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平板电脑做网站吗,wordpress 标签样式,网站单页做301,怎么在自己的电脑做网站文章探讨AI Agent商业化模式#xff0c;强调垂直领域价值高于通用型#xff0c;BPO市场是最佳落地场景。介绍四种有效定价方式#xff1a;按行动、工作流、结果和Agent计费。分析复杂成本结构#xff0c;强调合理定价重要性。Paid作为商业引擎#xff0c;帮助AI公司搭建后…文章探讨AI Agent商业化模式强调垂直领域价值高于通用型BPO市场是最佳落地场景。介绍四种有效定价方式按行动、工作流、结果和Agent计费。分析复杂成本结构强调合理定价重要性。Paid作为商业引擎帮助AI公司搭建后端运营系统实现可持续发展。Agent 能力边界正在快速演进未来随着更强的规划和推理能力的不断提升Agent 们将参与到社会经济运作中。在这一趋势下将可能诞生类似 Visa 或 Stripe 级别的商业基础设施的机会。现在是下一代 Agent 商业模式还未成型的前夜。Sequoia 投资的 Paid AI正是这一方向的代表企业它以 Agent 的实际产出为基础计价重构 Agent 的收益模型与交易结算网络为 Agent 经济体打下底层商业引擎。Paid CEO Manny Media 是一位连续创业者他曾创办销售自动化平台Outreach该公司是 B2B 销售科技领域的独角兽企业之一估值达44 亿美元。本文编译了 Sequoia 对 Manny 的访谈。Manny 在分享中解释了为什么传统的 SaaS 定价模型不适用于 AI 企业并剖析了正在兴起的几种新型定价方式比如基于结果的定价和基于 Agent 的定价。同时他认为**“专注于解决特定问题的 AI Agent 正在创造巨大价值”**并分享了在 AI Agent 时代如何打造一个成功的商业模式。 目录 01 商业模式的选择通用 vs 垂直02 BPO 外包市场是 AI 最好的落地场景03 Agent 的定价成熟曲线04 如何理解成本与毛利05 Paid 的使命06 快问快答01.商业模式的选择通用 vs 垂直**Q**在 AI 应用的世界里你觉得现在选择什么方向是价值更大的**Manny Medina**现在 AI 应用的趋势考虑“垂直 vs 通用”原文用的是一个哲学家的类比The Hedgehog and the Fox狐狸知道很多事情但刺猬知道一件大事我们正处于“垂直”阶段。也就是说如果你专注于一个非常具体的问题深挖进去成为那个领域最顶尖的解决方案那么你就是在创造巨大价值。很多公司都是这种情况例如 Quandri、Happy Robot、Expo。这些公司都专注在非常具体的问题上这些问题涉及很多人力但目前还没有明确的软件解决方案。它们现在并不是在直接取代人类而是在取代 BPO业务流程外包。所以凡是你看到 BPO 占据很大角色的地方就是 AI Agents 最适合落地的领域。**Q**Quandri、Happy Robot 和 Expo 这几家公司是做什么的**Manny Medina**Quandri 是做保险保单续签的公司。另外还有一家公司 Owl也在保险领域做理赔数据审核。这类问题看起来很小众但实际处理量巨大且很多人工流程没有被很好地接手。Happy Robot 是替货运经纪人联系卡车司机的公司。比如从密尔沃基运啤酒到波士顿你需要找经纪人帮你联系卡车司机而 Happy Robot 会用 2,000 个 AI Agent 去给卡车司机打电话包括只有“一个人和一条狗”的小型公司。他们之间会协商运价安排好运输任务一直到最终送货完成。Expo 是做是渗透测试。他们不提供完整的网络安全服务但会不断对客户的应用程序和后端系统进行攻击测试看看有没有安全漏洞。他们取代了传统的渗透测试机构自动执行测试质量高、频率高而这样的服务目前基本是缺失的。**Q**那反过来说那些做得还不够好的是不是因为问题范围定义得太宽泛了**Manny Medina**也不完全有些“宽泛”问题的公司现在也做得还不错比如 HarveyAI 法律系统。