在AI領(lǐng)域，年度經(jīng)常性收入（ARR）這一指標(biāo)被廣泛用于評(píng)估企業(yè)的價(jià)值，但其適用性卻飽受爭(zhēng)議。本文深入剖析了ARR在AI企業(yè)中的應(yīng)用問(wèn)題，指出ARR的虛高現(xiàn)象如何成為AI商業(yè)領(lǐng)域的最大“泡沫”。

ARR，又叫年度經(jīng)常性收入，是評(píng)估SaaS企業(yè)價(jià)值最核心的指標(biāo)。

ARR的算法也很簡(jiǎn)單，就是月收入乘以12就等于ARR。根據(jù)當(dāng)前的每月訂閱收入，預(yù)計(jì)未來(lái) 12 個(gè)月的訂閱收入。

伴隨著“AI殺死了SaaS”的呼聲，ARR也被廣泛用到了AI企業(yè)價(jià)值的評(píng)估上。但這事卻有了大問(wèn)題。

ARR指標(biāo)自帶杠桿屬性，但前提是經(jīng)常性收入。這與SaaS特殊的商業(yè)模式是分不開(kāi)的。

但這點(diǎn)放到AI企業(yè)上就不成立了?；诮Y(jié)果的定價(jià)模式以及早期實(shí)驗(yàn)性收入的存在，讓AI企業(yè)的收入存在很大的波動(dòng)。

這樣一來(lái)，AI企業(yè)的ARR比拼就變成了一場(chǎng)數(shù)字游戲：只要能夠短期內(nèi)吸引一批付費(fèi)用戶，用這批用戶的付費(fèi)數(shù)據(jù)乘以12，就能得到”理論ARR”。

于是，有人拿最高單月收入來(lái)測(cè)算ARR，甚至還有人用單日收入乘以365來(lái)測(cè)算ARR。

當(dāng)ARR大規(guī)模被濫用，其價(jià)值也在逐漸“失效”。

01 一場(chǎng)擊鼓傳花的“數(shù)字游戲”

為什么SaaS企業(yè)非常重視ARR指標(biāo)？主要原因有兩個(gè)：

一是在訂閱模式下，客戶留存率很高，使得SaaS企業(yè)收入的可預(yù)測(cè)性極強(qiáng)。

美國(guó)的SaaS公司的NDR（凈收入留存率）普遍能達(dá)到100%以上。這意味著，他們即使不考慮新增客戶，原有客戶也能保持或者增加付費(fèi)額度。

同時(shí)，SaaS公司的收入質(zhì)量還很高。通常情況下，SaaS公司的毛利率至少在70%以上。換句話說(shuō)，SaaS公司的收入絕大部分都會(huì)轉(zhuǎn)化為利潤(rùn)。

現(xiàn)在，這一切被平移到了AI行業(yè)，而ARR卻被“玩壞”了。

我們?cè)絹?lái)越多地看到新成立的AI初創(chuàng)企業(yè)在短短幾個(gè)月內(nèi)使其總收入從0美元躍升至 200萬(wàn)美元。

如果你只看了ARR增長(zhǎng)，就覺(jué)得企業(yè)有價(jià)值，那你可真就上當(dāng)了。因?yàn)檫@只是一場(chǎng)簡(jiǎn)單的數(shù)字游戲。

由于ARR是一種帶有杠桿屬性的計(jì)算方式，天然就存在著一定的操縱空間。舉個(gè)例子，你就知道了。

假設(shè)一家AI企業(yè)，產(chǎn)品定價(jià)為20美元/月，有1萬(wàn)個(gè)用戶付費(fèi)，ARR就能達(dá)到240萬(wàn)美元。按10倍計(jì)算，公司估值就來(lái)到了2400萬(wàn)美元，折合人民幣1.5億元。

也就是說(shuō)，這個(gè)游戲玩法很簡(jiǎn)單，只要能夠短期內(nèi)吸引一批付費(fèi)用戶，用這批用戶的付費(fèi)數(shù)據(jù)乘以12，就能得到”理論ARR”。

在計(jì)算方式上，整活的也不少。有人拿最高單月收入來(lái)測(cè)算ARR，甚至還有人用單日收入乘以365來(lái)測(cè)算ARR。公眾號(hào)“搞AI的K同學(xué)”分享了三種AI創(chuàng)業(yè)公司常見(jiàn)的ARR“套路“：

1）同行互刷制造假熱度

熱門(mén)AI產(chǎn)品往往在Product Hunt等平臺(tái)一上線就霸榜。真相是什么？

創(chuàng)始人早就在創(chuàng)業(yè)群、AI愛(ài)好者社區(qū)打好招呼，讓同行幫忙點(diǎn)贊評(píng)論。這批”專業(yè)嘗鮮”用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化率高得驚人，但他們不代表真實(shí)市場(chǎng)。一旦把這種非典型用戶的付費(fèi)數(shù)據(jù)乘以12，ARR立馬”暴漲”。

2）KOL高返傭掩蓋真實(shí)成本

更隱蔽的是KOL高額返傭計(jì)劃。某些AI創(chuàng)業(yè)公司給KOL提供高達(dá)50%甚至70%的返傭，遠(yuǎn)超行業(yè)正常水平。KOL拿到這么高返點(diǎn)后干什么？

直接給粉絲打折甚至返現(xiàn)！一個(gè)月賣出一千個(gè)年度會(huì)員，號(hào)稱ARR十幾萬(wàn)美金，背后可能是KOL自掏腰包刷出來(lái)的虛假數(shù)據(jù)，續(xù)費(fèi)可能性幾乎為零。但創(chuàng)始人已經(jīng)把這些全部算進(jìn)ARR了。

