AI重塑企业软件收费模式：从订阅到结果付费的转型之路
在2025 AI Cloud 100 China榜单发布会上，崔牛会创始人兼CEO崔强主持了一场关于“从软件订阅费到为GenAI结果付费”的圆桌对话，与群核科技、影刀RPA、硅基智能、像素绽放（AiPPT.com）等企业高管深入探讨AI如何重构企业软件的收入模型。
崔强提出，99%的企业软件可能无法实现“按结果收费”，而真正具备该潜力的或仅占1%。这一模式的核心不在于能否收费，而在于“为谁交付、交付什么、如何定价”。
不是所有软件都能“按结果收费”
群核科技联合创始人兼CEO陈航指出，用户价值是商业模式的前提，只要客户认可产品，变现方式便可灵活调整。他提出，定价策略需考虑三大维度：用户规模、服务对象是成本中心还是营销中心、面向ToC还是ToB。对于高成本的AI服务，如3D建模或视频生成，按结果计费更为合理。
影刀RPA创始人金礼剑表示，尽管AI扩展了RPA的决策能力，当前仍以订阅制为主。但销售逻辑已围绕客户期望的结果展开，通过识别可自动化的流程环节，实现价值交付。
像素绽放创始人赵充强调，其产品如AiPPT.com并非仅提供工具，而是直接生成完整的PPT内容，实现结果交付。公司采用混合收费模式：基础功能年费119元，企业定制、知识库接入、高级协作等功能则单独计费，在ToB与ToC之间探索广义的结果价值。
硅基智能创始人司马华鹏坚定支持结果付费模式，认为AI应像“对赌业绩的高管”一样参与客户业务KPI。其AI直播产品单价达6至10万元，已成功实现按GMV分成的商业模式，国外客户年GMV超亿美元案例中亦采用收益分成机制。他提出：“不能帮客户赚100万的AI，不算好AI”，强调高价值AI应摆脱工具定位，成为可分享业务成果的合作伙伴。
司马华鹏进一步指出，纯工具型AI易陷入价格战，唯有创造可量化业务价值并参与成果分配，才能建立可持续的商业模式。他以自动驾驶和AI炒股为例，说明技术持有者自营或分成的收益远高于单纯售卖工具。
五位嘉宾共识在于：AI企业软件正从工具属性转向角色化、结果导向与价值闭环。尽管“结果付费”的定义、衡量与定价尚无统一标准，但其作为下一代商业模式的门槛，正在成为行业演进的关键方向。
结果付费：AI时代的商业变革与挑战
与其宣传AI技术的效率提升，不如直接参与客户业务，通过分润模式深度融入行业变革。我们已在短视频、直播、情感陪伴等领域开展自营业务，预计未来自营收入将占整体收入的2/3，传统软件销售占比将逐步下降。
02
结果付费会走向“深水区”吗？
崔强：当前多数AI产品仍停留在工具层面，较少涉及管理或业务结果交付。“结果付费”概念虽热，但若要深入产业链，可能牺牲工具的可复制性。未来的结果付费是否必然走向产业深水区？
赵充：结果付费不等于必须帮客户赚钱。例如，我们将政府办公中2小时的PPT制作缩短至2分钟，客户愿为此效率提升付费。美的等企业已采购我们的产品，不再依赖员工手动制作。此外，我们依托庞大的PPT专业创作者生态，提供定制化成果交付服务，这也是一种结果付费形态。
我们正开发基于Agent的PPT系统，可模拟投资人或咨询顾问水平，价值可达数百美元。未来将根据不同工种（如内容撰写、视觉设计）的价值差异，实现差异化定价。党政版产品因集成红色语料库与审核机制，定价为标准版的五倍（499元）。
金礼剑：数字化本质是应对人力资源的不确定性，结果付费则是对确定性的追求。影刀应用场景广泛，价值难以统一衡量，目前仍以订阅为主，但核心逻辑是按结果交付。挑战在于，不同岗位价值差异大，难以按“操作一次收多少钱”计费。
陈航：作为全球最大的空间设计平台，我们发现AI使用效果因企业而异。A企业实现智能高效运营，B企业则实现设计与生产一体化。AI带来的变化加速，要求我们快速集成新技术，如Tripo AI生成3D模型并接入酷家乐平台，提升协同效率。关键在于构建强大的底层引擎、系统集成能力与组织管理水平。
03
结果付费的底层挑战：谁来定义价值？
司马华鹏：AI应被视为“硅基劳动力”，理想状态是像优秀员工一样“对赌业绩”而非“对赌时间”。当前AI面临“大锅饭”式资源分配问题，制约其进化。例如，AI直播客户中，相同算力下有人月入千万，有人效果平平。未来应建立“多劳多得”机制，让表现优异的AI获得更多算法与算力支持，推动AGI发展。