但更值得期待的是像 Crosby 那样的公司他们也是法律领域的但更加激进直接替代商业合同里的律师角色。如果问题范围太宽比如 AI SDR销售开发代表就意味着不同的人会有不同理解这种情况下就很容易产生混乱。所以我不喜欢把事物分为“有效”或“无效”我更喜欢说“现在有效”还是“还没到时候”。AI 行政助理EAS是一个非常值得期待的方向 。目前 Lindy、Fixer 都在尝试但还不够完善。如果只在一个时区、一个业务方向下的工作例如做房产经纪人AI Agent 就很适用。但如果处理跨三个时区——例如我在伦敦有时合伙人在印度大部分客户在美国西海岸——时间协调很麻烦EAS 目前还无法胜任。但这是个重要的问题且一旦复制得当就可以规模化。02.BPO 外包市场是 AI 最好的落地场景**Q**你觉得哪些行业更容易被 AI 改造哪些行业会更抗拒**Manny Medina**Kleiner 的 Mamoon 提出过一个假设AI 会从高薪岗位入手比如开发者、律师、医生因为这些工作贵、需求大。但我并不认同。因为人人都涌向这个方向竞争必然激烈。高薪岗位的人虽然会尝试 AI 工具但也容易像对待其他新鲜事物一样迅速放弃。OpenAI 若寻求盈利一定会做替代律师、会计等高薪职业的 AI最终导致大家都挤在同一个市场。真正能让 AI 落地的是那些没人愿意做的工作。比如没有人想当保险精算师或理赔员这种工作真的很难招聘和替代。像 Quandri 做的保单续签客户干脆不再雇人来做这件事了直接让 AI 来做。再比如 BPO 电话客服没人想干一辈子最多做半年就跳槽了流动性极大。那些表现突出的 AI 公司都是在**替代正在消失的劳动力市场。**这些人要么退休要么转行要么原来是靠 BPO 支撑的现在 AI 开始替代了。这个细分市场强粘性、多扩张、高增长还有非常不错的经济效益——价格上限是原本的人工成本下限是利润率而客户也愿意接受。所以不少公司正在尝试基于结果的计价方式而我目前获得的大部分市场吸引力也来自这些更广泛应用的场景。**Q**会不会其实两种说法都对对于那些高薪、创造性的工作来说“Copilot”这种模式确实表现很好比如 Harvey 在法律行业、OpenEvidence 在医疗行业。大市场、钱多所以竞争一定也多。而对于那些低薪、创造性较低的岗位全自动的“Autopilot”模式似乎更好用——完全由 AI Agent 取代人类效率更高、成本更低。还有协作型工作流——这是软件界的“第八大奇迹”。一旦深入嵌入客户流程提供稳定价值客户就很难替换掉。**Manny Medina**时代变了现在几乎没人再用 Asana 或 ServiceNow。过去它们是颠覆性的工具但如今任何人都能用 AI 快速生成一个类似的产品。我们做 Paid 只用了一个半月一半是 Vibe Coding 写的出问题就重写完全不需要调试——这就是 Vibe Coding 的魅力。对于协作型工具流如果能够成为某类工作流程的“标准工具”那肯定非常有粘性。但现在竞争太快了而且 Copilot 模式的价值很难传达。怎么解释自己和其他 Copilot 的区别大家都说“我更好”或“我更便宜”但只会造成市场混乱。除非定位非常垂直比如 Harvey 明确表示“我专做专利法”然后成功拿下这个细分市场 78% 的份额在一个富裕的市场中掌握了一个狭小但关键的切入口。成功的关键并不是整个市场有多大而是在于是否吃下了某个垂直领域的全部。03.Agent 的定价成熟曲线**Q**你现在在帮助大家做定价和打包策略的过程中发现目前哪些方法是真正有效的Manny Medina目前我看到有四种定价方式表现非常好而且很稳健按行动计费、按工作流计费、按结果计费、按Agent计费。按行动 (Activity) 计费最简单比如信用积分制的模式很容易向客户展示他们的使用情况。按工作流计费是把一系列行动串成一个完整流程比如“文档审阅”然后对整个流程定价。可以区分处理不同文档的复杂度短的、简单的 vs 长的、复杂的每种都有不同的资源消耗。