Agent商业模式演进 - Agent能力边界快速扩展，未来将深度参与社会经济运作，可能诞生Visa或Stripe级别的商业基础设施机会 [2] - 当前处于下一代Agent商业模式成型前夜，代表企业如Sequoia投资的Paid AI，以Agent实际产出为基础重构收益模型与交易结算网络 [2] - Paid CEO Manny Medina为连续创业者，曾创办估值44亿美元的B2B销售科技独角兽Outreach [2] 商业模式选择 - 垂直领域AI应用现阶段价值更大，专注解决具体问题可创造巨大价值，典型案例包括保险续签(Quandri)、货运协调(Happy Robot)、渗透测试(Expo) [6][7] - BPO外包市场是AI最佳落地场景，替代正在消失的劳动力市场(如保险精算师、理赔员)，具有强粘性、高增长特性 [9][11] - 通用型AI助理(EAS)在跨时区等复杂场景仍不成熟，但房产经纪等单一业务方向已适用 [8] 定价模式创新 - 四种有效定价方式：按行动计费(如信用积分)、按工作流计费(如文档审阅)、按结果计费(设置结果奖金)、按Agent计费(替代人力成本) [13][14][15] - AI推动定制化合同成为趋势，可基于聊天界面解释条款并动态调整，突破传统CPQ系统限制 [14][15] - 定价成熟曲线需从基础计费升级至价值定价，避免陷入同质化竞争，关键是与客户定义"成功指标" [18][20] 成本与盈利结构 - AI总成本包含LLM调用、第三方API、数据服务等，多模态能力推高外围支出，当前成本分布不透明导致管理困难 [22][23] - 推理模型复杂度提升可能使Token成本中期上涨而非下降，需平衡错误率与可持续性 [22] - 行业存在价值与利润错配，部分公司低估服务价值，需建立"人类等效价值"测算体系 [23][24] Paid业务定位 - 定位为AI公司商业引擎，提供定价、计费、毛利管理等全流程运营系统，核心解决单位经济模型问题 [25][26] - 已推出定价引擎和利润管理系统，后续扩展催收、供应商管理等衍生功能 [26] - 采用人工协助上轻模式，基于行业最佳实践帮助客户优化定价策略 [29] 行业趋势洞察 - AI创业者更倾向从最小阻力客户群起步，避免早期过度扩展，聚焦单一场景更易实现产品市场匹配 [27][28] - 模型尚未商品化，推理能力需求使新一代模型输入成本比前代贵6-8倍 [35] - AGI可能已以潜在形式存在，但尚未被充分开发利用 [36] 创业建议 - 忽略TAM规模论，专注服务小群体创造卓越体验，"小市场"可转化为"大机会" [37] - 避免直接对标高薪岗位(如律师、医生)，优先解决"没人愿意做"的低端流程 [10][11] - 协作型工作流是软件界"第八大奇迹"，深度嵌入客户流程可建立竞争壁垒 [12]