企业购买人工智能技术的方式正在迅速变化，产品从试验阶段进入全面生产，不再必然意味着初创公司能够获得多年稳定的收入。根据风险投资公司Madrona开展的研究，在接受调查的150名企业IT专业人士中，74%计划在未来12个月增加人工智能预算，其余人则计划维持当前支出水平。
但支出的持续并不意味着供应商关系稳定。受访者表示，不到一半的人工智能试点项目能够进入全面生产阶段。尽管这一比例看起来较低，但与麻省理工学院去年公布的结果相比已有改善；后者称，从投资回报角度看，95%的企业人工智能项目失败。
从试验到持续重新评估
Madrona研究中最有意义的结果，并不在于有多少项目成功进入生产阶段，而在于之后发生了什么。77%的企业每六个月或持续不断地重新评估人工智能供应商。Madrona认为，这创造了一种“快速进入、快速退出”的动态，与传统企业软件截然不同；在传统企业软件领域，多年期合同曾赋予供应商很大程度的稳定性。
在人工智能市场，供应商切换成本似乎更低，比较和重新评估的节奏也变得更加激烈。因此，一款产品可以获得企业合同、通过试点项目阶段，却仍可能在随后的一轮评估中失去客户。
这对初创公司实际意味着什么？
为企业试验提供资金，是2025年人工智能最初热潮的主要推动力之一。当时的预期是，2026年将成为巩固这些关系、并将其转化为长期承诺的阶段。企业合同通常允许初创公司展示异常的年度经常性收入增长率，包括在三个月内从零增长到1000万美元的情况。
然而，这些数字如今需要更加谨慎地解读。企业合同带来的收入，并不一定等于长期有保障的收入，即使产品已经在企业内部获得采用也是如此。这给初创公司带来了额外压力，要求它们持续证明自身价值，而不是满足于完成首次销售。
与结果挂钩的定价
部分问题与人工智能产品定价模式的不稳定有关。风险投资公司Andreessen Horowitz开展的另一项研究调查了50名人工智能产品的技术买家，结果显示，超过半数受访者更倾向于将费用与完成的工作或取得的结果挂钩，而不是与使用量挂钩，例如处理的令牌数量。
按使用量定价依赖于软件即服务时代的一种常见逻辑：企业知道自己需要电子邮件、人力资源软件或云存储，然后确定愿意付费的使用规模。但人工智能产品并不总是以这种方式衡量。根据Andreessen Horowitz两位合伙人Tugce Erten和Sarah Wang的文章，将价格与处理的报告数量、已关闭的支持请求数量，或产生的销售机会数量挂钩，可能会让产品的经济价值对双方都更加清晰。
为什么这条消息重要？
新的购买模式为更多试验打开了大门，因为企业似乎更愿意测试人工智能工具。但与此同时，它削弱了签署合同与收入稳定性之间的联系。对初创公司而言，这意味着快速增长的ARR指标可能掩盖比传统软件合同更高程度的不确定性。
研究并未确定企业何时，或者是否会回归长期购买习惯。因此，悬而未决的问题仍与人工智能产品证明可衡量结果的能力，以及初创公司建立能够反映这些结果的定价模式的能力有关。以上是基于Madrona和Andreessen Horowitz研究、并由Julie Bort在TechCrunch上介绍的分析性解读，并不证明所有企业合同都是短期合同，也不证明当前所有ARR模式都不可靠。