按结果计费是将定价从“按工作流计费”转向“对客户有价值的事情计费”这是关键。但我现在给客户的建议是不要直接按结果收费而是设置“结果奖金”机制。比如说如果某个成果达到了高质量标准那你就可以收取一笔额外费用。这样可以开启一个“价值对齐”的对话。一旦你和客户进入这样的深度对话就会开始签署一些更定制化的合同而这种合同是非常难被替换掉的。**Q**从历史来看按结果计费的定价模式执行起来很困难。你觉得 AI 会改变这种情况吗Manny MedinaAI 会彻底改变这件事。过去我们希望把所有客户都塞进一个“SKU”里然后再计算 SKU 数量总部可能会批个折扣额度。这是一个用表格的行和列做计算的世界。但现在不再需要这样了。大型公司如 ServiceNow 或 Salesforce他们的大型合同几乎都是定制化的。他们通常会派 Paul Smith 这种 CRO 首席营收官去和对方大客户谈定制化的合同根本不适合 CPQ系统配置–定价–报价系统销售自动化工具进行标准化处理。所以在 Agentic AI 的世界里我们也这么做——特别是对于那些你想长期合作的大客户。而且现在可以加一个聊天界面对合同内容进行解释给出年化价值也可以查询所有签过的合同了解单价、增长率、整体经济性。所以我认为——定制化合同在 AI 时代是适用的也必然存在。最后一种计价方式是按Agent计费Paid by Agent。现在很多 AI SDR 做的事情其实是在替代一个传统 SDR销售开发代表80% 的工作量。一个完整配备的 SDR 每年成本大约是 7 万到 9 万美金。与其收平台费不如说按照部署多少个 AI Agents每个 Agent 完成相当于 9 万美金 SDR 的工作再收 2 万美金/Agent。Agent能完成这些任务而且如果Agent达成了KPI预约量、成交量等可以再额外给“奖金”。**Q**怎么定义“AI SDR 的工作”是参考人类 SDR 的标准吗**Manny Medina**没错。当你雇佣一个 SDR你首先关注的是他们的活动量比如打了多少电话、预约了多少会议。他会有一个账号列表每个账号下有很多联系人每个联系人会被触达。所以你就能得到标准的 SDR 数据比如一天打 100 个电话。AI Agent 也是一样的逻辑。你给 Agent 划定工作范围然后按这个Agent收费因为它的输出是一样的。这样就可以不用去和 CRO 抢营销预算而是从人力资源预算里拿钱而这块预算远远大得多。我现在尽量引导客户不要像卖工具一样去定价因为一旦你把自己当成软件工具来卖你的价格就受限了只能占用 CRO 的那点预算。而如果你做的是“人力替代”那空间就大很多。**Q**但是现在很多公司最终还是回到了“按工具收费”的模式。他们是怎么掉进这个坑里的**Manny Medina**许多 AI Agent 公司现在只是做 POC看似有收入实则只是“vibe revenue”等到续约期客户才会真正评估谁能带来价值真正的商业模式届时才会显现。我许多早期的很多客户一开始都说“不会走错定价模式”。但现在回来却说“我刚签了第一个只按结果付钱的合同我不知道该怎么办。”所以我现在的看法是这是由客户主动推动的。他们希望用结果导向的定价方式来降低风险因为现在大家普遍都觉得 AI 有很多不确定性。而按结果收费能缓解这些风险。**Q**这四种定价方式——行动、工作流、结果、Agent——它们算是一种“成熟度曲线”吗企业理想状态是最终走到“卖Agent”或“按结果收费”**Manny Medina**是的它确实是一种定价方式逐渐走向成熟的过程。但它也有点像“自定义冒险游戏”。最底层的是“按行动收费”虽然卖得容易但一旦停留在这**别人就会来抢你的饭碗说“我更便宜”。**接着你就会陷入困境市场里一堆公司做的事跟你一模一样卖点也一样你的客户就会在你和别人之间反复流失。所以是的你必须逐步往上走。进入“按工作流计费”后你就开始进入价值定价Value-Based Pricing。你定义流程、说明为什么重要你开始和客户有更深的价值对话也促使你真正和客户达成共识。所以我认为确实需要一定的“成熟度”你才能跟客户谈这些话题。