北京
- 衡宇 鷺羽 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
Meta剛掏出20億美元把Manus收入囊中的同時，一份名單也隨即在VC圈瘋傳——
“1億美元ARR俱樂部”。
上榜公司不多，但個個鼎鼎大名：
- Perplexity：200億美元
- ElevenLabs：66億美元
- Lovable：66億美元
- Replit：30億美元+
- Suno：25億美元
- Gamma：21億美元
- Character：10億美元+
- Manus：5億美元
- HeyGen：5億美元+
（以上數據代表公司估值）
隨便單拎一個出來，都是如今炙手可熱的存在。
此圖由AI生成
1億美元ARR，不過是它們交給硅谷的入場券。
但要知道這個數字，對絕大多數初創公司來說，都是從0到1的絕對天塹。
要厘清這一問題，不妨先回到ARR的定義上。它指的是產品一年之內穩定的收入，即可重復、可持續的真實收入。
它反映了一家AI公司最關鍵的問題：到底有沒有人愿意為你的AI長期付費？
顯然，上榜的這幾家公司已經收獲了自己的粘性用戶群體。
而且無一例外，它們都不是Big Labs。
事情變得有趣起來，正如網友所說：
- 從基礎模型轉向消費者產品是今年最顯著的趨勢，ToC端是新的黃金。
“1億美元ARR俱樂部”成員可劃分為5大類
事實上，上榜者并非離散的孤例。
全局盤點之下，可以清晰地發現它們已然衍生出主要5類商業路徑：
第一類，是AI搜索/信息服務
以Perplexity為代表，通過AI搜索引擎，直接重構用戶獲取信息的方式。
Perplexity成立于2022年8月。今年3月，其CEO Aravind Srinivas正式官宣，產品ARR突破1億美元大關。
第二類，是音頻/語音基礎能力產品
典型例子是ElevenLabs，不直接面向普通消費者，而是成為眾多應用背后的AI語音引擎，典型的AI Infra路線。
成立于2022年，雖然并未對外披露1億美元ARR的具體時間點，但在今年9月宣布啟動1億美元的員工股權回購計劃時，正式宣布ARR已超過2億美元，并預計年底前達到3億美元。
第三類，是Vibe Coding/開發工具
Replit和Lovable代表的則是新的Vibe Coding趨勢，讓更多非技術用戶進入開發領域。
其中Replit成立于2016年，并在今年6月宣布ARR破1億美元，較2024年底的1000萬美元實現了10倍增長。
Lovable則是在2023年正式成立，并在今年7月正式宣布ARR破1億，隨后又在11月更新了這一數據，來到了2億美元ARR，成為增長最快的AI編程工具之一。
第四類，是內容/辦公效率工具
Gamma是這一類的代表，瞄準的是用戶最剛需的辦公場景——做PPT、寫文檔等。
它成立于2020年，同樣也是在今年11月宣布ARR突破1億美元，同期還完成了由A16Z領投的B輪6800萬美元融資。
第五類，是生成式娛樂內容
Suno和HeyGen則走向另一條路線，不直接提高效率，而是通過音樂、視頻拓寬用戶的娛樂邊界。
其中Suno成立于2022年，援引知情人士透露，10月份公司ARR已達成1億美元。
HeyGen成立于2020年，也是最早一批進入視頻生成領域的初創公司，在今年10月，其創始人Joshua Xu在官宣首次達到1億美元ARR。
補充一個小tips：像Replit這種明確寫年化收入的，嚴格講不等于ARR。
無一例外，全部ToC
看到這兒，最值得劃重點的一點出現了：
- 這批跨過門檻的“俱樂部成員”，清一色都是ToC的
這個結論本身就帶著強烈的信號（在很多人的直覺里，企業服務更愿意付費、更講效率、更有預算，似乎更容易做出大收入）
背后原因和AI產品所處的階段有關，也和ToC的運行機制有關
AI 2.0方興未艾，用戶對產品的容忍度還很高。
每一次迭代都可能給用戶帶來新的驚喜，用戶愿意持續付費。
當然，另一個隱藏的致命打擊伴隨而來：用戶粘性其實并不高，誰好用我就趕緊撇下原本的心頭寶，高高興興擁抱新產品去了。
