Agentic AI时代下,合作伙伴如何制胜:AI的定价、打包与战略
作者：微信文章要点
AI不仅正在改变企业的运作方式，也正在重塑技术的定价、打包和变现模式；相应地，这也在改变合作伙伴对自身服务的定价、打包和变现方式。本文将探讨这些不断演进的市场动态，以及合作伙伴在Agentic AI时代为取得成功所采取的战略。
软件定价的演进：从授权制到SaaS，再到按使用量计费
过去几十年，软件厂商的变现模式持续演进，尤其是在最近 50 年发生了显著变化：
1980–1990年代：产品授权
2000年代：订阅制、SaaS、按席位（Seat）定价
2020年代：按使用量、按行为、按结果定价的出现
按席位和订阅定价正逐步被按行为（per-action）、按流程（per-process）或按结果（per-outcome）的定价模式所取代。与此同时，厂商也在加大对“”和分成（royalty-based）模式的投入，例如面向AI Agent的应用市场。微消费（micro-consumption）定价已成为主流，即按每一次AI交互或查询收费，更贴近AI服务的底层成本结构。
因此，面向Agentic AI时代，新的厂商定价模式正在形成：
Salesforce推出的Flex Credits针对Agentforce是这种定价演进的实例。Flex Credits是一种基于消耗的模型，客户仅需为代理执行的特定操作付费，按小包计费（每100,000 Credits收费500美元，每次操作消耗20 Flex Credits）。这种灵活的定价方式允许客户从小规模起步开始，试验不同用例，然后再整个企业范围内推广成功应用。随着行业关注于帮助客户跨越鸿沟并且争夺新客户，未来预计会有更多灵活定价模式的发布。
面向Agentic AI的新合作伙伴变现策略
对于合作伙伴而言，这种定价变化既带来了挑战，也带来机遇。合作伙伴必须调整其业务模式和专业能力，以应对以下方面：
与厂商基于消耗的定价对齐的新型补偿模式
以业务成果为核心的价值型销售，而非仅单纯关注功能
持续参与和优化，以确保采用率和使用率
消耗优化专业能力，用于跟踪、管理和优化可变使用成本及自身利润
基于成果的定价还要求合作伙伴重新思考产品或服务打包策略。在新的范式下，收益不再依靠于转售利润或计费工时，而是取决于影响力、成果契合度和代理执流程管理能力。能够通过成果展示明确 ROI 的合作伙伴将在这一新模式中获得溢价定价权。
在AI时代，合作伙伴将利用五种主要定价模型：
与可衡量业务成果挂钩的成果定价（例如成本降低、收入增长、客户体验指标）
消耗加增值模式：在基础API成本上加收利润，同时提供优化服务
订阅和管理服务，面向代理管理的持续服务模式
知识产权变现：针对特定垂直行业市场开发的代理，可在不同账户间销售
混合模式：将实施与定制开发服务与持续优化费用相结合
在Agentic AI经济中取胜的五大支柱
要在Agentic AI经济中取胜，需要在五个方面建立新能力：
数据基础：创建统一且规范的数据生态系统，具备语义层和反馈循环
人才与培训：通过战略性招聘和技能提升，发展专业的 AI 能力
专业化与知识产权开发：开发针对特定垂直行业和用例的专有解决方案
生态系统协同：在 AI 技术栈中建立战略合作伙伴关系
以人为本的采用：关注变革管理，并通过业务成果衡量成功
为AI时代制定战略路线图
在Agentic AI时代取得成功，不在于覆盖所有领域，而在于在特定领域做到卓越。渠道正向专业化细分，合作伙伴必须选择自己的赛道，明确战略定位，并在该领域取得领先地位。
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本文作者
Lisa Lawson
高级首席分析师，
渠道生态
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