AI时代，找到可叠加的商业模式是生存关键
AI时代，找到可叠加的商业模式是生存关键
在AI时代，创业公司要想获得成功，不仅需要突破性技术，更需要创新的商业模式。本文将探讨AI创业公司如何通过商业模式创新来获得成功，包括价格颠覆和质量创新两种策略，并分析了如何构建长期防御性。
要想做出一家伟大的创业公司，需要的不仅是突破性技术，你还得不断去重新想象，想象如何去创造价值、交付价值，并捕捉价值。
这是很多 AI 公司才刚刚开始学到的一个教训。我们进入 AI 时代已经好几年了。许多消费级 AI 应用都有用户来得快去得也快的经历。很多应用因需求量大而发展迅速，但却难以留住用户。竞争依旧很激烈，而且在不断加剧。你进入的垂直领域，大概会有 4 到 5 家其他 AI 公司在跟你抢地盘。
有趣的是，很多“AI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AI产品后真正实现了产品盈利。
获胜的创始人不仅打造出了令人印象深刻的 AI 产品，他们还设计出了完整的商业模式战略来让价值产生复利。他们在打造更好的生意。
说到商业模式，创业公司需要从聚焦开始：确切了解如何吸引客户并快速实现价值。但你始终都应该放眼长远：如何逐步地用一种能增加每客户收入、提高净收入保留率、减少客户流失并真正捕捉到眼前全部机会的方式，去堆叠你的商业模式？
最好的公司一直都是这么做的：Spotify 从订阅流媒体开始，然后慢慢叠加上播客、广告与数据洞察。ChatGPT 则结合了订阅以及使用费。
在人工智能时代，我们尤其鼓励企业在商业模式上发挥创意。关键是形成一个可堆叠、可混合的，足够灵活，可以伴随业务一起发展的系统。
商业模式创新的基本原理
还是那句话，创业公司的核心工作是商业模式创新。
就像其他人所指出那样，在商业模式方面，很少看到有人干完全重新发明轮子的事情。创新来自于将众多模式结合起来创造出新的东西。你可以将其中两种模式融合在一起。你可以颠覆一种占主导地位的商业模式，从既有竞争对手手中夺取市场份额。你可以在开发产品功能时将模式一层层叠加上去，诸如此类。
在堆叠商业模式时，你需要关注四个条件：
- 如何才能充分利用我的既有能力？
- 在什么地方可以添加新的价值流？
- 还可以提高客户留存率吗？
- 可以降低添加新服务的成本吗？
举个例子，亚马逊的赚钱方式有出售数据、收取使用费（通过 AWS）以及投放广告。最近，我们看到 OpenAI 通过消耗token的API 来让 ChatGPT 赚钱，还每月向消费者收取订阅费。一个颠覆和层次化的例子：Robinhood 引入了无佣金交易模式，提供购买零碎股票的能力。这些商业模式创新跟传统的抽佣完全背道而驰。此后，他们由于更多借鉴了传统的“银行”体验，他们得以引入一系列新的收入来源。
你可以想象一家 AI 公司从做 AI 软件工具起步，通过按次付费或订阅方式盈利。之后，可以添加对 AI 功能的 API 访问权限，然后按用量收费。随着模型走向成熟，你可以针对垂直领域提供定制模型训练服务。或者，最终提供全栈的咨询与实施服务。
每项新产品都会提供一个潜在的新收入来源，都能充分利用你的专业知识，并且从理论上讲，应该都可以降低所添加的新服务的成本。
我们建议创业公司从一款能创造出绝大部分收入的产品开始。在早期阶段，创业公司最大的难点就是找到可行的产品并专注于此（后面我们会概述 AI 时代公司的两个常见起点）。不过，能够提前思考这一战略对未来的发展至关重要。
关键要审视商业战略是如何伴随公司发展而进行优化的。 如果方法得当，你就能打造出一套稳健的增长机制，让收入增长与用户增长保持同步——这正是行业领导者的标志。
既有的商业模式可以有成千上万种组合，为你的公司和行业创造新的机会。关键在于发现其中的联系，并据此制定战略。
以下是我们最近在AI公司中的发现……
AI商业模式创新
回顾软件商业模式的创新史，我们会发现过去几十年发生了三次重大变化。
先是卖本地软件，然后是按用户付费模式的软件即服务，再到基于使用量收费。AI则推动了另又一次的变革。大多数生成式AI默认的定价策略要么是按用量，要么是较新的“按结果付费”，作为支付与与结果保持一致的手段，减少了按用户付费模式浪费的支出。
在这场转变中，我们看到出现了两条主要的创新路径：价格颠覆与质量创新。
价格颠覆：利用AI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AI大规模地提供复杂、优质的服务。这样定价上还能维持与优质服务相当的价格，靠客户获取来强化利润。
这些是AI时代重塑商业模式的开端。这种重塑有望帮助快速占领市场份额，如果行动得快的话，是可以在一段时间内行得通的。
但此后如何跟进将决定防御能力与长期成功。
开局策略：价格颠覆
