企业软件公司正加速将生成式人工智能整合到产品中。尽管OpenAI和Anthropic等公司构建的大语言模型（LLM）近期才爆发，但大小科技公司纷纷加快技术融合步伐。
当前相关动态频出：Slack正在开发AI工具；Anthropic构建自有LLM版本用于企业内部聊天；Box和Ada启用生成式AI工具；微软Bing刚撤下聊天产品等待名单。市场对这种新型用户-软件交互及用户主导创造系统普遍兴奋，更多案例持续涌现。
周三，HubSpot首席执行官Yamini Rangan在公司财报电话会议上表示，生成式人工智能将“迅速”改变商业格局。
Rangan阐述了HubSpot成为利用生成式AI加速工作枢纽的原因，指出公司拥有“独特的数据和广泛的分发渠道”，且处于“客户工作流的核心位置”。
HubSpot关于生成式AI及其预期使用方式的言论并不意外，但其讨论新工具货币化的方式值得关注。
据会议转录稿，有分析师询问投资者何时能在财务结果中看到AI带来的收益。
Rangan回答的关键要点如下：
部分生成式AI功能将成为基本标配，融入核心产品并推动客户参与和采用。针对更专业的用例，则可能纳入Co和企业版等高价值附加产品，从而长期提高平均售价（ASP），这是公司对货币化的思考路径。
这一回答颇具深意：
- HubSpot预计生成式AI将在企业软件中广泛应用，使某些能力成为“基本标配”。换言之，对LLM的需求巨大且广泛，足以产生反流行病效应。这也解释了为何风投不惜重金购买OpenAI少量股份。
- 提供专用生成式AI工具可能是实现新技术货币化的有效途径，例如提升净美元留存率。
目前市场存在多种生成式AI工具货币化方案。HubSpot似乎采用上述策略，而GitHub则通过对其由OpenAI支持的“Copilot”服务直接收费。
GitHub对个人用户收取每人每月10美元，对企业用户收取每人每月19美元。这虽简单明了，但远高于其核心服务中间档价格（约每人每月4美元）。
若Copilot每月能为普通开发者节省一个工时，其价值便足以覆盖成本。但这是一种比预期中HubSpot采用的更直接的定价机制。
这些不同方法为思考生成式AI工具的创收路径提供了有用视角。
目前可见的大致轮廓包括：
- 广告支持：Bing等搜索引擎将利用广告货币化基于生成式AI的服务。在搜索市场中，按次搜索进行SEO的便利性可能超过提供结果所需的计算成本，此模式预计行之有效。
- 通过集成增加附加值：HubSpot期望在整个产品中使用生成式AI。CEO关于“基本门槛”工具的评论暗示，AI将成为现有软件的组成部分。若按计划运作，这将增强现有软件的影响力与价值。
- 付费附加组件：即GitHub的模式。在AI驱动功能与核心产品分离的情况下，可能收取额外费用。值得关注的是，哪些AI工具能从核心产品中分离创收，哪些不能。
需注意，上述方法并非互斥，例如HubSpot可同时采用第二种和第三种方式。
未来还可能有其他货币化技术获主流采用。艺术家可按“按使用量付费”模式购买特定生成式AI模型积分以改编或扩展作品。构建生成式AI模型的公司也将找到提取自身价值的方式，正如基础云平台乐于从总生成式AI GDP中分一杯羹。
HubSpot财报表明，虽然各大企业均有广泛采用生成式AI的雄心，但在变现方面仍不够具体。希望颠覆行业巨头的初创公司在自有生成式AI产品货币化上似乎面临广阔空间。愿服务最佳且销售摩擦最小的方法胜出。