用商业画布来看AI增长
文章通过商业模式画布分析AI产品增长，指出用户细分应按认知阶段划分，价值主张需转向业务结果。定价模式正从按量收费转向订阅和基于成果的定价，成本大头从算力转向人力和信任。真正的护城河在于工作流锁定和领域知识积累。
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Token计算：下一个十年的成本战争
文章指出，随着AI技术的发展，单一的“每百万Token成本”已不再是衡量支出的唯一标准。OpenAI、Anthropic等厂商引入了Session Runtime、Cache、Web Search及Outcome等多元化计费维度。这意味着企业必须从单纯的模型比价，转向针对不同任务的综合成本考量。AI经济的价值正在分层，底层资源作为“公用事业”商品化，而封装了行业Know-how和结果交付的上层服务，则将成为价值沉淀的新高地。