最近国际知名 VC 红杉资本提出了一个观点：AI 软件应该“卖结果”，比如“每促成100个订单收费1万元”。
不得不承认，红杉的这个观点，确实很领先。但是我认为，对于 90% 的 AI 公司来说，让客户“按结果付费”可能都是吹牛逼。
首先，客户真正关心的其实只有 2 点：
一是购买了服务，能带来多大价值？
二是如何付费，使用成本才能最低？
也就是说：只要收益能最大化，是不是“按结果付费”，客户其实并不 Care。
甚至客户会思考：如果价值是一样的，而按传统模式的费用更低，那为什么我要接受“按结果付费”？
这个逻辑很像中国 SaaS 面临的困境：并不是 SaaS 软件没有价值，而是对于很多国央企来说，“按年付费”未必是最优的付费模式。
但更重要的是，软件公司成败的关键并不是“定价模式”，而是“供需关系”。
举个例子：电商 ERP 行业早就有“按结果付费”的模式了，但这个模式并没有让行业受益，反而加重了行业的亏损。
电商 ERP 软件可以大幅度提高订单处理的效率，包括拣货、包装、发货等等。
可以说，没有电商 ERP 的支撑，“双11” 这种超大规模的订单量，根本不可能有现在的效率。
由于“结果”（即完成的订单量）非常容易统计，因此电商 ERP 公司早就推行了“按完成订单量付费”的模式。
但是，这种“按结果付费”的模式推行多年，仍然没有哪一家电商 ERP 公司真正实现了盈利。
核心就在于：能提供电商 ERP 软件的公司实在太多了，在一个红海市场，“按结果付费”只会变成进阶版的价格战（订单量少的客户，可以用更低的成本使用 ERP 软件）。
除了不适用于红海市场，“按结果付费”也并非适合所有软件。
比如 ERP 这种管理软件，肯定能降本增效，但是很难找到一个“容易计量，且双方认可”的计费标准。在这种情况下，按年订阅模式或许更为现实。
所以，鼓吹“按结果付费”，会不会误导缺乏经验的创业者？
最后，AI 的未来肯定是光明的，但是我们也必须承认，在当下，AI到底能带来多少“可计量的价值”，还有待进一步观察。
举个例子，OpenAI 的标杆客户Klarna，其 CEO 今年公开承认：公司在过去几年采用的以 AI 为中心的战略，是错误的！
原因就在于，在用 AI 替代了700名全职客服的工作量后，Klarna 发现客户开始大面积流失！
说白了，成本确实是大幅度下降了，但是服务质量也大幅度下降了。你说，这样的“结果”，值得去付费吗？
当然了，我并非贬低“按结果付费”。实际上，对于部分领域的部分 AI 公司，“按结果付费”可能是一种最佳的定价模式。
比如，对于某些营销软件来说，善用AI 可以给企业带来增量线索，而 “按结果付费”的模式则可以大大降低企业采用 AI 的门槛。
但是，我们必须明白，不管任何 AI 产品，其成功的关键都并非“按结果付费”，而是：
1）能否创造足够大的价值
2）能否构建足够宽的护城河
对于 AI 公司来说，要做到这 2 点，除了提供优秀的 AI 软件，可能还需要提供优秀的“运营经验”甚至“运营服务”。
也就是说，“软件之外的能力”才是真正的护城河，至于是不是“按结果付费”，真的一点都不重要。
