喝点VC｜a16z合伙人分享AI产品定价干货：AI价格战没有赢家；与其压低价格，不如抬高价值

图片来源：a16z

Z Highlights

• 如果你是因为防守性地应对一个更便宜的竞争对手而打折，你可能正在放弃你本不必放弃的利润。你担心会失去的那个买家，可能本就因为你更好而更青睐你，或者本来就有同时采购你们两家产品的预算。

• 完全避免价格战（并保护你的业务）的关键在于，为你的客户找到另一种认知价值并为之付费的方式。这正是创造力发挥巨大作用的地方，其重要性远超多数初创公司的认知。

• 目标不是在价格上取胜，而是在采用率上取胜：在市场整合之前，尽早让客户离不开你。

价格战的真相

人人都在谈论AI应用中的结果导向定价。但几乎没人讨论幕后真正发生的事：价格战。

价格战对所有规模的公司来说都很可怕，对初创公司尤其如此。一支优秀的团队，即使在合适的时间拥有合适的产品，依然可能因为产品定价不当而走向死亡。而众所周知，产品定价最困难的部分，就是顶住为赢得竞争性交易而压低价格的压力。

每一家AI公司都深知这种挣扎。每周都有新的入局者在涌入市场，由于Token成本下降（且受到补贴），他们不惜烧掉投资人的钱来低价换取市场渠道。老牌企业不得不对此回应。“匹配所有竞争对手”已悄然成为许多AI销售手册中的一条标准条目。而一旦报复性降价开始，降价潮便接连不断。这对知情并善于利用的买家来说是好事，但对争夺这些买家的企业而言则是残酷的。作为今天的AI应用初创公司，面对功能相似且资金充裕的竞争对手，它们应该如何避免死于价格战？

在与许多这类AI服务的大买家交流后（我不能透露他们是谁，但都是你熟知的大型知名品牌），情况其实相当清楚——在价格上竞争其实并非那么必要：

• 这些品牌拥有庞大的预算可供支出，以至于他们通常会为同一项工作任务采购多款AI产品。

• 即便你和你的竞争对手产品相似，你所提供的解决方案与客户的现状也截然不同。根据你提供的价值来定价，然后确保你就是他们真正想要的产品。

• 人人都能感觉到“行业标杆”在不断更迭，因此大家都担心以高端选项定价。但这些品牌完全不介意支付溢价，前提是你让他们在付费方式上拥有灵活性和可预测性（除了提供高端解决方案本身之外）。大多数初创公司都低估了这一点。

价格战没有万灵药；从来都没有。但是，至少对AI应用公司而言（本文不针对模型提供商；那是另一回事），这些企业买家的行为至少表明了一点：你没必要把底牌全亮出来。以下是我们学到的东西。

预算并不缺，别假装它不存在

价格战中最危险的假设，就是认为客户在价格上与你争执是因为他们没钱。在当前的企业级AI领域，这往往根本不成立。领导者明白机遇的规模之大。AI有潜力带来比以往任何事物都更显著的成本削减——而行动过慢的风险关乎生死存亡。因此，许多大型企业已经有了可观的、预先分配的AI预算，并且正在积极部署这些预算。钱就在那里：问题只在于如何挣到它。

图片来源：a16z

在最近与一家顶级金融机构的AI负责人交谈时，有一个洞察尤为突出：他们会有意为同一个用例部署两到三款AI工具。并非因为他们犹豫不决——而是有意为之。冗余是一项策略。他们不希望在任何关键工作流程上依赖单一供应商。AI应用仍在成熟过程中。性能可能波动。幻觉会出现。服务中断也并非不可能。所以他们选择对冲风险。

他们也意识到，每个供应商都有独特的优势。他们不会强迫整个组织使用单一解决方案，而是将工具与不同的人员角色和用例相匹配——例如，为不同团队部署量身定制的多款编码工具。

我们与中端市场及较小规模企业公司的对话则揭示了另一种动态：他们行动更快。团队并行进行演示，一旦某款工具展现出潜力，他们便迅速进入概念验证阶段。一家B2C硬件公司的领导者描述了他们如何放弃一家老牌科技巨头的低价合同，转而选择一家规模较小、AI原生供应商——原因仅仅是后者提供了最先进的Agent。在这两个细分市场中，模式是一致的：胜出的工具很少是最便宜的。它是那个被证明不可或缺的工具。这意味着真正的问题不是“我们能负担得起这个吗？”——而是“在我们试用的这些工具中，我们应该围绕哪一个进行标准化？”

