随着生成式AI在企业产品中找到自己的定位，公司将如何对其使用进行收费呢？
企业软件公司没有浪费任何时间就将生成式AI集成到了他们的产品中。尽管像OpenAI和Anthropic这样的公司建立的大型语言模型引发的兴趣相对较新，但大大小小的科技公司都在积极地将这种技术融入他们的产品和服务中。
你可能已经看到了这些头条新闻：Slack正在开发AI工具；Anthropic正在为公司聊天服务内部使用构建其自己的LLM版本；Box正在使用生成式AI工具，Ada也是如此。而微软的Bing刚刚撤掉了其聊天产品的等待名单。对于这种新的用户-软件交互和用户导向的创造力系统，企业的热情广泛存在，而且正在出现更多的实例。
HubSpot CEO Yamini Rangan 在近期的财报电话会议中告诉投资者，生成式AI将“迅速”改变商业环境。
Rangan详细解释了为什么HubSpot将证明是一个对生成式AI加速工作有用的枢纽，他认为，它拥有“独特的数据和广泛的分布”，同时位于“客户的工作流程中心”。
HubSpot对生成式AI及其预期客户如何使用该工具的看法并未让人感到惊讶。然而，确实引起了我们注意的是，该公司对如何计划对新工具进行货币化的讨论。
在通话过程中，一位分析师问道，投资公众将何时能够“在你们的财务结果中看到AI的益处”，这是根据对话的文字记录。
以下是Rangan回答的关键部分：
他说，一些生成式AI特性将变得司空见惯,它们将只是我们核心产品的一部分，是我们驱动核心产品的客户参与度和采用率的一部分。现在，如果有更专业的用途，这将长期提高业务的ASP，这就是我们考虑货币化的方式。
这个回答非常有趣，引发了我们深思：
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HubSpot 预计生成式 AI 在企业软件内部的应用将足够广泛，以至于其部分功能将变成“基本配备”。换句话说，对于大型语言模型（LLMs）的需求将是巨大的并且普遍到足以抵消任何负面效应，这种观点解释了为什么风险投资家愿意高价购买少量 OpenAI 的股份；
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提供专业的生成式 AI 工具可能成为纯粹利用这项新技术赚钱的途径，这可能导致更好的净美元保留；
例如，目前市场上有许多方式或计划来盈利于生成式 AI 工具。HubSpot 似乎采用了一种方法，GitHub 则通过直接向其“Copilot”服务（由 OpenAI 提供支持）收费走了另一条路，GitHub 向个人收取每用户每月 10 美元，向公司收取每用户每月 19 美元，这非常简单，但比 GitHub 的核心服务的中间层（每用户每月约 4 美元）要贵得多。
当然，并不是说这是一件坏事，如果 GitHub 的 Copilot 一个月内为普通开发者节省一小时的工作时间，它就超值了，但这是一种比预期的 HubSpot 更直接的定价机制。
这些不同的方法为我们提供了一种有用的思考方式，即生成式 AI 工具可能如何找到盈利之路？
以下是我们目前可以看到的大致概述：
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通过广告支持：Bing 和其他搜索引擎将利用广告来盈利于他们的生成式 AI 支持的服务，这在搜索市场上可能行得通，因为每次搜索的搜索引擎优化的便利性可能会超过提供结果所需的计算成本；
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通过整合增加价值：HubSpot 预计生成式 AI 将在其产品中得到应用，其 CEO 关于“基本配备”工具的说法暗示 AI 将成为现有软件产品的组成部分。如果按计划进行，这将使现有软件更好（产生更大的影响）并因此价值更高；
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付费附加组件：GitHub 的方法，在 AI 支持的功能与核心服务分开的产品和服务可能会以额外费用定价。将会很有趣地看到在收入方面，AI 工具在哪里能够与现有产品或服务的核心服务分离，在哪里不能；
注意，上述方法不一定是互斥的：例如，HubSpot 可以同时使用第二种和第三种方法。
还有更多的盈利技巧可能会找到主流应用。艺术家们可以购买特定生成式 AI 模型的使用额度，以按使用量付费的方式修改或扩展他们的作品，而构建生成式 AI 模型的公司会找到他们自己的方式来提取价值，就像他们所依赖的底层云平台乐于分得生成式 AI GDP 的一部分。
从 HubSpot 的财报中吸取的教训是，虽然企业普遍渴望使用生成式 AI，但资金方面则不那么具体，怀抱着推翻现有市场的希望的初创公司在盈利于他们自己的生成式 AI 支持的产品方面似乎有着广阔的前景，愿最好的服务和最少阻力的销售方式胜出。