3）低價(jià)引流后暴漲制造假象

還有更多公司采用”首月極低價(jià)，然后暴漲”的套路。一開(kāi)始定價(jià)只有市場(chǎng)均價(jià)的1/5，等積累一定用戶后立刻漲價(jià)5倍。

對(duì)外宣傳時(shí)，用漲價(jià)后的單價(jià)乘以所有用戶數(shù)，制造出高ARR假象。但這些低價(jià)引流的用戶顯然不會(huì)在價(jià)格上漲后付費(fèi)。

02 為什么說(shuō)ARR不再適用于AI企業(yè)？

主要以下三個(gè)原因：

一是商業(yè)模式變化。

傳統(tǒng)SaaS公司大都以席位定價(jià)，而越來(lái)越多的AI公司開(kāi)始不再以固定費(fèi)用或按座位收費(fèi)，而是根據(jù)完成的任務(wù)、解決的問(wèn)題或節(jié)省的時(shí)間進(jìn)行收費(fèi)。

舉個(gè)例子，AI圖片公司可以按生成的圖像數(shù)量收費(fèi)，AI語(yǔ)音公司可以按生成的AI音頻的分鐘數(shù)收費(fèi)。

目前，F(xiàn)in (Intercom)、EvenUp、Chargeflow（OpenView投資組合公司）和11x.ai都采用了實(shí)施基于成功（或基于結(jié)果）的定價(jià)模式，客戶只需為成功的結(jié)果付費(fèi)。

與使用量掛鉤會(huì)帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題：收入的不可預(yù)測(cè)性大大增強(qiáng)。由于功能的更新加上外部環(huán)境的變化，每個(gè)月的收入都很難準(zhǔn)確估計(jì)，從而使得“年度”預(yù)測(cè)難度極高。

二是AI公司早期的很多收入更多來(lái)自實(shí)驗(yàn)性收入。

在The Information 文章《The New Fake Math of AI Startup ARR: Not So Annual, Not So Recurring里，有投資人提到，部分早期AI公司收入往往主要集中在一兩個(gè)大客戶身上，比如像普華永道這樣的咨詢公司。

在這種情況下，咨詢公司通常只是在測(cè)試產(chǎn)品，看他們的效果是否足夠出色，好轉(zhuǎn)售給他們的客戶。

而像普華永道這樣的客戶不在少數(shù)。在法律行業(yè)也是如此，律師事務(wù)所往往會(huì)對(duì)大量新技術(shù)進(jìn)行試驗(yàn)，但這些公司其實(shí)并沒(méi)有非常強(qiáng)烈的意愿在測(cè)試后繼續(xù)為這些新軟件付費(fèi)。

這意味著，盡管哪些人工智能初創(chuàng)企業(yè)將其收入定為年度經(jīng)常性收入，但他們的早期客戶實(shí)際上是按月付費(fèi)的，用戶粘性也不強(qiáng)，而相比年度合同，這些合同的收入并不穩(wěn)定。

同時(shí)，AI企業(yè)的流失率還會(huì)受到很多外部環(huán)境的影響，包括轉(zhuǎn)換成本低、新產(chǎn)品帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)加劇等等。如果客戶流失率很高，那么經(jīng)常性收入也就無(wú)從談起了。

第三，盈利能力不同。

與SaaS企業(yè)相比，AI企業(yè)在進(jìn)行服務(wù)的時(shí)候需要消耗巨大的算力資源。根據(jù)Dave的說(shuō)法，傳統(tǒng)SaaS的運(yùn)營(yíng)成本約為20%，但基礎(chǔ)模型公司的運(yùn)營(yíng)成本在50-75%之間。

今年3月，The Information報(bào)道，Manus現(xiàn)階段的產(chǎn)品同時(shí)受制于其服務(wù)器容量和高昂的運(yùn)營(yíng)成本。據(jù)兩位直接了解情況的人士透露，Manus使用人工智能公司Anthropic的模型，平均每完成一項(xiàng)任務(wù)需向Anthropic支付2美元。

雖然未來(lái)隨著技術(shù)進(jìn)步，算力成本仍然將出現(xiàn)大幅下降，但AI企業(yè)利潤(rùn)率能否達(dá)到傳統(tǒng)SaaS公司的水平，仍然是一個(gè)未知數(shù)。

既然ARR不能完全反映AI企業(yè)的真實(shí)價(jià)值，那么我們應(yīng)該如何去評(píng)估？

在這里，烏鴉君提兩個(gè)潛在的思路：

第一，從靜態(tài)收入預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)向反映實(shí)際市場(chǎng)狀況的評(píng)估。從時(shí)間和需求兩個(gè)維度評(píng)估業(yè)務(wù)的價(jià)值。前者包括客戶收入的增長(zhǎng)速度，后者包括AI產(chǎn)品所占據(jù)的客戶支出部分，進(jìn)而綜合評(píng)估AI企業(yè)的增長(zhǎng)潛力。

第二，更加重視對(duì)收入質(zhì)量的評(píng)估?？梢詫?duì)公司不同的收入進(jìn)行拆分，不同類型的收入對(duì)應(yīng)不同的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，最后綜合評(píng)估收入的質(zhì)量。

總的來(lái)講，AI企業(yè)巨大的收入波動(dòng)性讓ARR難以精準(zhǔn)評(píng)估公司的價(jià)值。在這種情況下，我們不僅應(yīng)該謹(jǐn)慎對(duì)待簡(jiǎn)單地將ARR倍數(shù)應(yīng)用于AI公司上的評(píng)估方式，也需要基于使用量的商業(yè)模式去建立新的價(jià)值評(píng)估體系。