【人工智能】AI 时代的可堆叠商业模式

打造一家伟大的创业公司不仅仅需要突破性技术，还需要不断重新构想如何创造、交付和获取价值。

这是许多 AI 公司才刚刚开始学习的一个教训。我们现在已经进入 AI 时代好几年了。许多消费级 AI 应用经历了高速度、低留存率的动态。许多应用因需求量大而迅速发展，但却难以留住用户。竞争仍然很激烈，而且不断加剧。现在可能有 4 到 5 家其他 AI 公司在你的垂直领域运营。

有趣的是，许多“人工智能创始人”都在为如何盈利而苦苦挣扎，或者至少没有把这一概念放在首位。最近的一项调查显示，只有58% 的初创公司在开发了生成式人工智能产品后真正实现了产品盈利。

获胜的创始人不仅会打造出令人印象深刻的 AI 产品，他们还会设计出完整的商业模式战略，实现复合价值。他们正在打造更好的企业。

谈到商业模式，创业公司需要从单一焦点开始：确切了解如何吸引客户并快速实现价值。但您始终应着眼于长远：如何随着时间的推移堆叠商业模式，从而增加每位客户的收入、提高净收入保留率、减少客户流失并真正抓住眼前的全部机会？

最好的公司一直在这样做：Spotify 从订阅流媒体开始，并在播客、广告和数据洞察方面不断进步。ChatGPT 结合了订阅和使用费。

尤其是在人工智能时代，我们鼓励公司在商业模式上发挥创意。关键是开发一个可堆叠、可混合的系统……足够灵活，可以随着您的业务一起成长。

商业模式创新的本质

还是那句话，创业公司的核心工作是商业模式的创新。

正如其他人所指出的，在商业模式方面，很少看到有人完全重新发明轮子。创新来自于将许多这些模型结合起来以创造出新的东西。你可以将其中两个模型融合在一起。你可以颠覆一种占主导地位的商业模式，从现任竞争对手手中夺取市场份额。你可以在构建产品功能时将模型层层叠加。等等。

在向业务模型添加每一层时，您需要关注四个标准：

• 我怎样才能充分利用我现有的能力？

• 我可以在哪里添加新的价值流？

• 我可以提高客户保留率吗？

• 我可以降低添加新服务的成本吗？

例如，亚马逊出售数据、收取使用费（通过 AWS）并投放广告。最近，我们看到 OpenAI 通过API（通过使用代币）将 ChatGPT 货币化，并向消费者收取月度订阅费。一个颠覆和分层的例子：Robinhood引入了无佣金交易，以及购买零碎股票的能力。这些商业模式创新与经纪费背道而驰。从那时起，他们引入了一系列新的收入来源，因为他们更多地抓住了传统的“银行”体验。

您可以想象一家 AI 公司从 AI 软件工具起步，通过按次付费或订阅方式盈利。然后，您可以添加对 AI 功能的 API 访问权限，并针对该使用收费。随着模型的成熟，您可以在垂直领域提供定制模型训练服务。或者，最终提供全栈咨询和实施服务。

每项新产品都会提供一个潜在的新收入来源、充分利用您的专业知识，并且从理论上讲，应该可以降低添加新服务的成本。

我们建议创业公司从一款能产生绝大部分收入的产品开始。创业公司在早期阶段最难的事情就是找到可行的产品并专注于此（我们将在下面概述 AI 时代公司的两个常见起点）。但思考这一策略的能力在以后将至关重要。

关键在于检查你的商业策略如何随着公司的发展而不断发展。如果你正确地做到这一点，你就能打造出一个收入增长与用户增长相匹配的机器——这是行业领导者的标志。

确实有成千上万种不同的方法可以结合现有的商业模式，为你的公司和行业创造新的东西。这只是一个发现联系并制定战略的问题。

以下是我们最近在人工智能公司中看到的此类现象……

人工智能商业模式创新

如果我们回顾软件商业模式创新的历史轨迹，我们会看到过去几十年中发生了三次重大变化。

我们从销售本地软件转向通过按用户付费模式销售软件即服务，再到基于使用量收费。人工智能推动了另一次变革。大多数生成式人工智能定价策略默认采用使用量或较新的“基于结果的收费”，以此将付款与结果保持一致，并减少与按用户付费模式相关的浪费支出。

在这种转变中，我们看到两条主要的创新路径出现：价格颠覆和质量创新。

价格颠覆：利用人工智能提供比现有或非数字服务便宜得多的服务，从而吸引更广泛的客户群。

质量创新：公司利用人工智能大规模提供复杂、优质的服务。保持与优质服务相关的价格，并利用更高的利润率赢得客户。

这些都是人工智能时代商业模式重塑的开端。它们有潜力帮助快速占领市场份额，如果快速执行，将会在一段时间内发挥作用。

但如何跟进这些举措将决定防御能力和长期成功。

开盘策略：价格扰乱

从本质上讲，Price Disruption 使用人工智能大幅降低成熟市场的成本，同时又不牺牲质量。如果满足以下条件，此策略将非常有效：

1. 现有产品过于通用，始终不适合特定行业（请参阅我们在《万物垂直化》中对此的详细思考）

2. 服务本身已经商品化，很难以质量取胜。

3. 你的主要竞争对手是非 AI 遗留系统。这更有可能发生在特定垂直领域。

如果你能提供传统营销或会计公司的服务（参见《人工智能智能体的崛起》），且费用低于聘请一家公司的费用，那么你很可能会取得初步成功。

在人工智能时代初期，我们看到许多公司通过这种策略取得了初步成功。

尽管如此，随着时间的推移，这有可能形成一场逐底竞争。很难想象即使是大型企业也会长期支付比竞争对手高出 10 倍的服务费用。在最坏的情况下，人工智能服务公司会不断压低价格来争夺市场份额。

