前段時(shí)間被 Wix 收購(gòu)的 AI Coding 產(chǎn)品 Base44，因其在沒(méi)有融資創(chuàng)立僅 6 個(gè)月而且只有一個(gè)創(chuàng)始人的情況下賣(mài)了 8000 萬(wàn)美金，而迅速進(jìn)入各大媒體頭條《。

被收購(gòu)時(shí)其 ARR 為 350 萬(wàn)美金，用戶(hù)數(shù) 25 萬(wàn)，除了創(chuàng)始人還有 8 名員工，盈利 18.9 萬(wàn)美金。雖然其它一些 AI Coding 產(chǎn)品已經(jīng)增長(zhǎng)非常快了，比方說(shuō)Lovable 說(shuō)它現(xiàn)在每月新增 800 萬(wàn)美金的 ARR。

但今天 Base44 的創(chuàng)始人 Maor Shlomo 說(shuō)，在被 Wix 收購(gòu)后，Base44 現(xiàn)在每天新增差不多 40 萬(wàn)美金的 ARR，也就是每 2.5 天新增 ARR 100 萬(wàn)美金，而且每周的增長(zhǎng)速度還在加速。

他說(shuō)如果按照這個(gè)速度持續(xù)下去，Base44 可能會(huì)打破“史上最快”的紀(jì)錄，而且新增用戶(hù)基本上都不是 Wix 的原有用戶(hù)。

與此同時(shí)，Base44 在產(chǎn)品這塊推出了幾個(gè)新功能，首先是每條消息都添加了推理，這讓它在處理復(fù)雜編輯方面更加智能。其次，他們發(fā)布了一個(gè)用于構(gòu)建自主應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施（alpha），讓在 Base44 應(yīng)用中構(gòu)建和嵌入 AI Agent 變得更加容易。

最后就是加強(qiáng)了安全掃描，它可同時(shí)捕獲 XSS 攻擊漏洞及暴露的 API 密鑰。之前太多用戶(hù)會(huì)忽視安全警告并錯(cuò)誤配置其應(yīng)用，盡管在發(fā)布前對(duì)安全問(wèn)題做了標(biāo)記，但很多應(yīng)用是帶著數(shù)據(jù)暴露的風(fēng)險(xiǎn)上線的。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，他們將安全掃描直接嵌入到每個(gè)應(yīng)用的迭代版本中，這樣使得錯(cuò)誤配置幾乎不可能發(fā)生。由于增長(zhǎng)太快，他們的支持服務(wù)這塊沒(méi)有跟上，現(xiàn)在 Base44 已經(jīng)將團(tuán)隊(duì)規(guī)模擴(kuò)大了 4 倍。

不過(guò) Maor 沒(méi)有提供其成本、利潤(rùn)以及廣告投放，有用戶(hù)說(shuō) Base44 應(yīng)該投入了大量的廣告，因?yàn)閹缀趺總�(gè) YouTube 視頻都能看到 Base44 的推廣。

目前行業(yè)對(duì) AI Coding 類(lèi)產(chǎn)品的利潤(rùn)提出了很多質(zhì)疑，認(rèn)為幾乎不賺錢(qián)甚至都在花錢(qián)補(bǔ)貼，從而出現(xiàn)類(lèi)似 Pace Capital 的 Chris Paik 所說(shuō)的雖然實(shí)現(xiàn)了 PMF 但是還沒(méi)有做到 BMPF 的情況《》。

a16z 反駁 Chris Paik

不過(guò)針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，a16z 負(fù)責(zé) AI 投資的兩位 GP Martin Casado 和 Sarah Wang 上周寫(xiě)了一篇反駁 Chris Paik 的文章《Questioning Margins is a Boring Cliche…》，說(shuō)質(zhì)疑利潤(rùn)是一種無(wú)聊的陳詞濫調(diào)。

