导读：
许多AI创始人沉醉于炫酷的 Demo 和飞速增长的用户数。然而，这篇文章却残酷地揭示了背后的“五大致命错误”——盲目追逐可复制的功能、过度依赖 API 导致利润率一夜崩溃，将高成本的 AI 功能错误地当作“免费附加品”。最令人警醒的是，在 AI 领域，规模化非但不能修复糟糕的单位经济效益，反而会加速公司的死亡螺旋。本文通过从压力测试经济效益到构建信任护城河的“创始人行动指南”，找到在最残酷的科技竞争中生存并制胜的纪律。
在每一波技术浪潮中，都有两类创始人，一种是追逐炒作热潮，最终被自身成本压垮，另一种是将浪潮转化为护城河，并主导市场十年之久。
AI 也不例外... 只是风险更高。因为与 SaaS 或移动互联网不同，AI 不会原谅糟糕的战略。
Chegg 的估值暴跌 90% ，因为他们未能足够快地对 AI 采取行动。当学生们蜂拥至 ChatGPT 寻求即时、个性化的帮助时，Chegg 却犹豫不决，反应迟钝，市场对他们进行了残酷的惩罚。
Jasper 曾是 AI 写作领域的宠儿，以 12亿美元 估值筹集了 1.25亿美元，成为 “AI 套壳” 的典型代表。但由于没有真正的护城河，加上与其高昂的推理成本不符的 SaaS 模式定价，他们迅速失势。随着 ChatGPT 获得采用，用户流失，价格不得不大幅下调，Jasper 不再是该领域的佼佼者。
Duolingo 没有通过深思熟虑的 AI 整合来取悦用户，而是推出了 AI 导师并解雇了部分员工，但这种做法给人的感觉是生硬且带有剥削性质。结果是毁灭性的：声誉受损，数十万用户流失，在短短几周内失去了30万粉丝。
这些并非孤立的失误。有无数的公司将 AI 作为事后附加功能生硬嵌入、发布噱头功能却不考虑经济效益，或只是等待太久才采取行动... 结果发现，市场不给第二次机会。这就是为什么在我为期 6 周的 AI 产品战略研讨班 ( 顺便说一句，除了现场课程，您还将获得对您个人 AI 产品战略的书面评估 + 550 美元的折扣 ) 中，我们将讨论这些公司如何认为可以拖延或晚点发布。
但在 AI 领域，时间被压缩了。采用窗口是以季度而不是年来衡量的，商品化在几周而不是几个月内发生，投资者、用户和市场都会残酷地惩罚犹豫不决。因此，事不宜迟，让我们直奔创始人 AI 产品战略 101 —— 你需要了解的一切，不仅可以在这股浪潮中生存下来，还可以拥有它。
从 Chegg 到 Jasper，战略而非功能，决定了谁在 AI 中获胜。该框架展示了聪明的公司如何生存和成长。
“只要加上 AI” 的幻觉
现在，每份商业计划书的第一页都贴着 “AI 驱动” 的标签。创始人认为这能为他们赢得信誉。投资者点头。客户感到好奇。但关键在于：
AI 本身并非护城河。每个人都可以访问 GPT-4o、Claude、Llama、Mistral。进入门槛为零。如果您的战略是 “使用 OpenAI 的 API 并在外面包装一个用户界面 ( UI )”，那么您拥有的不是一家公司，而是一个昂贵的演示项目，一夜之间就可能被克隆。
区分赢家和输家的是您能否回答这个问题：
当您的竞争对手明天获得完全相同的 AI 模型访问权限时，会发生什么？
如果您的回答是 “我们会做得更快”，那么已经输了。
为何缺乏战略的创始人会被 AI 击垮
以下是 AI 领域的残酷之处：
1、成本不像 SaaS 那样：在 SaaS 中，一旦您构建了产品，每用户的边际成本趋近于零。在 AI 中，每一次查询、每一次生成、每一次推理都有实际的成本支出 —— Token、GPU、托管。缺乏战略，成本增长速度会快于收入。
2、商品化一夜之间发生：在 SaaS 中，功能可能需要数年才能被复制。在 AI 中，它们在数周内就被克隆。唯一的防御是战略护城河：专有数据、信任或分发渠道。
3、炒作引发竞争：每一个新的 AI 功能在 Product Hunt 上都会有 100 个克隆品。大多数会消失。但如果您不以战略防御，有些会夺走您的市场。
4、投资人更聪明了：在 2021 年，PPT 上写着 “AI” 就能筹集数百万美元。在 2025 年，风险投资家会问：当 GPT-5 发布时，您的护城河是什么？您如何以每月 1亿 次查询的推理成本生存下来？如果您没有答案，支票就不会到手。
AI 并非关乎构建最华丽的演示项目。
它关乎设计围绕 AI 的整个系统：
- 当使用量扩大 10 倍时，如何盈利？
- 当底层模型每月都在变得更好、更便宜时，如何留住客户？
- 您将如何把您的分发渠道转化为复合型优势？
- 在一个幻觉和隐私问题侵蚀的环境中，如何建立信任？
这就是那些会消亡的 AI 公司与那些将主宰未来的公司之间的区别。
赢家将是那些不只是 “添加 AI”，而是将其架构进一个能规模化、可防御、并能实现复合增长的产品战略中的创始人。
事实是：AI 领域赢家和输家之间的差距将比以往任何一波技术浪潮都要快地拉开。
因为当成本螺旋上升时，您没有数年来解决它：您只有数月。
当商品化来袭时，您没有数个季度来反应：您只有数周。
这就是为什么 AI 产品战略不是 “锦上添花” 的东西。
它是横在超高速增长和崩溃之间的唯一屏障。
AI 经济学：初创公司的新单位经济学
在 SaaS 中，游戏规则很简单：
- 花费一次来构建产品。
- 获取一个用户。
- 为他们服务的边际成本接近于零。
- 利润随着每个新客户的增加而规模化增长。
这就是为什么 SaaS 利润率徘徊在 70–80% 左右。这也是 SaaS 能够通过每月 29 美元的订阅服务能创造出数十亿美元巨头的原因。
但 AI 不按 SaaS 的规则出牌。在 AI 中，边际成本是实实在在的。
