• 衡宇 鷺羽 發(fā)自 凹非寺
  量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

Meta剛掏出20億美元把Manus收入囊中的同時(shí)，一份名單也隨即在VC圈瘋傳——

“1億美元ARR俱樂(lè)部”。

上榜公司不多，但個(gè)個(gè)鼎鼎大名：

• Perplexity：200億美元
• ElevenLabs：66億美元
• Lovable：66億美元
• Replit：30億美元+
• Suno：25億美元
• Gamma：21億美元
• Character：10億美元+
• Manus：5億美元
• HeyGen：5億美元+

（以上數(shù)據(jù)代表公司估值）

隨便單拎一個(gè)出來(lái)，都是如今炙手可熱的存在。

此圖由AI生成

1億美元ARR，不過(guò)是它們交給硅谷的入場(chǎng)券。

但要知道這個(gè)數(shù)字，對(duì)絕大多數(shù)初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，都是從0到1的絕對(duì)天塹。

要厘清這一問(wèn)題，不妨先回到ARR的定義上。它指的是產(chǎn)品一年之內(nèi)穩(wěn)定的收入，即可重復(fù)、可持續(xù)的真實(shí)收入。

它反映了一家AI公司最關(guān)鍵的問(wèn)題：到底有沒(méi)有人愿意為你的AI長(zhǎng)期付費(fèi)？

顯然，上榜的這幾家公司已經(jīng)收獲了自己的粘性用戶群體。

而且無(wú)一例外，它們都不是Big Labs。

事情變得有趣起來(lái)，正如網(wǎng)友所說(shuō)：

• 從基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向消費(fèi)者產(chǎn)品是今年最顯著的趨勢(shì)，ToC端是新的黃金。

“1億美元ARR俱樂(lè)部”成員可劃分為5大類

事實(shí)上，上榜者并非離散的孤例。

全局盤(pán)點(diǎn)之下，可以清晰地發(fā)現(xiàn)它們已然衍生出主要5類商業(yè)路徑：

第一類，是AI搜索/信息服務(wù)

以Perplexity為代表，通過(guò)AI搜索引擎，直接重構(gòu)用戶獲取信息的方式。

Perplexity成立于2022年8月。今年3月，其CEO Aravind Srinivas正式官宣，產(chǎn)品ARR突破1億美元大關(guān)。

第二類，是音頻/語(yǔ)音基礎(chǔ)能力產(chǎn)品

典型例子是ElevenLabs，不直接面向普通消費(fèi)者，而是成為眾多應(yīng)用背后的AI語(yǔ)音引擎，典型的AI Infra路線。

成立于2022年，雖然并未對(duì)外披露1億美元ARR的具體時(shí)間點(diǎn)，但在今年9月宣布啟動(dòng)1億美元的員工股權(quán)回購(gòu)計(jì)劃時(shí)，正式宣布ARR已超過(guò)2億美元，并預(yù)計(jì)年底前達(dá)到3億美元。

第三類，是Vibe Coding/開(kāi)發(fā)工具

Replit和Lovable代表的則是新的Vibe Coding趨勢(shì)，讓更多非技術(shù)用戶進(jìn)入開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。

其中Replit成立于2016年，并在今年6月宣布ARR破1億美元，較2024年底的1000萬(wàn)美元實(shí)現(xiàn)了10倍增長(zhǎng)。

Lovable則是在2023年正式成立，并在今年7月正式宣布ARR破1億，隨后又在11月更新了這一數(shù)據(jù)，來(lái)到了2億美元ARR，成為增長(zhǎng)最快的AI編程工具之一。

