# 如何在 2025 年通过 AI 赚钱

> 了解 2025 年通过 AI 赚钱的实用方法，包括 AI SaaS 创意、API 商业化、定价策略和上市执行。
- **Author**: Joshua D'Costa
- **Published**: 2025-08-18
- **Category**: AI
- **URL**: https://dodopayments.com/blogs/zh/make-money-with-ai

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全球 AI 市场规模已达数千亿美元，并且仍在快速增长，预计 [2025 年约为 3910 亿美元，2025 至 2030 年的复合年增长率（CAGR）为 35%-36%](https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market#:~:text=The%20global%20artificial%20intelligence%20market,of%20advanced%20technologies%20in%20industry)。对创始人和 SaaS 初创公司而言，这意味着巨大的机会：借助 AI 打造更智能的产品、推出新服务，并建立可持续的经常性收入模式。

本文将介绍可落地的思路、技术工具、定价策略和上市建议，帮助你在 2025 年构建并实现 AI 产品的商业化。

## 什么是 AI，以及它为何在 2025 年如此重要

人工智能（AI）广义上是指让机器模拟类似人类的决策能力和创造力。到了 2025 年，AI 早已不只是一个流行词，而是像计算机和互联网一样的核心技术。

> 你在第一个月选择的计费模式，会限制第二年的定价灵活性。从一开始就构建在支持订阅、按用量计费、预付额度和混合模式的基础设施之上。
>
> \- Ayush Agarwal，Dodo Payments 联合创始人兼 CPTO

各行各业都在应用 AI：从聊天机器人和分析，到预测性设计和自主工作流。事实上，AI 的普及程度已经非常高。[一项近期调查发现](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai)，78% 的公司已在至少一个业务职能中使用 AI，而这一比例在前一年仅为 55%。

仅 ChatGPT 这类生成式 AI 在 2024 年的市场规模就达到 360 亿美元，是增长最快的细分领域。巨额投资推动了这一扩张----例如，企业在 2024 年向 AI 计划投入了 138 亿美元，比 2023 年增长了 6 倍。

对于 SaaS 创始人而言，AI 已成为主流赋能技术。今天为应用添加 AI 功能，就能打开新市场并带来更高的溢价。AI 正逐渐成为 SaaS 平台不可或缺的一层。

## 2025 年的 AI 有多重要？

大型企业更有可能在多个部门部署 AI，通常会结合内部团队、Google Vertex AI 和 AWS Bedrock 等云端 AI 平台，以及第三方工具。

企业各部门生成式 AI 采用率图表

[来源](https://ff.co/ai-statistics-trends-global-market/#:~:text=Enterprises%20in%20the%20top%20quartile,enabled%20workflows)

上图展示了 Marketing、Legal、HR、Customer Service 和 Engineering 等部门的 GenAI 采用情况，凸显了企业目前将 AI 应用于哪些领域。

如今，71% 的公司已在部分业务中使用生成式 AI 工具（例如大型语言模型或图像生成器）。AI 带来的投资回报开始体现在生产力提升和收入增长上。在 AI 应用排名前 25% 的企业中，管理者表示，AI 驱动的工作流让生产力、员工留存率和客户满意度提高了 15%-30%。

### 主要趋势

**企业投入持续增加：** 企业在 2024 年的 AI 支出同比大幅增长 6 倍，体现出决策者对 AI 的认真投入。

**广泛应用于各职能：** 增长最快的是具有明确投资回报的领域，例如 IT 自动化、销售和营销内容，以及客户支持。

**投资回报信号明显：** 企业报告称，AI 带来了成本节约和新增收入。大型公司也越来越多地跟踪 AI 关键绩效指标（KPI）。尽管许多企业仍处于早期阶段，但遵循最佳实践的公司已经开始获得竞争优势。

企业生成式 AI 投资增长图表

[来源](https://menlovc.com/2024-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise/#:~:text=2024%20marks%20the%20year%20that,shifting%20from%20experimentation%20to%20execution)