为何 AI 与 SaaS 的边际成本表现不同
每一次 AI 查询都附带着一个价格标签。
- 一次 ChatGPT 查询，OpenAI 耗费的成本根据模型不同，从几分之几美分到几美分不等。
- 将此应用于数百万用户，您的 “免费套餐” 突然每月就烧掉数百万美元。
在 SaaS 中，规模化会降低成本。在 AI 中，除非您将效率内置于产品设计中，否则规模化反而会增加成本。
残酷的事实是：推理成本就是新的云服务账单。就像早期的初创公司被失控的云成本摧毁一样，今天的 AI 初创公司正因无法控制的 Token 账单而流血。
案例研究：Perplexity 对比 Midjourney 对比 ChatGPT
- Perplexity 很早就理解了其中的经济学。他们没有对每一次查询都运行原始的 GPT 调用，而是构建了一个混合检索层 + 大语言模型。通过先拉取相关文档，然后进行总结，他们大大减少了 Token 使用量。更低的成本、更快的响应和更多的引用等于更好的用户体验 ( UX )。
- Midjourney 在 Discord 上建立了由社区驱动的病毒式传播。但隐藏的故事是什么？GPU 成本是天文数字。渲染的每一张图像就会消耗计算资源。这就是为什么他们迅速推出激进的付费套餐——因为免费用户是不可持续的。
- ChatGPT 的采用量爆炸式增长 ( 2 个月内达到 1 亿用户 )，但这几乎击穿了 OpenAI 的计算预算。这就是为什么 “ChatGPT Plus” 以每月 20 美元的价格推出。这不仅是商业化策略，也是一项成本控制举措。
模式很清晰：能存活下来并成功规模化的创始人，是因为他们预先设计好了单位经济学。
Token 成本和 API 依赖的隐性陷阱
大多数早期 AI 初创公司都是 API 的套壳。他们 100% 依赖 OpenAI、Anthropic 或其他基础模型。这对原型来说没问题。但对一家公司来说是是致命的。
为什么？
- 你无法控制定价。OpenAI 明天提高了 API 费率？您的利润率就会崩溃。
- 你无法控制性能。模型延迟或停机？您的产品就会瘫痪。
- 你无法控制差异化。如果每个人都能使用相同的 API，那有什么能阻止下一个创始人一个周末就克隆您的整个产品呢？
这就是为什么 API 优先的 AI 产品会迅速消亡。他们错把构建演示项目当作了构建一家公司。
当使用量扩大 10 倍时，如何构建成本模型
让我们做一个简单的实验：
- 假设向每个用户每月收取 29 美元的费用。
- 用户平均每月进行 500 次查询。
- 每次查询在 Token 上的成本为0.002美元
- 即每位用户每月1美元的原始推理成本。
- 毛利率约97%。非常好。
现在进行规模化：
- 从 1,000 个用户增长到 100,000 个用户。
- 查询量从 500,000 次激增到 5,000 万次/月。
- 成本 = 10万美元/月 → 1000万美元/年的推理费用。
- 突然间，你的云服务账单相形见绌。
这就是陷阱。在 1,000 个用户时，利润率看起来很好。但在 100,000 个用户时，它们就会崩溃，除非您：
- 智能地进行批处理或缓存。( 不要重复生成相同的输出 50 次。 )
- 使用模型路由。( 对简单任务运行廉价模型，只在需要时才使用昂贵模型。 )
- 构建专有基础设施 ( infra )。( 训练运行成本更低的小型特定领域模型。 )
AI 盈利能力背后的真实经济学
坦率地说：大多数 AI 初创公司现在都没有盈利，即使它们看起来正在增长。它们正在用风险投资的钱补贴用户采用，而忽略了经济效益。
获胜的公司在做三件不同的事情：
1、策略性定价。
免费套餐等于诱饵。
付费套餐迅速启动，采用基于使用量的定价，与成本同步规模化。
示例：Midjourney 因为经济模型失效而迅速停止了 “免费” 生成。
2、将成本曲线融入设计。
Perplexity 的检索步骤构成了一个成本护城河。
Grammarly 的增量微调使校正成本随时间降低。
Canva 的 AI 工具是轻量级的增强功能，而非耗费成本的核心部分。
3、依赖多元化。
在多个提供商 ( OpenAI、Anthropic、Cohere、Mistral ) 之间进行路由。
在可能的情况下训练特定领域模型。
当规模要求时，拥有自己的基础设施。
如果在构建 AI 时没有对您的单位经济学进行建模：
你会将增长误认为是成功。规模发展得越快，亏的钱就越多。总有一天，会一觉醒来发现利润率为负，投资者失去耐心。但如果您从第一天起就将经济学设计到产品中，您就会扭转局面：
- 你的成本随着使用量的增长而下降 ( 因为缓存、路由、基础设施效率 )。
- 你的竞争对手无法削价竞争 ( 因为您的经济学在结构上更优 )。
- 你的增长会复合成为真正的护城河，而不仅仅是炒作。
这就是成为一个演示项目和能成为一家十年历史公司之间的区别。
AI 产品战略的 4D 框架
当构建一家 AI 公司时，你不是因为你的想法不好而失败。
失败是因为你的战略无法承受规模化、商品化或成本。
在构建、规模化和退出一家 AI 公司，并目睹了数百位其他创始人成功或失败之后，我构建了 4D 框架来压力测试每一个产品决策。
将其视为一张生存地图。如果您不通过这个视角来运营您的公司，您就是在盲目建设。
( 这是基础框架。在 AI 产品战略研讨班中，我们将深入探讨带有示例的高级框架。 )
4D 是：
1、Direction ( 方向 ) → 选择能随时间实现复合增长的护城河。
2、Differentiation ( 差异化 ) → 在您的功能被商品化时生存下来。
3、Design ( 设计 ) → 架构平衡采用率和成本效益的产品。
