AI应用盈利之道：揭秘定价策略的现状与未来

Ailiaili592986个月前

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人工智能（AI）应用正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式，从提高生产力到创造全新的工作成果，AI 应用的潜力无限。然而，随着 AI 应用市场竞争日趋激烈，如何制定有效的定价策略成为企业成功的关键。

本文将深入探讨 AI 应用的盈利模式，分析当前定价策略的现状和趋势，并展望未来可能出现的创新模式。

现有 AI 应用定价模式分析

在大型语言模型（LLM）和基础设施层，用量付费模式自商业化以来一直是主流。大多数公司根据使用的 token 数量收费，这与计算成本密切相关。

AI 应用定价趋势：40家领先企业的深度解析

为了了解应用层的定价趋势，我们调查了 40 家领先的 AI 原生应用公司。选择这些公司的主要标准是基于外部融资和来自公开信息的关注度，例如福布斯 AI 50 强榜单和红杉资本的生成式 AI 市场图谱。这 40 家公司包括营销工具（例如 Jasper、Copy.ai）、生产力应用程序（例如 Tome、Glean）、垂直领域特定产品（例如 Harvey、Co:Helm）以及其他领域的产品（例如 Synthesia、HeyGen）。

我们具体审查了有关定价模式、价值指标、套餐、免费版本和定价透明度的公开数据。我们特意关注 AI 原生应用，而不是现有企业，因为这些初创公司没有先前安装基础或传统定价模式的包袱。

在分析了这 40 家领先的 AI 原生应用公司后，我们发现了五个关键的定价趋势：

定价模式创新有限：

七成公司选择订阅模式作为主要的定价策略，这表明了订阅模式在AI应用领域的稳定性和可靠性。订阅模式对于用户来说易于理解，同时也为提供商带来了稳定的收入流。
纯用量付费模式较少，这可能是由于实施难度、价值量化以及避免限制用户采用等挑战。然而，随着AI技术的进一步发展，这种定价模式可能会逐渐增多。

以用户数量为主要计费指标：

这种计费指标反映了AI应用作为“副驾驶”辅助人类工作的定位。许多AI应用通过提供个性化的服务和支持，帮助用户提高效率和准确性。因此，用户数量成为了一个直观且易于衡量的指标。

免费版本和试用期普遍存在：

超过一半的公司提供免费版本，这有助于降低用户的试用门槛，吸引更多潜在用户尝试产品。免费版本通常包含基本功能，使用户能够了解产品的价值，并决定是否需要升级到付费版本。
五分之一的公司提供免费试用，这为用户提供了更长时间的体验机会，以便更全面地评估产品的性能和适用性。

“好-更好-最好”的套餐模式：

这种模式为用户提供了不同功能和服务级别的选择，满足了不同用户的需求和预算。通过提供多个套餐选项，企业可以创造清晰的升级路径，引导用户逐步增加投入，从而获得更高的收益。

定价透明度差异较大：

三分之二的公司公开定价，这有助于建立用户信任，减少购买决策中的不确定性。公开定价还有助于比较不同产品的性价比，促进市场竞争。
然而，企业级应用更倾向于隐藏定价。这可能是由于企业级应用具有更高的复杂性和定制性，需要根据客户的具体需求进行定价。此外，隐藏定价也可能有助于保持竞争优势和灵活性，使企业在谈判过程中具有更大的议价空间。

1: 定价模式创新有限

尽管 AI 应用的基础设施层（如大型语言模型和云计算平台）主要采用用量付费模式，但这种模式并未在应用层得到广泛应用。我们认为这主要有以下几个原因：

简单易懂：

订阅模式已经被广大用户所熟悉，其固定费用、固定服务的方式对于用户来说简单明了，无需过多思考。这种模式的直观性使得用户更容易接受，从而降低了用户的认知门槛。

实施难度大：

用量付费模式需要构建一套复杂的数据基础设施和计费系统，包括实时跟踪用户使用量、确定计费单位、处理并发请求等。对于初创公司来说，这些都需要大量的技术投入和资金支持，实施难度较大。
此外，用量付费模式还需要考虑到用户行为的多样性和复杂性，如何合理、公正地计费是一个技术难题。

价值难以量化：

AI应用的价值往往难以直接量化，特别是对于那些提供辅助决策、提高效率等服务的AI应用来说。因此，很难确定一个合适的用量计费指标来准确反映AI应用的价值。
相比之下，订阅模式可以基于服务的内容和质量来定价，更加符合AI应用的特点。

避免限制用户采用：

对于初创公司来说，吸引用户、扩大市场份额是首要任务。用量付费模式可能会因为用户担心高昂的费用而限制其采用。相比之下，订阅模式可以提供更加灵活、经济的选择，吸引更多用户尝试使用AI应用。

盈利并非首要目标：

对于许多AI初创公司来说，证明产品的市场价值和获得快速增长比追求短期盈利更为重要。因此，他们可能更倾向于采用简单、易于实施的订阅模式来快速获取用户反馈和市场认可，而不是投入大量资源来构建复杂的用量付费系统。

综上所述，尽管用量付费模式在AI应用基础设施层得到了广泛应用，但在应用层却面临诸多挑战。初创公司需要根据自身情况选择合适的定价策略，以更好地满足用户需求、扩大市场份额并实现长期盈利。

