AI产品增长悖论：AI 如何让定价策略重回“地狱模式”
MoviePass 式的悲剧正在 AI 领域重演。传统 SaaS 的增长边际成本趋近于零，但 AI 公司的每一次 API 调用都在燃烧真金白银。当最忠实的用户变成了最昂贵的成本中心，增长不再是庆典，而是通往破产的快车道。
“定价”已不再是财务部门的独角戏。在 LLM 时代，工程团队必须像捍卫代码质量一样捍卫利润率。这是一场从底层代码到 CFO 办公室的认知重构：你需要精确计算每一个 Token 的投入产出比，否则无法生存。
“AI 彻底粉碎了传统 SaaS 的高利润逻辑：当最好的客户成为最昂贵的负担，旧世界的规则必须被改写。”
如同水电煤的基础设施逻辑。以 AWS 或 OpenAI 为代表，按 Gigabyte 或 Token 计费。这是最透明的模式，也是对供应商风险最小的模式，但对于买家而言，预算的不可预测性是最大的痛点。
SaaS 时代的黄金标准（每人/每月）。在协作类工具（如 Miro）中依然有效。但在 AI 时代面临巨大悖论：若 AI 显著提高了效率导致裁员，按人头收费的商业模式将面临客户群缩减的根本性危机。
类似于手机流量套餐。Cursor 代码编辑器采用此法：给予基础额度，超出后额外收费。这种模式保障了关键业务（如编程）的连续性，避免因欠费导致服务中断，适合高粘性生产力工具。
利用心理账户效应，将复杂的算力成本转化为“积分”。这解决了不同功能成本差异巨大的问题（如生成图片 vs 生成文本）。用户在预付费后感觉拥有了“无限”使用权，直至积分耗尽。
Intercom 的 Fin 机器人是典型代表：只为“成功解决”的工单付费。这看似完美，但充满了归因难题：如何定义“成功”？适合结果非黑即白、极度可量化的场景，不适合模糊的知识工作。
定价必须覆盖真实的物理成本。这听起来是废话，但在 AI 热潮中极易被忽视。许多初创公司只看收入增长，却没发现每个新用户的 LTV（生命周期价值）实际上低于其产生的 LLM 调用成本。
客户到底在为什么买单？Firebase 按用户量收费，是因为用户越多数据压力越大；Figma 按席位收费，是因为价值在于协作。AI 产品的定价单位必须与用户感知到的核心价值单位严格对齐。
CFO 讨厌“惊喜”，哪怕是好的惊喜。相比于“按实际使用量付费”的公平性，企业买家更倾向于支付溢价来换取预算的“确定性”。这也是为什么固定订阅制在 B2B 领域依然难以撼动。
未来，CFO 将直接拷问工程团队：“为什么用户增长 15%，OpenAI 账单却涨了 40%？”工程师必须具备财务思维，通过技术手段限制 Token 滥用，将成本控制写入产品架构的最底层。