4、Deployment ( 部署 ) → 在不严重损害您的损益表 ( P&L ) 的情况下进行规模化。
让我们逐一拆解。
方向 : 选择真正能实现复合增长的护城河
现实是，AI 功能是暂时的，但护城河是永久的。市场不会因为你围绕 GPT-5 构建了一个聪明的套壳而奖励你，原因是其他人明天就可以构建相同的套壳工具。
市场奖励的是你的产品是否在每一次新用户注册时都变得更强大。这就是方向的核心：有意识地选择您将投资和捍卫哪种复合型护城河。
在 AI 中，只有三种护城河真正重要：
(a) 数据护城河 ( Data Moat )
AI 中最持久和最可防御的护城河是专有数据。如果您的产品在每次使用时都生成独特的、可防御的、结构化的数据，那么每增加一个用户，您就会以竞争对手无法复制或购买的方式进一步领先。
如Duolingo。他们不只是添加了 AI 就完事了。他们基于多年的专有学生学习数据对模型进行了微调：学生在哪种练习中遇到了困难、哪种纠正有效、学习路径如何随地域和人口统计学特征演变。这个数据集是一个宝库，无论新进入者筹集多少资金都无法复制。
重要性：数据护城河能实现复合增长。每个新用户 → 更多独特数据 → 更智能、更便宜、更个性化的模型 → 更好的用户体验 → 更多用户。这是一个飞轮，它会随着时间变得更强大。
问自己以下问题：
- 我们是否正在收集竞争对手永远无法访问的数据？
- 这些数据是否是高质量、结构化并随着时间推移而不断改进的？
- 我们能否设计反馈循环，使产品随着使用次数的增加而变得更好？
(b) 分发护城河 ( Distribution Moat )
分发渠道在商业中一直是一个护城河，但在 AI 中，它就是一切。
如Notion。当他们添加 AI 时，他们不需要花费数百万美元进行客户获取。他们已经拥有数千万嵌入在工作流程中的用户，因此一键开启就带来了大规模的即时采用。
如Canva。他们没有试图将 “AI 图像生成” 作为单独的噱头进行营销。他们将其直接嵌入到用户已有的设计流程中，使其感觉像是产品的自然延伸。
重要性在于，如果您不拥有分发渠道，您就是在与 ChatGPT、Gemini 或任何即将推出的基础模型争夺残羹冷炙。分发渠道意味着您的产品被使用不是因为它有一个功能，而是因为它已经在您的客户所在之处。
(c) 信任护城河 ( Trust Moat )
AI 中最被低估的护城河是信任。用户不仅想要强大的 AI；他们想要可预测、安全、可靠的 AI。在许多行业中，信任并非可选项——它是全部价值主张。
如Anthropic。他们没有试图在原始规模或参数数量上击败 OpenAI。相反，他们将自己定位为痴迷于安全和对齐的公司。这一单一定位选择为他们赢得了企业客户，这些客户无法承担部署未对齐模型所带来的声誉风险。
如OpenAI 的企业交易。许多公司从技术上讲可以自己开发模型或购买更便宜的替代品，但他们向 OpenAI 支付数百万美元，因为对治理、合规性和可靠性的信任比原始模型权重更有价值。
重要性在于：信任积累缓慢，但一旦赢得，它就会成为比功能更强大的护城河。单次幻觉或数据泄露可能会破坏它，但持续的可靠性会建立起锁定效应，竞争对手无法通过一个稍微更快或更便宜的模型来扰乱它。
如果您没有明确选择一个方向 ( Direction )，市场就会为您选择一个。而当您让市场选择时，它几乎总是默认为商品化——这也是初创公司消亡的地方。
差异化: 在商品化中生存
残酷的事实是：如果您的产品仅仅是 “能做 X 的 AI”，OpenAI ( 或其他基础模型公司 ) 最终会把您生吞活剥。这些公司正以惊人的速度横向拓展：在文档、电子表格、电子邮件、图像和音频等领域添加功能。如果您的全部差异化就是您 “添加了 AI”，那么您就已经成为路上的牺牲品。
差异化意味着建立防御以对抗不可避免的商品化。它关乎回答：为什么客户应该选择您，即使 OpenAI 或 Anthropic 免费或捆绑提供了类似的东西？
要问自己的问题：
- 我的产品比任何人都更好地解决了基础模型中哪个特定的失败模式？
- 通用型模型在哪里是多余的——太慢、太贵、太通用——我在哪里可以构建一个性能优于它们的目标解决方案？
- 我如何设计工作流程、用户体验 ( UX ) 和集成，使我的产品具有粘性，即使其他人复制了核心功能，客户仍会留下？
案例研究：
Perplexity AI。任何大语言模型都可以回答问题，但 Perplexity 通过提供引用、来源和检索优先的工作流程实现了差异化。这不仅仅是一个功能——它是一个定位楔子：“可信赖的 AI 搜索”。
Runway AI。他们没有追逐通用型视频生成，而是深入专注于创作者、编辑和电影制作人。他们的差异化不是 “我们生成视频”。而是 “我们是专业人士所需生产质量输出的专业级工具”。
差异化并不意味着 “添加更多功能”。它意味着深入地占据该用例，以至于市场将您视为默认选项，即使从技术上讲其他人可以复制您的核心能力。
设计: 架构兼顾采用率与成本效益的产品
这里是大多数 AI 初创公司死亡的坟场。他们专注于构建能在 Twitter 上火爆一周的 “惊艳演示项目”，但用户采用率没有粘性，经济效益在推理账单的重压下崩溃。AI 领域的好设计意味着找到用户采用率和可持续成本结构之间的平衡。
采用原则：
消除摩擦。不要指望用户学习 “提示工程”。将自然化的操作转化为 AI 输出。Grammarly 没有要求您输入 “以正式语气重写此内容”；他们给了您一个按钮来完成它。
在用户已有的工作场所满足他们。将 AI 植入他们的工作流程中 ( Notion、Canva、Figma )，而不是强迫他们进入一个新的应用程序。当您利用现有习惯时，采用率会容易 10 倍。
