AI 变现：企业如何最大化业务增长的现代框架

AI 已迅速从竞争差异化因素转变为软件公司的一项基本预期。然而，它也已成为软件史上每个行业细分中最昂贵的“免费功能”。这是为什么？ 将 AI 能力嵌入产品的 软件公司正花费 12–23%的收入用于交付这些功能所需的基础设施和开发，但拥有 AI 功能的 71% 供应商仍未对其收费，这意味着只有 29%能够从这项投资中获得收入。这并非产品问题的结果；而是变现问题的结果。事实上，我亲眼看到公司免费嵌入 AI 能力后，难以收回利润。

事实是，每家构建 AI 软件能力的公司都难以为技术带来的无形价值定价，例如改进的结果或更深入的洞察。因此，AI 推高了客户期望，却也侵蚀了利润率。我们正进入一个阶段，AI 的胜者将不再仅凭能力决定，而是取决于经济设计。公司面临的挑战是如何最佳地变现这项技术。然而，根据我的经验，阻碍 AI 动能的最快方式是过早尝试变现，在客户尚未信任价值之前就收费。公司需要确保客户理解价值，从而避免成为摩擦点。

然而，在这一挑战中蕴含着前所未有的机遇，因为率先解决 AI 变现的公司将在高价定价、建立更深层次的客户关系以及获取更多收入方面拥有显著竞争优势。此外，当 AI 变现与信任和可衡量的价值相匹配时，它不再是成本中心，而成为增长引擎。

在本文中，我提供了一个实用框架，帮助将 AI 从成本消耗转变为可扩展的收入驱动，无论你是刚开始将 AI 融入产品，还是将其整合到已有技术平台。关键是始终遵循以下原则：让定价与价值交付保持一致，使商业模式匹配成本结构，并构建支持快速实验的基础设施。

问题在于，按席位定价假设用户越多价值越高。而 AI 打破了这一假设，意味着旧的定价手册已不再适用。

AI 成本结构革命

AI 从根本上打破了传统软件定价模型最初建立的经济假设。传统 SaaS 经济学基于几乎为零的边际成本。AI 将边际成本重新引入方程式。这是因为 AI 在推理、基础设施和运营开销方面引入了可变成本的复杂性，并伴随非线性扩展——使用量翻倍往往需要三倍的资源。它还产生了新的支出类别，包括安全与质量系统、治理与合规工作流，以及运行这些系统所需的人力。

这就是按席位定价可能适得其反的原因。如果 AI 工作流自动化了原本需要人工完成的工作，按用户收费就会适得其反。我亲眼见过这种策略：公司采用 AI 来减少席位并提升自动化，而供应商却试图通过重新引入基于席位的摩擦来变现。公司需要记住，价值应随结果而增长，而不是随点击工具的用户数量而增长。

此外，固定费用结构也无效，因为 AI 的价值交付随使用量而扩展。如果价值和成本都随使用量而变化，价格也必须随之变化。例如，使用 AI 处理 1,000 份文档的客户与处理 100,000 份文档的客户获得的价值截然不同，而固定订阅费用无法捕捉这种差异。

这里的主要结论是，如果 AI 使用驱动价值和成本，那么你的变现模型必须设计成能够随两者一起扩展。变现现在必须成为核心产品战略的一部分。

以客户易懂的方式定义 AI 的价值

正如我之前所述，几乎不可能量化 AI 的整体抽象收益。如何给“智能”贴上价格标签？归根结底，客户关注的是可触摸且可衡量的成果，如节省时间、收入增长、风险降低以及提升满意度。

AI 能力与业务价值之间的桥梁必须是可衡量的，并包含客户可以跟踪、财务团队能够证明的指标。例如 API 调用次数、处理的文档数量、分析的分钟数、完成的工作流、触发的自动化以及直接关联生产力的任务解决情况。

随着衡量成熟度的提升，这些价值将更贴近业务成果，包括合格线索、成功解决率、精准预测、风险检测、欺诈防范以及缩短成交时间。与此同时，公司应优先选择直接映射到客户关键绩效指标且在产品中可直接观察的价值指标。记住，如果客户看不到或不信任他们将获得的价值，他们肯定不会为此付费。