上图清楚地说明了这一点：生成式 AI 已经吸引了大量投入。Gen-AI 工具正在被嵌入能够产生经常性收入的工作流中，而不再只是实验性试点。

生成式 AI 正从未来的可能性转变为核心业务能力。其采用率和投入规模的增长表明，AI 在 2025 年既具有重要意义，也具备商业化价值。

## 2025 年通过 AI 赚钱的最快方式

AI 打开了许多收入路径。以下是创始人和 SaaS 初创公司当下实现 AI 商业化的几种快速方式：

**1\. 构建 AI SaaS 产品**

- 在可扩展的 Web 应用中使用 AI，创造更多价值。

- 示例：AI 驱动的 CRM 或邮件助手、自动化分析仪表板，以及 AI 增强型网络安全工具。

- 你可以将 AI 融入现有 SaaS，也可以推出全新的 AI 优先服务。

- 垂直细分工具尤其热门：面向 Marketing、Legal、HR、医疗保健等领域量身打造的工具。例如，面向营销人员的 AI 社交媒体文案工具、面向律师的 AI 尽职调查分析器，或面向小型诊所的 AI 患者分诊机器人。

- 在这些高需求领域构建 AI SaaS，可以快速获得投资回报。

**2\. 将 API 和微服务商业化**

- 将你的 AI 专业能力封装在 API 之后，让其他用户按调用次数或按月付费使用。

- 例如，你可以训练一个专用模型（如用于法律合同的细分 NLP 模型），并出售其访问权限。

- RapidAPI 或 AWS Marketplace 等市场可以帮助你进行 Distribution。许多 AI 初创公司会为这类产品采用按用量计费。

**3\. 创建 AI 插件、模板和提示词库**

- ChatGPT 等平台支持自定义插件，许多工具也支持提示词和模板，因此开发者和创作者愿意为高质量的附加组件付费。

- 可以创建用于 Marketing、设计和编程的自定义提示词包；连接专业数据的 ChatGPT 或 Midjourney 插件；以及利用 AI 的浏览器扩展等。

- 这些产品通常以一次性购买或订阅下载的形式在市场中销售。

**4\. 提供 AI 咨询、自动化和托管服务**

- 许多企业知道 AI 很有价值，却缺乏内部专业能力。如果你或你的团队具备 AI 技能，提供咨询或代为完成的服务会带来可观收益。

- **示例：** 使用 LangChain 等工具设置自定义 GPT 智能体；借助 UiPath 或 Zapier 自动化手动工作流（例如构建发票处理机器人）；或使用 Weights & Biases 和 Labelbox 等平台提供托管式 MLOps 服务。

- 咨询服务可以按小时或项目计费，而长期托管服务协议则能带来经常性收入。

**5\. 内容和创作者产品**

- 创建并销售 AI 技能在线课程、AI 使用模板，甚至用于机器学习的标注数据集。

- **示例：** 通过 Dodo Payments、Notion 或 Canva 销售 AI 使用模板和提示词包，或提供付费 Substack 和借助 Jasper 或 Claude 自动生成内容的新闻通讯。

- 一些公司会将精选资源打包销售，例如精选提示词、经过 LLM 微调的模型或合成数据集。

- 这类产品面向正在学习 AI 的人群，以及需要大规模生成 AI 内容的用户。

**6\. AI 辅助的自由职业和零工服务**

- AI 工具可以帮助个人自由职业者提升能力、加快工作速度并提高收费，即使他们没有完整的产品。

- 示例：设计师使用 Midjourney 和 Adobe Firefly 更快地交付视觉概念；写作者依靠 Jasper 和 Claude 起草文章后再进行编辑；配音演员使用 [降噪工具](https://www.veed.io/tools/remove-background-noise-from-audio) 获得更清晰的旁白，并利用 [AI 配音](https://www.veed.io/tools/voice-dubber/ai-dubbing) 制作多语言内容版本。