最小可行智能 。在追求通用人工智能 ( AGI ) 级别的通用性之前，先彻底解决一个痛点。Perplexity 对 “AI + 可信答案” 的关注足以开创增长——他们不需要同时解决所有问题。
成本效益原则：
- 模型路由。不要将每一次查询都发送给 GPT-5。对 80% 的任务使用更小、更便宜的模型，只在必要时才升级。
- 缓存。如果 1,000 个用户问了同样的问题，不要为相同的输出付费 1,000 次。智能地进行缓存。
- 提示优化。每个 Token 都需要花钱。让您的提示简洁高效。
- 批处理。在可能的情况下，将多个请求捆绑到单个推理调用中。
重要性：获胜的创始人是那些设计出随着用户采用率增长，每用户成本反而下降的产品。其他人都构建了烧钱的演示项目，并在规模化到来时崩溃。
部署 : 在不严重损害损益表的情况下进行规模化
规模化是 AI 初创公司的最终考验。在这个阶段，您要么成为独角兽，要么在自身成本下内爆。
AI 的悖论在于，产品可以比以前任何技术增长得都快，但成本也可以以同样快的速度超过收入。部署 关乎构建系统，在您规模化时保护您的损益表 ( P&L )。
定价战略：
- 尽早转向基于使用量或混合定价。
- 将客户成本直接与他们感知的价值挂钩。
- 永远不要承诺无限的 AI 功能，除非您准备好眼睁睁看着您的利润率消失。
基础设施战略：
使用多模型方法。不要将自己锁定在一个提供商上。在 OpenAI、Anthropic、Mistral 或开源模型之间智能地路由，并让供应商相互竞争。
在规模化时进行专业化。一旦您达到显著的用量，训练特定领域模型，它们比通用型 API 更便宜、更快。
构建评估系统，以大规模监控质量、准确性、延迟和幻觉。
团队战略：
不要只雇佣机器学习工程师。雇佣理解用户体验 ( UX )、速度和 GPU 成本之间权衡的产品工程师。
最应聘请的人才可能是知道何时对那些在讲台上看起来很棒，但在生产中会摧毁您利润率的昂贵演示项目说 “不” 的人。
创始人的 4D 视角
作为一名 AI 创始人所做的每一个决策都应该通过这个视角来审视：
- 方向 : 我们是否正在建立一个可防御的护城河，还是只是另一个套壳？
- 差异化 : 当 OpenAI 明天发布同样的东西时，这仍然重要吗？
- 设计: 每个新用户是改善了我们的经济效益，还是恶化了它们？
- 部署: 我们能否在不崩溃利润率的情况下规模化 10 倍？
如果您不能对所有四个问题都回答 “是”，请停止。您即将构建一个功能，而不是一家公司。
功能会消亡。但有战略的公司会经久不衰。
AI 产品战略的 4D 框架，涵盖方向、差异化、设计、部署，以及定价和定位的 2Ps
一份 AI 创始人的生存地图。使用 4D 框架和 2Ps 来构建可防御的 AI 产品，建立单位经济学模型，并选择可规模化的定价。
2Ps：AI 产品的定价和定位
当创始人谈论定价时，他们通常将其视为事后考虑：“我们在获得产品与市场契合度 ( product-market fit ) 之后再解决。”
这在 SaaS 中可能行得通。但在 AI 中呢？这是致命的。因为在 AI 中，定价不仅仅是您如何赚钱。它是您如何控制成本、塑造用户行为和构建您的护城河。
如果您做错了，用户采用率会把您拖垮。如果您做对了，定价本身就成为您的竞争优势。
为什么定价是一个战略杠杆，而非事后考虑
在 SaaS 中，您可以在一开始定价过低，承担一些云服务账单，并在规模化中弥补。您的边际成本趋近于零。
在 AI 中，边际成本是实实在在的。每一次查询背后都是Token、GPU、延迟、推理。这意味着您的定价是您的经济生存战略。
它控制着：
- 您吸引谁 ( 休闲浏览者 vs. 高价值企业 )。
- 他们如何做事 ( 节约 vs. 滥用查询 )。
- 何时实现盈亏平衡 ( 第 1 个月 vs. 第 3 年 )。
- 发出什么样的定位信号 ( 高端 vs. 实用，专业级 vs. 消费级 )。
四种 AI 定价模式
1、基于使用量的定价 ( Tokens、查询、计算 )
运作方式：在这种模式中，客户直接为其消耗的 AI 资源精确量付费，无论是通过处理的 Token、进行的查询还是使用的 GPU 分钟数来衡量。每个使用单位都有明确的价格标签，这意味着成本结构是高度精细且易于计算的。
最佳适用：基于使用量的定价最适用于 API、基础设施产品和面向企业的工具，在这些场景中，消耗是可预测、可衡量且直接与业务价值挂钩的。将自己定位为 “平台层” 而非最终用户产品的公司通常倾向于这种模式，因为它能很好地映射到开发者和企业考虑工作负载规模化的方式。
示例：
OpenAI API — 对每 1,000 个处理的 Token 收费，并为每个模型提供透明费率。
ElevenLabs — 根据生成的音频分钟数收费，将价格与输出对齐。
优势：最大的优势在于收入与成本直接同步规模化，从而在使用量和价值之间建立了透明的对齐。客户觉得他们为实际消耗的量付费，公司也不会陷入补贴重度用户的陷阱。它还与习惯了云服务式定价模型的开发者和企业建立了信任。
劣势：主要缺点是所谓的 “计量焦虑 ”。用户会犹豫进行实验或大规模采用，因为他们担心费用失控。这可能会限制在消费者市场或使用量不可预测的创意应用中的采用率。由于感觉更像是一次性交易而非订阅服务，基于使用量的定价也更难定位为 “易于获取” 或 “友好” 的服务。
2、基于结果的定价 ( 为结果付费，而非使用量 )
