升级软件商业模式，在人工智能时代蓬勃发展（英）

人工智能（AI）正将软件从赋能工具转变为主动执行和编排工作的平台，推动软件商业模式升级。麦肯锡研究显示，AI驱动的生产力提高可能产生高达4.4万亿美元的增量经济潜力，AI+SaaS市场潜力巨大，预计到2025年46%的公司将从中获益。

当前AI商业化面临三大挑战：价值沟通与实现不足（30%公司未公布可量化回报率）、价格可预测性差（定价模型复杂不透明）、持续采纳率低（试点后扩张不足，变更管理投入不足）。为适应AI+SaaS时代，软件公司需调整商业模式，重点关注以下方面：

1. 定价模型：传统按用户订阅模式需与基于消费的定价模式结合。短期内混合模式（如包含信用点、按量付费）可行，长期需转向更公平的基于消费的模式。订阅模式需向平台费用与价值相关联的方向发展。
2. 计价计量：选择与客户价值一致的指标至关重要。基于活动的指标（如按工作流程收费）是起点，基于结果的定价（如按合格线索收费）更理想但执行难度大。需明确货币化的代理过程部分，并保持指标组合一致性。
3. 扩展：采用辅助销售模式（如数量折扣）或基于消费的层级（透明、递进、灵活）扩展客户支出。需设置灵活的付款条款、跨产品可替代性、公平的超额处理方式。
4. 价格水平：随着推理成本下降，以LLM为主的解决方案价格可能下降或容量增加；但AI代理行为复杂度增加，可能推高价格。需平衡价值捕获与采用，可通过补贴免费配额或从核心产品中逐步分离AI功能进行商业化。

转型涉及跨职能执行，包括：

• GTM：销售、客户成功和续约界限模糊，客户经理需负责全客户旅程，销售提成从交易结束转向持续客户成功。
• 产品、IT和计费：需构建新的基础设施支持遥测和计费，实现用量跟踪、成本转换和收入确认。
• 财务与投资者关系：需识别新的消费指标（如队列收入增长、活跃客户数量增长），确保价格变动符合收入确认规则，并向投资者清晰解释短期收入下降和长期增长预期。

研究结论：能快速做出初始设计选择、用真实客户测试并迅速迭代的公司将处于优势。将定价与客户价值相结合，并以使用激活方式进入市场的参与者，将能捕获AI+SaaS带来的巨大机遇。