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亚星游戏官网-yaxin222  少校

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发表于 2025-4-22 13:16:06 |显示全部楼层

ARR,又叫年度经常性收入,是评估SaaS企业价值最核心的指标。

ARR的算法也很简单,就是月收入乘以12就等于ARR。根据当前的每月订阅收入,预计未来 12 个月的订阅收入。

伴随着“AI杀死了SaaS”的呼声,ARR也被广泛用到了AI企业价值的评估上。但这事却有了大问题。

ARR指标自带杠杆属性,但前提是经常性收入。这与SaaS特殊的商业模式是分不开的。

但这点放到AI企业上就不成立了。基于结果的定价模式以及早期实验性收入的存在,让AI企业的收入存在很大的波动。

这样一来,AI企业的ARR比拼就变成了一场数字游戏:只要能够短期内吸引一批付费用户,用这批用户的付费数据乘以12,就能得到"理论ARR"。

于是,有人拿最高单月收入来测算ARR,甚至还有人用单日收入乘以365来测算ARR。

当ARR大规模被滥用,其价值也在逐渐“失效”。

/ 01 / 一场击鼓传花的“数字游戏”

为什么SaaS企业非常重视ARR指标?主要原因有两个:

一是在订阅模式下,客户留存率很高,使得SaaS企业收入的可预测性极强。

美国的SaaS企业的NDR(净收入留存率)普遍能达到100%以上。这意味着,他们即使不考虑新增客户,原有客户也能保持或者增加付费额度。

同时,SaaS企业的收入质量还很高。通常情况下,SaaS企业的毛利率至少在70%以上。换句话说,SaaS企业的收入绝大部分都会转化为利润。

现在,这一切被平移到了AI行业,而ARR却被“玩坏”了。

大家越来越多地看到新成立的AI初创企业在短短几个月内使其总收入从0美金跃升至 200万美金。

如果你只看了ARR增长,就觉得企业有价值,那你可真就上当了。因为这只是一场简单的数字游戏。

由于ARR是一种带有杠杆属性的计算方式,天然就存在着一定的操纵空间。举个例子,你就知道了。

假设一家AI企业,产品定价为20美金/月,有1万个用户付费,ARR就能达到240万美金。按10倍计算,企业估值就来到了2400万美金,折合人民币1.5亿元。

也就是说,这个游戏玩法很简单,只要能够短期内吸引一批付费用户,用这批用户的付费数据乘以12,就能得到"理论ARR"。

在计算方式上,整活的也不少。有人拿最高单月收入来测算ARR,甚至还有人用单日收入乘以365来测算ARR。

公众号“搞AI的K同学”分享了三种AI创业企业常见的ARR“套路“:

1)同行互刷制造假热度

热门AI产品往往在Product Hunt等平台一上线就霸榜。真相是什么?

创始人早就在创业群、AI爱好者社区打好招呼,让同行帮忙点赞评论。这批"专业尝鲜"用户付费转化率高得惊人,但他们不代表真实市场。一旦把这种非典型用户的付费数据乘以12,ARR立马"暴涨"。

2)KOL高返佣掩盖真实成本

更隐蔽的是KOL高额返佣计划。某些AI创业企业给KOL提供高达50%甚至70%的返佣,远超行业正常水平。KOL拿到这么高返点后干什么?

直接给粉丝打折甚至返现!一个月卖出一千个年度会员,号称ARR十几万美金,背后可能是KOL自掏腰包刷出来的虚假数据,续费可能性几乎为零。但创始人已经把这些全部算进ARR了。

3)低价引流后暴涨制造假象

还有更多企业采用"首月极低价,然后暴涨"的套路。一开始定价只有市场均价的1/5,等积累一定用户后立即涨价5倍。

对外宣传时,用涨价后的单价乘以所有用户数,制造出高ARR假象。但这些低价引流的用户显然不会在价格上涨后付费。

/ 02 / 为什么说ARR不再适用于AI企业?

为什么ARR不合适AI企业?主要以下三个原因:

一是商业模式变化。传统SaaS企业大都以席位定价,而越来越多的AI企业开始不再以固定费用或按座位收费,而是根据完成的任务、解决的问题或节省的时间进行收费。

举个例子,AI图片企业可以按生成的图像数量收费,AI语音企业可以按生成的AI音频的分钟数收费。

目前,Fin (Intercom)、EvenUp、Chargeflow(OpenView投资组合企业)和11x.ai都采用了实施基于成功(或基于结果)的定价模式,客户只需为成功的结果付费。

与使用量挂钩会带来一个问题:收入的不可预测性增强。由于功能的更新加上外部环境的变化,每个月的收入都很难准确估计,从而使得“年度”预测难度极高。

二是AI企业早期的很多收入更多来自实验性收入

在The Information 文章《The New Fake Math of AI Startup ARR: Not So Annual, Not So Recurring里,有投资人提到,部分早期AI企业收入往往主要集中在一两个大客户身上,比如像普华永道这样的咨询企业。

在这种情况下,咨询企业通常只是在测试产品,看他们的效果是否足够出色,好转售给他们的客户。

而像普华永道这样的客户不在少数。在法律行业也是如此,律师事务所往往会对大量新技术进行试验,但这些企业其实并没有非常强烈的意愿在测试后继续为这些新App付费。

这意味着,尽管哪些人工智能初创企业将其收入定为年度经常性收入,但他们的早期客户实际上是按月付费的,用户粘性也不强,而相比年度合同,这些合同的收入并不稳定。

同时,AI企业的流失率还会受到很多外部环境的影响,包括转换成本低、新产品带来的竞争加剧等等。如果客户流失率很高,那么经常性收入也就无从谈起了。

第三,盈利能力不同。与SaaS企业相比,AI企业在进行服务的时候需要消耗巨大的算力资源。根据Dave的说法,传统SaaS的运营成本约为20%,但基础模型企业的运营成本在50-75%之间。

今年3月,The Information报道,Manus现阶段的产品同时受制于其服务器容量和高昂的运营成本。据两位直接了解情况的人士透露,Manus使用人工智能企业Anthropic的模型,平均每完成一项任务需向Anthropic支付2美金。

虽然未来随着技术进步,算力成本仍然将出现大幅下降,但AI企业利润率能否达到传统SaaS企业的水平,仍然是一个未知数。

既然ARR不能完全反映AI企业的真实价值,那么大家应该如何去评估?在这里,乌鸦君提两个潜在的思路:

第一,从静态收入预测转向反映实际市场状况的评估。从时间和需求两个维度评估业务的价值。前者包括客户收入的增长速度,后者包括AI产品所占据的客户支出部分,进而综合评估AI企业的增长潜力。

第二,更加重视对收入质量的评估。可以对企业不同的收入进行拆分,不同类型的收入对应不同的评估标准,最后综合评估收入的质量。

总的来讲,AI企业巨大的收入波动性让ARR难以精准评估企业的价值。在这种情况下,大家不仅应该谨慎对待简单地将ARR倍数应用于AI企业上的评估方式,也需要基于使用量的商业模式去建立新的价值评估体系。


来源:36kr

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