运作方式：公司不是对原始消耗收费，而是根据交付的结果向客户收费。这可能意味着按产生的潜在客户 ( lead ) 数量、检测到的欺诈案例数量、实现的转化次数，甚至交付的代码行数收费。核心思想是客户不是为 Token 或分钟付费——他们只在 AI 实际创造可衡量的业务影响时才付费。
最佳适用：这种模式最适用于企业 AI 产品，在这些场景中，结果的价值可以用金钱衡量并直接与关键绩效指标 ( KPI ) 挂钩。它适用于销售、营销、欺诈检测和合规性等类别——在这些领域，公司不太关心技术本身，而更关心结果。
如：AI 销售平台，按预约的合格会议次数收费。
欺诈检测系统，按捕获的欺诈交易次数收费。
优势：这种模式在公司和客户之间创造了完美的对齐，因为客户只有在看到价值时才付费。它允许在市场中进行高端定位，因为推销语变成了：“您赢了，我们才赢。” 它还可以显著减少销售中的摩擦，因为客户觉得没有浪费支出。
劣势：缺点是它在结果主观或难以衡量的消费者或创意应用中更难实施。它也将风险转移到了 AI 公司身上。如果模型表现不佳或结果滞后，收入会立即受损，即使客户仍在大量使用系统。大规模衡量结果的运营复杂性也可能很高。
3、基于许可的定价 ( 每用户，每月 )
运作方式：这是经典的 SaaS 模式，客户为每个席位或每位用户支付固定的月费或年费。它简单、可预测且熟悉，这就是为什么许多 AI 初创公司倾向于它，尽管它们的底层经济效益与 SaaS 不同。
最佳适用：基于席位的定价最适用于将自身直接嵌入到团队协作和生产力中的工作流程 AI 产品。如果产品成为日常工作的一部分，将成本与使用人数挂钩是有意义的，因为每个额外的用户都会扩大平台在组织内部的价值。
案例：
- Jasper AI ( 最初 ) 为其写作工具使用了 SaaS 模式的席位定价。
- Notion AI 将 AI 功能集成到其现有的按席位 SaaS 套餐中。
优势：基于席位的定价最大的优势是它对购买者来说非常熟悉，尤其是在企业中。首席财务官 ( CFO ) 可以轻松预测支出，采购团队不必重新学习新的模式。它也有利于定位——您可以讲述您是 “内置 AI 的企业 SaaS” 的故事，这让投资者和买家更放心。
劣势：危险在于 AI 的行为不像 SaaS。如果每个席位的用量爆炸式增长，例如，一个用户比另一个用户多使用了 100 倍的 AI——除非公司仔细分级或限制了用量，否则公司会承担这些成本。这在收入和成本之间造成了危险的不匹配。它也不太适合可变的使用量，这使得它对于高消耗的 AI 工作负载来说风险很高。
4、混合定价 ( 使用量 + 订阅的组合 )
运作方式：混合定价结合了订阅的心理学和基于使用量定价的控制。通常，这意味着一个解锁访问权限的基础订阅，加上额外的使用量附加费或上限。用户觉得他们在为访问权限付费，但公司有保护措施来防止滥用，并更好地将成本与收入对齐。
最佳适用：混合定价最适用于使用量高度可变的消费者和专业消费者 ( prosumer ) AI 应用。它对于需要在不同细分市场中扩展的产品也有效，从想要可预测定价的业余爱好者到需要基于使用量灵活性的企业。
案例：
- MidJourney 使用带有 GPU 分钟数上限的固定月费套餐，这使得他们能够提供 “不限用量” 的套餐，同时限制成本失控。
- ChatGPT Plus 以每月 20 美元的固定价格提供优先访问权限，但企业合同则依赖基于使用量的定价来管理规模。
优势：混合定价兼顾了两种模式的最佳点。一方面，它通过提供看起来平易近人且可预测的 “不限用量” 套餐来匹配消费者心理。另一方面，它通过设置上限、限制或超额收费来保护公司免受滥用。它也足够灵活，可以与客户共同成长，允许从个人爱好者到大型企业部署的平稳路径。
劣势：缺点是复杂性。混合定价需要仔细的套餐设计、清晰的沟通和持续的调整，因为模型性能、成本和市场预期都在不断演变。如果管理不善，用户可能会被分级所困扰，而公司可能因为设置限制过于慷慨或因超额收费而让客户沮丧而损失收入。
案例研究：成功、失败和崩溃
1、OpenAI API → 成功实施的基于使用量的定价
- 清晰的 Token 定价，直接与计算挂钩。
- 透明、可扩展、对企业友好。
- 定位：“我们是 AI 的基础设施”。
- 结果：可预测的收入随着成本规模化。没有大众消费者采用，但在基础设施领域占据主导地位。
2、MidJourney → 带有安全保障的混合定价
- 订阅套餐 ( 10美元–60美元/月 )，设有 GPU 分钟数上限。
- 在 GPU 成本爆炸后，迅速停止了 “免费试用”。
- 定位：“触手可及的创造力，但付费才能玩。”
- 结果：爆炸性的消费者采用 + 成本控制。
3、Jasper → 缺乏安全保障的基于席位的定价
- 每个许可59美元–499美元/月。看起来像 SaaS。
- 问题：推理使用量爆炸式增长，但定价与成本不匹配。
- 更糟的是：商品化 ( ChatGPT ) 扼杀了差异化。
- 定位失败：“我们是内置 AI 的 SaaS” — 但没有护城河，他们只是一个中间层。
- 结果：年度经常性收入 ( ARR ) 从 1.25亿美元 → 停滞不前和估值崩溃。
创始人行动指南：如何选择和定位定价
要问自己：
1、我的护城河是什么？( 数据、分发、信任 )。您的定价应该强化它。
- 如果数据密集型 → 基于使用量有效 ( 与基础设施定位对齐 )。
- 如果基于信任 → 基于结果的定价有效 ( 您赢了，我们才赢 )。
- 如果分发密集型 → 混合模式有效 ( 捕获消费者，商业化专业用户 )。
2、我想激励什么样的行为？
- 休闲采用？ → 固定定价。
- 高效使用？ → 基于使用量。
- 高投资回报率 ( ROI ) 用户？ → 基于结果。