- Upwork 等市场已经做出回应，增加了完整的 AI/ML 类别。自由职业者表示，AI 让他们的竞争力提升了两倍，其中 95% 的人称生产力显著提高。

- 你可以销售高价值的 AI 服务，例如使用 ChatGPT 或 Botpress 创建聊天机器人、数据标注和 AI 虚拟助理服务，并以传统自由职业者难以匹敌的价格提供服务。

以上每条路径都可以产生经常性收入。关键在于对齐市场需求，并将 AI 工作打包成客户愿意持续付费的产品或服务。

## 快速构建 AI 产品的工具和技术栈

得益于现有模型和框架，推出 AI 产品的门槛从未如此之低：

**核心模型和推理**

- 使用成熟的服务商，而不是重新训练模型（OpenAI 在企业级 API 调用中占据主导地位）。

- 不要忽视开放替代方案：Hugging Face 托管着超过 120,000 个模型和 20,000 个数据集，供 10,000 多家组织使用。

- 根据价格、性能和许可证（开源还是付费）进行选择。

**编排和开发工具包**

- 使用 LangChain（连接模型、检索和自定义逻辑）来加快开发。

- 添加向量数据库（Chroma、FAISS、Pinecone），用于语义搜索和检索。

- 使用工作流工具（Zapier、n8n）连接各个组件，以低代码方式从应用触发 LLM 调用。

**无代码/低代码构建器**

- 使用 Bubble、Airtable AI 或 Zapier 的 AI 模块等平台快速制作原型。

- 使用企业级低代码选项（Salesforce Einstein、Microsoft Power Platform）将 AI 添加到 CRM 工作流中。

**数据标注、监控和 MLOps**

- 通过 Labelbox 或 Scale AI 等服务获取标注数据。

- 使用 MLOps 工具（Weights & Biases、Saturn Cloud）跟踪实验和部署。

- 使用 LangSmith 等测试和监控工具，以及云成本控制工具来监控输出和成本，管理 GPU 支出。

借助这些基础组件，你可以比以往更快地从想法走向 AI 产品。基础设施已经准备就绪：开源模型、付费 API 和开发者框架在 2025 年都已日趋成熟。挑战通常在于选择合适的组件并将它们组合起来，而不是从零开始发明 AI。

## AI 产品的定价和收入模式

AI 产品需要经过深思熟虑的定价。以下两种基本方式最为常见：

1. **按用量计费：**

根据 AI 使用量向客户收费。这种方式能让成本与价值保持一致，并自然扩展。许多 AI 服务和 AWS 等云端 API 都采用这种模式。

**为何有效：** 客户可以以较低承诺试用产品（只为实际使用的部分付费），而你的收入也会随客户成功而增长。你可以通过按量计费的 API 令牌、数据配额或计算时长来实现。

**例如：** AWS 为新用户提供 12 个月内免费的 100 万次 API 调用，这种免费增值方式吸引了初创公司在其平台上构建产品。你也可以提供每月免费预付额度或小型套餐，让开发者在付费前进行尝试。

2. **订阅/混合模式：**

基础订阅包含固定的使用量或功能集。例如，每月 10,000 次文本生成，或核心功能的访问权限，客户可以升级以获得更多额度。你还可以将其与超额用量收费结合起来（套餐 + 按用量付费），以覆盖高用量用户。

许多 AI SaaS 会选择混合模式：收取月费，当客户超出额度后再按调用次数额外收费。免费试用或有限的免费套餐有助于吸引客户注册。

[心理定价](https://dodopayments.com/blogs/psychological-pricing)策略仍然适用，例如整数定价、捆绑销售，或用高级套餐进行锚定。**例如：** 你可以将基础版 AI 聊天机器人定价为每月 29 美元，专业版为 79 美元，企业版则采用定制报价。对不同价格进行 A/B 测试，并观察转化率。

