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AI產(chǎn)品不是“怎么賣”，而是“如何構(gòu)建正確的定價預(yù)期”。本文從 Ramanujam 的定價四象限模型切入，揭示影響 AI 初創(chuàng)生死走向的底層邏輯，是每位產(chǎn)品人和創(chuàng)業(yè)者不可忽視的商業(yè)基石。

2025年，AI應(yīng)用全面爆發(fā)，越來越多產(chǎn)品開始進入真正的商業(yè)化階段。

但在這場熱潮背后，一個現(xiàn)實而尖銳的問題擺在所有AI團隊面前：AI產(chǎn)品該如何定價？

在AI時代，這早已不是一個單純的“價格問題”，而是關(guān)乎產(chǎn)品是否能走通、企業(yè)能否活下去的生死命題。

與傳統(tǒng)SaaS不同，AI產(chǎn)品往往從Day 1就具備強大的增量價值，能替代原本昂貴且低效的人工流程。但如果你依舊套用SaaS那一套“低價訂閱”模型，不僅無法體現(xiàn)價值，還容易訓(xùn)練出一批“只愿花$20買奇跡”的用戶，徹底鎖死未來的增長空間。

關(guān)于這個問題，不久前定價專家 Madhavan Ramanujam 在播客節(jié)目中接受了 Lenny 的采訪。他被稱為“最懂AI產(chǎn)品定價的人”，曾為超過250家企業(yè)（其中30家是獨角獸）設(shè)計過定價模型。

Ramanujam的核心判斷是：

“AI創(chuàng)業(yè)者不能等到后期才考慮怎么變現(xiàn)，必須從第一天就構(gòu)建正確的定價模型?！?/p>

在這次訪談中，他系統(tǒng)講解了兩個核心問題：為什么95%的AI初創(chuàng)公司定價方式是錯的？而正確的定價思維，又應(yīng)該從哪里開始？

01 AI定價的“四象限“模型

AI定價的核心挑戰(zhàn)：不是“多少錢”，而是“怎么收”。

傳統(tǒng)SaaS邏輯是：人用得多、買得多；AI產(chǎn)品則是：它替你做了更多的事。這帶來了兩個全新的定價難題：

1）價值捕獲滯后

很多AI產(chǎn)品從第一天起就創(chuàng)造了巨大的業(yè)務(wù)價值（如節(jié)省人力、加速流程），但創(chuàng)始人卻仍按“每月$20”定價，導(dǎo)致收不回真實價值。

2）錨定錯誤心智

一旦早期用戶被訓(xùn)練為“便宜好用”，哪怕后續(xù)功能再強，也難以調(diào)價。定價的錨定一旦成型，很難撬動。

Ramanujam總結(jié)道：

“AI產(chǎn)品不是在收錢，而是在訓(xùn)練用戶的付費預(yù)期。你從第一天怎么收，將決定你未來是否還能收回來。”

由此，Ramanujam提出的“AI定價四象限模型”，基于兩個維度：

1. 橫軸是「歸因能力」：AI的效果是否可量化；
2. 縱軸是「自主能力」：AI是否能獨立交付結(jié)果；

這兩個維度，劃出了四種典型定價模型：

其中，四個定價模型又對應(yīng)了不同的產(chǎn)品：

1）左下象限：傳統(tǒng)SaaS邏輯

典型如“按人頭訂閱”，適用于協(xié)作工具、非核心系統(tǒng)?？蛻艉茈y準確歸因其價值，產(chǎn)品也不能獨立完成業(yè)務(wù)交付。代表如傳統(tǒng)SaaS產(chǎn)品（Notion、Slack），用戶行為難以與結(jié)果綁定，適合“按人頭”收費。

2）右下象限：AI協(xié)作助手

這些公司可以證明更多的歸因，并展示他們實際帶來了什么。但它們?nèi)匀粵]有處于完全自主的模式，仍然有人類在循環(huán)中?；旌隙▋r模式是他們的最佳選擇。

3）左上象限：基礎(chǔ)設(shè)施AI

這些產(chǎn)品非常自主，但在歸因方面并不強。這些往往主要是后端或基礎(chǔ)設(shè)施類型的產(chǎn)品。在這種情況下，您需要采用按消費量付費的模式。比如OpenAI API、Hugging Face Inference，作為底層能力調(diào)用，歸因難，適合“按token或調(diào)用次數(shù)”收費。

4）右上象限：黃金象限（目標象限）

當AI產(chǎn)品具備“可歸因+高自主”的特征，就擁有最大定價權(quán)，可以進入“黃金象限”：基于結(jié)果的定價（Outcome-based Pricing）。比如以下案例：

