AI创业新蓝海与下一代产品演进：行业领袖洞察与市场趋势解析

当前，人工智能领域正迎来创业热潮，哪些方向蕴藏商机？未来受欢迎的AI产品将呈现何种形态？近日，OpenAI董事局主席Bret Taylor与首席产品官Kevin Weil在访谈中，分别阐述了AI创业的市场机遇及下一代产品的发展路径。同时，科技作者Kyle Poyar通过分析超过240家软件公司的数据，揭示了AI定价的关键动向。以下为详细解读。

AI创业的三大潜力市场

7月下旬，OpenAI董事会主席Bret Taylor在Lenny’s Podcast播客中分享了他对AI的最新观点。他认为，人工智能领域最终将形成三个具有显著意义的市场。

第一个市场是前沿模型或基础模型。这一领域未来可能仅由少数超大规模企业或大型实验室主导，类似于云基础设施市场，因为开发前沿模型需要巨额资金支持，初创企业难以立足。目前，尝试此方向的初创公司多已被并购，且模型作为资产会快速贬值，只有通过规模扩张才能实现投资回报。

第二个市场是工具层，特别是数据平台。在基础设施和云工具领域，亚马逊、Azure等巨头已推出竞争性产品。虽然存在一些有影响力的公司，但许多工具可能被基础设施提供商的自研技术替代。关键在于，当大型提供商引入类似功能时，客户为何选择第三方工具？这是一个存在机会但竞争趋于饱和的市场。

第三个市场是AI应用层。例如Sierra公司利用Agent提升客户服务效率，Harvey公司为法律行业提供合同审查等代理服务。这类公司类似于软件服务商，可能拥有更高利润率，因为它们直接交付商业成果而非技术副产品。尽管需要向模型提供商支付费用，导致后者规模庞大但利润较低，但长期来看，产品本身比底层技术更具竞争力。

此外，Bret Taylor对Agent提出了独特见解。他非常看好AI带来的生产力提升，但指出当前工具尚不成熟。因此，Agent的自我反思机制至关重要，让AI监督AI在实践中效果显著。例如，构建一个正确率90%的Agent或许不易，但让另一个Agent识别剩余10%的错误，可能更易实现。

下一代AI产品的四大演进信号

8月22日，OpenAI首席产品官Kevin Weil在《Moonshots》访谈中，指出了下一代AI产品的四个关键信号。

信号一：推理能力突破，从“知识检索”转向“逻辑思考”

Kevin Weil首先纠正了一个常见误解：AI的智能并非仅源于知识储备，而在于其开始具备推理能力。它不再直接输出答案，而是能串联多个步骤，完成完整推理。例如，当询问“多少人能爬上这座山？”时，现代AI会逐步分析山的高度、路径状况和天气条件，最终给出推断。

这看似细微，实则是GPT-5等模型的核心变化：从答案调取转向思路构建。这种能力并非依赖更多数据，而是模型进化出的“思维链”功能。Kevin Weil强调，推理能力使AI能应对财务分析、科学论文等复杂任务，更贴近人类思考模式。

信号二：交互界面重塑，主动服务成为常态

在传统认知中，ChatGPT等工具需用户主动提问。而Kevin Weil表示，OpenAI的目标是将AI转化为无处不在的智能伙伴，而非被动工具。实现主动服务的前提是AI能理解用户习惯与偏好，以下能力正成为标配：

• 记忆功能：记录用户姓名、偏好及未完成事务；
• 视觉能力：生成图像、视频，实时创建内容；
• 语音交互：支持连续自然对话，而非机械问答。

这不仅是技术升级，更是体验设计革新：AI需理解用户表达方式、行为习惯，并预测未言明的需求。Kevin Weil透露，团队在语音对话中优化了语调、节奏甚至停顿，以营造“共处感”。这种设计使AI融入日常场景：打开邮箱时自动整理重要邮件，进入会议软件时提示待办议题，操作PPT时辅助优化内容。当AI无需唤醒便无缝介入，其人性化程度将决定用户依赖度。

信号三：产品实现闭环，任务完成度定义价值

Kevin Weil指出，用户焦点正从“AI多聪明”转向“事情能否做成”。这标志市场成熟：AI正从技术演示转化为生产力工具。衡量标准变为交付质量。

所谓“做成事”，意味着AI需端到端执行任务。例如，发送数据分析邮件时，AI不仅撰写文案，还需调用CRM数据、套用模板、发送并记录追踪。这要求AI能协调外部工具（如数据库、API），组合资源解决问题。实现任务闭环依赖三个要素：