第四類，是內(nèi)容/辦公效率工具

Gamma是這一類的代表，瞄準(zhǔn)的是用戶最剛需的辦公場(chǎng)景——做PPT、寫(xiě)文檔等。

它成立于2020年，同樣也是在今年11月宣布ARR突破1億美元，同期還完成了由A16Z領(lǐng)投的B輪6800萬(wàn)美元融資。

第五類，是生成式娛樂(lè)內(nèi)容

Suno和HeyGen則走向另一條路線，不直接提高效率，而是通過(guò)音樂(lè)、視頻拓寬用戶的娛樂(lè)邊界。

其中Suno成立于2022年，援引知情人士透露，10月份公司ARR已達(dá)成1億美元。

HeyGen成立于2020年，也是最早一批進(jìn)入視頻生成領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，在今年10月，其創(chuàng)始人Joshua Xu在官宣首次達(dá)到1億美元ARR。

補(bǔ)充一個(gè)小tips：像Replit這種明確寫(xiě)年化收入的，嚴(yán)格講不等于ARR。

無(wú)一例外，全部ToC

看到這兒，最值得劃重點(diǎn)的一點(diǎn)出現(xiàn)了：

• 這批跨過(guò)門(mén)檻的“俱樂(lè)部成員”，清一色都是ToC的

這個(gè)結(jié)論本身就帶著強(qiáng)烈的信號(hào)（在很多人的直覺(jué)里，企業(yè)服務(wù)更愿意付費(fèi)、更講效率、更有預(yù)算，似乎更容易做出大收入）

背后原因和AI產(chǎn)品所處的階段有關(guān)，也和ToC的運(yùn)行機(jī)制有關(guān)

AI 2.0方興未艾，用戶對(duì)產(chǎn)品的容忍度還很高。

每一次迭代都可能給用戶帶來(lái)新的驚喜，用戶愿意持續(xù)付費(fèi)。

當(dāng)然，另一個(gè)隱藏的致命打擊伴隨而來(lái)：用戶粘性其實(shí)并不高，誰(shuí)好用我就趕緊撇下原本的心頭寶，高高興興擁抱新產(chǎn)品去了。

但整體而言，其實(shí)用戶今天試用，明天續(xù)費(fèi)，后天流失，也不是什么壞事。

在AI早期我們不妨把它看作一種優(yōu)勢(shì)，它讓產(chǎn)品用最短的時(shí)間獲得最真實(shí)的反饋。

所以走ToC這條路，能讓團(tuán)隊(duì)迅速收到反饋，高速試錯(cuò)，快速調(diào)整。

當(dāng)行業(yè)處在高速不確定期，快本身就是優(yōu)勢(shì)

與此同時(shí)，ToC的規(guī)模效應(yīng)對(duì)AI應(yīng)用的單位經(jīng)濟(jì)學(xué)有一種倒逼機(jī)制。

這就不得不回到ARR這個(gè)話題來(lái)。

AI 2.0時(shí)代，1億美元ARR這條線天然自帶一條更樸素的約束：

• AI-Native應(yīng)用的生意邏輯，天然帶著推理成本這根計(jì)價(jià)繩。

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品一旦完成研發(fā)，邊際成本往往趨近于零。

用戶多一倍，成本未必跟著多一倍，很多產(chǎn)品因此可以用規(guī)模來(lái)攤薄成本，再用攤薄后的利潤(rùn)去換更大的規(guī)模。

AI-Native應(yīng)用走的是另一條路。

每一次響應(yīng)、每一次生成、每一次多輪對(duì)話，都在消耗推理成本。

用戶增長(zhǎng)得越快，調(diào)用就越頻繁，算力賬單上的數(shù)字就開(kāi)始光速膨脹。

這就迫使團(tuán)隊(duì)不得不更早地去思考，從長(zhǎng)期視角來(lái)看，用戶帶來(lái)的價(jià)值增量能不能跑贏token和算力的消耗速度。

否則規(guī)模會(huì)把產(chǎn)品推向一種很尷尬的狀態(tài)——

好消息，收入在漲！

壞消息，成本同樣在漲，甚至漲得更快（攤手.jpg）

巨頭們可以用別的現(xiàn)金奶牛來(lái)給AI產(chǎn)品不停輸血，但創(chuàng)業(yè)公司就只有自己想方設(shè)法長(zhǎng)期造血了。