文章說(shuō)，單純質(zhì)疑 AI 應(yīng)用公司毛利率低是短視的，歷史和現(xiàn)實(shí)都證明了低毛利并不等于不可持續(xù)。歷史上，許多科技巨頭（如 Amazon、Netflix、Uber 等）都曾因毛利率低被質(zhì)疑，但最終證明了其商業(yè)模式的可持續(xù)性和巨大價(jià)值。AI 應(yīng)用公司與過(guò)去的 DTC 訂閱公司不同，擁有更強(qiáng)的用戶(hù)價(jià)值、更高的留存率和更快的企業(yè)擴(kuò)展能力。

a16z 的幾個(gè)反駁點(diǎn)包括：

1.毛利率低并非永久現(xiàn)象：初期低毛利率常見(jiàn)于產(chǎn)品主導(dǎo)型公司，后續(xù)通過(guò)分層定價(jià)、限流和使用更便宜的模型可以提升毛利。用戶(hù)對(duì)模型的需求因任務(wù)而異，很多場(chǎng)景下更低成本的模型已足夠滿足需求。

2.高成本用戶(hù)可控，企業(yè)客戶(hù)更有價(jià)值：少數(shù)高用量用戶(hù)驅(qū)動(dòng)了大部分成本，通過(guò)限流可顯著降低成本而不影響收入。企業(yè)和團(tuán)隊(duì)級(jí)客戶(hù)愿意為高價(jià)值 AI 產(chǎn)品支付更高費(fèi)用，這些高利潤(rùn)客戶(hù)在外部數(shù)據(jù)中不易被觀察到（這點(diǎn)和 Replit 創(chuàng)始人所說(shuō)的企業(yè)級(jí)客戶(hù)利潤(rùn)高是一致的）。3.模型市場(chǎng)并非壟斷，成本持續(xù)下降：目前沒(méi)有模型壟斷，開(kāi)源和多家大廠競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致價(jià)格壓力和持續(xù)優(yōu)化。推理成本在過(guò)去 18 個(gè)月已下降 10-100 倍，未來(lái)仍有進(jìn)一步優(yōu)化空間。4. 補(bǔ)貼并不掩蓋真實(shí)產(chǎn)品價(jià)值：判斷 PMF 應(yīng)看付費(fèi)轉(zhuǎn)化、企業(yè)擴(kuò)展和收入留存，而非短期毛利。AI 公司通過(guò)免費(fèi)用戶(hù)積累銷(xiāo)售線索，最終推動(dòng)高利潤(rùn)的企業(yè)合同。5. AI 應(yīng)用并非只是“薄包裝”：優(yōu)秀 AI 應(yīng)用通過(guò)擴(kuò)展產(chǎn)品功能、組合多模型、利用獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)差異化和更高毛利。產(chǎn)品層的數(shù)據(jù)和定制模型能帶來(lái)獨(dú)特價(jià)值和長(zhǎng)期定價(jià)權(quán)。

Cline 反駁 a16z

不過(guò)不少人認(rèn)為 a16z 的這篇反駁文章就是垃圾，Cline 的 AI 負(fù)責(zé)人 Pash 說(shuō)，他驚訝于居然需要 a16z 的兩位 GP 合伙人才能寫(xiě)出這種爛東西：

Sarah 把利潤(rùn)率批評(píng)稱(chēng)為“無(wú)聊的陳詞濫調(diào)”……結(jié)果卻用 Uber/DTC 這些案例來(lái)反駁，這些我們都聽(tīng)了十多年了。這場(chǎng)辯論十五年前就已經(jīng)結(jié)束了。完全錯(cuò)過(guò)了重點(diǎn)。

現(xiàn)在已經(jīng)不是這樣的對(duì)話了。Nick(負(fù)責(zé) Cline 的產(chǎn)品市場(chǎng)) 的文章才是真正的辯論。真正的對(duì)話是封閉的應(yīng)用如何強(qiáng)制用戶(hù)通過(guò)它們的推理漏斗，并神奇地把商品流稱(chēng)為“ARR”，而開(kāi)放的平臺(tái)即使復(fù)合使用量相等或更高也得不到任何信用，因?yàn)樗鼈冊(cè)试S開(kāi)發(fā)者使用自己的密鑰。

