【苦惱 AI 燒錢不賺錢】不能把 AI 當軟體賣，收費模式怎麼改才能成功變現？
當人工智慧成為企業數位轉型的首選工具，卻也揭露出一個日益突出的矛盾：AI 火速普及，但營收表現卻難以匹配。
根據瑞典企業數據管理與中介軟體公司 DigitalRoute，對全球 614 位財務長的最新研究顯示，儘管高達 90% 的 CFO 將 AI 視為未來五年的關鍵戰略重心，但其中竟有 71% 表示他們無法有效將 AI 應用轉換為實際的財務成果。這不僅是個數據上的落差，更是企業從「導入技術」到「實現商業價值」過程中一個重大的系統性斷裂。
AI 經濟很熱，但難轉成錢？
這場被譽為第二波「數位淘金熱」的 AI 狂潮，推動企業從各產業爭相導入智慧模型。然而，大多數公司卻在從「技術部署」走向「價值變現」的過程中止步不前。
原因在於，AI 已經不是一次性銷售的軟體產品，而是一種持續互動、動態學習的智慧服務。傳統以功能打包、月費定價的商業邏輯，顯然難以滿足 AI 的即時性、個人化與結果導向特質。
DigitalRoute 的研究揭示出，企業對 AI 使用的追蹤與即時計算能力仍然薄弱。超過七成的受訪 CFO 認為定價邏輯太過複雜，是擴大 AI 應用的最大阻礙。他們無法即時了解用戶如何與 AI 互動、觸發哪些資源、帶來哪些商業效益，也就無法設計出合理且具彈性的收費機制。
「看不到」就「收不到」是 AI 的變現門檻
此外，研究中 68% 的財務長指出，他們的現有營收與計費架構，已無法對應 AI 服務中千變萬化的使用場景與效能輸出。這些傳統系統大多建立在固定訂閱、功能組合與月度報表的思維上，而 AI 則需要的是能夠即時感知「提示發出時刻」、「模型產出時間」、「回應結果是否被使用」、「使用者是否持續互動」等細緻數據。
也因此，許多企業發現他們的「報價至現金」（quote-to-cash）流程不堪使用，需要全面升級或替換才能支撐 AI 驅動的收益模型。而未能即時追蹤這些關鍵使用資料，就等同於讓商業價值流失在數位鴻溝中。
向成熟產業取經：使用導向的變現模型
事實上，根據使用量與結果收費的邏輯在其他產業早已成熟。DigitalRoute 建議，AI 的定價設計可以向這些產業案例看齊：
串流媒體服務：不只計算訂閱戶數，還追蹤觀看內容、使用設備、觀看時段，甚至用於推估授權費與廣告分潤。
電信業：從按分鐘計費變為按兆位元組計費，還包括即時測量每個設備、每次互動。
物流產業：定價不僅基於里程，還基於即時追蹤、運送嘗試和預計延誤。
雲端服務提供者與製造業者：依據實際消耗、效能與回報進行變動收費。
這些案例表明，真正掌握使用行為與效果，並根據實際創造的價值進行定價，才是實現商業可持續的關鍵，而這也正是 AI 貨幣化未來的主軸。
DigitalRoute 強調，企業應拋棄以往僅關注「賣了什麼」的銷售邏輯，轉而問自己「用戶實際怎麼用、創造了什麼結果」，因為唯有這樣，AI 才能成為真正能創造營收的生態，而不僅是帳面上的成本支出。在這份報告中，DigitalRoute 也提出企業應立即建立三大變現基礎設施：
1. 精準追蹤 AI 的每一個消耗與觸發時刻，將其視為潛在收入節點
2. 根據功能價值設計動態定價模型，脫離月費與功能包的思維
3. 整合產品、財務與營收管理的共享數據平台，解決跨部門資訊落差。
AI 的未來不在模型，而在模式
DigitalRoute 行銷長 Ari Vanttinen 認為，現在每一次提示都是一種潛在的收入來源。當企業能夠即時計算、即時收費、即時回饋，就能釋放 AI 帶來的真正價值。
從 DigitalRoute 的研究可以看出，AI 的價值從來不是模型本身，而是能不能建立一套合理的價值轉換機制。企業若仍停留在導入技術、列入資本支出，而未建立即時追蹤與收費能力，那麼 AI 就只是個花錢的黑洞。
真正能將 AI 商業化的，不是最先擁有模型的公司，而是那些擁有系統、能將「使用」轉化為「價值」的公司。對於想要在 AI 經濟中取得競爭優勢的企業來說，擁抱即時數據、重構定價邏輯，已非選擇題，而是生存題。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《TechRadar》、《DigitalRoute》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）