OpenAI新付费方式:AI没把活干完,钱就不用付
1 小时前 / 阅读约11分钟
来源:36kr
OpenAI等公司开始尝试按AI实际完成任务结果收费,而非传统按使用量或订阅收费。Salesforce等大公司也调整收费方式,将费用与业务结果挂钩。这种变化对软件行业商业模式产生深远影响。

如果有一天,OpenAI 告诉企业:AI 没把事情办成,这笔钱你可以不付,会发生什么?

这件事已经开始了。据 The Information 援引一名直接知情人士称,过去几个月,OpenAI 已经悄悄向部分大客户提供了一种新的付费方式:只有当 AI 真正完成客户服务等任务时,企业才需要付钱。不过,OpenAI 发言人拒绝对此置评。

看起来只是换了一种计费方式,背后其实牵动着整个软件行业过去二十多年形成的商业模式。

过去买软件很好算账:一个员工一个账号,一个月多少钱,企业根据人数购买订阅就行。到了生成式 AI 时代,这套规则越来越不好用了。一个 Agent 可能一分钟回答一个问题,也可能连续工作几个小时,替几个人完成一整套流程;更麻烦的是,模型调用量越来越高,并不代表给企业创造的价值也越来越高。

所以,越来越多公司开始问一个更直接的问题:既然 AI 号称能够干活,为什么不等它真的把活干完以后再收费?

AI 卖得越来越多,

软件公司却不知道该怎么收费了

软件行业过去两年其实一直在摸索这个问题。

最容易想到的办法是按使用量收费,比如 Token、调用次数或者完成多少次任务。这种方式至少比传统的按账号订阅更贴近 AI 的成本结构,但很快又出现另一个问题:使用得多,不一定意味着价值高。

比如,一个 Agent 打了 1000 通电话,和它最终促成了多少销售,显然不是一回事。一家公司的工程师每天调用几亿 Token,也不能说明这些 Token 最终给公司赚了多少钱。

所以,用使用量计费,企业很容易觉得自己的钱花得不明不白。他们真正关心的,还是投资回报。

这也是为什么「按结果收费」正在迅速进入 AI 公司的定价表。客户管理公司 Sierra 就采用类似模式:只有 AI 在没有人工介入的情况下真正完成任务,客户才付费。Salesforce 正在以 36 亿美元收购的 Fin,同样按照 AI 成功解决的问题收费。

编程智能体公司 Cognition 走得更远。它向企业客户承诺,如果最终交付的工程成果价值达不到客户支付的费用,公司最高可以提供 1000 万美元的 credits。Adobe、HubSpot 和 Zendesk 等老牌软件公司,也已经开始朝着「AI 真干完了活再收钱」的方向调整。

OpenAI 如今加入其中,意味着这种收费方式已经不只是 AI 创业公司的尝试。

类似的探索在国内也已经出现。例如零犀科技在保险、汽车等销售场景里采用的就是一种非常接近「结果交付」的模式。它的 AI 并不只是给销售人员提供一个 Copilot,而是直接参与用户沟通、需求判断、跟进和成交,最终衡量系统有没有价值的指标也很直接:有没有产生真实订单、保费和销售增量。

这和 Sierra 等硅谷公司正在尝试的事情其实指向同一个变化:AI 公司开始主动承担过去通常由客户承担的一部分风险。

以前软件厂商卖给你一个工具,买回去有没有人用、能不能提高收入,是客户自己的事。现在一些公司开始愿意把自己的收入直接和客户的业务结果挂钩。这听起来当然更有吸引力,但也比卖软件难得多。

Salesforce 也开始改收费方式了

在大公司里,Salesforce 是这种变化最典型的例子之一。

这家公司正在为 Agentforce 提供越来越灵活的付费方式。企业除了可以按照 AI 使用量购买,还能够和 Salesforce 谈定制合同,把费用直接与业务结果挂钩,比如 Agentforce 帮销售人员多成交了多少订单,或者自动完成客服工作后为公司节省了多少成本。

CEO Marc Benioff 在最近一次财报电话会上说,自己最近非常明显地感受到:「客户希望以不同的方式购买,也希望以不同的方式定价。」他的想法也已经不满足于「完成一次任务收一次钱」。

Benioff 举了一个很直白的例子。最初的 outcome-based pricing 可能只是:「我们打完了这么多通电话,所以你付我 2 美元。」但 Salesforce 真正希望走向的是:「我们帮你增加了这么多收入,所以你给我 2 美元,因为我们帮你赚了 20 美元,甚至 40 美元。

如果能够做到这一点,软件公司自然也能收更高的价格。Benioff 直言,在这种模式下,软件供应商可能为产品拿到「非常高的价格」。

Salesforce 表示,灵活的 AI 定价方式已经帮助公司签下了一些「非常大的交易」。上周它还披露,Agentforce 与一项数据管理服务的销售额同比增长超过两倍,也就是达到此前的三倍以上。

这部分业务目前还没有明显拉动 Salesforce 的整体收入,但投资者已经给出了反应,消息公布后公司股价累计上涨约 23%。

被「绕过」之后,还怎么赚钱?