但客户一开始一定会选择最简单的购买方式比如固定价、试用价、按使用量来买一年看看效果。而如果效果不错那就需要你——AI Agent的开发者和创建者——主动回头去找客户说“我们来对齐你真正关心的价值然后以此来收费。”**Q**哪些市场更有可能坚持采用“基于价值的定价”而哪些市场最终可能会沦为“成本导向定价”**Manny Medina**如果争夺的是 BPO 预算切入方式需采用成本导向定价主打“与 BPO 提供相同服务但更便宜、全年无休并能整合原有系统数据”。这是一种赢得市场份额的中间策略并非最终形态。BPO 企业不会坐视不理作为体量庞大的参与者具备引入技术、自建 AI 系统的能力可通过内部数据优化流程、替代人力形成强有力的反击。长期来看具备明确价值输出的服务才能坚持价值导向定价。以 AI SDR 为例初期为降低销售门槛多采用 token 或行动数计费导致同质化严重。能走出的企业则转向按“替代 SDR 数量”或“每获取有效预约”计价更好体现业务成果。**Q**当公司逐步进入这些更成熟的定价模式时他们是怎么评估和真正落地的**Manny Medina**进入成熟定价阶段的关键在于理解客户对“成功”的定义。不同客户关注的核心指标各异如响应时间、C-SAT客户满意度评分、NPS 净推荐值或转化效果因此定价应基于具体场景定制。定制化合同不仅是趋势更是突围同质化市场的竞争优势。其次定价本身就是市场叙事的一部分。若产品定位与价值主张不同价格也应体现差异若叙事一致、价格相近客户自然选择更便宜的方案。最后要落地基于价值的定价需像训练模型一样定义清晰的“成果函数”围绕客户关注的结果优化产品与服务。以客户为中心、数据驱动是实现定价成熟化的核心路径。04.如何理解成本与毛利**Q**接下来我们讨论下成本在这套公式中的角色吧AI 商业模式下如何理解利润**Manny Medina**这是我另一个“唱反调”的观点。很多人认为Token 成本会下降语言模型调用将逐渐 commoditize 水平拉齐。但我并不这么看。在 reasoning model “推理时间超过训练时间”的趋势下模型变得越来越复杂、智能算力需求也持续上升。因此我认为总 Token 成本在中短期内不仅不会下降反而可能上涨。目前 AI Agent 大多采用流程图式结构把任务拆成多个步骤每个步骤完成一件事再串联起来执行。但问题是一旦开头就出现幻觉后续所有环节都会出错且难以修复。更可行的方式是让大模型承担大部分任务再配合强大的验证系统如 eval framework确保其结果可靠之后再部署。虽然这种方式成本更高但能显著降低错误率从长期看更具可持续性。**Q**会不会是“价格下降 vs 使用量上升”的赛跑固定任务可能单价下降但整体使用量增加因为你在推理时间做得更多、任务更复杂。**Manny Medina**从长远的终局来看成本最终会趋于合理。但在短期内我们仍处于探索阶段定价曲线尚不清晰。AI Agent 其实必须具备多模态能力。一个高效的 Agent 不仅要处理文本还需要打电话、接入语音客服、执行操作、触发 Avatar 表情动画等。这些功能的成本并不在语言模型本身而是在各种第三方 API、数据服务和基础设施上。因此Agent 的总成本包括云计算、LLM 调用费用以及各种插件、接口、数据处理和语音合成等服务的成本。这些外围支出正在显著推高整体运营成本。以 Avatar 公司或电话 Agent 为例他们的核心成本往往不是 LLM而是通话时长、拨号频次、Avatar 动画时长等。这些都是逐步累积的成本一旦失控后果严重。更严重的问题在于当前我们用 eval 框架串联 Agent 行为但完全无法看清具体的成本分布。我们不知道哪个客户是盈利的哪个在亏损哪个 Agent 效果好哪个在浪费资源只能看到一笔模糊的总成本。这使得成本优化和管理变得非常困难。**Q**常规的商业模式下利润就是你交付价值的反映。现在 AI 应用公司有没有出现“价值高但利润低”的错配Manny Medina完全存在。因为大家不知道如何把成本和价值定价计算进去。这是个很初期的问题。很多 Agent 公司刚刚起步他们进市场就是为了拿单“你想怎么买我就怎么收”。