AI 应用如何赚钱？全球 AI-Native 公司定价策略解密

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文章摘要

本文深入探讨了人工智能（AI）应用的盈利模式，分析了当前的定价策略现状和趋势，并对未来可能出现的创新模式进行了展望。文章指出，AI应用正在以惊人的速度改变我们的生活和工作方式，而有效的定价策略是企业成功的关键。

在现有AI应用定价模式分析中，文章提到基础设施层的大型语言模型（LLM）主要采用用量付费模式，这与计算成本密切相关。通过对40家领先的AI原生应用公司的调查，发现了五个关键的定价趋势：定价模式创新有限，大多数公司采用订阅模式；以用户数量为主要计费指标；免费版本和试用期普遍存在；采用“好-更好-最好”的套餐模式；定价透明度差异较大，个人和专业用户面向的应用倾向于公开定价，而企业级应用则隐藏定价。

文章还指出，尽管订阅模式是主流，但一些公司尝试了混合模式，结合了订阅费用和按使用量计费。大多数AI应用以用户数量作为主要计费指标，但随着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。免费版本和试用期是吸引用户的有效手段，而“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。

在AI应用定价模式的创新趋势方面，文章预测未来可能出现以成果为导向的定价模式，客户只需为成功的结果付费，这将推动AI应用与客户建立双赢的合作伙伴关系。此外，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。

文章还提到，第二波AI公司正在尝试非常创新的定价结构，这些模式可能在获得更快的用户采用的同时，获取更多的整体收入。例如，Chargeflow、Fin、EvenUp等公司采用成功导向的定价模式，客户只为成功的结果付费。这种模式对客户有吸引力，因为它建立了双赢的合作伙伴关系，并可能提高采用率。

最后，文章展望了AI应用定价模式的未来，指出定价策略将更加灵活多样，以满足不同用户的需求，并与AI技术的发展同步进化。以成果为导向的定价模式、新的计费指标以及更加个性化的定价方案将成为趋势，为AI应用的普及和发展创造更有利的条件。