3、我正在向市场讲述什么故事？
- 基础设施 ( 基于使用量 )。
- 合作伙伴 ( 基于结果 )。
- SaaS ( 基于席位 )。
- 普及者 ( 混合模式 )。
AI 创始人常犯的定位错误
创始人痴迷于模型、功能和基础设施。但真正的战场是定位。
定位是市场如何看待您。它是客户想到您的产品时脑海中的故事。在 AI 领域，技术一夜之间商品化，这个故事往往是您拥有的唯一持久优势。
而大多数创始人都做错了！
1、复制 SaaS
许多 AI 初创公司无脑地模仿 SaaS 定位：“按席位定价”、“企业 SaaS 工作流程工具”、“我们就像 Salesforce，但内置了 AI。”
问题是：您不是在构建 SaaS。
- SaaS = 零边际成本，规模化喜欢您。
- AI = 每一次推理都消耗实实在在的成本。
- 当借用 SaaS 定位时，您是在告诉市场：“我们只是软件。” 但您不是。您是经济学 + 基础设施 + 战略包装在一个产品中。
应该怎么做：定位为 AI 原生。承认成本动态。构建定价和信息传递，表明您理解 AI 的经济学，而不是 SaaS 的。
2、隐藏成本
没有什么比突如其来的账单更能迅速摧毁信任了。许多创始人试图通过将推理成本隐藏在固定订阅或 “无限用量” 后面来 “美化” 这个故事。
结果是什么？用户滥用它，你的 GPU 账单爆炸，当更改定价时看起来就是不诚实。
- 定位问题：将自己包装成一个 “神奇的无限 AI”，但业务现实无法维持。
- 应该怎么做：透明 = 信任。OpenAI 没有粉饰——他们展示了按 Token 的定价。
它将他们定位为可预测的基础设施。MidJourney 对 GPU 分钟数设置了上限，将自己定位为高端创意工具，而非一个玩具。
用户不需要 “免费”。他们需要相信你没有欺骗他们。
3、混淆的信号
这一点微妙但致命。创始人经常将他们的产品故事与其定价模式不匹配：
- 基于使用量的定价，但却作为消费级产品进行营销。用户会流失——他们期待的是 “有趣的应用程序”，而不是 “云计算账单”。
- 固定订阅模式，但却在推理成本上流血。投资者会嗤之以鼻：您在扩大用户采用率的同时，利润率却在崩溃。
重要性：不一致性表明您不清楚自己的定位。如果您自己都不清楚，用户或投资者又凭什么相信您呢？
应该怎么做：将定价与叙事对齐。
- 如果定价基于使用量，请将自己定位为基础设施/轨道。
- 如果定价基于订阅，请将自己定位为具有清晰界限的消费者/专业消费者。
- 如果定价基于结果，请将自己定位为投资回报率 ( ROI ) 合作伙伴。
你的商业模式不仅是财务，它也是信息传递。
4、缺乏故事
这是一个无声的杀手。定价和功能是不够的。您需要一个投资者、媒体和用户可以用一句话重复的故事。
思考一下：
- “他们是法律 AI 领域的 AWS。” → 立即获得信誉。
- “他们是 AI 视频领域的 Canva。” → 清晰、病毒式传播的消费者故事。
- “他们是增长伙伴，而非工具——他们按结果收费。” → 结果驱动的信任。
如果您不打造这个叙事，其他人就会为你打造。而当别人定义你的定位时，你就已经输了。
应该怎么做：在制作演示文稿之前先写下故事。决定你想驻留在哪个心智——基础设施、工具、伙伴、普及者——并让定价、套餐设计和进入市场策略从这个定位中自然流出。
扼杀 AI 初创公司的错误
关于 AI 初创公司的残酷真相是：大多数不是死于竞争。它们死于自身的战略盲点。
我见过创始人烧光数百万美元、失去整个市场，或在自身成本下内爆。不是因为技术不奏效，而是因为战略出了问题。
以下是我一次又一次看到的致命错误。
1、追逐功能而非护城河：每位创始人都想炫耀华丽的功能：“看，我们的 AI 能写博客，我们的 AI 能生成图像，我们的 AI 能总结 PDF。” 问题是：功能是可复制的。护城河则不然。我见过的幸存下来的创始人不会问：“AI 今天能做什么？” 他们问：“AI 赋予我们的、能随时间实现复合增长的可防御的切入点是什么？”
2、盲目依赖 API ( 以及随之而来的利润率突然崩溃 )：许多早期的 AI 初创公司只是 OpenAI、Anthropic 或其他基础模型上进行套壳。这对原型设计很棒。但对规模化是致命的。我认识一位创始人，他开发了一款 AI “助理” 应用。他们增长迅猛，三个月内拥有 5 万用户。然后，OpenAI 的 API 账单来了：一个月 12 万美元。收入呢？不到 1 万美元。利润率一夜之间崩溃。投资者撤资。六个月内，这家初创公司倒闭了。
3、将 AI 功能错误地定价为 “免费附加品”：这是 SaaS 创始人常犯的陷阱。他们将 AI 添加到现有产品中，但将其视为定价套餐中的 “免费赠品”。这在 100 个用户时可行。但在 1 万个用户时会扼杀您。为什么？因为用量呈指数级增长，但您的收入却没有。一位 B2B 创始人将 AI 驱动的报告作为每月 99 美元席位许可的一部分提供。一年之内，20% 的查询由 AI 驱动，每位客户耗费了他们数千美元……而该套餐从未将推理成本纳入定价。他们不得不仓促地重新设计套餐，这几乎导致他们的客户流失率暴涨。
4、忽视评估 ( Evals ) 和用户信任：在 SaaS 中，您可以快速发布、稍后修补，通常能活下来。在 AI 中，一次糟糕的幻觉就可能永远摧毁信任。一位金融科技创始人告诉我，他们的 AI 入职工具 “意外地” 为客户生成了虚假的合规建议。客户发现了。信任消失。交易告吹。另一个消费级 AI 应用在没有评估系统的情况下发布。一条病毒式传播的推文暴露了它的偏见。一夜之间，采用率暴跌。评估系统不是可选项。它们是您的质量保证、安全网和信任护城河。忽略它们，市场不会原谅您。