Intercom Fin：AI獨立解決一個客服工單收$0.99，人類介入則不收費；

RevenueCat：幫助客戶追回流失收入，按回收金額收25%-50%；

某AI定價系統(tǒng)：為連鎖超市提升毛利率，按增收部分分成。

Ramanujam指出，進入“黃金象限”的公司，不僅能“收錢”，更能“收價值”。他預(yù)測，未來3年內(nèi)，該象限的公司占比將從5%上升到25%。

02 最容易掉進的3個定價陷阱

AI產(chǎn)品價值高、交付快，但很多創(chuàng)始人在定價上反而被困住了。

Ramanujam指出三類常見陷阱：

1）定價過低，錨定在$20/月，鎖死變現(xiàn)天花板

很多AI初創(chuàng)在起步階段，為了快速拉新和擴張市場份額，會選擇“低價策略”——例如每月 $20 的訂閱費，甚至更低。

但Ramanujam指出，這是一個危險的誤判，尤其對AI公司而言：

“如果你從第一天起就讓客戶習慣用20美元的價格享受巨大的價值，你就是在錨定自己，永遠走不出低價區(qū)?！?/p>

為什么這在AI時代尤其致命？

因為AI產(chǎn)品的價值密度遠高于傳統(tǒng)SaaS。一個AI工具可以幫工程師節(jié)省數(shù)十小時開發(fā)時間，或?qū)⑦\營流程縮短一半。而這些“硬成果”本可以用更高的價格換取更大錢包份額，但一旦錨定在“20美元/月”的價格心智上，你不僅難以向上定價，還會訓(xùn)練客戶“花更少的錢，得到更多成果”。

這會帶來兩個嚴重后果：

后期漲價會遭遇劇烈反彈，因為客戶心理錨點已被鎖死，即使你創(chuàng)造了10倍以上的價值，也很難收回對應(yīng)價格；

高價值客戶流失，因為真正愿意為結(jié)果買單的企業(yè)客戶，反而會懷疑你是否“只是個便宜工具”。

Ramanujam舉了一個典型案例：很多AI工具最初從“高級GPT殼產(chǎn)品”做起，定價親民，用戶眾多，但后續(xù)推出更高價位的產(chǎn)品線時卻遇到阻力，因為早期形成的價格預(yù)期已難以突破。

解決方案是：從第一天起，就圍繞“你創(chuàng)造了多少價值”來定價，而不是“別人都怎么定價”來打折。

這就是Ramanujam所謂的“2080公理”：

“AI產(chǎn)品中，20%的核心功能通常創(chuàng)造80%的價值。而創(chuàng)業(yè)者最容易犯的錯誤，是把這20%免費送出去，來吸引用戶，卻忽略了這才是你最該變現(xiàn)的部分。”

與其低價跑量，不如早期就驗證價值，設(shè)立合理錨點。因為對于AI來說，你的起售價，不是產(chǎn)品價值的反映，而是客戶價值預(yù)期的起點。

2）以“功能試用”做POC，而不是構(gòu)建商業(yè)案例。

在AI產(chǎn)品銷售中，POC（概念驗證）常被誤解為“試用”。 但Ramanujam強調(diào)：

“POC不是功能跑通的問題，而是商業(yè)價值能否站住腳的問題?！?/p>

很多AI公司在前期免費跑大量POC，卻沒建立“價值歸因”和“回報模型”，浪費資源還沒法轉(zhuǎn)化。只有付費POC，才會使客戶在資源、注意力、組織協(xié)調(diào)上投入真實成本。

3）把AI當SaaS賣，忽略AI正在重塑“人”的角色

過去的軟件是“工具”，幫助人提高效率，因此 SaaS 的定價模型也自然圍繞“人”來構(gòu)建：按用戶數(shù)、按使用席位、按訂閱周期。

但AI不同。

Ramanujam指出，AI產(chǎn)品不是在提升效率，而是在直接取代流程執(zhí)行，扮演“主動干活的數(shù)字員工”角色。它不再是“人+工具”的補丁，而是“可替代部分人力”的執(zhí)行體。這意味著：

客戶不關(guān)心 AI 能不能“賦能用戶”，而是關(guān)心 AI 能不能“幫我把這件事做完”

傳統(tǒng)的按 seat（人頭）定價，無法反映 AI 所創(chuàng)造的價值

真正合理的模型，是按任務(wù)完成量、增量收益或節(jié)省成本來定價，即“按結(jié)果付費”

這正是 Intercom 的 AI 產(chǎn)品 Fin 的邏輯：每自動解決一張客服工單收費 0.99 美元。AI能獨立完成任務(wù)，客戶就按成果結(jié)算；做不到，不計費。它不是 Copilot，而是 Agent，是團隊的一員。

Ramanujam 用更直接的話說：

“AI 正在穿透服務(wù)市場，進入勞動力市場。”