Salesforce 急着改变收费方式,还有一个更深层的原因:AI Agent 正在改变企业软件原本的位置。

过去,企业采购 Salesforce 之后,员工要主动打开它,在界面里录入客户信息、跟进销售、处理服务请求。软件本身就是员工工作的入口,企业软件公司自然可以按照「有多少人在用」收费。

Claude 这样的 Agent 出现后,这件事开始变得微妙。

当 AI 可以直接操作 Salesforce 等软件,员工自己就可能越来越少打开这些应用。用户只需要告诉 Claude:「把这个客户的资料整理一下」「修改订单」「查一下库存」,剩下的操作由 Agent 在后台完成。

如果这种工作方式成为主流,传统企业软件最大的资产之一 —— 用户入口 —— 就可能慢慢被 AI Agent 抢走。

Salesforce 没有选择阻挡它。上周,公司发布了 Claudeforce,让客户能够直接通过 Claude 调取 Salesforce 数据,并完成大量涉及 Salesforce 应用的任务,而不用亲自进入这些应用操作。

据了解其销售策略的人士透露,Salesforce 很可能也会为 Claudeforce 提供多种收费方式,不过企业首先需要购买更高等级的 Salesforce 订阅套餐。

这背后还有一个更大的商业计划:即便未来用户不再直接打开 Salesforce,只要其他公司的 AI 还需要调用 Salesforce 里的数据和能力,Salesforce 就希望从中获得收入。

换句话说,当软件界面逐渐被 Agent 隐藏到后台之后,Salesforce 也在寻找新的「收费口」。

SaaS 行业要变天了?

按照 AI 带来的收入或者节省的成本收费,这种玩法其实也不算完全新鲜。

Palantir 多年来一直在这么做。它会和大型企业签订高度定制的合同,为客户统一数据、开发应用,再将固定费用、使用量收费和结果收费组合在一起。

如今 Salesforce 的 AI 定价策略已经越来越接近这种模式。

这也是一个很有意思的角色转换。二十多年前,Salesforce 本身就是那个重新定义软件该怎么收费的公司。

在它出现之前,企业通常需要花一大笔钱直接购买商业软件,还要自己负责升级和维护。Salesforce 推广 SaaS 之后,企业可以按照员工人数支付订阅费,不必一次性交出昂贵的软件授权费用;员工增加,就多买几个账号,软件升级则全部由 Salesforce 在云端完成。

这个模式后来养活了整个 SaaS 行业,也带来了持续二十多年的软件繁荣。

转型并不总是一帆风顺。比如系统监控软件公司 Splunk 从传统软件授权切换到订阅业务时,收入就曾短暂下滑。

但如今 AI 又一次把旧规则打乱了。不同的是,这次 Salesforce 已经不再是最先提出新玩法的人,它开始跟着 Sierra、Fin 等新公司重新学习软件应该怎么卖。

账算不算得过来?怎么算?

按结果收费听起来对客户很友好,但它其实把一个过去没那么重要的问题推到了台前:到底什么才算 AI 真正创造的结果?

这里至少有两道门槛。第一道是,AI 得先把事情稳定做成。过去按 Token 或调用次数收费,Agent 即使跑到一半失败了,算力已经消耗,客户通常照样付钱;如果改成「任务完成才收费」,每一次失败运行的成本就要更多地由软件厂商自己承担。

这对目前的 AI Agent 来说并不轻松。独立测试显示,OpenAI 的 Operator 在真实桌面任务中仍有相当高的失败率;另一项覆盖 8128 名用户的调查也显示,Agent 平均只能完成大约四分之三被分配的工作。也就是说,当 OpenAI 开始尝试「办成了再收费」,它实际上也把产品可靠性直接变成了自己的收入问题:Agent 越容易失败,白白消耗的算力就越多。这笔帐,到底能不能算得过来?

但即使 AI 真把事情做成了,第二道门槛也随之出现:这个结果到底有多少应该算在 AI 头上?

客服问题有没有被独立解决,相对容易判断;一旦收费依据变成「帮客户多赚了多少钱」「节省了多少成本」,事情就复杂了。假设一家企业用了 AI 三个月后销售额上涨 20%,其中可能有 Agent 的贡献,也可能来自新品上市、营销活动或者季节变化。

Stripe 已经专门发布了 outcome-based pricing 指南,提醒软件厂商提前把归因规则说清楚,否则客户和供应商很容易围绕同一个结果产生争议:这笔收入究竟是 AI 带来的,还是企业本来就能赚到?

所以,从 Token、席位转向「结果」,远不只是换一个计价单位。软件公司想分享客户创造出来的增量价值,就得先愿意为失败买单,还得拿出一套双方都认可的办法,证明那些成功确实和自己的 AI 有关。

从 OpenAI、Sierra,到 Salesforce、Palantir,再到国内已经出现的一批类似公司,这场实验正在越来越热闹。

至于未来如何发展,我们拭目以待!

参考链接:https://www.theinformation.com/briefings/openai-starts-letting-customers-pay-ai-works?rc=jn0pp4

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