顯然，VC 在評(píng)估 AI 應(yīng)用層方面存在明顯脫節(jié)。

上面提到 Nick 的文章叫《We Have No Idea How to Value the AI App Layer》，Nick 認(rèn)為 AI 應(yīng)用層的價(jià)值不能用傳統(tǒng) ARR 衡量，應(yīng)注重透明度和用戶(hù)控制。其核心觀點(diǎn)包括：

1.Throughput 不是 ARR：AI 應(yīng)用層（尤其是閉源 AI 工具）常用“ARR”來(lái)宣傳業(yè)績(jī)，但實(shí)際收入和成本都隨模型推理（token 使用量）線性增長(zhǎng)，這更像是“商品流量”而非軟件收入。

2.開(kāi)源生態(tài)的優(yōu)勢(shì)：開(kāi)源工具讓用戶(hù)自帶模型推理（bring-your-own），平臺(tái)不承擔(dān)推理成本，收入結(jié)構(gòu)更清晰，激勵(lì)機(jī)制更合理。

3.透明度和用戶(hù)控制：理想的 AI 工具應(yīng)讓用戶(hù)選擇推理策略（如性能優(yōu)先、價(jià)格優(yōu)先），并明確告知所用模型、價(jià)格和任何降級(jí)情況，避免“訂閱迷霧”。

4.會(huì)計(jì)和報(bào)告要清晰：不能把總 token 流量當(dāng)作 ARR。應(yīng)分別報(bào)告 GTV（Gross Token Volume）、凈收入、貢獻(xiàn)毛利等指標(biāo)，區(qū)分平臺(tái)和軟件收入。5.激勵(lì)機(jī)制要對(duì)齊：平臺(tái)應(yīng)通過(guò)提升軟件質(zhì)量獲益，而不是通過(guò)限制用戶(hù)推理獲利。讓開(kāi)發(fā)者能自由選擇最優(yōu)模型，充分利用市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

Nick 說(shuō)，對(duì)“邊際改善”樂(lè)觀但需精確：a16z 的文章認(rèn)為毛利可以通過(guò)分層和路由優(yōu)化，但樂(lè)觀不等于可以忽略會(huì)計(jì)和激勵(lì)的精確性。

閉源工具的隱性降級(jí)問(wèn)題：有些工具為保護(hù)自身利潤(rùn)，暗中將用戶(hù)任務(wù)從高性能模型切換到低成本模型，導(dǎo)致用戶(hù)體驗(yàn)下降但不知情，這不是優(yōu)化而是“假裝優(yōu)化”。

傳統(tǒng)行業(yè)類(lèi)比：支付公司不會(huì)把總支付量當(dāng) ARR，電力公司不會(huì)把總電量當(dāng) ARR，AI 應(yīng)用也不應(yīng)把 token 流量當(dāng)ARR（Payments companies don't call total payment volume ARR. Marketplaces don't call GMV ARR. Electricity retailers don't call kilowatt?hours ARR）。

華人團(tuán)隊(duì)做了一個(gè)很有意思的 AI 學(xué)習(xí)相機(jī)

這幾個(gè)討論我覺(jué)得很有價(jià)值，讓我們對(duì) AI 應(yīng)用的價(jià)值和評(píng)估有了更多視角，特別是 Cline 團(tuán)隊(duì)提出的這些觀點(diǎn)我覺(jué)得挺值得思考。

而在 AI 硬件這塊，除了上周紅杉中國(guó)投的 AI 床墊 Eight Sleep 我比較喜歡外《》，最近看到最有意思和有創(chuàng)新點(diǎn)的產(chǎn)品是一個(gè)華人團(tuán)隊(duì)做的 AI 學(xué)習(xí)相機(jī)。

它針對(duì)小孩的學(xué)習(xí)打造，但打破了大部分產(chǎn)品都需要時(shí)刻盯著屏幕學(xué)習(xí)的靜態(tài)模式，而是讓小孩可以真正在思考、創(chuàng)造、互動(dòng)和實(shí)際環(huán)境中通過(guò)……

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