定价权的终结

我们基本上习惯性地认为，高利润率 = 好的企业，低利润率 = 糟糕的（或至少尚未变好的）企业。但如今，那些毛利率为负却增长极其迅猛的 AI 企业，成了市场上最炙手可热的存在——热到甚至有了一个名字：“AI 超新星 ”。

它们颠覆了人们对优质企业的常规预期和模式，但大家依然为之着迷。

现在是时候认真思考利润率的真正含义、它所代表的东西，以及它为何重要（或不重要）。

从根本上、从定义上来说，利润率代表了定价权。你获取利润率——即收取高于成本的价格——的能力，就是定价权的定义。定价权，尤其是在软件企业中，可能来源于多种因素的组合。

将软件视为高（毛）利率的优质业务，这一观念基于其运营模式的三个假设：

1. 零边际复制成本（相同代码，可供无限用户使用）
2. 非短暂性价值（软件不像媒体那样会贬值，因此可以长期持续销售）
3. 高转换成本（关键任务或高度差异化的产品能够推动用户留存并形成定价权）

这些最终都会体现为高利润率，因为你可以只构建一次产品，然后在很长一段时间里反复卖给很多人，售价高于你的成本。

这些假设支撑着软件企业的所有规划与运营方式。它们是核心所在。

随着时间推移，我认为人们往往过于关注第1点和第2点，而对第3点关注不足，尽管它才是定价权和利润率的最重要驱动因素。

如果你能在客户不流失或不解雇你的情况下，将价格定在远高于成本的水平，你就拥有定价权。无论商业模式或使用模式如何，你都在捕获价值。

无论这些转换成本源自品牌、网络效应、产品价值、垄断、交易/硬成本，还是使用/软成本——都无关紧要。它们最终都会在损益表中体现为利润率。

人工智能改变了这一公式/揭示了被普遍接受观点中的缺陷：

• 复制的边际成本变得更高（依然是代码，但现在背后还有推理过程）
• 转换成本崩塌（差异化减少，更容易替换）
• 折旧加速（新产品进步速度更快）

结果： 转换成本急剧下降，软件利润率可能会从 80-90%重新回落到一个更低的水平。无论是 10%还是 60%……谁也说不准。

那又怎样？ 你该如何应对？

如果转换成本 → 定价权 → 利润率的常见驱动因素正在恶化，你就必须在其他地方找到它们，否则只能成为一家低价值、容易被复制和替代的企业。

• 深入垂直领域 —— 深度嵌入客户业务，让他们对你形成完全依赖，从而使转向其他供应商变得痛苦。最糟糕的情况就是成为一个横向的单点解决方案（如 Zoom）。
• 打造网络效应 —— 通过网络和“多人模式”创造转换成本，使你的价值主张随着规模扩大而提升，同时让任何新进入者的竞争成本上升。之所以唯一的新网约车竞争者都是拥有无限资金的公司（Google 和 Elon），是有原因的。
• 推出混合模式：
  • 软件 + 服务（用服务来区分软件）。这就是为什么“前置部署”型企业业务如今如此流行的原因。
  • 硬件 + 软件（物理切换成本）。你可以通过传感器、设备等方式，制造物理锁定或生成专有数据。
  • 服务 + 软件（用软件来区分服务）。这表现为纵向整合，无论是作为一个全新的业务，还是某种收购平台。

这不仅仅是关于人工智能公司毛利率为负（这显然是糟糕的商业模式花招，而且可能是昙花一现）。而是关于软件企业的基本经济状况永久性恶化，以及对合理应对措施的思考。

目前一些毛利率低或为负的人工智能公司，将凭借资本支撑足够长的时间以生存下来并提高价格。其中一些最终会通过市场深度、网络效应或混合模式实现差异化。许多公司则会在襁褓中夭折。

超新星不会永存；它们燃烧得炽烈而迅速消亡。

感谢 Charles Rubenfeld、Tanay Jaipuria 和 Caroline Newman 的启发，并与我一起交流这些想法。