只需用少量时间确定方向，把绝大多数时间用于见客户、拿订单和改产品。市场会通过真实的购买行为告诉你，自己究竟在玩哪一种游戏。

灯塔还是圈地：先判断你在玩什么游戏

主持人：欢迎回a16z播客。今天我们讨论的是AI创始人面临的最昂贵的问题：如何销售。Joe Schmidt刚写了一篇题为 Lighthouse or Landgrab 的文章，深入探讨了他在企业AI初创公司中观察到的两种主导打法。Joe，请用你自己的话讲讲这篇文章。灯塔策略和圈地战略的销售打法分别是什么？

Joe Schmidt：这篇文章其实源于我在101号高速公路上开车时的一个观察。大概三四五个月前吧，我记不清了。你突然意识到，有两家相互竞争的公司。一家在高速公路的一侧，另一家在另一侧，他们销售着完全相同的软件。不知为何，他们都认定这款软件唯一相关的公司就在旧金山，就在101号高速公路上。然后变得越来越离谱。

很明显，每辆公交车都被包了广告，飞机飞过头顶，后面还拖着初创公司的广告。这很聪明，但都是针对同一种销售动作。现实是，你不需要总是那样做。你不一定非要卖给旧金山的那些公司。所以我想告诉创始人们：「嘿，这里有一个框架，用来评估你应该采用哪种打法。

有一种非常明显的选择，就是去接触旧金山、纽约市或其他大都市区的显眼公司，它们可能带有某种客户背书或社会价值。或者，你也可以去俄亥俄州销售。去芝加哥卖。去圣路易斯卖。找到那些需要你解决方案的人。」所以，这篇文章的核心就是，你不一定非要卖给那些标志性客户。我们看看效果如何，但这就是原因。

主持人：为了更深入一点，创始人什么时候应该去购买一块从SFO开车进城时能看到的大广告牌？什么时候应该做更定向的销售活动或动作？

Joe Schmidt：为了把这个商业逻辑梳理清楚，我们套用了咨询公司经典的 2×2 矩阵——尽管我从未在咨询业干过。我们决定把市场机会锚定在两个轴上：

• 纵轴（Y轴）：买方的风险认知。
• 之所以定义为认知风险，是因为它兼具两重考量：选错方案的试错成本，以及该方案在客户企业内部的渗透深度。举个例子，这款软件是纯内部使用，还是会直接暴露给他们的终端客户？这决定了采购失败的潜在代价。本质上，Y 轴衡量的是企业采购这套系统所背负的综合风险。
• 横轴（X轴）：标杆效应的传播度。
• 即成功案例在特定行业生态内扩散、被验证并形成信任涟漪的能力。

这两个维度划分出了截然不同的商业战场：

右上象限（高风险认知 × 强证明传播）是典型的灯塔市场。 这类市场通常高度受监管，行业内的标志性客户数量极少。客户决策极其谨慎，因为一旦选错软件导致业务暴雷，极可能招致合规处罚甚至违法风险。拿下这类市场，必须靠不可动摇的标杆背书。

左下象限（低风险认知 × 弱证明传播）则是纯粹的圈地市场。 这里通常存在现成的预算池，企业早已习惯为此类需求付费。你不需要讲宏大的愿景，只要带着硬核数据直面买家，证明你的方案比现有工具或人力替代方案更高效、更便宜即可。

概括来说：右上角拼的是「信任与背书」，左下角打的是「效率与ROI」。 这就是我们拆解市场机会的核心框架。

主持人：Andy，我们一会儿会聊聊你的背景，但也许先在这些框架下给一些现代AI初创企业分分类会比较好。我知道你们两位都和很多这类公司合作过。

主持人：Joe，你想点名一些具体例子吗？或者Andy，你也可以点名一些具体例子，然后我们顺便聊聊你们看到的销售策略。

Joe Schmidt：你是圈地策略大师。所以也许你可以聊聊你看到的一些案例。

Andy McCall：你在文章里把这个框架讲得很清楚。灯塔策略更多用在需要监管、大量社会证明的行业等等。这些往往是那些做品类创造的公司，现在这个品类还不存在，所以你必须要出去用大牌客户来证明自己。显然我们有很多投资组合公司在那方面。那篇文章里你也提到了好几家。