这一点的含义重大：如果你是因为防守性地应对一个更便宜的竞争对手而打折，你可能正在放弃你本不必放弃的利润。你担心会失去的那个买家，可能本就因为你更好而更青睐你，或者本来就有同时采购你们两家产品的预算。

在这种环境下，胜出的不是最低价，而是成为他们无法想象要移除的工具。可靠性、安全态势、上手引导的质量，以及——最重要的是——你是否在明显地倾听并持续构建：这些才是决定哪款工具能在整合阶段存活下来的因素。

高端形象真实存在，但它很脆弱

并非每家AI应用公司都需要匹配竞争对手的价格。如果你的产品确实是高端的——或者被认为如此——你拥有的定价空间可能比你想象的要大。一条有用的经验法则：一条实用的经验法则是：若高端形象足够牢固，即便定价比直接竞争对手高出10%至20%，通常也不会显著推高客户流失率，或是在采购环节遭遇明显阻力。

图片来源：a16z

甚至还有一种更令人惊讶的企业容忍价格差距的方式。我们采访的一家按需物流平台副总裁发现，一款Agentic AI应用明显优于另一款（令我惊讶的是，表现较差且更便宜的那款被视为市场领导者），而表现更优的那款价格要昂贵得多，尽管如此，他依然选择同时部署两者，无视价格差距。他的理由很简单：智能分配。在性能至关重要的地方使用高端工具，在较简单的任务上依赖低成本选项。结果不一定是总支出增加，而是支出更高效——在不显著增加预算的情况下获得更好的成果。

但这种溢价并非固定资产。在一个发展如此之快的市场中，认知会迅速消退。一个拥有更简洁用户界面、更好基准测试成绩或内容声量更大的新进入者，可以在一个季度内改变买家的期望。那些能保持高端定位的公司是主动为之，而非被动拥有。他们会监测各种信号：销售周期长度、竞争性交易中的输赢比率、潜在客户在反对价格时使用的措辞。当这些信号发生变化时，你作出反应的窗口期很短。

话虽如此，AI公司“市场领导地位”转瞬即逝这一事实人人皆知，而且很可能还被高估了。价格战就是明证！完全避免价格战（并保护你的业务）的关键在于，为你的客户找到另一种认知价值并为之付费的方式。这正是创造力发挥巨大作用的地方，其重要性远超多数初创公司的认知。

定价单位和结构比你想象的更重要

在AI应用定价中，最未被充分利用的杠杆不是价格数字，而是计价单位。你如何收费与你收多少钱一样，都是一个竞争杠杆。AI应用公司正在尝试按席位、按成果、按工作流以及基于消耗量的多种模式收费。每种计价单位框定价值的方式都不同。例如，按成果定价的模式使得价格比较变得困难得多。你不再被放在每个席位的成本上进行比较，而是比较每个结果的成本。这种转变改变了对话的性质。

在我们所有的对话中，一个主题反复出现：定价必须与价值匹配。即便是非常大型的企业也在推动结果导向型模式，即收益分成、基于成功的定价，或其他将支出与结果直接挂钩的结构。人们显然渴望摆脱传统的基于用量或席位的模式，许多人认为这些模式与AI实际创造影响力的方式不匹配。

与此同时，鱼和熊掌显然难以兼得。尽管买家希望供应商有切实的利益绑定，但他们也需要财务预算的可预测性。预算仍然重要。规划周期依然存在。完全可变的定价在实践中可能难以操作。

一家大型房地产公司的AI应用副总裁说得直截了当：供应商应提供双重模式，让客户能够在可预测性和基于绩效的上行空间之间做出选择。换句话说，让买家能够根据其内部限制，在灵活性和确定性之间进行权衡。在一个人人都在价格上竞争的市场中，让买家选择自己的定价模式，这可能恰恰是与价格完全无关的竞争优势。

图片来源：a16z

不要给产品打折，而是给试用期打折

AI竞争性销售中最常用也是最简单的的招数之一：降低进入的成本和摩擦，而非产品本身的价格。

AI领域的企业买家往往处于漫长而谨慎的评估周期中。采购时间表很慢。安全审查需要数月。一位大型银行的采购方提到，他们对一款AI应用的概念验证几乎花了一年时间。围绕某款工具进行标准化的决策意义重大，且风险很高。阻碍交易推进的往往不是对完整合同的价格异议，而是启动项目的成本和承诺。