考虑到这一点，我们认为最有吸引力的机会出现在劳动力资源不足以解决特定问题且人工智能的执行速度远远超过招聘、培训和监督人类工人的速度的领域。人工智能解决方案不仅更便宜，而且更适合市场。

这就是为什么，尽管价格扰乱最初是一个强大的工具，但它只是一个开局。考虑将它与以下策略搭配使用：

价格颠覆 + 上游货币化

首先围绕关键控制点（也许是您所在行业的痛点）提供极具竞争力的价格。然后通过市场或嵌入式金融科技实现盈利。

最适用：价值创造链复杂的行业——你可以在价值创造链的某个环节收取较低的费用，然后在以后弥补差额。（比如：物流、房地产）

价格混乱 + 捆绑销售

以有竞争力的价格提供您的核心服务，稍后通过为客户释放额外价值的“附加服务”实现盈利。

这可能成为人工智能智能体领域非常有吸引力的商业模式。人们注意到，许多人工智能智能体公司都在“争夺”具有可衡量成果的任务（这使得按成果付费模式成为可能）。“人工智能劳动力”领域的获胜者将把许多这样的“工作”捆绑在一起，从而实现规模经济。

价格扰乱 + 绩效奖励

以低廉或有竞争力的价格提供您的核心服务。根据出色的工作赚取更多。例如，借助人工智能自动化，您可以以低价提供品牌或营销智能体服务，但根据活动的成功收取版税。

价格扰乱 + 使用

以有竞争力的价格甚至免费提供核心服务。然后根据额外使用情况向客户收费。例如，一家公司可能会免费提供 CRM，但随后根据电子邮件发送或使用情况赚钱。

开放策略：品质创新

质量创新通常在客户习惯于为复杂服务支付相对较高价格的行业中取得成功。

这就是法律领域 AI被视为巨大机遇的原因之一。但这种动态也存在于其他领域。例如医疗账单：你可以想象一种由 AI 主导的服务，旨在更准确地简化账单编码流程，减少责任并降低开销。

提供更便宜的服务并不能让你取胜。事实上，有些客户甚至可能对如此高风险的廉价服务持谨慎态度。相反，你通过规模化质量取胜。如果你可以提供更快、更流畅的体验，你仍然可以通过简化繁琐的流程来赢得客户。你可以收取相同的价格，但提供 100 倍更好的体验——这对你和客户来说都是双赢。

这项策略的竞争优势在于毛利率。如果您可以使用人工智能来简化律师事务所的运营，这些律师事务所提供固定费用或基于成功的服务并降低管理费用，那么您将获得比竞争对手更高的利润优势。

然后，你将利润重新投入到传统营销和知名度中。得益于竞争对手，你可以用更多的资金来玩增长游戏。这不太可能成为长期优势，因为其他人也采用类似的工具，但对于快速发展的初创公司来说，这足以扩大规模并找到其他形式的防御能力。

与单纯的价格扰乱相比，这一策略具有更高的长期防御性。但有了这些优势，可以考虑添加：

品质创新+数据货币化

理想情况下，您已经获得了行业特定数据的访问权限，从而能够提供高质量的 AI 服务。这个飞轮将帮助您长期保持质量。您还可以考虑“隔离”部分数据并出售对这些洞察的访问权限（特别是如果您对复杂流程有了更多的洞察）。

品质创新+DIY层

最初以高价提供完整、高质量的服务，之后再嫁接一个略低级别的“DIY”层。例如，一些用户可以支付较少的费用来访问非人工智能辅助的 CRM，但随着时间的推移，可能会转向人工智能辅助的高质量级别。

商业模式、防御力和你的长期成功

即使在资本充裕的人工智能领域，竞争也十分激烈。不要将试点的采用与快速变化的市场中的产品市场契合度混为一谈。您获得 A 轮及以上融资的途径将越来越取决于您是否能够像行业领导者一样成长，并证明您拥有维持这种增长的基本业务指标（如强大的业务模式）。

这与几年前“不惜一切代价追求增长”的心态大不相同。没有牵引力和收入指标的增长是不够的。随着解决方案越来越深入工作场所，垂直领域中最好的初创公司发现每个客户的使用量都在不断增加。

在 NFX，我们鼓励所有创始人在防御性方面采取战略性和创造性（我们以 NFX 命名是有原因的）。在进行这些练习时，我们发现很多人忘记了商业模式是长期构建这种防御性的关键要素。

如果你能尽早破解这个密码，你将获得长期成功。即使在日益拥挤的市场中。

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