昨天，由前渡鸦科技创始人吕骋创立的 Cyber Manufacture Co.正式发布了首款产品 Rabbit r1，成为此次 CES 大会目前最大的一个亮点，在海外可以说基本上刷屏了。

同时还发布了 Rabbit OS，旨在复制应用程序交互并在用户手机上执行任务。它可以管理和执行你手机上的各种应用程序的功能，就好像你自己在使用这些应用一样，并且内置了一个大型动作模型：LAM，该模型专门设计用于与应用程序的现有界面进行交互并完成特定任务。

去年 Cyber Manufacture Co.连续完成了两轮融资，第一轮由 OpenAI 首位风险投资人 Vinod Khosla 领投，一个月后又获得了韩国互联网巨头 Kakao 的一笔 A+ 轮投资，当时吕骋就确定要做基于 AGI 的下一代 OS。

在我之前与吕骋的对话中，他详细介绍了整个产品的逻辑和大概的实现步骤以及面临的挑战，你可以在这里查看对话全文《OpenAI 首位风险投资人投了一个华人团队，要做基于 AGI 的下一代 OS》，他认为 AGI 最大的最大想象力在于彻底改变人和机器的交互方式：

AGI 的最大想象力在于彻底改变了人和机器的交互方式，在大语言模型出现后，人们将从“鼠标点击、手指触摸来操作系统的交互方式”切换成“用自然语言对话的方式来驱动系统交互”。

今天，OpenAI 正式上线了 GPT Store，目前看来已经有点 Store 的感觉了，OpenAI 宣称自 2 个月前宣布 GPT 以来，用户已经创建了超过 300 万个 ChatGPT 的各种自定义版本，能看出来开发者的热情确实挺高。

而此次另一个亮点是，开发者可以根据 GPT 使用情况获取收入了，首先在今年第一季度美国的开发者将可以根据用户对其 GPT 的参与度获得收入。如果这个模式走通，那么 GPT Store 就有机会成为真正的一个 Store 了。

昨天 Quora 从 a16z 融资 7500 万美金，想将 Poe 打造成为 Roblox for AI（或者 AI 时代的浏览器）和 GPT Store 的逻辑有点类似，Quora 创始人 Adam D'Angelo 说此次融资的大部分费用将用于支付给平台上的 Bot 创作者，甚至是成规模的开发团队。

a16z 合伙人 David George 将 Poe 的未来比喻为 Game 领域的 Roblox 非常形象， 并且在 Poe 上已经看到规模收益递增的迹象（ increasing returns to scale）。

对于 OpenAI 来说，GPT Store 上开发的 GPT 如果未来都是基于 GPT 开发的，因此它可能更类似于苹果比较封闭的 App Store；而 Poe 目前接入了各种大模型，它希望提供所有开发工具，因此如果未来都是朝着 Store 发展了话，我觉得或许可以将其类比为 Google Play。

而 AI 的发展，正在改变 SaaS 的商业模式，这可能会产生一个非常重大的影响。昨天，Zapier 发布了一个新的收费方式：Pay-per-task billing。

Zapier 在其官方博客上说，当你达到计划的任务限制时，你可以启用按任务付费计费：

按任务付费计费允许您继续运行业务关键型 Zaps，即使您已达到计划的任务限制。启用按任务付费计费后，当您的任务使用量超出计划的任务限制时，它会自动开始。

计费方式是这样的：

在每月计费周期结束时（当您的任务限制重置时），Zapier 会针对该周期内超出计划限制的所有任务向您收取费用。每项额外任务均按每个任务收费，费率为计划任务成本的 1.25 倍。该费用与您的月度或年度计划费用分开。如果您使用年度计划，Zapier 会按月向您收取在计费周期内超出计划限制的任何任务的费用。

大概意思就是如果你的使用超出了目前的付费计划，它会自动开启按任务付费，这样就不至于停止服务或者你需要升级一个你可能用不到的付费计划。虽然费率为计划任务成本的 1.25 倍，但如果任务只是超出一小部分了话，那其实还是挺划算的。

其实这种模式已经在 Intercom 上进行了，在几周前，Intercom 就已经将一款产品改为按 pay-per-resolution 付费，而不是按月订阅。这点我之前在《关于 AI 与创投，来自数十位投资人和 CEO 对 2024 的预测》一文中曾分享过 Emergence Capital 合伙人 Jake Saper 的预测：

2024 年的将是初创企业尝试基于结果定价的一年。随着 GenAI 开始显现出可量化的商业影响，初创企业将着手与客户协调价值创造激励机制。比方说 Intercom 正在尝试的 AI 机器人 Fin，通过 pay-per-resolution 来收费。这种尝试将是崎岖不平的，但我预计 2024 年将是学习的一年。

本质上来说，这有点类似按照使用量付费的一个变形，只不过 AI 可能会加速这个模式，对于很多 SaaS 服务来说，你每个月付的订阅费有时使用率并不高，或者处于某个两个套餐之间但是升级套餐又不划算，因此这种方式是一个非常好的补充。

目前大模型基本上都提供基于使用量来收费的 API，因此对于基于大模型开发的 AI 应用产品，显然是可以更好的采用这种收费模式的。正如一位创始人所说：SaaS 公司能够摆脱按月收费的时间太久了，欢迎来到按任务付费的软件时代。