要么客單價(jià)足夠高，高到可以覆蓋每一次推理的成本，并且為持續(xù)迭代留出空間；要么推理鏈路持續(xù)迭代到更短，把“多輪、重推理”壓縮成“少輪、輕推理”，讓同樣的付費(fèi)收入對(duì)應(yīng)更低的算力消耗。

總之就是必須找到成本與收入同向的營(yíng)收方式。

從某種角度來(lái)說(shuō)，于這些應(yīng)用背后的AI創(chuàng)企而言，商業(yè)模式或許比技術(shù)、功能更像條護(hù)城河

當(dāng)然，其中不乏一層更外部的因素。

不管是資本市場(chǎng)，還是媒體側(cè)、用戶側(cè)，都很喜聞樂(lè)見(jiàn)ToC產(chǎn)品和創(chuàng)業(yè)公司出爆款的故事。

這一點(diǎn)咱們今天在這兒就不做贅述了。

幾個(gè)月復(fù)刻個(gè)Manus唄？AI世界里，這筆賬并不劃算

之所以Perplexity、Replit、Manus都愿意站出來(lái)宣告自己達(dá)到“1億美元ARR”，一定程度上是這個(gè)數(shù)字的確拿得出手。

往深了說(shuō)，它證明這些AI產(chǎn)品階段性站穩(wěn)了腳跟

對(duì)ToC產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，這意味著它不再完全依賴短期熱度驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)，而是開(kāi)始擁有某種持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的內(nèi)生動(dòng)力。

這也是Meta愿意買(mǎi)Manus的原因之一。

很多人說(shuō)，Manus出來(lái)第二天開(kāi)源社區(qū)就有了OpenManus，Meta有錢(qián)有人有資源，看上了Manus，咋就不自己在內(nèi)部迅速copy一個(gè)類似的應(yīng)用呢？

歸根結(jié)底，主要是這么做真的不劃算

產(chǎn)品層面，AI迭代速度太快，技術(shù)、成本、需求、能力邊界都在變化，今天看起來(lái)可以復(fù)刻的形態(tài)，幾個(gè)月后可能已經(jīng)被用戶標(biāo)準(zhǔn)刷新。

你自己做的這段時(shí)間，Manus都又跑出幾里地去了。

而且AI產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)，還要爭(zhēng)奪快速固化用戶心智的窗口期。

從Meta的視角出發(fā)，我自己在消費(fèi)級(jí)AI產(chǎn)品上沒(méi)有一個(gè)拿得出手的爆款，現(xiàn)在有一個(gè)經(jīng)歷過(guò)市場(chǎng)驗(yàn)證的Manus擺在我面前，價(jià)錢(qián)還不貴（與Perplexity等相比）

那不如掏錢(qián)買(mǎi)了吧！

于是可以順理成章把雙方各自擅長(zhǎng)的東西拼在一起

Meta有平臺(tái)，有更強(qiáng)的觸達(dá)能力還有更高效的流量組織；Manus有清晰的付費(fèi)邏輯，現(xiàn)成的粘性用戶，已經(jīng)做過(guò)幾個(gè)月更貼近用戶的體驗(yàn)打磨。

雙方都能各自把長(zhǎng)板用到極致。

一夜之間，Meta就擁有了成熟的AI付費(fèi)業(yè)務(wù)。

何況，買(mǎi)回來(lái)的不只是Manus這個(gè)產(chǎn)品 。

Meta想收購(gòu)不僅是Manus這個(gè)產(chǎn)品，還有這個(gè)能做好AI應(yīng)用的人才團(tuán)隊(duì)。

你看，Manus創(chuàng)始人兼CEO肖弘，不就被扎克伯格任命為副總裁，把Manus的通用Agent能力整合進(jìn)Meta AI、WhatsApp、Instagram等產(chǎn)品，稍帶手推動(dòng)商業(yè)化去了嘛……

[1]https://x.com/deedydas/status/2005798365733478490
[2]https://www.bbc.com/news/articles/ce3k11q9qe1o