若AI无法分享收益，将缺乏动力主动创造价值。唯有建立正向激励机制，才能突破现有生产关系瓶颈。当前大模型陷入价格战，属于低级竞争。中国AI企业需跳出此逻辑，开发核心技术，基于真实客户价值参与结果分成，避免在长期竞争中落后于追求“造上帝”的硅谷企业。
赵充：价值定义需细化到具体工种。例如PPT制作涉及内容策划与视觉设计，两者价值不同。针对大学生论文PPT的服务定价约39元/月，而高阶Agent服务可达数百美元。本质上是用AI替代人力团队，“卖人”而非“卖工具”。
金礼剑：结果量化是核心难题。销售业绩可按结果付费，但市场、HR等部门的工作成果难以衡量。结果付费更适合具体、可量化的场景，难以全面覆盖CRM、ERP等复杂系统。
陈航：AI时代变量增多，关键在于找到客户可接受且能实现收益最大化的收费模式。差异化定价需匹配不同客群需求。创业者需深入理解行业逻辑、客户背景与组织结构，才能实现真正变革。价值足够好，“买的不如卖的精”，总有解决方案。
04
“好结果”谁说了算？
崔强：“好结果”如何定义？评价权在客户手中，但客户可能永远不满足。如何制定明确的付费标准，交付双方认可的结果？
司马华鹏：传统SaaS卖给IT部门，易被内部自研替代。而结果付费面向业务部门，如银行信用卡发行团队有明确KPI压力。我们曾通过AI承接营销任务，帮助银行高效发卡，替代传统地推。中国SaaS发展受限，主因是“不敢包结果”。互金行业曾证明，参与结果分成可带来巨大收益。未来百亿级AI公司必将围绕“卖结果”诞生，而非仅卖工具。
美国靠SaaS订阅打造高估值企业，中国则需走“结果付费”路径。唯有敢于为大B端承担业务结果，获取高额分成，才能避开BAT流量与资本围剿，走出独特发展道路。
崔强：卖工具面向IT部门，卖结果则直接对接营销、人力等业务单元，要求更深层次的行业理解与价值交付能力。
从个例到主流：结果付费的未来已来？
司马华鹏：卖给IT部门时，你们是竞争对手，对方会觉得你在动其奶酪，并认为同类功能可由自身实现。
赵充：我们的商业模式聚焦全球超10亿白领、教师和学生，覆盖非业务岗位及无盈利诉求用户，走广度路线；而司马华鹏团队深耕产业链，走深度路线。
尽管用户类型不同，产品仍可衡量交付结果。例如在结构化PPT场景中，集成行业与企业知识库，并融合5亿张版权图片提升视觉表现力。
我们还推出AI表格等工具，强化数据可视化能力，聚焦“创意表达”核心环节。如“论文变PPT”需匹配用户身份特征——北大用户不愿使用清华模板，体现深度场景化交付的重要性。
崔强：唯有AI能精准识别用户身份并生成个性化内容，传统量化方式难以实现。
金礼剑：在AI出现前，软件价值产出低，客户感知弱；如今AI可直接呈现高价值成果，显著提升客户付费意愿，这是市场的真实反馈。
陈航：客户认可的结果即为好结果。关键在于平衡“用户”与“客户”的诉求——初期应关注用户体验，后期须应对结构性矛盾。
例如企业主追求降本增效，IT部门则主张自研更便宜，最终需构建适配的生态结构。AI普及尚需过程，且其“造神”效应与“共同富裕”的社会理念存在一定张力。
结果付费能否成为主流？
司马华鹏：AIGC中的“C”应代表Cash，AI必须具备直接变现能力。若无法通过AI“印钞”，不如用GPU挖矿（受限于政策）。
未来海外将兴起“区块链+AIGC”模式，能源、金融、算力与算法融合，推动硅基生命形成自我进化的闭环系统。
面对大模型推理成本每十几个月下降90%的趋势，必须“躲在结果里”迎接价格战。真正创造产业价值、以结果为导向的企业已在悄然发展，而非公开讨论。
赵充：AI从工具进化为助理是必然趋势。我们将推进两大方向：一是直奔终极形态，实现语音指令生成定制化PPT；二是打造AI全家桶，以AiPPT.com为核心整合表格、PDF、文档、音视频转录等功能，助力用户提效降本。
金礼剑：AI正在重塑软件，关键是深度结合AI与工具，为客户创造更高价值。一旦价值确立，合理的收费模式自然形成。
陈航：AI的广泛应用依赖全链条协作——从底层算力、接口开放到产品落地，目前仍处早期，正因如此，机会广泛存在。
崔强：不必过度焦虑。红杉观点仅是趋势之一。未来有多少角色，就可能有多少Agent。软件应围绕角色定义结果并创造价值，这才是赢得市场地位的关键。