虽然订阅模式为主流，但我们也看到一些公司采用了混合模式，例如 Copy.ai 结合了订阅费用和按使用量计费的模式。

2: 以用户数量为主要计费指标

大多数 AI 应用以用户数量作为主要计费指标，这与传统 SaaS 应用的定价模式一致。然而，随着 AI 逐渐取代部分人工，用户数量可能会减少，因此这种模式可能会受到挑战。未来的 AI 应用可能需要探索新的计费指标，例如处理的数据量、生成的文本或代码量、节省的时间或成本等。

3: 免费版本和试用期普遍存在

免费版本和试用期是 AI 应用吸引用户并促进早期采用的有效手段。超过一半的 AI 应用提供免费版本，另有五分之一提供免费试用。免费版本通常功能有限，但足以让用户体验产品核心价值。免费试用期则允许用户在一定时间内免费使用完整功能，以便做出购买决策。

4: “好-更好-最好”的套餐模式

“好-更好-最好”的套餐模式为用户提供不同功能和服务级别的选择，例如基础版、专业版和企业版。这种模式可以满足不同用户的需求，并为企业创造清晰的升级路径。用户可以根据自己的需求和预算选择合适的套餐，并随着需求的变化进行升级。

5: 定价透明度差异较大

面向个人和专业用户的 AI 应用倾向于公开定价，例如在官网上展示不同套餐的价格和功能对比。而企业级应用则更倾向于隐藏定价，以保持竞争优势和灵活性，并根据客户的具体需求进行定制化报价。随着 AI 应用市场的成熟和价格比较工具的普及，企业级应用的定价信息可能会逐渐变得更加透明。

AI 应用定价模式的创新趋势

随着 AI 技术的不断发展，AI 应用的定价模式也将不断创新。以下是一些可能出现的趋势：

以成果为导向的定价模式：
这种定价模式的核心是确保客户只为实际获得的价值付费。它鼓励AI提供商专注于提供高质量的结果，因为只有成功的结果才会产生收入。
以成果为导向的定价模式有助于建立更紧密的客户关系。由于供应商和客户的利益是一致的（都追求成功的结果），双方更容易形成长期、稳定的合作伙伴关系。
这种模式还降低了客户的试用门槛，因为他们不需要为初步尝试支付费用。只有当AI应用确实产生了价值时，客户才需要支付费用。
例如，您提到的Chargeflow公司就是一个很好的例子。他们只在成功解决信用卡拒付问题时向客户收费，这确保了客户只为实际获得的价值付费。
探索新的计费指标：
随着AI技术的普及和应用范围的扩大，传统的用户数量或订阅模式可能不再适用。AI应用需要探索新的计费指标来更准确地反映其价值和贡献。
处理的数据量、生成的文本或代码量、节省的时间或成本等都是可能的计费指标。这些指标更直接地反映了AI应用的实际使用情况和产生的价值。
使用这些新的计费指标可以使定价更加公平和透明。客户可以根据自己的实际需求和使用情况来选择合适的计费方式，从而避免了固定订阅费用可能带来的不公平性。
此外，这些新的计费指标还可以激励AI提供商不断优化其产品和服务。例如，通过提高处理效率或降低错误率来减少客户需要支付的费用，从而增加市场竞争力。

缺乏创新带来的机遇：

第二波 AI 应用浪潮

首先，成功导向（或结果导向）的定价模式为用户提供了更大的保障和吸引力。在这种模式下，用户只需为AI应用产生的实际结果付费，这有助于降低用户的风险和成本，同时确保他们只为有价值的服务付费。这种双赢的合作伙伴关系有助于建立用户与供应商之间的长期信任关系，促进产品的快速采用和普及。

其次，成功导向的定价模式对AI提供商提出了更高的要求。为了获得收入，AI提供商必须确保他们的产品能够产生实际的结果，并且这些结果能够被客户所认可。这要求AI提供商具备更强的技术实力、更精准的数据分析能力以及更优质的服务支持能力。同时，这种定价模式也鼓励AI提供商不断优化产品，提高效率和准确性，以满足客户的需求。

此外，随着AI应用的不断发展，传统的按席位订阅模式可能会受到越来越多的挑战。AI产品提供的是工作成果而不是增强个人生产力，因此按席位收费的方式可能无法准确反映产品的实际价值和贡献。相比之下，成功导向的定价模式更能准确地衡量产品的性能和价值，为用户提供更合理的收费方式。

最后，这种定价模式的变革也为整个市场带来了更多的机遇和挑战。对于AI提供商来说，他们需要不断创新和优化产品，以适应市场的变化和客户的需求。对于用户来说，他们需要更加谨慎地选择适合自己的AI应用和服务，以确保获得最大的价值。对于整个市场来说，这种变革将推动AI技术的不断发展和应用，促进产业的繁荣和进步。

总之，“第二波AI应用浪潮”带来的定价模式创新和变革对于用户、提供商以及整个市场都带来了深远的影响。这种变革有助于建立更加公平、合理的收费方式，促进AI技术的快速发展和应用。

AI 应用定价模式的未来展望