在2024年，人工智能的浪潮愈发汹涌，它不仅改变了科技行业的面貌，更在商业应用上展现出了前所未有的活力。
AI领域的投资趋势正在发生显著转变。从今年初开始，资本的流向已从基础模型转向了应用层面，投资额达到了去年同期的两倍。诸如Perplexity、Suno等AI应用领域的领军企业，纷纷获得了可观的资金注入。
随着资金的大量涌入，人们开始关注一个核心问题：这些AI应用如何实现盈利？
为了深入探索这一问题，Palle Broe对44个原生AI应用产品的定价策略进行了详尽的研究，覆盖了定价模式、价值指标、市场宣传、免费版本以及定价透明度等多个维度。
Palle Broe，本文的作者，曾负责Uber和Templafy的定价策略，并为20多家科技初创公司提供了货币化策略，从种子轮到D轮均有涉猎。
通过这份报告，Palle Broe试图解答两个关键问题：当前科技公司是如何利用AI功能实现盈利的？创业者又能从这些案例中学到哪些宝贵的经验？
/ 01 / 直接变现与间接变现，哪种更胜一筹？
目前，AI功能的商业化主要有两种模式：直接变现和间接变现。
直接变现指的是对AI功能直接收费，或者在产品中加入新的AI功能后提升价格。与此相对，间接变现则是将AI功能整合到现有产品中而不调整价格，或者免费提供该功能。
科技公司推出AI功能和产品的五大高级货币化策略概述
统计数据显示，最常见的商业化策略是将AI功能整合到现有软件包中，59%的公司选择了这种方式。这不仅让现有订阅用户享受到AI带来的便利，而且在某些情况下，AI功能的加入也导致了服务价格的提升。
另一种策略是在不改变现有定价结构的前提下，加入AI功能。企业这样做的目的是为了快速启动，收集关于AI功能使用情况的数据。
第二种常见的商业化策略是直接策略：将AI功能作为附加功能提供，并明确标出价格，23%的公司选择了这种方式。
附加功能策略是直接盈利的“最直接”形式，它为公司提供了关于AI功能使用和商业化的直接数据，帮助公司了解用户的支付意愿，并为产品路线图和开发提供反馈。
此外，还有18%的公司，特别是那些拥有大型语言模型的公司，已经开发出可以单独购买的独立AI产品，不受现有订阅的限制。
研究表明，大多数公司倾向于采用直接变现策略，无论是将新的AI功能作为附加功能提供，还是将其捆绑在现有计划中并提高价格。
原因在于，这种策略能够更好地了解用户的支付意愿和AI功能的潜在成本结构。而间接变现的问题在于，很难追踪和准确评估增加的保留率和追加销售带来的价值。
那么，哪些AI公司更适合采用直接变现模式呢？
高可变成本：与新一代人工智能相关的可变成本非常高，例如计算、带宽、数据存储和标签、安全性和合规性以及维护和升级的成本。特别是那些利用大型模型的公司，需要用户在使用AI功能时支付费用。
明确的客户价值：客户清晰地认识到新一代人工智能功能为他们带来的附加价值，并愿意为此支付费用，例如GitHub的编码助手Copilot或Intercom的AI机器人Fin。
当AI功能显著提升了核心产品的使用率、转化率或留存率时，间接变现策略更容易取得成功。例如，Zoom和Shopify就是采用这种策略的公司。
采用间接变现策略的另一个情况是，需要收集用户对AI功能的反馈。对于拥有大量客户的产品来说，提价需要谨慎处理，而且变现策略的选择也要考虑竞争因素，比如同行的价格竞争。
/ 02 / 如何选择直接变现策略？
接下来，我们将深入探讨附加服务、独立产品和包含在计划中提价三种直接变现策略。
选择变现策略时，需要考虑AI功能为用户和业务带来的价值、最佳捆绑方法以及AI功能在不同套餐层级之间的最佳分布。
步骤一：定义AI在产品组合中的角色
需要考虑的问题包括：
1.这项功能是否会被广泛使用？还是只针对特定人群？