公司陷入困境的一个原因是他们假设定价必须在第一天就“正确”。实际上，有效的 AI 变现是一个演进过程。

AI 变现的四阶段演进

要获得成功 AI 变现的收益，公司首先必须确保具备计费基础设施和技术能力，包括实时使用量处理、全球规模的多维计费与性能，以及无需数月开发即可迭代定价的能力。

一旦这些准备就绪，公司必须遵循一个在收入可预测性和价值对齐之间取得平衡的战略进程。

一旦该基础建立，就会出现一个自然的进程——在收入可预测性与价格与价值的贴合度之间取得平衡。随着 AI 能力成熟、成本更易确定，这一进程通常会经历四个阶段。

阶段 1：订阅基础以建立收入可预测性

此方式最适用于三种情形：价值仍难以量化的早期 AI 功能、传统 SaaS 公司首次在现有产品上加入 AI、以及客户几乎把成本可预测性放在首位的市场。

实际操作中，这意味着将 AI 定价为月度订阅，并明确列出客户所获得的内容——增强的模型访问、视频生成或任何实际功能——而不是将其模糊地作为升级合并进去。若产品支持，随后可依据 AI 能力进行分层定价，这是自然的下一步。

其好处显而易见：收入可预测、易于报告，且客户入门简单，实施复杂度最低。缺点是订阅定价无法随客户价值扩展。轻度和重度用户付费相同，随使用量增长会导致收入流失。

阶段 2：基于使用量的转型以价值定价

对大多数公司而言，AI 变现最终会落在此阶段。

OpenView 研究报告称，2023 年有 61% 的 SaaS 公司采用了基于使用量的定价，高于 2018 年的 27%。

基于使用量的模型天然适配 AI，因为它们随消费而扩展。最直观的纯按使用付费 AI 示例是由 OpenAI for GPT 和 Anthropic for Claude 所采用的基于 token 的 LLM 定价模型。

一种常见的实用方法是使用结合订阅和使用量的混合模型，以最大化可预测性。采用此方式，公司可以在包含额度之外收取使用费用，例如每月 99 美元加上每超过 50,000 次 API 调用的 $0.002。

该模型的主要优势在于，客户在获得更多价值时支付更多费用，收入也能随 AI 使用量的增长而提升。此外，该模型具备全球可扩展性，为自然增长的客户提供了低进入门槛。

阶段 3：分层优化以创建客户细分和升级路径

一旦了解并实施使用模式，分层即可提供明确的升级路径。这可以基于使用量（使用量越大，单位经济性越好）和/或基于功能的差异化，例如具有速率限制的标准模型、具备高级功能的专业模型，甚至是定制 SLA 保证的企业模型。

Stability AI此策略的典型案例是 Stability AI。免费版每月提供 25 个积分，专业版每月 10 美元加上基于使用的积分，而企业版则根据具体公司需求提供定制价格和批量折扣。

该模型的优势在于拥有自然的升级激励、基于价值的客户细分以及有助于提升单位经济性的批量折扣。

阶段 4：基于结果的高级模型，以业务成果收费

基于结果的定价是最成熟的 AI 变现模型，因为其定价依据可衡量的业务成果，如产生的合格线索、工单解决时间的缩短或通过自动化节省的成本，而非资源消耗。它需要强大的衡量体系和成功的客户合作伙伴关系。

该模型的成功案例是 Talkdesk，这是一款 AI 驱动的客户服务平台，其对 AI 成功拦截的每张工单收取 2.50 美元费用，首年实现 2300 万美元收入，同时平均为客户降低了 34% 的成本。

然而，该模型伴随实施复杂性，因为它需要先进的衡量系统和客户成功基础设施，这通常在前期阶段成功后才会部署。

尽管如此，该模型的战略优势在于通过已证实的价值实现最高利润率，深化与客户的合作伙伴关系，使其与成功指标保持一致，并形成难以复制的竞争差异化。成功实施后，这一方法彻底改变了对话焦点，因为你不再出售 AI 使用量，而是出售业务影响。

AI 变现与前进之路

AI 正在重写软件的经济学，并引发自云计算以来最大的平台变革。成功的公司不一定拥有最好的技术，而是拥有最聪明的商业模式，帮助提升客户留存并实现更高的收入增长。而且，根据我的观察，那些组建了像架构师一样思考、在产品、定价和基础设施方面协同无间的最佳团队的公司，真正势不可挡。

为了走上最佳路径，公司应评估当前状况，了解成本结构和收入缺口。同时，应投资于能够构建计费能力的基础设施，以实现实验和规模化，让他们能够挑选最符合业务需求的模型。

现在正是公司采取 AI 变现策略、帮助捕获价值而非限制价值的时机。