模型不稀奇了，AI 出海真正的考题是 "怎么收钱"

2026 年 9 月 10 日，由极新出海、易必盈（EASY BILLING）、原点学堂、AI原点社区主办，由中国电子商会、对外经贸大学跨境电商产业研究中心、Doit、深衍九域科技产业研究院协办的 "智计全球・AI 出海定价计费之道" 闭门专场，在北京海淀 AI 原点社区落下帷幕。

这场活动围绕一个此前鲜被认真讨论的命题展开 —— 怎么科学定价、怎么搭建计费体系、怎么把钱合规收回来。与展厅里比拼模型参数的热闹不同，今晚的话题相当 "不性感"，却被多位创业者视为 AI 出海下半场真正的分水岭。

毕竟，AI 企业出海正面临一个核心矛盾：前端的模型迭代和产品体验可以快速跟上全球节奏，后端的跨境收付款、订阅扣款和资金管理却常常成为增长瓶颈。定价策略决定了市场，市场决定了产品运营和收费逻辑。

在 AI 人才最密的地方谈 "赚钱"

活动伊始，AI 原点社区（原点大厦）商务合作总经理李薇为今晚活动致开场辞。她介绍，AI 原点社区周边串联 30 余所高校、100 余个国家级及 52 个重点实验室，聚集了海淀 70% 的 AI 人才；区域内已聚集 400 余家企业，AI 相关企业占比超 74%。原点社区围绕 "人的成长线" 和 "企业发展线" 搭建两大生态，原点学堂聚焦 AI 工具使用学习、跨领域交流与产品销售，目前已一座难求。

李薇表示，原点社区将联合各方共同搭建出海生态，把活动、干货、行业洞察在原点学堂社群持续沉淀。

AI 原点社区（原点大厦）商务合作总经理 李薇

定价不是一个数字，而是战略

极新创始人姜稳以《2026 AI 出海定价趋势与挑战》开篇，解读了《AI出海定价计费白皮书》。他判断，中国 AI 出海正经历从 "卖 App" 到 "卖 Token" 再到 "卖工作" 的范式跃迁 ——"电不出境，价值跨境"，价值链正在走向价值创造的核心层。

"同一个 AI 时代，定价却走向冰与火。" 姜稳指出，2026 年正在上演 "海外降、国内涨" 的双轨剧本：OpenAI 将 GPT-5.6 Luna 降价 80%，Anthropic 取消原定涨价；而国内智谱打响涨价第一枪，MiniMax API 价格翻倍，Kimi K3 输出价上涨 3 倍，DeepSeek V4 Pro 高峰价上涨 4.5 倍。美国用分层定价构筑防守，中国厂商正从 "Token maxxing" 转向 ROI 价值变现。

他给出的结论是："定错价，等于把利润送给对手。" 姜稳团队扫描了 53 家公司、62 条产品记录，发现混合定价已占主流（61%），而标准混乱、计费复杂、合规复杂、客户认知构成定价计费的 "四道墙"。在最后的五维模型与十条方法论中， "把 Token 翻译成价值，把价值定价给客户"给在场听众留下了深刻印象。

极新创始人 姜稳

从 "定一个价格" 到 "管住每一单利润"

易必盈创始人兼 CEO 石思奇接过话筒，他以一个 AI 视频产品 12 个月的模拟曲线开场：收入持续上涨，但 Token、GPU 和模型调用成本涨得更快，毛利率从 30% 一路滑到 10%、接近归零 ——"用户越多，亏损越严重"。在他看来，产品定价只是起点，商业化是一条持续算对账、持续稳定收款、持续优化利润的完整链路，缺一环都会漏损。

石思奇拆解了五种定价模式的取舍：订阅制、按量计费、积分充值、按结果付费、混合计费 ——"成长期产品不要过早押注单一模式，先用混合验证，再进行收敛"。一个可持续的价格要同时算清三笔账：客户价值定上限、单位经济模型定下限、商业策略做调节器。

"很多人以为收钱接入 Stripe 就解决了。" 石思奇提醒，"复杂的计费问题往往出现在客户购买之后"—— 客户看到的是一个价格，后台要处理月付升年付、套餐差价、降级生效、取消再购、额度用尽、退款、扣款失败、企业合同等几十种状态。"没有利润管理，就像只看里程不看油表 —— 你能开，但不知道能开多远。"他提到。

最后，石思奇总结，“定价计费不是一个一次性的动作，这是一套不断持续优化的商业系统。”

易必盈创始人兼 CEO 石思奇

模型选择，本身就是毛利管理

来画联合创始人白宇没有从 "哪家模型更强" 讲起，而是从来画自己的业务讲起。这家 2015 年从动画制作工具起步、如今已成长为 AI 内容生产与交互平台的公司，累计服务超 3000 万用户、覆盖 180 多个国家。也正因为应用越做越多，模型管理难题愈发凸显，