是否将某项功能包含在捆绑包中或作为附加组件，一个判断标准是用户的使用率。如果超过70%的用户可能会使用该功能，则建议将其捆绑在标准包中。如果预计使用率低于70%，则需要仔细考虑将其作为附加组件包含是否更具有商业意义。
2.是否有足够多的人愿意为此功能付费？
企业需要判断，对用户来说，AI功能是锦上添花还是必不可少。企业可以通过产品测试来获取使用数据，也可以询问潜在客户是否愿意为此功能付费。
一旦得到了上述问题的答案，你可以将功能放在下面的地图上，以确定捆绑AI功能的最佳路径。
例如，如果AI功能被广泛使用（超过70%），并且为用户提供了足够多的价值，那么它就成了捆绑包中的“优先”功能，有机会进一步提高价格。另一方面，如果AI功能只被少数用户使用（例如20%），那么它应该是产品捆绑包的“附加组件”。
步骤二：评估三种直接变现策略方式
AI产品的成熟度和功能极大地影响了公司对其AI能力商业化的方式。有些公司，如OpenAI，开发了像ChatGPT这样的AI产品，其强大能力足以支撑其作为独立产品变现，不依赖于现有订阅服务。这些罕见的产品能够针对特定的应用场景，并吸引那些愿意为解决方案付费的买家。
独立产品策略
独立AI产品的优势在于，可以灵活设计最合适的定价模式，不受传统定价或捆绑结构的限制。
目前，市场上主要的独立AI产品是像ChatGPT和Gemini这样建立在专有大型语言模型基础上的产品。GitHub Copilot是少数几个非大型语言模型领域内的科技巨头提供的独立AI产品之一，展现了科技公司在AI特性商业化方面的另一种可能性。
满足以下条件时，提供独立产品最为合适：AI产品解决的问题与现有产品不同，新产品与现有解决方案几乎没有重叠。
附加功能策略
附加策略与独立策略相似，都需要产品本身具有足够的价值，从而能够单独标价。不同之处在于，附加策略与现有产品捆绑相关，买家可能相同。AI附加功能应与现有产品组合紧密对齐，解决相关问题，实现无缝集成。
Notion、Microsoft和Airtable等公司采用这种方法，将AI产品作为附加功能。例如，Notion收取10美元来启用其Notion AI功能。
在以下情况下，附加功能方法最为适合：
AI功能为部分客户提供价值，但并非所有买家都想使用或为之付费。
AI功能为现有产品组合增加价值，是解决方案的增强，能帮助客户更好地解决问题。
包含在计划中提价
根据统计，有59%的公司选择将新AI功能整合到现有计划中（尽管无法从数据中确定有多少伴随价格上涨）。
AI功能能否带来提价，取决于这些功能为客户提供的价值大小。如果这些功能显著提升大多数客户的设计体验，那么提高套餐价格或添加基于使用的定价组件可能是合理的。
需要考虑的一点是，对大客户群提价并非易事，在做出任何变动前都需要仔细思考。在做出提价决定前，需要与用户进行充分沟通，了解他们的支付意愿。
Canva、Box和Grammarly等公司就是将AI功能整合到现有套餐中，并以基于使用的定价方式提价的例子。
上面是Asana的定价方案，它将AI功能添加到现有计划，这种方法最适合以下情况：
该功能与套餐的核心价值主张一致，约70%的客户认为它是关键功能。
客户不太可能单独购买该功能。
单独提供可能被视为过于交易化或对客户斤斤计较。
如果选择将AI功能整合到现有套餐中，关键是要仔细考虑它们在各套餐中的分配。评估各种用例和不同客户的支付意愿，将功能分散到不同价位的各种套餐中，而不是单一套餐中。这种战略性布局确保了功能与客户需求有效对接，同时最大化了收入潜力。
同时，这种方法还有助于创造升级路径，并节省入门级订阅的成本。Canva就是这方面的一个绝佳例子：
/ 03 / AI产品如何定价？
通过研究
