北京
AI已经带来了许多前所未有的变化，其中对企业IT领域的影响堪称最具颠覆性的一环。市场研究机构IDC预测，一贯以采购谨慎、长期承诺著称的企业，在2026年的技术支出将达到4.25万亿美元，而这几乎全部由AI驱动。
风险投资机构Madrona的最新研究显示，在其调查的150名企业IT专业人士中，74%计划在未来12个月扩大AI预算，其余人也计划维持当前支出水平。然而，这些企业同时表示，其AI试点项目中只有不到一半最终能真正进入生产阶段。
这实际上已经算是进步了。去年，麻省理工学院曾报告称，95%的企业AI项目在投资回报率方面宣告失败。不到一半的成功率虽然依旧不高，但相比5%的成功率已经好了不少。
不过，Madrona报告中最值得关注的发现是：即便企业真正部署了AI技术，也未必会长期坚持使用。
约77%的企业每六个月甚至更频繁地重新评估其AI供应商。Madrona在报告中写道："这形成了一种'快进快出'的动态模式，与传统企业SaaS模式截然不同——后者依靠多年期合约构筑了一道'惯性护城河'。而在企业AI领域，转换成本更低，重新评估的节奏也更加密集。"
这一现象对所有那些快速增长的年度经常性收入（ARR）数据都产生了广泛影响。企业的试用预算正是推动2025年AI热潮的最初动力。本应在今年，这些大客户逐渐稳定下来，开始长期投入AI创业公司。企业合同正是许多AI创业公司得以宣称收入增速惊人的原因——比如那种在三个月内从0增长到1000万美元的现象。
然而，这是史上第一次，即便一家AI创业公司的产品已经度过试点阶段并被企业正式采用，其企业收入依然缺乏保障。
部分原因在于，许多AI创业公司尚未真正找到面向企业客户的合理定价方式。风险投资机构Andreessen Horowitz的最新研究调查了50名技术型AI采购负责人，发现超过一半的人希望AI收费与产出成果或其他业务结果挂钩，而不是与Token消耗量等使用量挂钩。
按Token等使用量收费，本质上是SaaS时代的商业模式。一旦企业确定需要邮件服务、HR软件或云存储，剩下的问题就只是需要为多少员工或多少数据量付费。
而对于AI而言，围绕"可识别的具体工作成果"定价，才能帮助创业公司向客户证明自身价值。a16z合伙人Tugce Erten和Sarah Wang写道，当收费围绕处理了多少份报告、关闭了多少张工单，或生成了多少条销售线索这类指标展开时，产品才能对买卖双方都具有"经济价值"。
所有这些都意味着，AI可能已经开启了企业采购实验的新时代。这为创业公司打开了机遇之门——企业更愿意尝试它们的技术——但这同时也意味着，一份企业合同不再能保证长期收入。企业何时会重新回归长期采购的传统习惯，仍有待观察。
Q&A
Q1：为什么说企业AI收入不再稳固？
A：研究显示，77%的企业每六个月甚至更频繁地重新评估AI供应商，形成"快进快出"的模式，与传统SaaS多年期合约的稳定性完全不同，这导致AI创业公司即便产品已被企业采用，收入依然缺乏长期保障。
Q2：企业AI试点项目的成功率有多高？
A：Madrona研究显示，企业的AI试点项目中只有不到一半能真正进入生产阶段。虽然相比MIT此前报告的95%失败率已有改善，但整体成功率依然偏低。
Q3：AI创业公司应该如何为产品定价？
A：Andreessen Horowitz的调查显示，超过一半的技术型AI采购负责人希望收费与实际产出成果挂钩，比如处理的报告数量或生成的线索数量，而不是按Token消耗量等使用量计费，这样更能体现产品的经济价值。
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