若说社交媒体时代的标志性格言是 “你就是产品”，那么人工智能转型又将催生哪些新的经济隐喻？
新一代人工智能初创企业与移动互联网时代的软件公司，一大关键差异在于它们对 “获取新用户” 这项工作及对应价值的看法。
过去几十年里，用户增长是行业通行的 “硬通货”——《硅谷》这部剧的经典场景就鲜明展现了这一点。既然应用开发者能运营 “尚未盈利” 的公司，为何还要费力寻找收入来源？毕竟，一旦开始披露收入，投资者就会转而评判公司的财务表现。与其纠结当下赚点小钱，不如追逐未来 “赚大钱” 的梦想。
从某种程度上说，人工智能基础设施投资领域正在重蹈覆辙：“支出” 成了新的 “增长”。但有些事情已经发生了改变。
DataTrek 联合创始人尼古拉斯・科拉斯本周早些时候在给客户的报告中写道：“人工智能驱动的初创企业所构建的商业模式，与那些曾大获成功、如今却已过时的‘软件即服务’（SaaS）模式存在显著差异。” 换句话说，这已不是 “你祖父那辈” 的 SaaS 模式了。
增长仍是核心。但人工智能的经济特性 —— 即模型训练与运行所需的巨额算力成本 —— 迫使这一代科技公司重新调整销售策略。
如今成为 “人工智能公司” 的门槛极低。只要问问那些有勇气、有创业热情，在居家办公环境中编写代码的人就知道了。但科拉斯指出，上一代软件初创企业每新增一位客户，带来的增量收入几乎都是纯利润；而现在的人工智能初创企业，却要面临高昂的算力成本。
过去的软件公司一心追求 “吞噬” 用户，奉行 “不惜一切代价实现增长” 的信条，并通过授权平台使用权收取费用。正如科拉斯所观察到的，科技巨头也采用 “固定费用模式” 构建客户关系。
与之相反，新一代人工智能初创企业从一开始就必须聚焦付费服务。拥有 “合适的用户”—— 即愿意付费的早期使用者 —— 比单纯追求增长更重要。而且最重要的是，由于算力成本极高，它们的销售模式会采用 “比例定价”，而非 “固定定价”。
科拉斯写道：“这种差异，是人工智能企业估值居高不下却未被充分重视的原因之一。这些公司在定价时，会刻意将利润从用户端转移到自己的利润表上。”