结果最后才发现是赚是赔。但这只是游戏的起点。等他们搞清楚单位经济模型搞清楚交付了什么价值他们会定价得更好。但现在还没看到这一点。比如我们在 Paid 构建了一个功能能分析一个工作流程或行动并估算其“人类等效价值”——也就是这个任务如果让一个人类在某个国家做需要多少时间、工资是多少然后给出一个价格。这样可以向客户清楚说明AI 完成的任务等同于某国某岗位的人工价值从而帮助他们合理定价或提高报价避免低估自身价值。毕竟现实中没有定价顾问能全年陪伴每次谈价都需要实时指导否则很容易吃亏。目前的情况是**客户把所有价值都拿走了Agent 公司没留下利润。**这必须改变。05.Paid 的使命**Q**创立 Paid 的动机和使命是什么**Manny Medina**当我在 Outreach 创业部署 AI Agent 时我开始思考它的商业基础利润率、价值创造方式等。但我发现现有底层软件并不支持“卖成果”的商业模式它们是为“卖软件”设计的。AI Agent 交付的是结果这对商业架构提出了全新要求。后来我搬到伦敦卸任 CEO开始反复琢磨这个问题。为验证这是否是共性困境我联系了很多朋友和创业者用“互相教学”的方式交流我教他们销售他们教我 AI Agent 业务。结果发现很多公司还靠电子表格运营有些问题虽然复杂但并非无解只是需要时间。我想创办一家能长期与下一代创业者共事的公司。这群人让我充满能量我们的交流真实、有深度。市场虽小但足够大每次“创始人对创始人”的对话都像是在共同解决问题。最后我介绍我们的产品很多人愿意试用而他们也真的试了——这对我而言就是最理想的开始。**Q**Paid 到底是什么**Manny Medina**Paid 是 AI 公司的商业引擎。我们帮助 AI 公司搭建完整的后端运营系统从定价、计费、开票、营收确认到收入管理、毛利管理、供应商管理等全流程。我们的目标是帮你理解单位经济unit economics模型并能持续运行你的业务。我们最早进入市场的是定价引擎和利润管理系统这是目前我们看到的最大问题所在。解决了这两个问题后就要解决后续衍生的问题比如你有了计费系统就得有催收系统你有了毛利系统就得做供应商管理等等。所以我们在构建一个统一的基础层让 AI 公司能在一个平台里运营整个业务。**Q**你在 Outreach 的经验有多少能直接应用到 Paid又有哪些是全新的**Manny Medina**在人这方面是一致的。比如组建团队、激励团队、在能力还没完全具备时先去销售——这些都一样。不同的是现在世界对“如何创业”更有见识了。你把一家 AI Agent 公司“引擎盖打开”一看其实还是一家创业公司。而现在的创业公司在运营层面明显更成熟。现在我跟创业者聊发现他们的认知远超我当初创业 Outreach 时的阶段。大家都见证了 SaaS 的兴起也吸取了很多教训。**Q**你觉得这是好事还是坏事好的方面是大家更聪明、更高效地做事坏的方面是有人可能在盲目模仿**Manny Medina**我还没系统地想过这个问题但如果总结我认为现在的创业者正从不同的“初始状态”出发。他们更在意保持团队精简、掌控节奏、避免盲目融资更重视精准识别理想客户画像ICP先锁定适配市场再考虑扩展。回想我做 Outreach 时总想着“我的市场边界在哪”结果发现谁都能买——从创业公司到 Adobe、希拉里竞选团队甚至拖车公司。但虽然大家都有沟通问题实际需求路径和产品形态却完全不同反而增加了适配成本和系统复杂度。如果能重来我会更聚焦带着明确意图去构建公司专注打造一个十亿美元规模的解决方案从那里开始扩展。如今很多新一代创始人正是这样做**从最小阻力的客户群起步再逐步放大。**唯一风险是可能过度聚焦于某个小 ICP缺乏扩展思维。但聚焦的好处也显而易见——产品路线更清晰需求更统一系统更好扩展增长更自然。早知道这些我一定会更坚定地只做好一件事。**Q**如果有人想使用 Paid要怎么开始Manny Medina我们现在是人工协助上手的因为我们要确保系统适配你的业务。你只需要填写一个简短问卷告诉我们你的定价方式、毛利状况和你当前的主要障碍。