另一边的圈地市场，社会证明较少，但尤其是在现在的AI世界，这些公司往往是取代或改进现有工作流的。而且已经有预算了，此外我们也有很多投资组合公司，你在文章里也点名了几家。它们介入进来，说「嘿，我们通过AI找到了更好的方式」，这些都是优秀的走圈地战略的公司。

Joe Schmidt：Andy在Samsara和Meraki建立了我知道的最优秀的销售组织之一。我一直觉得这些故事特别精彩、有启发性，比如Samsara关于ELD法规的故事，基本上是在一个时间点强制所有地方都要采用这个品类，然后就变成了谁能最快地去占领市场。也许你能为了观众的教育，分享一下那个重大的「为何现在」时刻，因为我们目前正在经历类似时刻，以及你们是怎么去抓住它的。

Andy McCall：如果你在行业里待得够久，我这满头白发就是证明我确实待过……

主持人：是金发吧。

Andy McCall：到了我这个年纪，确实见过不少大周期：互联网的崛起、移动互联网与云的普及，再到现在的 AI。每一次技术跃迁都会重塑行业，并催生出全新的切入市场的打法。它未必彻底颠覆过往，但总能带来全新的解题工具。

任何企业的爆发式增长，都离不开时机与运气。Samsara 成立于 2015 年，我是 2017 年加入的。我们最早的设想其实很简单：用联网传感器覆盖整条实体价值链，把硬件部署下去，采集数据，再以最直观、可落地的方式交还给企业主。

当时最先拿到市场正反馈的产品，是我们的车载远程终端。退一步看当时的货运物流环境：2016 年以前，美国长途货运全靠纸笔手写行车日志。开了几个小时、停下来休息多久、何时吃饭，全凭手记。高速巡警拦车检查时，就人工核对纸质记录，防止司机疲劳驾驶。

变化发生在 2016 年，美国监管机构开始推行 ELD（电子记录设备）法案，强制要求用技术手段实时追踪车辆动向和休息时长，本质上就是要把数据里的“人为干预因素”彻底拿掉。这套法规在 2016 到 2019 年间分步实施，直接给整个行业带来了巨大的政策顺风。

当时赛道里全是大玩家，AT&T、Verizon 都有现成方案，年营收达到数亿美元的成熟玩家大有人在。大潮涨起来时，所有人都会受益。但对 Samsara 这样的新兴玩家来说，这种红利是决定性的——因为整条产业链在一夜之间必须为这项合规划出专项预算。

只要预算放出来了，就总有一批买家愿意去挑一挑：“市面上有没有更新的技术？有没有更酷的新团队？”正是这股行业合规的推动力，帮 Samsara 彻底打开了突破口。

Joe Schmidt：你是怎么处理社会证明这方面的？因为，一个外行可能会这么想：「好吧，哇，这是受监管的，我们不能搞砸。」所以你大概需要去赢下最大的长途货运公司。但从我所了解的来看，听起来你并不是那样做的。你不是非得那样。那么你是怎么处理社会证明这个问题的？

Andy McCall：我这么说可能有点低估了当时投入的策略，但并没有太多策略去纠结我们是要追灯塔客户还是去抢占市场。

Joe Schmidt：谁愿意付钱给我们？

Andy McCall：答案是听市场的反馈。当你还是一家只有 18 个月生命周期的初创公司，根本不用给顶级货运巨头打太多陌生电话就会认清现实。对方压根没听过你，甩下一句“我们不可能买你们的东西”就把电话挂了。碰壁几次之后你自然会思考：我们眼下究竟能卖给谁？