应对之道是让概念验证更易获得：启动更快、运行成本更低、降低前期范围界定的投入，然后在你赢得评估后，以公允的价格进行转化。一家在概念验证后购买了AI应用的B2C公司表示，在他们的概念验证期间，他们有一个不限使用量（尽管工作流有限）的固定价格。一旦完成采购，他们便开始按实际使用量付费。一家大型银行的副总裁说，他们的AI应用提供商在概念验证期间以折扣价给了他们额度，但一旦他们开始遇到性能问题，额度池的限制就放宽了，因为双方都希望Agent能正常工作。

这种做法已经相当普遍。各公司正在提供显著扩大的免费层级，或在概念验证期间超额交付——有时超额幅度甚至能达到一个数量级——以吸引客户上手并深度参与。在某些情况下，这看起来像是提供了比最终付费计划多出10到25倍的价值。

目标不是在价格上取胜，而是在采用率上取胜：在市场整合之前，尽早让客户离不开你。Lovable公司增长主管Elena Verna说得直白：“免费增值计划让我们付出了巨大代价，但我们将其视为营销支出，而非成本中心。”

长期价格战的对手不是友商，而是客户自家工程师

有一个对AI应用公司的威胁，其受关注程度远低于其应有水平：随着基础模型成本持续下降，自建与外购的考量正在发生变化。公司在这方面的精明程度远超预期。

图片来源：a16z

当模型部署昂贵且复杂时，购买专门构建的AI应用的理由很直接。但随着推理成本下降以及模型API更易于集成，内部构建定制解决方案的成本正趋近——在某些情况下甚至低于——第三方订阅的成本。

到那时，对话的性质就变了。工程团队开始问，他们自己能不能直接做一个出来。而在很多情况下，他们确实能。

我们访谈的公司在自建与外购的问题上观点不一。当然，这里存在一些选择偏差，我们交谈的对象都已以某种形式采用了AI应用。但即便在这个群体内，长期策略也存在显著差异。

一家B2C物流公司预计未来会逐渐远离第三方工具。他们的观点是，当前的成本结构不太可能高效地规模化扩展，而内部自建最终会更经济。

相反，一家较小的B2C硬件公司得出了相反的结论。对他们而言，自建根本不现实。他们没有支持自建的工程能力，即使是一个小团队的成本也会超过他们目前的供应商合同费用。

其他公司则采取了更细分的方法。一家金融机构的副总裁描述了一条清晰的界限：任何非核心业务都会采购，而任何与其核心产品——抵押贷款及其他金融服务——直接相关的东西，无论是短期还是长期，都将在内部自建。来自其他行业的副总裁和总监们对此做法表示认同。

综合来看，这些观点表明决策并不是非黑即白的。它受到经济因素、内部能力，以及更重要的是使用场景与公司核心价值主张的接近程度所塑造。

这是长远来看最重要的价格战，而且是一场无法通过打折来获胜的战争。防御手段是一种内部复制成本极高的差异化：深度的工作流集成、持续的模型改进、特定领域的训练数据、专属的客户成功服务，以及嵌入客户运营中的前出部署工程师。规模能争取时间。这种深度才是赢得忠诚的关键。

图片来源：a16z

在我们进行的每一次对话中，无论是金融机构、物流平台、硬件公司、房地产、旅游平台，还是其他行业，他们的模式都是相同的。没有人说他们选择一款工具是因为它最便宜。他们选择的是那个被证明不可或缺的、愿意倾听的、让评估过程变得简单且合同公允的工具。

价格战是真实存在的。但它大多发生在错误的战场上。你无法选择它何时开始，却能决定是否要让这场战役定义你的底色。

附言：关于价格战的文献虽然不多，但有一些，其中并未提供任何万灵药。如果你需要，ChatGPT可以给出所有已有过的建议。以下是提示词：“请扮演我的战略思想伙伴和顾问。我希望全面了解关于价格战的专家建议全景——最优秀的商业思想家、经济学家和实践者推荐了哪些策略、框架和反制措施。覆盖当前思想的全部范围。”

原文章：Surviving AI Price Wars Without Destroying Your Business

链接：https://a16z.com/surviving-ai-price-wars-without-destroying-your-business/

编译：Yanlin Hang

请注意，本文编译自文末载明的原始链接，不代表Z Potentials立场。如果您对本文有任何想法或见解，欢迎在评论区留言互动探讨。

Z Potentials将继续提供更多关于人工智能、机器人、全球化等领域的优质内容。我们诚邀对未来充满憧憬的您加入我们的社群，与我们共同分享、学习、成长。