我们会安排一次通话帮助你设置系统。目前所有用户的 onboarding 都是由我和我的小团队亲自完成的。我们会确保你定义的 Agent 工作被系统正确识别并给你行业内的最佳实践建议。我们已经看过各种业务模型所以能迅速判断你的情况并指导你该怎么定价、怎么开票、怎么追踪毛利让你从第一天就能看到自己的盈利能力。只要你是个 AI Agent 公司有实际客户那我们就能帮你搞定后面所有事情。**Q**怎么形容 Paid 团队的文化在你们团队里工作是怎样的感觉Manny Medina这可能听起来有点老套但我想到的第一个词是有趣fun。我们服务的行业本身就充满乐趣。每个构建 AI Agent 的人都说“我简直不敢相信我现在靠这个赚钱”大家都觉得现在正是激动人心的时代像在“创造未来”。模型每 7 个月就进化一次每次都像是又拿到一件新玩具。创新、探索充满空气。而且现在大家都处于早期阶段不太被增长 KPI 绑架没有太多“必须达到的指标”大家更多是享受发现和实验的过程。同时vibe-code 的能力让我们可以迅速构建原型。今天有个想法明天就能 demo 给团队看并上线测试。这种高效反馈机制把我们和客户的距离拉得非常近。所以“高效创意自由贴近客户”这是我们现在的文化也是一种特别有成就感的工作状态。06.快问快答环节**Q**第一个问题你的“创业者总统山”上有谁**Manny Medina**Jeff Bezos. 他是那种大佬级创始人。但我也有很多身边朋友他们也特别启发我。比如 Pendo 的创始人 Todd Olson他不光是好创始人也是很棒的人。我也非常佩服 Sam Altman他能持续不断地推动创新还能在公众视野中保持影响力我很想学他。还有 Collison 他们的求知欲极强、阅读量惊人尽管年纪轻轻但非常有智慧。**Q**有没有哪一篇内容是你觉得所有 AI 创业者都应该读的Manny Medina改变我对 AI 看法的是一本关于统计自然语言处理的老书作者是 Rich Manning斯坦福计算机科学课程的必读书目。书中讲了 Markov 链是怎么预测词的讲了语言建模的早期方法。虽然现在技术已经有了巨大进步但很多底层思想还是基于那些老理论的。这本书其实不难读语言很平实。虽然出版久远但我认为它是“经典中的经典”。**Q**你现在最离不开的 AI 产品是什么**Manny Medina**Perplexity.**Q**你怎么用 Perplexity 的**Manny Medina**我们用它做所有事比如找穿搭建议。比如我最近要在英国重新考驾照——虽然只是方向盘在另一边但我真的很不想重新学。我老婆先“硬着头皮上”她直接用 Perplexity 查如何找靠谱教练结果找到了一个超棒的教练让她飞速上手。我都不知道 Perplexity 还能干这个但它真的能。而且我现在所有写作都用 ClaudeAnthropic它就像我不该依赖但每天都聊天的“虚拟朋友”。**Q**模型会不会 commoditize**Manny Medina**还没有。至少在需要“推理能力”的世界里还远远没有。每一代新模型的输入 token 成本都比前一代贵 6–8 倍。这才刚开始。**Q**我们何时实现 AGI**Manny Medina我觉得其实已经存在了只是我们还没充分利用它。**它像是藏在“门后 No.3”那样的存在我们只是还没意识到它已到来。**Q**你对 AI 最乐观的未来是什么样**Manny Medina****AI 成为人类想象力的支架。**它会像“把你扛在肩上”的人让你看得更远、走得更远。我们将能实现以前根本无法想象的事。**Q**最后一个问题给 AI 创业者一句建议**Manny Medina**专注服务一小群用户别管 TAM市场总量有多大忽略 VC 关于“大市场”的建议。一个“小市场”也能成为“大机会”前提是你提供卓越体验。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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