"真正难管理的已经不是某一个模型，而是整个模型供应体系"。白宇说。

"用户看到的永远只是一个 AI 产品，但一个任务可能同时调用文本、视觉、图像、视频、语音好几种模型。" 白宇说，“一旦规模化，模型接入问题最终会变成成本治理问题"。他更愿意把 AI 应用理解成一座 "Token 消费工厂"—— 前端看到的是产品，后端持续消耗的是不同模型提供的 AI 能力。

他以价格为例：Claude Opus 4.6每1M Token输入5美元、输出25美元，DeepSeek V4 Flash仅0.14和0.28美元。假设一个任务输入输出各 1M，两者成本约 30 美元对 0.42 美元，相差约 71 倍。但重点不是谁更好，而是价差本身就是优化空间——普通任务若一直用最贵模型，成本必然失控。但也不能全用最便宜的，真正该看的是“成功任务成本”：单次便宜但成功率低，真实成本反而更高。

因此，多模型时代比的是模型供应链管理能力，企业需要可替换、可计量、可追踪、可审计的多模型体系。最后他强调，Token是成本语言，用户价值才是产品语言，用户不该看到“每百万Token多少钱”，而应是订阅、积分、VIP等服务。未来企业一定会越来越关心一件事：用多少钱，能稳定完成一次业务任务。这才是多模型时代，AI 定价和计费最终要回答的问题。

来画联合创始人 白宇

把地缘风险做在风险发生之前

香山智库创始人刘挺把话题拉到更硬的维度。他给出的开场判断是：中国出海 AI 应用数量一年内增长约 300%、达 156 款 ——"AI 出海跑得越快，地缘风险的敞口越大"。

"地缘风险不是小概率的黑天鹅 —— 对 AI 企业而言，它是确定存在、只是爆发时间不确定的经营变量。"

刘挺将地缘风险拆为五类：数据与 AI 监管、算力与出口管制、市场准入与本地替代、税制与政策波动、非商业与安全风险。并归纳为三条传导路径 —— 准入路径（让不让做）、成本路径（价格变不变）、收入路径（钱回不回来）。他特别强调一个判断："没有低风险市场，只有风险结构不同的市场"，北美、欧洲、中东、东南亚的风险面孔完全不同。

应对上，他主张三段式体系 —— 事前研判与隔离、事中监测与对冲、事后响应与退出。"大多数企业只有 ' 事中 '，没有 ' 事前 ' 和' 事后 '，风险发生时才发现既没预案、也没退路。" 他建议企业给自己设三条内部红线：单一国家收入占比、单一云区域依赖、单一支付通道依赖。

"地缘风险不可消除，但可以提前研判、提前对冲、提前预案 —— 这是 AI 出海最便宜的风控。"刘挺总结道。

香山智库创始人 刘挺

2026 年 AI 出海，死的不是产品差的，是没人看见的

中源数智董事长兼 CEO 于朝源把话题从 "怎么收钱" 拉到 "怎么被人看见"。他判断："2026 年 AI 出海的最大瓶颈，不是产品能力，是流量破局能力 —— 产品决定留存，流量决定生死。" 当下红人营销 AI 渗透率已达 73%、精准投放 AI 渗透率超 85%，"你不用 AI 抢流量，你的竞争对手在用"；他甚至把 2026 年的 TikTok 比作 2020 年的抖音。

围绕内容、达人、短视频，他给出一套工业化打法：一条核心素材用 AI 裂变成 N 条内容、数据驱动选题；达人不押注头部大 V，而是经营 KOC 密度 ——1k–10k 粉丝的微型网红互动率是十万粉达人的 3.2 倍，"不是找一个巨星，而是建一万个真实路人"；他还提醒，不要照搬国内佣金模式，东南亚、欧美 KOC 以产品置换加小额佣金为主，纯佣金建联成功率不足 5%。

最妙的是，他把流量接回今晚的定价主题："流量成本决定定价天花板 —— 把获客成本打下来，才有定价的灵活度和利润空间。" 据其团队数据，AI 驱动的流量运营可使出海获客成本降低 35%–50%。收尾时他说："单点突破只能赢一次，系统化运营才能持续赢 —— 一起把中国 AI，卖到全世界。"

中源数智董事长兼 CEO 于朝源

开放麦：从 "刷信息流" 到 "读结论"

开放麦环节，agentpit.io 财经智能体开源产品 创始人 韩卫带来了他的 Hunter Intel 科技信息订阅产品。这款免费订阅每天早 8 点从 X、arXiv、GitHub、Hacker News、Reddit 等 17+ 信息源、104 位 AI KOL 中筛选出 3–6 条，配中文摘要和 "为什么与你有关"。

"从 ' 刷信息流 ' 变成 ' 读结论 '。" 韩卫说，目标是让创业者 3 分钟读完当天最重要的 AI 变化，而不是淹没在每天 200 多条时间线里。

今晚五场分享指向同一个判断：当模型能力成为行业标配，AI 出海真正的竞争，正在从 "前端跑得多快" 转向 "后端账算得多清、利润守得多稳、风险防得多早、流量成本压得多低"。

定价、计费、收款、合规、风控 —— 这些曾经被视为 "后勤" 的环节，正在变成 AI 出海企业的核心能力。智计全球，这只是第一晚。

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