5、认为 “规模化会修复经济效益” ( 实际上它只会恶化 )：这是最致命的错觉：“当然，现在利润率很薄，但一旦我们实现规模化，成本就会平衡。” 错误。在 SaaS 中，规模化改善利润率。在 AI 中，规模化往往会使利润率更糟，因为每一次新的查询都会烧掉实实在在的钱。我读过一个故事，一位创始人筹集了 2000 万美元，坚信规模化会拯救他们。他们补贴免费使用以推高采用率。在 10 万用户时，他们每月在计算上花费超过 100 万美元。在 20 万用户时，他们就倒闭了。
每一位这样的创始人都认为他们可以 “以后再解决”。
但不幸的是，AI 不会给您这种奢侈。
避免这些错误的简单框架
没有行动指南，警告就是无用的。以下是如何降低每个致命错误的风险。
1、从功能到护城河
问：我们每增加一个用户，什么会实现复合增长？
构建：专有数据循环、粘性工作流程或品牌信任。
框架：对于每一个功能想法，将其映射到一个护城河。如果它不能强化数据、分发或信任，则降低其优先级。
2、从 API 依赖到API 战略
从 API 开始 ( 速度 )，但朝着混合基础设施构建。
使用多模型路由 ( 80% 的任务使用廉价模型，大语言模型用于边缘情况 )。
识别使用中的 “数据废气 ( data exhaust )” → 随着时间推移微调更小、更便宜的模型。
设置一个跑道触发器：“当 API 成本 > 收入的 20% 时，开始基础设施投资。”
3、从免费附加品到统一的定价
始终将定价与使用量或交付的价值挂钩。
如果捆绑到 SaaS 中，则在套餐中限制使用量。
每周跟踪 “每用户 AI 成本”。如果它超过其套餐价格的 30%，你就会亏损。
尽早向客户明确：“AI 是高级的，因为它需要花费真金白银。” 客户会尊重诚实。
4、从忽略评估到信任护城河
在规模化之前构建评估管线 ( eval pipelines )。衡量准确性、偏见、延迟。
设置阈值：“如果准确性 <90% ，我们就不发布。”
传达信任。发布可靠性指标 ( Anthropic 的对齐故事就是一个定位护城河 )。
培训团队：AI 质量保证 ( QA ) 不是可选项。
5、从 “规模化会拯救我们”到规模化纪律
在发布前模拟 10 倍和 100 倍规模下的模型成本。
压力测试：如果 10 倍的用户规模会扼杀您的损益表 ( P&L )，那么您就没有实现产品与市场契合度。
只扩大那些能改善利润率的东西——缓存、基础设施、路由。
记住：规模化会放大错误。首先修复单位经济学。
创始人行动指南：将 AI 战略付诸行动
许多关于 AI 战略的讨论的危险在于，它们听起来令人印象深刻，但却没有给您任何具体的可实际执行的东西。创始人听完小组讨论和播客后点头称是，但周一早上他们却盯着路线图，想知道到底应该做出什么不同。
这就是这份行动指南很重要的原因。它不是理论。它是您现在就可以在公司内部用来使 AI 战略可执行的五个举措。将其视为区分演示项目和真正企业的纪律。
1、如何对 AI 单位经济学进行压力测试
我看到的最常见的错误之一是创始人根据 “今天的规模” 运行财务模型。他们以 1,000 个用户来建模成本，展示一个漂亮的 LTV:CAC 比率，并假设如果现在可行，以后也会可行。初创公司就是这样被蒙蔽的。
AI 是残酷的，因为成本不像 SaaS 那样运作。每一个新用户都会增加推理成本，除非您在产品中设计了效率，否则您的经济效益实际上会随着增长而恶化。
为了避免这种情况，在您发布任何东西之前，构建一个压力测试模型：
- 估算每用户每月平均查询次数。
- 将其乘以每次查询的成本 ( Token、GPU 分钟数、延迟 )。
- 将其直接与每用户收入进行比较。
然后以 10 倍和 100 倍的规模运行模拟。这是大多数初创公司崩溃的地方。在 1,000 个用户时看起来不错，但在 10 万用户时，GPU 账单是八位数，您的毛利率变为负数。
作为创始人，您希望设定阈值：如果 AI 成本超过收入的 20%，您就处于危险区域。如果它们攀升超过 40%–50%，您就处于死亡螺旋。您越早通过电子表格看到它，就能越早通过缓存、批处理或模型路由来围绕它进行设计，从而在问题出现在您的烧钱速度 ( burn rate ) 之前解决它。
2、如何撰写考虑到成本和采用率的 AI 产品需求文档 ( PRD )
传统的产品需求文档 ( PRD ) 写起来就像功能愿望清单：“我们要构建摘要功能，因为用户想要更快的笔记。” 但在 AI 中，这还不够。您需要考虑到运行该功能的经济效益以及它是否真的驱动了粘性采用。
每个 AI 产品需求文档都应包括两个新部分：
1、成本分析 ( Cost Analysis )。支持此功能每用户每月估计成本是多少？如果您有 1 万用户，每人进行 200 次查询，这会转化为多少原始推理成本？我们能否通过对简单查询使用更便宜的模型，或缓存重复输出，从而不必为同一件事支付两次费用，来降低这个数字？
2、采用分析 ( Adoption Analysis )。这个功能是人们会因为新奇而使用一次，还是会嵌入到他们的日常工作流程中？它是否强化了数据收集、信任或分发渠道等护城河——或者它只是另一个在六个月后无关紧要的酷炫按钮？
如果您不能回答这两个问题，请不要批准该功能。您不是在构建 SaaS；每一个决策都带有经济足迹和战略权衡。
3、如何针对商品化压力测试差异化
这是创始人的噩梦：您构建了一个产品，完成了一轮融资，两个月后 OpenAI 或 Anthropic 在其基础模型内部发布了完全相同的功能。一夜之间，您就被商品化了。
