研究：企业AI的ARR远不如想象稳固

AI催生了诸多前所未有之时，但对企业IT的影响或许最具变革性。市场研究机构IDC预测，历来在采购上谨慎并重长期投入的企业，2026年技术支出将达4.25万亿美元，且几乎全部由AI驱动。 风险投资公司Madrona的新研究显示，在被调研的150名企业IT专业人士中，74%计划在未来12个月内扩大AI预算，其余则维持支出不变。然而这些企业同时坦言，其AI试点项目最终转入全面生产应用的不足半数。 这其实算是进步。去年MIT曾著名地报道，95%的企业AI项目在投资回报率上失败了。成功率不到一半虽是条相当低的门槛，但总比5%的成功率高。 但Madrona报告中最具启示性的发现是，即便企业部署了AI技术，也不会长期承诺投入。 约77%的企业每六个月甚至以滚动方式重新评估其AI供应商。"这形成了一种'快进快出'的动态，与传统企业SaaS截然不同——后者通过多年合同建立了惯性护城河，"Madrona在报告中写道，"而在企业AI领域，切换成本更低，重新评估的节奏却 relentless。" 这对初创公司报告的快速增长年度经常性收入(ARR)数字有着广泛影响。企业试用预算正是推动2025年初始AI繁荣的燃料。今年本应是这些大客户安顿下来并开始长期投入AI初创公司的一年。企业合同正是让众多AI初创公司能够声称实现惊人收入增长的原因——想想那些在三个月内从零到一千万美元ARR的初创公司现象。

然而，这却是史无前例的一幕——即便初创公司的AI产品通过了试点阶段、被企业正式采用，其企业端收入依然缺乏保障。

问题之一是，许多AI初创公司尚未找到适合向企业客户定价的合理方式。最新研究显示，VC机构Andreessen Horowitz对50位企业AI采购负责人进行了调研，发现超过半数受访者希望AI费用与实际产出或业务成果挂钩，而非按token消耗量等使用量计费。

按使用量计费本质上是一种SaaS时代的商业模式。一旦企业明确了自身需要邮件系统、HR软件或云存储，定价就只取决于员工人数或数据量。

而对于AI，围绕"可识别的工作成果"来定价，才是帮助初创公司证明自身价值的核心所在。a16z合伙人Tugce Erten和Sarah Wang写道，当费用与处理了多少报告、关闭了多少工单、生成了多少销售线索挂钩时，产品就能实现"对双方都具有经济价值"。

这一切意味着，AI有望开启企业级试用的新时代。这确实为初创公司打开了大门——企业更愿意尝试他们的技术——但也意味着，企业合同不再能锁定长期收入。企业是否还会回归传统的长期采购习惯，还有待观察。