过去两年，硅谷最会讲故事的人，不是科学家，而是会计师。
在AI热潮的账本里，一切数字都能被重新定义：推理成本被塞进“运营开支”，GPU账单被埋在“云费用”，而用户增长被包装成“资本效率”。只要讲得够动人，连亏损都能变成“未来的复利”。
于是，一个奇怪的现象在这两年蔓延开来——几乎所有AI公司都在以“SaaS逻辑”讲述自己：高毛利、低成本、指数级扩张。投资人喜欢听，创始人喜欢说，分析师喜欢复读。那是一种比AI模型更自动化的叙事模板。
直到Benchmark的合伙人Everett Ram在访谈中扔出一句话：“我们应该停止用毛利率去衡量AI公司，转而看每位客户的绝对毛利（Absolute Gross Profit）。”
这句看似平淡的财务评论，像一颗扔进PPT里的炸弹。
它撕开了整个硅谷的幻象——如果你真的在卖AI，那么毛利率就很难很高。
01｜旧世界的算法：SaaS逻辑为何失效
在旧的SaaS时代，衡量一家公司的优劣几乎是机械的。
80% 的毛利率、120% 的净留存率、极低的资本支出，这三项构成了所有投资备忘录的黄金三角。
Vista Equity 的创始人 Robert Smith 曾说过一句被奉为经典的玩笑：“SaaS 是个好生意，因为它都一个味。”
这种“味道”，指的正是那种可预测的商业结构——卖许可证、收年费、服务器成本微乎其微。
但AI不是鸡肉，它的味道更像是钢铁与电。
在AI公司里，销售成本（COGS）第一次变得“活的”。
每一次模型调用、每一段推理请求，都会实时吞噬算力与能耗——推理成本（inference cost）不再是背景噪音，而是毛利率的主旋律。
这意味着：AI公司越成功、使用量越大、有时候毛利率反而越低。
在SaaS世界，这是反逻辑的。
传统软件的边际成本趋近于零，而AI的边际成本几乎和用户增长成正比。
于是，硅谷出现了一种荒谬的局面：
那些真正被用户疯狂使用的AI公司，看起来“财务表现不佳”；
而那些没人用、算力支出低的公司，却能端出一份漂亮的高毛利报表。
这是AI时代的会计悖论。
也是Benchmark提出“绝对毛利”概念的根源——当旧世界的指标开始奖励幻觉时，新的度量方式就必须出现。
以往毛利的公式也是=收入-COGS，但由于COGS的概念发生了变化，为了和毛利进行区分，Benchmark用了绝对毛利一词。
02｜Benchmark的新世界：从毛利率到“绝对毛利”
Everett Ram 的判断简单到几乎反直觉：
“毛利率低，不代表公司差。只要它从每位客户身上赚到的绝对毛利（Gross Profit Dollars per Customer）足够多，那才是真正的价值。”
在传统SaaS逻辑里，我们喜欢看“比率”——毛利率越高，意味着经营效率越好；
但在AI逻辑里，比率已经变成幻觉。
因为在模型驱动的企业里，毛利率低，往往说明客户真的在用。
Everett举了个简单例子：
-
一家像ServiceTitan这样的B2B SaaS公司，毛利率为80%，单个客户每年带来约20万美元的毛利； -
而一家AI驱动的“虚拟客服”或“AI设计助手”，虽然毛利率只有50%，但每位客户带来的绝对毛利可能高达50万美元。
换句话说，AI公司不再吃“软件预算”，而是吃掉了“算力预算”。
客户不再只是买一个工具，而是在购买一部分智能（算力）劳动力。
这种变化的本质，是AI第一次把企业的算力开支表转移到了利润表上，而这以往属于内部的人力开销。
所以，当Benchmark开始评估AI公司时，他们不再问：
“你的毛利率是多少？”
而是问：“每个客户，你能创造多少真实的绝对毛利？”
Everett称这是一种“更诚实的算术”。
它抛弃了被夸大的SaaS范式，回到了最原始的商业问题——你到底能从客户手中，拿走多少真实的美元？
传统的COGS指标并没有囊括推理成本等环节。
03｜真相检测器：谁会被“绝对毛利”揭穿
“绝对毛利”并不仅仅是一个新指标，它更像是一面镜子；而当这面镜子被举起来时，许多公司才发现——自己根本不敢照。
过去两年，AI创业公司们在财务报表上玩出了花：把 GPU 推理支出藏进“研发费用”，把 API 调用的成本归为“平台维护”，把“模型微调预算”当作资本化资产摊销，甚至有公司用内部算力互换来冲抵成本，让 COGS 看起来几乎为零。
于是，一批所谓的“AI SaaS 公司”就这样诞生了。
它们在公开场合宣称自己拥有 85% 的毛利率、零边际成本和指数级增长，但在现实中，它们的每一美元收入都必须先支付给算力供应商。
就像前面我们说到的，Everett Ram 说得直白：“如果你的 AI 应用有高毛利率，那很可能意味着——没人用。”
他甚至半开玩笑地补了一句：“真正的 AI 产品，是那些让你看到 COGS 在燃烧的公司。”
这句话像一把冷刀，因为它揭示了一个更危险的事实：AI 泡沫中真正的“作假”，并非虚假的账目，而是虚假的理解。
那些用 SaaS 模板包装自己的 AI 公司，一旦被迫披露推理成本占比，它们的估值体系会瞬间坍塌。反而是那些毛利率不高、账面不光鲜的公司——例如真正承担大规模调用的 AI 平台、代码生成工具、语音模型提供商——才会在“绝对毛利”的视角下成为赢家。
因为只有当用户真的使用、算力真的消耗、模型真的被调用时，毛利才是“真实的”。
这正是为什么 Benchmark 的这一套新算式被许多人称为“AI 时代的真相检测器”。
它不会让公司更漂亮，却会让泡沫更快破裂。
也许，这才是 Everett Ram 最想看到的场面——一场由财务公式引发的硅谷地震。
新的COGS指标加入了高昂的AI算力变量。
04｜真正的估值革命
“绝对毛利“的出现，听上去只是一个财务指标的细微修正，但它的影响，或许会比当年“互联网经济”这个词被发明时还要深远。
因为这一次，硅谷面临的，不只是泡沫破裂的问题，而是衡量标准的彻底重置。
过去二十年，硅谷建立了一整套语言来装饰利润：GMV、ARR、NRR、TAM……这些术语让创始人听起来像数学家，让亏损显得像一种战略，让烧钱成为一种理所当然的行为。
然而，“绝对毛利”重新拉回了最原始的尺度——你到底赚不赚钱？
它不需要修辞，也不允许遮掩。
它让财务表重新成为显微镜，让那些“会做 AI 的公司”和“会做账的公司”瞬间被区分开来。
在这个新的坐标系中，真正的好公司也许不再讲故事。它们会在高昂的算力账单中，逐渐显露出结构性的力量：当你的 GPU 支出是真实的，当客户的复购不是靠补贴维持的，当你的绝对毛利能够抵御通胀、扩张，乃至超越人类工时的上限，那才是智能时代的现金流。
这场革命的残酷之处在于，它不靠舆论、不靠融资，也不靠流量，而是靠 Excel 表格。
当资本重新学会算术，AI 行业或许才会真正长大。
也许这正是 Benchmark 想守护的东西——不是下一家估值千亿的公司，而是一个仍然能区分利润与幻觉的世界。
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