避免这种命运的方法是不断地压力测试您的差异化。问自己 “OpenAI 测试”：如果 OpenAI 明天在 ChatGPT 内部免费发布了完全相同的功能，我们还会存在吗？如果答案是否定的，您拥有的就不是一家企业，而是一个套壳公司。
运行季度差异化审计，您在其中映射出：
- 基础模型做不到的事情，我们能做什么？
- 通用型大语言模型失败的地方，我们如何获胜 ( 例如行业特定数据、合规性工作流程或领域专业知识 )？
- 我们提供了哪些集成、用户体验 ( UX ) 流程或信任信号，使得即使竞争对手可以在技术上复制我们的功能，我们仍然具有粘性？
如果您不能指出至少一个可防御的领域，您就需要转向构建护城河：专有数据、工作流程锁定或信任品牌。商品化是不可避免的；可防御性是一种选择。
4、如何向投资者展示 AI 战略 ( 并获得支持 )
现实是：投资者不再对 “AI 驱动的 X 用于 Y” 感到印象深刻。他们已经看过成千上万份这样的演示文稿，他们也资助了一些因为经济效益不佳而迅速消亡的公司。
当您推销时，您需要围绕生存和可防御性来构建您的故事，而不是功能。投资者想知道：
1、你的护城河是什么？是否有东西随着规模化而复合——数据、分发或信任？
2、你在 10 倍规模下的单位经济效益如何？您是否展示了您已经思考了超越今日成本的问题？
3、你如何在商品化中生存？为什么 GPT 明天杀不死您？
4、定位故事是什么？你是 “X 领域的 AWS”、“Y 领域的 Canva”，还是分担客户成果的 “增长伙伴”？
越具体越好。将您的定价模型作为故事的一部分展示：
“我们的基于使用量的定价将交付的价值与产生的成本对齐，这意味着利润率随着规模化而提高。” 这不仅仅是定价，它还是定位，它向投资者表明您正在构建一家真正的企业，而不是一场炒作游戏。
5、如何为 AI 产品领导力进行招聘
最后一步是人才。大多数创始人低估了 AI 产品领导力与 SaaS 产品领导力的区别。您不能只招聘一个普通的 PM ( 产品经理 )，并期望他们能够驾驭 Token 成本、推理权衡和商品化。
您需要能够同时连接三个世界的领导者：
- 产品战略：他们以护城河、采用循环和定位来思考。
- 经济学：他们知道如何建模 Token 成本、GPU 权衡和缓存策略。
- AI思维：他们理解模型的行为方式、它们在哪里会失败，以及如何设计能保持用户信任的评估系统。
最好的人才通常是混合型的：发布过产品的工程师，或管理过基础设施密集型项目的 PM。他们需要像与 CEO 讨论定价战略一样，对与工程师调试评估管线感到自如。
如果您招聘的 PM 认为 AI “只是另一个功能”，您就会烧钱。如果您招聘的工程师只痴迷于模型性能，而忽略采用率和成本，您将构建出无人使用的漂亮演示项目。招聘那些将 AI 视为一个系统的人：技术、业务和用户心理学的交织。
简而言之，将 AI 战略转化为行动，靠的不是灵感。靠的是纪律。
- 对经济效益进行压力测试，这样规模化就不会杀死你。
- 撰写 PRD，迫使您预先面对成本和采用率。
- 审核自己的差异化，这样您就不会被商品化。
- 向投资者推销战略，而不是演示项目。
- 招聘能够跨越产品、基础设施和经济学思考的领导者。
这就是你在 AI 的混乱中生存下来的方式。
因为获胜的创始人不是拥有最华丽功能的人。他们是拥有纪律，将公司像一个系统一样运营的人……在这个系统中，每一个决策都会复合成为经济效益、可防御性和信任。
创始人的 AI 行动指南，展示了构建真正战略的 5 种方法、常见的定位错误以及扼杀 AI 初创公司的无声杀手
大多数 AI 初创公司并非失败在技术上。它们失败在战略上。使用这份行动指南来避免致命错误，并将您的产品转化为一家公司。
为什么现在是创始人的决定性时刻
每一代技术都会创造赢家和输家。互联网如此。SaaS 如此。移动互联网也如此。
但 AI 是不同的。它不仅仅是又一波浪潮。它是我们见过的移动最快、最残酷、最不宽容的浪潮。
市场已经拥挤。每周都有数百个 “AI 驱动的” 应用推出。投资者被演示文稿淹没。客户被选择所淹没。功能在数周内商品化。API 每月都在变得更便宜、更快、更容易获取。
但悖论在于：虽然市场拥挤，真正的战略却很少见。
大多数创始人在追逐演示项目。大多数人在包装 API。大多数人在忽略经济效益、错误定价功能，并希望规模化会拯救他们。
它不会。
AI 是唯一一波糟糕的战略烧钱速度比以往任何一波都快的技术浪潮。在 SaaS 中，您可以在糟糕的单位经济效益追上您之前苟延残喘数年。在 AI 中，一个月失控的推理成本就能让您沉没。在 SaaS 中，您可以躲在功能后面。在 AI 中，商品化使您 “独特” 的功能一夜之间变得无关紧要。
这就是为什么现在掌握 AI 产品战略的创始人将主宰下一个十年。他们将是那些：
- 构建护城河，而不是追逐功能。
- 将定价转化为定位，而不是隐藏成本。
- 使用经过压力测试的经济学，而不是一厢情愿的模型。
- 通过评估系统建立信任，而不是拿用户信心进行赌博。
- 将 AI 视为一个系统，而不是一个噱头。
赢家和输家之间的差距将比以往任何时候都更快地拉开，一旦它拉开，就不会再合拢。
这就是我创建 AI 产品战略研讨班的原因。因为没有哪个创始人能负担得起在这波浪潮中摸索前行。在研讨班中，我们剖析了行动指南、框架和现实世界的伤痛，以便您能够设计出可盈利、可防御且值得信赖的 AI 产品，从而在不破坏您的经济效益或失去护城河的情况下实现规模化。
市场将记住那些在这个决定性时刻掌握了战略的创始人。
其他所有人将被遗忘。
问题是，你将成为哪一个？
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