从本质上来说，价格颠覆利用AI大幅降低了成熟市场的成本，同时又不会牺牲质量。如果以下条件满足的话，这一招会很有效：
- 现有产品过于通用，始终不适合特定行业
- 服务本身已经商品化，很难以质取胜。
- 你的主要竞争对手是没有 AI 功能的遗留系统。这更有可能发生在特定垂直领域。
如果传统营销公司或会计公司的那种服务你也能提供，且费用又比请这样的故事低，初期你很可能会取得成功。
在AI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，这有可能会演变成一场逐底竞争。很难想象有人（那怕是大型企业）会愿意长期支付比竞争对手高出 10 倍的服务费用。在最坏情况下，AI服务公司只能不断压低价格来争夺市场份额。
鉴于此，我们认为最有吸引力的机会出现在这样的领域内：劳动力资源不足以解决特定问题，且AI的执行速度远远超过招聘、培训和监督人类员工的速度。这种情况下，AI解决方案不仅更便宜，而且更适合市场。
这就是为什么，尽管价格颠覆在初期是强大工具，但这只能用作三板斧。需考虑与以下策略搭配使用：
- 价格颠覆 + 上游货币化
首先针对一个关键控制点（也许是你所在行业的痛点）给出极具竞争力的价格。然后利用交易市场或嵌入式金融科技来实现盈利。
最适用场合：价值创造链很复杂的行业——针对价值创造链的某个环节收取较低的费用，然后在链条的其他地方弥补回来。（比如：物流业、房地产业） - 价格颠覆 + 捆绑销售
用有竞争力的价格提供核心服务，之后再用替客户释放额外价值的“附加服务”实现盈利。
这可能会成为AI智能体领域非常有吸引力的商业模式。大家注意到，针对（令按成果付费模式成为可能的）结果可衡量的任务，很多AI智能体公司正在跑马圈地。“AI劳动力”领域的获胜者会将许多这样的“工作”捆绑到一起，从而实现规模经济。 - 价格颠覆 + 绩效奖励
用低廉或有竞争力的价格提供核心服务。靠出色完成工作赚更多的钱。比方说，借助AI自动化可以用低价提供品牌或营销代理服务，但靠活动成功来返点。 - 价格颠覆 + 用量计费
用有竞争力的价格甚至免费提供核心服务。然后针对额外用量向客户收费。比方说，可以免费提供 CRM，但随后根据电子邮件发送情况或系统使用情况盈利。
开局策略：质量创新
在客户习惯为复杂服务支付相对较高价格的行业，质量创新通常能取得成功。
所以法律领域的 AI 被视为巨大机遇。但其他领域也有机会。比方说医疗账单：可以想象会出现一种由 AI 主导的服务，通过它来简化出账流程，提高准确度，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，有些客户甚至可能会对如此高风险的服务如此廉价持谨慎态度。所以，这时候你得靠规模化的高质量取胜。如果可以提供更快、更流畅的体验，你仍然可以通过简化繁琐流程来赢得客户。你可以收取跟别人一样的价格，但提供好 100 倍的体验——对你和客户来说这是双赢。
这项策略的竞争优势在于毛利率。如果你是一家律师事务所，收取的固定费用或看单子成不成来收费，需降低管理费来盈利的话，那就可以利用AI简化运营，跟竞争对手相比，你就具备了更高的利润优势。
然后，你将利润重新投入到传统营销和提高知名度上。由于竞争对手的低效，你可以有更多的资金来玩增长游戏。这不太可能成为长期优势，因为其他人也可以采用类似的工具，但对于快速发展的初创公司来说，用这招去扩大规模并找到其他形式的防御能力足够了。
与单纯的价格颠覆相比，这项策略具有的长期防御性更强。但在有了这些优势之后，还可以考虑：
- 质量创新+数据货币化
理想情况下，你已经能拿到特定行业数据的访问权限，从而能够提供高质量的 AI 服务。这个飞轮可帮助你长期保持质量水准。你还可以考虑“隔离”部分数据处理，然后出售从中获取的洞察的访问权限（尤其是如果你对复杂流程拥有更多洞察的话）。 - 质量创新+DIY层
一开始用高定价提供完整、高质量的服务，然后再搭上一个略低级别的“DIY”层。比方说，部分用户可以支付少量费用访问非AI辅助的 CRM，但逐渐可能会转向AI辅助的高级别服务。
商业模式、防御力与长期成功
即便在资本充裕的AI领域，竞争也十分激烈。不要将试点采用与在快速变化的市场中找到产品市场匹配混为一谈。要想拿到A 轮及之后轮次的融资，逐渐取决于你能否像行业领导者一样发展，并证明你拥有维持这种成长的基本业务指标（如拥有强大的商业模式）。
这种心态跟几年前“不惜一切代价追求增长”已经大不相同。后继乏力，没有收入指标的增长是不够的。随着解决方案日益深入到职场，那些垂直领域做得最好的初创公司其每一位客户的用量都在不断增加。
我们鼓励所有创始人在搭建护城河上要有战略性和创造性。但我们发现，很多人都忘记了商业模式是构建这种长期防御性的关键要素。
越早能破解这个密码，就能越早获得长期成功。哪怕在日益拥挤的市场上也能脱颖而出。