从OpenAI高管对话到240家公司数据：AI领域的创业机会、产品方向与定价逻辑全解析

近期，OpenAI董事局主席Bret Taylor、首席产品官Kevin Weil及科技作者Kyle Poyar分别从创业机会、产品方向与定价逻辑三个维度，分享了对AI领域的最新观察。这些观点结合行业一线经验与240家软件公司的数据，为从业者理清了AI从技术到商业化的核心路径。

AI创业的3大机会市场：从基础模型到应用落地

OpenAI董事局主席Bret Taylor在Lenny’s Podcast采访中指出，AI领域将形成三个具有商业价值的市场：

• 前沿基础模型市场：这一领域最终将像云基础设施服务市场一样，仅留存少数超大型企业与顶尖实验室。原因在于，前沿模型需要巨额资金投入，初创企业不仅缺乏可持续的商业模式，且模型价值会快速贬值，只有规模化运营才能实现回报。目前尝试布局的初创企业多已合并或被大企业收购。
• 工具（数据平台）市场：即服务于AI开发的数据平台类工具。尽管亚马逊、Azure等巨头已推出竞争产品，但仍有部分企业能存活。不过，这一市场红利已接近尾声——若巨头推出同类工具，用户可能转向更可靠的基础设施厂商。
• AI应用市场：这是创业企业的核心机会。例如Sierra通过智能代理协助企业接听电话、回复聊天，优化客户服务体验；Harvey则为法律行业提供反垄断审查、合同审核等代理服务。这类企业销售的是直接创造商业价值的产品，利润率更优——尽管需向模型提供商支付费用，但用户更愿意为“解决实际问题”付费。

Bret Taylor同时强调，智能代理的“自我反省”机制至关重要——让AI监督AI的效果远超预期。例如，打造一个90%时间正确的智能代理已非易事，但用另一个代理检测剩余10%的错误，反而更容易实现。

下一代AI产品的4个信号：从“技术堆叠”到“用户中心”

OpenAI首席产品官Kevin Weil在《Moonshots》采访中，解读了下一代AI产品的核心方向：

• 推理突破：从“知道”到“会想”：AI的核心变化并非“记住更多信息”，而是“学会构建思维链”。例如，回答“多少人能爬上这座山”时，模型会先反问“山的高度？是否有路？天气如何？”，再通过多步骤推理给出结论。这种能力让AI能处理财务分析、科学论文撰写等复杂任务，无需依赖数据堆砌。
• 界面重塑：主动服务成为标配：OpenAI的目标是将ChatGPT从“等待召唤的工具”转变为“时刻在场的智能伙伴”。这需要三个核心能力：记忆（记住用户名字、偏好与未完成任务）、视觉（生成图片、视频等内容）、语音（自然连续的对话）。但更关键的是“共处感”设计——团队测试了语音对话的语调、节奏、情绪甚至停顿细节，让AI能在用户迟疑时主动补充，根据语气切换话题，无需用户刻意组织语言。
• 产品闭环：任务完成度决定价值：多数用户已从“关注AI有多聪明”转向“关注AI能否解决实际问题”。例如发送数据分析邮件时，AI不仅要撰写文案，还要调用CRM数据、套用用户习惯的模板、完成发送并记录轨迹，实现全流程闭环。AI的价值不再是“展示技术”，而是“干完这件事”。
• 全球落地：普惠能力成为分水岭：OpenAI最关注的是模型能否快速实现规模化应用。未来，AI可能让30亿人掌握基础编程能力——因为编程将从“写代码”变成“用自然语言向AI提需求”。而全球竞争的核心已从“技术演示”转向“实用性与稳定性”，需要基础设施、客户支持、版本适配与语言本地化的完整体系。

AI定价的5个趋势：从“传统模式”到“混合逻辑”

科技作者Kyle Poyar结合240家软件公司的数据，总结了AI定价的核心趋势：

• 混合定价成主流：传统的“席位收费”“固定订阅”模式因价值不匹配与成本负担，正在被“订阅+使用量”的混合模式取代。这种模式的优势包括：融入现有体系、创造向上销售路径、控制低利润客户风险、保持成本可预测性。
• 混合定价的组合选择：常见的混合模式有“按使用付费”（灵活但可预测性低）、“限额按使用付费”（降低用户风险）、“使用量套餐”（承诺使用量并超额计费）、“平台费+使用量”（锁定客户并提供高级服务）等。企业需根据自身成本与用户需求选择。
• 基于结果定价短期不适用：尽管“按成果付费”能传递产品信心，但面临四大挑战：不同客户的成果需求差异大、成果难以归因于AI、无法准确衡量成果、成果波动导致财务风险高。
• 价格透明化的价值被高估：公开定价能吸引流量与定义价值，但多数企业尚未理清定价逻辑——一旦公开，后续调整会非常困难。因此，透明化并非“必须选择”，需结合企业发展阶段。
• 企业定价能力不足：多数企业缺乏定价分析、价值建模的专业人才，仍依赖Excel或过时系统，无法支持实时数据驱动的定价决策。需警惕“定价无人区”——既放弃了初创期的“拍脑袋”，又未建立正式的定价机制。

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）。

本文来自微信公众号“红杉汇”（ID：Sequoiacap），作者：洪杉，36氪经授权发布。