到了 2017、2018 年，我们的功能其实还非常简陋，只是想验证市场上到底有没有人愿意为我们买单。对当时的我们来说，中端市场（Mid-market）是唯一的去处。

主要是两个原因：

首先，中端客户不需要那么多的社会认同（Social Proof）。他们不太在乎你是不是老牌巨头，核心就看一点：你这套远程数据终端能不能解决我的需求？合不合规？行就签单。

其次，能够跑通快速反馈闭环。中端市场的销售周期短，系统上线快，客户几天内就能全面部署。如果去啃超大企业，光是部署就得耗上大半年，产品反馈链路被无限拉长。我们正是靠着在中端市场快进快出，尽可能多地拿下成交，才用高密度的真实反馈倒逼出了后续的产品快速迭代。

Joe Schmidt：这触及了问题的核心。

审视当下的市场周期，尽管政策层面没有出台像当年 ELD 那样的合规硬指标，但商业层面的行政指令早已铺天盖地：每一位企业 CEO 都在摇旗呐喊必须拥抱 AI，各大跨国巨头甚至相继设立了专门的 AI 委员会，明确划定预算与交付时间表。虽然这股非理性的狂热迟早会降温，但眼下大企业内部的政治动能正处于峰值。

Andy 刚才提到的路径，恰恰是创业者用来校准自己究竟处于圈地市场还是灯塔市场的核心温度计：

• 如果打的是“圈地逻辑”（Math）： 核心看的是转化率与渗透速度——买方愿不愿意接你的电话？愿不愿意为你的功能爽快买单？你能不能高频铺开 POC（概念验证）并让系统快速跑起来？
• 如果这些正反馈都不存在： 那你就必须认清现实，立刻切换为深度定制、驻场前置部署（Forward Deployed）的“灯塔策略”，靠重度交付打透一家顶级标杆，再以此辐射生态链。

遗憾的是，在当下的 AI 泡沫中，愿意放下身段去扫楼、打电话、飞到现场深蹲客户的创业者太少了。很多人误把行业风口当成了自己的实力，一上来就幻想着只靠一份 PPT 和新品类叙事，就能敲开摩根大通的董事会大门。

Andy McCall：你刚才说到了一个很好的点——就是他们有没有现成的预算？是不是属于替代产品？如果是的话，你可能更应该偏向圈地策略。

Joe Schmidt：对。

Andy McCall：如果是全新产品，而且现在这种公司太多了，每天跟创始人聊，很多公司刚成立就带着全新产品去开拓全新市场。如果你需要做很多市场教育，如果他们还没有现成预算，你得带他们走过这段教育旅程，他们才能在内部说服自己做出购买决策，那这就更像灯塔策略了。你要带他们走这条教育之路，这更像是传教士式的工作，而不是那种「把你们花在供应商A上的钱直接挪给我们」这么简单。

主持人：那可能值得具体聊聊这些公司。我记得你在文章里把Hebbia和Harvey作为典型的灯塔案例，然后Stuut和Decagon作为圈地案例。你们要不要聊聊见过的一些打法？或者举别的例子？

Joe Schmidt：在我的文章里，我把 Stuut 视作 AI 时代圈地型公司的教科书级范式。

这家公司的两位创始人 Tarc 和 Ben 极具战斗力。他们切入的是企业应收账款赛道。普通大众可能对此并不敏感——通俗来讲，就是别人欠了你公司的钱，你得想办法把账追回来。这不是什么光鲜性感的话题，但一直是一块庞大的刚需资产：市场上常年盘踞着大型财务软件厂商与重度人工的催收服务商。

过去这一流程极度依赖肉身硬扛：人工催收团队在古早的财务系统里查数、对账，再一通通打电话去跟客户交涉、催讨。Stuut 的破局逻辑非常犀利：大语言模型不仅擅长自然语言沟通，也擅长跨系统调度内部数据，完全可以端到端重构这套流程。