也就是說，AI產(chǎn)品未來真正的競爭對手不是 Notion、Figma 這些 SaaS 工具，而是“人類本身”。你賣的不是一個系統(tǒng)功能，而是“一個永不疲倦、自動完成任務(wù)的數(shù)字勞動力”。

因此，如果你還在用傳統(tǒng) SaaS 的方式賣AI，無異于“雇了個機器人，還按人頭算工資”。

03 這才是AI定價的正確打開方式

Ramanujam 給出了一系列“從第一天起就能用”的實戰(zhàn)建議：

1）構(gòu)建商業(yè)歸因模型，從第一天開始就講“ROI故事”

大多數(shù)AI初創(chuàng)把 POC（概念驗證）當成產(chǎn)品測試：能不能跑通，兼容性怎么樣，接口穩(wěn)不穩(wěn)定。

Ramanujam 則強調(diào)，POC的真正目的，不是展示功能，而是驗證商業(yè)價值。也就是說，從第一天起，你就應(yīng)該和客戶共建一份 ROI 模型（投資回報模型），明確AI帶來的增量收益、成本節(jié)約和機會成本提升。

比如：

• 節(jié)省多少人力成本（人時 × 工資）
• 減少多少流失、提升多少轉(zhuǎn)化（KPI 拉動）
• 節(jié)省的時間如何被重新分配（機會價值）

提前構(gòu)建這個模型有兩個好處：

• 鎖定“可歸因的價值”，你收多少錢就有理有據(jù)；
• 后期談判時，有客戶參與共建的“證據(jù)鏈”支撐漲價。

Ramanujam 建議：不要等POC結(jié)束后才拿出一份ROI模型強行說服，而是和客戶一起“劇本式搭建”這個模型，讓他們對輸入、假設(shè)、參數(shù)都形成共識。這樣，輸出的“收益數(shù)字”才有可信度。

2）為 POC 收費，設(shè)置篩選機制，避免“被白嫖”

“要不要為 POC 收費？”是AI創(chuàng)業(yè)者常見疑問。Ramanujam 的回答是：要，必須要，但要聰明地收。

原因很現(xiàn)實：不收費的POC，吸引來的不是潛在客戶，而是“好奇玩家”——他們體驗產(chǎn)品、拖時間，卻沒意愿落地采購。

收費的POC，就像一道“價值驗證門檻”：

• 它會篩出真正愿意投入預(yù)算的客戶；
• 也能讓你更早進入采購團隊的商業(yè)討論流程；
• 更重要的是，它能改變對方對產(chǎn)品的預(yù)期：這不是“玩玩看”，而是“投資評估”。

但也要注意兩個細節(jié)：

1. POC 定價不能錨定正式價格。要明確區(qū)分：“這是一個為了構(gòu)建商業(yè)案例的驗證過程，跟正式采購價無關(guān)”。
2. 客戶逼問“你們年費大概多少”時，可以給出 ROI 范圍預(yù)估（比如“我們幫客戶每年創(chuàng)造$100萬價值，定價約為1/10~1/5”），用“合理分成”替代“直接報價”。

3）使用多層定價策略，讓客戶自己選“高錨點”

傳統(tǒng)SaaS慣用的“一個版本一個價”不再適合AI產(chǎn)品。Ramanujam 建議使用“好/更好/最好”（Good/Better/Best）的階梯型定價策略，或采用固定費+結(jié)果分成的組合定價，來實現(xiàn)三個目標：

1. 提高價格錨點：哪怕客戶最終選擇基礎(chǔ)方案，但在比較中，貴的版本抬高了心理接受區(qū)間；
2. 引導(dǎo)客戶關(guān)注“價值差異”而不是“價格差異”；
3. 開啟與不同采購層級的多輪對話，特別適合企業(yè)客戶有多輪審批流程的情況。

舉個例子：

• Basic：$20K/年，含基礎(chǔ)模型調(diào)用與支持；
• Pro：$50K/年，含定制工作流 + 5% 成果分成；
• Enterprise：$100K/年，按自動完成任務(wù)量付費，可定制嵌入業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

這種結(jié)構(gòu)下，“談價”變成了“選方案”，而你的任務(wù)是解釋“貴的值在哪”。

4）定價不是數(shù)字游戲，而是一個“價值敘事”

