如何使任何 SaaS 公司可以從生成式人工智慧中獲利
作者：Puneet Gupta
翻譯：OpenAI
如果您在 SaaS 領域工作，您可能已經參與過關於如何使您的產品注入生成式人工智慧（generative AI）、大型語言模型（LLMs）或自定義 AI/ML 模型，為您的客戶帶來增加價值的對話。 當您制定方法並起草產品路線圖時，我想強調一個重要的方面 - 這讓我忍不住與舊金山淘金時代進行類比。
與淘金時代相似，不要沒有鏟子來參與淘金熱潮！ 同樣地，不要忽視您的 SaaS + AI 的盈利方面。 在一開始就要考慮這個問題，並嵌入適當的機制，而不是作為一個事後的想法或在產品發布後再進行處理。
兩年前，我曾撰文討論了 SaaS 向用量計價模式的不可避免轉變。 這種轉變的催化劑當時還不知道是什麼，但基本理論依然存在。 當時沒有人能夠預測到 2021 年的某種形式的人工智慧會成為該催化劑。
SaaS + AI - 您在這裡的所得不適用於未來!
首先您必須認識到需要的不僅僅是一種“定價”變化，而是一種商業模式的變化。 傳統上，SaaS 定價是一個相對輕量級的過程，採用每個席位模型，並將價格設定在足夠高於基礎成本，以實現期望利潤的水平。 這種情況下，進行價格變更意味著僅僅改變您的收費方式，例如從每個使用者/每月 79 美元增加到每個使用者/每月 99 美元。 盈利模式的變化是如何收費的根本性轉變，透過 AI 作為消費媒介，無論如何，都需要準確計量和用量計價模型。
已經有一些很好的例子，這些公司利用了用量計價模型來從 AI 中獲利，包括 OpenAI 和提供基礎 AI 模型和服務的所有公司以及與這些服務整合以提供面向客戶的工具的 Twilio，Snap，Quizlet，Instacart，Shopify 等。
用量計價模型對於生成式人工智慧來說是一個天然選擇
生成式人工智慧的一個挑戰是提示和輸出的長度多樣化，提示/輸出的大小和資源消耗成正比，這意味著更大的提示需要更多的資源來處理，反之亦然。 此外一個客戶可能僅將工具使用到最低限度，而另一個客戶可能連續幾個星期每天多次生成新文字，從而產生更大的成本。 任何可行的定價模型都必須考慮到這種變動性並相應地進行規模調整。
此外像 ChatGPT 這樣的服務本身就是根據用量計價模型進行定價的。 這意味著使用 ChatGPT 或其他模型的任何工具都將基於使用情況收費；由於提供服務的後端成本本來就具有變動性，客戶面向的計費也應該是基於用量的。 為了提供最公平和透明的價格，並實現無摩擦的採用和使用者增長，公司應該採用用量計價模型。 同時擁有彈性前端使用和後端成本的位置使生成式人工智慧產品成為理想的選擇與用量計價模型相匹配。
如何入門
計量前端使用和後端資源消耗 - 公司利用來自各種公司的預建或訓練模型，並可以使用自己的自定義資料集進行進一步的訓練，然後將其作為特徵嵌入到自己的技術堆疊中。 為了獲得對使用成本和利潤的完整能見度，應該對每個對 AI 基礎設施的使用呼叫（無論是 API 還是直接呼叫）進行計量，以理解使用情況（基礎成本足跡）。
設計和實施適當的計量機制和流程以追蹤和記錄用量資料。 這將需要與 AI 平臺供應商合作，確保其支援和實施適當的計量策略。
搭建相關基礎架構和工具來進行用量計價和客戶財務報告。 根據用量計價和使用者財務報告來制定新的定價模型。 如此一來，您可以根據用量和市場需求進一步最佳化您的產品定價。
理解您的目標客戶，並確保他們對用量計價模型是否感興趣。 您可以選擇和設計不同的定價計劃，以滿足不同客戶需求。
最後但同樣重要的是，確保在採用用量計價模型前進行完整的盈利分析，並確保該模型是否能夠實現您的業務目標。
透過採用用量計價模型，SaaS 公司可以更好地將生成式人工智慧納入其業務模式，確保公平、透明和可持續的盈利。 對於那些尚未開始思考 AI 獲利模式的公司，我建議您立即著手參與，以確保不會在 AI 潮流中落後。
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