他们跳出纯人力的旧框架，通过“AI + 人工兜底”的人机协同模式拉高交付效率，进而顺藤摸瓜将产品延伸至整个 Order-to-Cash 全流程及应收账款套件。面对早期买家，他们兜售的从来不是虚无的概念，而是冷冰冰但无可辩驳的数学账——用硬核数据证明：我们的方案不仅比你们养团队或采购老系统更高效，还能显著优化流动资金，不仅帮你降本，甚至直接帮你增收。

带着这套清晰的 ROI 模型，他们直接切入中端市场，把账算透摆在客户面前：“买还是不买？”简单直接。更关键的是，两位创始人都是顶级的现场销售，地推开拓能力是我见过最强悍的团队之一。

与之形成鲜明对照的，是灯塔策略的代表 Harvey。

法律科技属于极度保守且试错成本畸高的领域——让 AI 代替或辅助初级律师处理核心法律案头工作，在理论上背负着巨大的业务与合规风险。Harvey 的高明之处在于，他们全力以赴攻克了法律行业内最挑剔、最具声誉的几家顶尖律所。一旦把这几座不可撼动的“灯塔”点亮，所形成的信任涟漪会瞬间穿透整条产业链。随后，那些原本风险厌恶、顾虑重重的大客户便会放下防备：“既然最头部的律所都在用，那我采购它就是安全的。”

从Samsara到Meraki：圈地如何真正赢下市场

Joe Schmidt：这就是两个相反的案例，或者说这个市场上的两个例子。我不知道你合作的其他公司里有没有想特别提的？

Andy McCall：我最近跟一家我们投资的公司叫Pylon合作比较多。他们基本上是AI原生的客户支持，而且是圈地策略的绝佳例子。他们现在做得很棒，就是直接出去说：「我们有更好的方式做这件事。」他们从比较小的ACV开始，然后一直往ACV阶梯上爬，通过不断地替换现有方案逐步上升。他们有一个非常出色的市场进入团队，就是出去执行。

Joe Schmidt：这个ACV问题其实挺有意思的，我很好奇你在Meraki或Samsara是怎么考虑的。现在需求这么多，构建市场进入引擎的方式也五花八门。你们当时有认真想过要拿什么样的交易吗？比如回到你们大概做到1000万或5000万ARR的时候，你们是在优化ACV，还是只想招够销售代表？

Andy McCall：好问题。我的答案是：你会想很多，然后尽量不去想。你要确保所追求的ACV能跨过门槛，换句话说，你去看单位经济模型，它健不健康？你不能接那些对单位经济模型不利的单子。但只要能过这个门槛，你就别想太多，直接去拿尽可能多的单子就行了。所以如果你能打造一个市场进入引擎，理论上哪怕只靠15K ACV的单子就能生存，太棒了。比如，别去接那些8000美元年度合同价值的小单子，但你要尽可能多拿1.5万美元的年度合同。你要做的就是打造一台可重复的引擎，然后火上浇油，尽可能多地拿下这样的单子。随着时间推移，你会发现自己在往上爬，客户公司越来越大，然后你开始不断积累胜利，沿着年度合同价值的阶梯往上走。

Joe Schmidt：我能不能接着问一下，因为这事儿很有意思。但Meraki，你们当时——或许先告诉听众Meraki是做什么的，基本上是接入点，用于互联网连接。你们有个非常聪明的计划，基本上就是把接入点免费送出去——我理解的大概是这样。当然，这么做会影响毛利率，而且你还得把硬件元素纳入毛利率的计算考虑。现在我们的公司里，很少有做AI应用还带硬件元素的，但确实存在推理方面的成本会影响毛利率。所以我不太确定，在Meraki早期，你们是怎么权衡这些取舍的？当然，你在Samsara也面临同样的问题，也涉及硬件。