• 工具调用稳定性（无中断）；
• 流程可追溯性（出错可查）；
• 结果系统集成性（数据可读写）。

Kevin Weil提醒行业避免误区：仅将模型接入网页远不足以构成AI产品。

信号四：全球普及加速，普惠能力成为分水岭

Kevin Weil强调，“模型能否快速被广泛应用”是OpenAI的核心关注点。他提出一个对比：全球现有约3000万程序员，但AI可能让30亿人具备编程能力，因为编程被重新定义为用自然语言描述需求。

未来，顶尖模型的能力可能趋同，但差距将体现在：

• 谁更早实现全球部署？
• 谁的定价策略更灵活？
• 谁能为不同地区提供本地化产品？

这涉及基础设施、客户支持、语言适配等综合能力。竞争标准已变为：实用性与稳定性优先于技术演示。

AI定价的五大关键趋势

AI在重塑软件行业的同时，也挑战了传统定价模式。由于价值错位与成本压力，尤其对AI原生产品，旧有方式逐渐失效。科技作者Kyle Poyar基于超240家软件公司的数据，总结了五大趋势。

1. 传统定价遇挑战，混合模式崛起为主流

传统软件定价主要依赖席位收费或固定订阅，这些模式提供成本可预测性，并支持经常性收入。然而，混合定价（结合订阅与使用量）正成为主流，原因包括：

• 最小化对现有定价体系的冲击，可融入基于座位或订阅的模式；
• 创造自然追加销售路径，客户先免费试用，随使用量增长付费；
• 保障可观利润率，通过用量限制控制成本与风险；
• 维持相对可预测性，买家可估算支出。

2. 混合定价组合多样，各具优劣

混合定价有多种构建方式，常见方法及优缺点如下：

第一，现收现付。完全灵活无承诺，适用于可报销或运营预算场景，但企业采购需谨慎。

第二，有上限的现收现付。通过限制用量或支出降低买家风险，常见于结果导向模式。

第三，基于使用量的套餐。客户承诺一定用量，通常“用完即止”，含超额计费或递减子模式。

第四，平台费加使用量。平台费锁定客户，并提供高级功能，适用于定价指标商品化或价值难衡量的场景。

第五，平台费（含使用量）加额外使用费。即三部分资费，高订阅费含免费额度，刺激消费增长。

第六，自适应固定费率。客户按用量层级付费，合同期内任意使用，无超额费用，但用量下降时成本仍存。

第七，平台费加成功奖金。以订阅费为基础，若客户回报率超预期，额外支付奖金，彰显产品信心。

3. 基于结果定价，短期适用性有限

当AI智能体专注于任务执行时，按工作量或收益定价看似合理。这传递产品信心并激励持续优化，但存在挑战：

• 一致性：不同客户需定制化成果，导致合同复杂；
• 归因性：需客户认可产品对成果的贡献，否则付费意愿低；
• 可衡量性：成果难以准确衡量时，计费透明度与信任受损；
• 可预测性：成果波动大时，企业财务风险高。

4. 价格透明化价值可能被高估

公开定价可吸引部分买家、掌握叙述权并筛选客户，但许多企业未全面采纳。原因包括定价结构复杂、差异化策略需求，或担忧价格竞争削弱价值。此外，初创公司及AI企业常未固化定价策略，公开后调整困难。因此，透明化趋势面临实际阻碍。

5. AI定价快速演变，多数公司准备不足

定价决策日益战略化，需投入资源理解成本、竞争与客户价值。但许多公司存在短板：

• 人员能力缺口：缺乏定价分析、价值建模等专业人才；
• 工具落后：依赖Excel或旧系统，难支撑数据驱动决策。

企业需避免陷入定价“无人区”——初创期的随意决策已不适用，但正式机制未建立，导致策略缺乏清晰方向。

参考资料

1、《OpenAI董事局主席布雷特·泰勒：AI创业的3个机会市场｜中企荐读》，@中国企业家杂志；

2、《2025｜OpenAI 首席产品官：下一代 AI 产品的四个信号》，@AI深度研究员；

3、《从240家AI软件公司的定价数据，我看到了5个关键趋势》，@乌鸦智能说