3. **进行实验**

使用免费增值模式或入门预付额度来推动早期采用，就像早期的 OpenAI 一样，然后向更高等级套餐升级。跟踪客户获取成本（CAC）与客户终身价值（LTV）等指标。

AI 工作负载可能成本高昂，因此要确保定价能够覆盖推理成本。定期重新评估用量阈值和价格：随着模型成本降低或上涨，价格可能也需要调整。

## 如何销售 AI 工具或服务：GTM 渠道

构建产品只是成功的一半；现在你需要获取客户。以下是 AI 工具的关键上市（GTM）策略：

### 直销和开发者触达

- 对于企业交易，你可以通过定位潜在客户、展示投资回报并开展试点来进行直销。

- 对于面向开发者的产品，可以参与黑客松、[GitHub](https://github.com/search?q=Dodo%20Payments&type=repositories)、线下聚会等开发者社区活动，并提供清晰的 API 文档和便捷的注册流程。

### 市场和平台合作

- 将产品发布到相关市场（RapidAPI、ChatGPT Plugin store、AWS Marketplace），提高可发现性。

- 与主要平台（Salesforce、HubSpot、Azure）建立集成，让客户能在他们日常工作的地方找到你。

### 内容、演示和产品驱动增长

- 提供实时演示和交互式试用；优化新手引导，让产品将用户转化为付费客户。

- 发布由 SEO 驱动的内容和 YouTube 演示视频，解决真实问题，然后将流量引导至产品或演示页面。

### 社区、案例研究和社会证明

- 建立社会证明。分享客户成功案例和投资回报单页。如果试点客户借助你的工具提高了销售额或降低了成本，就把成果记录下来。

- 鼓励满意的用户在 LinkedIn 或 G2（评测网站）上发布评价。在 [Reddit](https://www.reddit.com/r/indianstartups/comments/1mk10gx/dodo_payments_is_one_of_the_best_in_the_country/)、Stack Overflow、[Discord servers](https://discord.gg/dodo-payments-1305511580854779984) 等 AI 和 SaaS 社区中积极互动。

- 回答问题，并自然地突出你的解决方案。举办网络研讨会或参加线上会议，有助于将你树立为行业思想领袖。

## 如何将 AI 商业化并在全球销售

AI 没有国界，因此从第一天起就要考虑全球支付和合规。要最大化覆盖范围：

1. **接受全球付款：**

使用 [Dodo Payments](https://dodopayments.com/) 这样的多币种支付系统，让客户可以使用本地货币付款。

提供各地区常用的支付方式，例如印度的 UPI、荷兰的 iDEAL 和美国的 Apple Pay。本地化支付可以提高转化率，尤其是在新兴市场。

**不要忘记税务：** 欧盟、英国和许多国家要求软件收取 VAT/GST。使用能够自动处理税务的平台。

2. **开发者友好的支付合作伙伴：**

Dodo Payments 等平台专注于 SaaS：它们可以自动处理跨国税务合规，提供灵活计费，并支持全球银行卡和电子钱包。

这类工具让你可以专注于产品，而不必被发票和法律费用牵制。即使你不使用 Dodo Payments，也应选择具备可靠 API 和全球覆盖能力的支付网关，让世界各地的注册和续费流程都顺畅无阻。

3. **地区特定的合规要求：**

确保你的 AI 工具符合当地法规。例如，GDPR 和 CCPA（California）对数据提出了严格要求。如果你提供医疗或金融 AI 服务，可能需要相关认证或特殊许可。一些国家会限制 AI 技术的使用。你的目标是全球扩张，因此不应因进入新市场而遭遇法律障碍。