定價不是一張表格，而是一種講故事的方式。

Ramanujam 舉了一個例子：Superhuman 郵件客戶端定價 $30/月，看起來很貴。但他們轉(zhuǎn)而告訴客戶：

“每天只花1美元，就能為你節(jié)省4小時工作時間?！?/p>

這種定價邏輯不是強調(diào)“功能有多強”，而是讓客戶用時間換算、情緒換算、目標達成感來衡量“劃算不劃算”。

關(guān)鍵在于：你的價格是否有一個可講述的“價值故事”，并能落在用戶認知的語境中。

如果你做的是AI設(shè)計工具，不妨說：“我們幫你的設(shè)計團隊每周省下80小時，等于一個實習生全年產(chǎn)出”；

如果你做的是客服助手，別說“能自動回復(fù)”，而說：“每解決一張工單，你少付20美元人力成本?！?/p>

讓定價成為故事的一部分，而不是Excel里的一個數(shù)字。

5）混合模式是過渡，結(jié)果型定價才是終點

目前大部分AI公司都在用混合定價：訂閱費 + token 使用費（或 API 調(diào)用量）。Ramanujam認為，這是從傳統(tǒng)SaaS過渡到AI時代的“中間形態(tài)”。

但終局是什么？是“結(jié)果型定價模型”：

• 按轉(zhuǎn)化條數(shù)收費（如“幫助完成100個銷售線索轉(zhuǎn)化”）
• 按任務(wù)結(jié)算（如“每完成一次文檔生成計費”）
• 按節(jié)省成本或提升產(chǎn)出比例收費（如“節(jié)省10萬美元，收其中20%”）

Ramanujam 提到：

“過去SaaS公司能收回客戶價值的10%~20%，而AI公司一旦實現(xiàn)結(jié)果交付閉環(huán)，有可能收回25%~50%的成果價值?！?/p>

這將是AI公司估值倍數(shù)重構(gòu)的核心杠桿。

04 新的定價范式：市場份額×錢包份額

在傳統(tǒng)商業(yè)思維中，很多創(chuàng)業(yè)者會將“市場份額（用戶數(shù)）”和“錢包份額（每個客戶貢獻的收入）”視為一組二選一的權(quán)衡：

• 初期為了拉新，只能犧牲ARPU（用戶平均收入）；
• 后期想要提升客單價，只能對用戶數(shù)增長“踩剎車”。

但在AI時代，Ramanujam 提出了一種全新的思路：你需要的是“雙引擎”策略，既要贏市場份額，也要掌握錢包份額。

他在訪談中指出：

“很多AI初創(chuàng)公司只顧著擴張用戶，卻忽視了自己創(chuàng)造了多少真實價值，從而錯過了變現(xiàn)窗口。而另一些只會靠一兩個大客戶‘賺錢’，卻無法形成規(guī)模擴張能力?！?/p>

這兩種都是“單引擎”的路徑，結(jié)果是：

• 前者成長快卻變現(xiàn)難，估值浮夸；
• 后者現(xiàn)金流穩(wěn)但天花板低，難以講出大故事。

要真正走出一條長期穩(wěn)健的路徑，AI公司需要同時構(gòu)建兩種能力：

1）產(chǎn)品必須是“可歸因的”

也就是客戶能清楚知道——你的AI帶來了哪些具體可衡量的業(yè)務(wù)價值：

• 成本降低了多少？
• 銷售轉(zhuǎn)化提升了幾成？
• 用戶留存、客服響應(yīng)、項目交付效率有沒有量化改善？

只有當AI的貢獻能“寫進客戶的KPI”，你才能為成果定價，而不是為“使用權(quán)”打折。

2）產(chǎn)品必須具備“自動化能力”

這意味著AI不只是輔助用戶操作，而是獨立完成某項任務(wù)閉環(huán)：

• 幫你寫完文案，而不是建議句子；
• 幫你發(fā)完郵件，而不是生成草稿；
• 幫你處理工單，而不是分析原因。

Ramanujam 稱之為：“從SaaS工具變成數(shù)字勞動力”。

當客戶發(fā)現(xiàn)你的產(chǎn)品“像請了一個不會請假的數(shù)字員工”，他就愿意持續(xù)付費，甚至擴大使用范圍。

3）產(chǎn)品能從“點狀需求”擴展到“流程嵌入”

真正的高錢包份額，不來自“一錘子買賣”，而是來自產(chǎn)品對客戶流程的深入滲透：

• 是否能嵌入多個角色、多個部門的使用場景？
• 是否能打通上下游（比如從內(nèi)容生成到投放監(jiān)測）？
• 是否支持按需擴展，形成模塊化打包銷售？

當AI成為“組織結(jié)構(gòu)的一部分”，而非“某個崗位的小工具”，客戶自然愿意為整個流程付更多錢。

Ramanujam 最后總結(jié)道：

“好的定價策略，從來不是‘定得貴’，而是‘收回你創(chuàng)造的價值’?！?/p>

這就是AI公司該追求的黃金公式：

可歸因 × 自動化 × 可擴展 = 高定價權(quán) × 大錢包份額

它不僅能讓你贏得客戶，也讓你贏得資本市場的定價籌碼。