但整體而言，其實用戶今天試用，明天續費，后天流失，也不是什么壞事。
在AI早期我們不妨把它看作一種優勢，它讓產品用最短的時間獲得最真實的反饋。
所以走ToC這條路，能讓團隊迅速收到反饋，高速試錯，快速調整。
當行業處在高速不確定期，快本身就是優勢
與此同時，ToC的規模效應對AI應用的單位經濟學有一種倒逼機制。
這就不得不回到ARR這個話題來。
AI 2.0時代，1億美元ARR這條線天然自帶一條更樸素的約束：
- AI-Native應用的生意邏輯，天然帶著推理成本這根計價繩。
傳統互聯網產品一旦完成研發，邊際成本往往趨近于零。
用戶多一倍，成本未必跟著多一倍，很多產品因此可以用規模來攤薄成本，再用攤薄后的利潤去換更大的規模。
AI-Native應用走的是另一條路。
每一次響應、每一次生成、每一次多輪對話，都在消耗推理成本。
用戶增長得越快，調用就越頻繁，算力賬單上的數字就開始光速膨脹。
這就迫使團隊不得不更早地去思考，從長期視角來看，用戶帶來的價值增量能不能跑贏token和算力的消耗速度。
否則規模會把產品推向一種很尷尬的狀態——
好消息，收入在漲！
壞消息，成本同樣在漲，甚至漲得更快（攤手.jpg）
巨頭們可以用別的現金奶牛來給AI產品不停輸血，但創業公司就只有自己想方設法長期造血了。
要么客單價足夠高，高到可以覆蓋每一次推理的成本，并且為持續迭代留出空間；要么推理鏈路持續迭代到更短，把“多輪、重推理”壓縮成“少輪、輕推理”，讓同樣的付費收入對應更低的算力消耗。
總之就是必須找到成本與收入同向的營收方式。
從某種角度來說，于這些應用背后的AI創企而言，商業模式或許比技術、功能更像條護城河
當然，其中不乏一層更外部的因素。
不管是資本市場，還是媒體側、用戶側，都很喜聞樂見ToC產品和創業公司出爆款的故事。
這一點咱們今天在這兒就不做贅述了。
幾個月復刻個Manus唄？AI世界里，這筆賬并不劃算
之所以Perplexity、Replit、Manus都愿意站出來宣告自己達到“1億美元ARR”，一定程度上是這個數字的確拿得出手。
往深了說，它證明這些AI產品階段性站穩了腳跟
對ToC產品來說，這意味著它不再完全依賴短期熱度驅動增長，而是開始擁有某種持續運轉的內生動力。
這也是Meta愿意買Manus的原因之一。
很多人說，Manus出來第二天開源社區就有了OpenManus，Meta有錢有人有資源，看上了Manus，咋就不自己在內部迅速copy一個類似的應用呢？
歸根結底，主要是這么做真的不劃算
產品層面，AI迭代速度太快，技術、成本、需求、能力邊界都在變化，今天看起來可以復刻的形態，幾個月后可能已經被用戶標準刷新。
你自己做的這段時間，Manus都又跑出幾里地去了。
而且AI產品的競爭，還要爭奪快速固化用戶心智的窗口期。
從Meta的視角出發，我自己在消費級AI產品上沒有一個拿得出手的爆款，現在有一個經歷過市場驗證的Manus擺在我面前，價錢還不貴（與Perplexity等相比）
那不如掏錢買了吧！
于是可以順理成章把雙方各自擅長的東西拼在一起
Meta有平臺，有更強的觸達能力還有更高效的流量組織；Manus有清晰的付費邏輯，現成的粘性用戶，已經做過幾個月更貼近用戶的體驗打磨。
雙方都能各自把長板用到極致。
一夜之間，Meta就擁有了成熟的AI付費業務。
何況，買回來的不只是Manus這個產品 。
Meta想收購不僅是Manus這個產品，還有這個能做好AI應用的人才團隊。
你看，Manus創始人兼CEO肖弘，不就被扎克伯格任命為副總裁，把Manus的通用Agent能力整合進Meta AI、WhatsApp、Instagram等產品，稍帶手推動商業化去了嘛……
[1]https://x.com/deedydas/status/2005798365733478490
[2]https://www.bbc.com/news/articles/ce3k11q9qe1o
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