顺畅的货币兑换、自动开具发票和清晰的服务条款能够建立信任，并帮助你拓展更大的客户群。

Atmos Funded 高级市场分析师 Connor Woods 补充道：

"根据我们在 Atmos Funded 的经验，跨地区处理合规和支付，通常更需要的是一致性，而不是复杂性。即使是提供本地货币发票、确保合同符合当地数据规则等简单措施，也有助于减少客户的困惑。我们注意到，当这些基础工作处理得当时，客户会更有信心继续推进。"

## AI 产品发布清单

在发布前和刚发布后，请牢记以下实用步骤：

- **从聚焦的 MVP 开始：** 不要试图一次性完成所有 AI 功能。先推出能够解决真实客户痛点的核心功能，再根据用户反馈迭代添加功能。

- **设定初始价格：** 在定价页面进行 A/B 测试，或提供试点折扣以换取反馈。跟踪使用量如何转化为付费意愿。速度至关重要：快速将产品推向市场，然后持续改进。

- **计费和法律基础：** 即使是 MVP，也要正确处理发票和税务。从第一天起就准备好开票、收款、服务条款和清晰的隐私政策。如果你计划在全球销售，请确保这些文件覆盖国际客户。

- **设计新手引导流程：** 让用户快速体验到"啊哈时刻"。提供文档或快速入门指南。尽早规划客户支持：即使是简单的 FAQ 页面或聊天机器人，也能提前消除困惑。发布后，通过提示或定期沟通与用户保持互动，让他们持续使用产品。

- **最低限度的指标：** 确定核心 KPI，例如日活跃用户数（DAU）、月度经常性收入（MRR）和流失率。监控产品表现，并在需要时准备调整功能或商业模式。

## AI 伦理和商业风险

通过 AI 赚钱的同时，你也必须承担并管理相应责任：

- 透明说明你如何使用客户数据，尤其是输入语言模型的数据，并在适用的情况下遵守 GDPR 和 CCPA 等法规。

- 使用强加密和适当的合规流程保护健康或财务数据等敏感信息。

- 积极测试模型是否会产生有害或有偏见的输出，并在需要时添加过滤器或安全护栏。告诉用户 AI 能做什么、不能做什么，让预期保持现实并维护信任。

- 密切关注推理成本，因为昂贵的模型调用可能超过你按请求收取的费用。使用缓存、较小的模型处理简单任务，或批量处理请求，以降低计算支出并保护利润率。

- 持续关注不断变化的 AI 法律和指导方针，包括《欧盟 AI 法案》以及主要市场中新出台的版权和责任规则。

- 如有疑问，请咨询法律专家，并避免未经许可使用受版权保护的材料进行训练。

- 为产品发布简短的伦理声明或使用指南，并遵循 ISO 和 NIST 等组织制定的新兴标准，让客户和监管机构看到你认真对待风险。

## 常见问题

### 作为个人创始人，通过 AI 赚钱最快的方式是什么？

通常，最快的路径是构建一个专注的 AI 工具，为特定买家群体解决某个棘手的工作流问题。相比宽泛的平台，聚焦型产品的价值主张更清晰，因此更快实现收入。

### AI 产品应该按用量收费，还是按月收费？

按用量定价适合以 API 调用或用量波动为主的产品，而月度套餐适合提供可预测的功能访问。许多成功的 AI 初创公司会将两者结合起来，采用基础订阅加超额用量收费的模式。

### 推出 AI SaaS 时，我需要自己的模型吗？

不需要。大多数创始人通过成熟的模型服务商和开源工具更快地推出产品。产品差异化通常来自工作流设计、数据上下文和用户体验，而不是模型所有权。

### 如何从第一天起在全球销售 AI 产品？

使用支持本地支付方式、自动税务处理和多币种交易的结账流程。面向全球的计费基础设施可以消除原本会拖慢国际转化的摩擦。

### 早期 AI 产品适合采用什么 GTM 渠道？

SEO 内容、产品演示和细分社区通常是早期团队最容易利用的渠道。再配合清晰的激活路径，让感兴趣的用户能够快速试用并付费。
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