到底什么样的AI应用公司才能赚到钱（一） --知识铺

近期市场在AI交易上第n次尝试“硬件切软件”，但由Figma带来的行情再次稍纵即逝。而美股的软件也没好到哪去，海外的讨论集中在大模型对传统软件公司带来的冲击，以及Cursor等“套壳”AI应用的商业模式是否本质是一种百亿补贴。但不管怎么质疑，海外的AI应用公司确实产生了300多亿美元ARR。

而国内的软件公司则大部分还在尝试探索用户的付费习惯，大部分自称有AI收入的软件公司其实只是项目制换了个壳，只有少部分的公司做出了能看ARR的产品。结合一直以来国内用户对软件付费的态度，很难不担心SaaS时代的惨剧再次重演。

因此本文尝试从用户的付费意愿出发，梳理目前ARR较高的AI应用，试图理解用户付费的动机，进而看看什么样的AI公司才能赚到钱。

1 谁在赚钱？

根据非凡产业和卖方的统计数据，目前全球ARR前100家的总ARR大约为300多亿美元，其中chatGPT和Claude两家就占据了接近200亿美元。

（Source：非凡产业）

顺着榜单能看到一系列熟悉的名字，Midjourney、Cursor、Runaway、Perpelexity，包括中国的可灵、美图。可以看到代码生成、图片和音视频生成占据了榜单相当多的位置。当然有一些没有被统计进来的，比如谷歌的Gemini、Palantir的AIP等也是非常优秀的AI应用。

那么这些应用为什么能够赚到钱？用户为AI产品付费的动机是什么？

2 大模型厂商、AI搜索和广告

OpenAI和Anthropic是最值得分析的，他们收入结构可以分为Consumer Subscription(CS)、Business & Partner(B&P)以及API调用收入，Anthropic还有Claude Code独立产品。两家的结构并不相同，OpenAI以CS为主，Anthropic则是以API收入为主。

（Source：The Information reporting）

2.1 用户为什么愿意付费给大模型厂商？

首先不管是CS还是B&P，用户付费订阅的都是这个产品本身，而大模型厂商最常见的产品形态是chatbot。那么就需要理解用户为什么要为一个chatbot付费。

以往我们在分析商业模式的时候常说To-C/B/G，但个人认为这里的CS/B&P却不能直接对应To-C/B，而是对应了订阅计划中是以个人还是Team的形式来订阅。

因为如果我们去看用户对chatbot的使用方式/反馈，会发现大部分人都是用于提高生产效率。chatGPT的Plus相比免费版多了什么？推理能力、视频生成、agent模式以及无限的文件上传和Deep Research。也就是说，CS和B&P中大部分人付费的目的是为了提高自己的工作效率。

其次，API收入则并不直接来自终端使用者，而是来自下游的二次开发厂商，比如Claude的API收入一半就是来自Cursor和Github Copilot。而终端用户用得多是因为二次开发厂商的产品好，API作为二次开发者的COGS自然受益。

另外，大模型厂商也会把自己的模型打包成一个产品，比如Claude Code，相当于是模型厂商往下游走了一层，离终端用户更近了一些。

因此可以说，大模型厂商的收入大部分是To-B属性的，用户愿意为了chatbot付费是因为可以提升自己的工作效率，而二次开发厂商愿意为了API付费是因为基于这个API开发的产品卖得好。

那么是否有To-C属性的用户购买chatGPT或者claude，而不是用作生产工具的呢？常见的反馈中，主要是用于AI陪伴、教育或者生成音视频供自己娱乐的。这种以娱乐或者提升自我为目的的消费，本质上和我们以前开音乐会员、视频网站会员、Duolingo会员是一样的，应该以一种可选消费/悦己消费的思路去分析。

2.2 用户为什么愿意付费给AI搜索

说到chatbot，就不得不提AI+搜索。在大模型面世之后，市场第一时间担心的就是搜索生意，因为chatbot这种“回答问题”的功能正是搜索的核心功能之一。更重要的是，搜索和chatbot本质都是一个重要的流量入口，是“碰到问题第一个找谁”的问题。

Perplexity是一个我在相当长时间之内都无法理解的存在，虽然叫AI+搜索，但个人感觉和chatbot似乎没有区别，有这个钱为什么不去开chatGPT plus？但确实它做到了1.5亿美元的ARR和3000万的MAU。

如果说二者的差别，那么就是Perplexity的“检索专业性”会更强一些。这说明用户确实因为工作效率上有边际上的提升，而愿意给AI搜索/chatbot付费。

2.3 传统搜索和AI搜索/chatbot：赚广告主的钱还是赚用户的订阅费

那么chatbot和AI搜索会对传统搜索带来怎样的冲击？同为流量入口，新搜索必然会对老搜索的曝光度产生影响。但是从广告主的预算角度出发，AI搜索真的会对老搜索有很强的冲击吗？

从用户使用的目的出发来看，二者实际上是完全不同的产品：传统搜索是为了网页链接，而chatbot和AI搜索是为了答案。相较于前者，后者是完全的以结果/效率为导向，因此必然难以加入大量广告。可以说，chatbot/AI搜索如果想赚广告主的钱，就必然会赚不到用户的订阅费。所以被AI抢走的广告主的预算并不会像大家想的那么多。

但传统搜索必然还是会受到冲击，以Google的AI Overview为例，在Google开放AIO之后，用户点击搜索结果中网页链接的比例从15%下降到了8%。这意味着，在一次搜索之后，原本有15%的用户需要点击网页进行进一步的了解，而这其中接近一半的人的需求被AIO满足了，因此广告的点击率是下降的。但从另一个角度来说，剩下的那8%用户其实是转化率更高的用户，因此这其实是一种筛选，这部分点击也理应被收取更高的价格。

而如果传统搜索必然受到冲击，网页链接的曝光度和点击率都不可避免地会出现下滑，那么又该如何生存？那么这是需要交给AI+广告解决的问题。

2.4 AI+广告

日常讨论中，偶尔会有人把“大模型不收费，靠广告来做商业化”和“AI+广告”混为一谈，但实际上二者是完全不同的两个话题，前者是“赚不到订阅费的chatbot能否赚到广告主的钱”，后者是“如何用AI提高广告的效益”。而在前者还在讨论阶段的时候，AI+广告已经开始落地在商业环境的使用中，海外的典型案例是Meta和Applovin。

Applovin确实是一个更有意思的分析案例，也有很多老师已经写过文章分析。而我近期看到比较有意思的材料则是鹅厂生意经写的腾讯财报提到的广告模型是什么？以及腾讯广告算法大赛的评分标准：

可以看到，所谓AI+广告的核心，其实还是在原有的框架下，去提升广告本身的效益（CTR等），而非把广告插进大模型产品当中，那是一条注定失败的路径。

阶段性总结：

• 大模型是一切的起源，openAI和Anthropic也的确赚走了60%的ARR

• To-B，当投入产出比可被计算的时候，付费自然是合理的；

• To-C，本质是一种提供情绪价值的消费，不管是AI陪伴、P图、教育；

• API，对于大模型厂商来说100%收得到钱的模式；

• API和云计算，是看谁能把同样的CapEx转化为更强的模型效果；

• 因此，中长期来看，云计算硬件能力+大模型软件能力俱优的大厂会成为API commodity供应商，唯一一个100%收得到钱的环节

（未完，写累了，下一篇再聊可灵、MJ、Cursor这些“二次开发”应用的商业化）