昨天，由前渡鴉科技創始人呂騁創立的 Cyber Manufacture Co.正式發佈了首款產品 Rabbit r1，成爲此次 CES 大會目前最大的一個亮點，在海外可以說基本上刷屏了。

同時還發布了 Rabbit OS，旨在複製應用程序交互並在用戶手機上執行任務。它可以管理和執行你手機上的各種應用程序的功能，就好像你自己在使用這些應用一樣，並且內置了一個大型動作模型：LAM，該模型專門設計用於與應用程序的現有界面進行交互並完成特定任務。

去年 Cyber Manufacture Co.連續完成了兩輪融資，第一輪由 OpenAI 首位風險投資人 Vinod Khosla 領投，一個月後又獲得了韓國互聯網巨頭 Kakao 的一筆 A+ 輪投資，當時呂騁就確定要做基於 AGI 的下一代 OS。

在我之前與呂騁的對話中，他詳細介紹了整個產品的邏輯和大概的實現步驟以及面臨的挑戰，你可以在這裏查看對話全文《OpenAI 首位風險投資人投了一個華人團隊，要做基於 AGI 的下一代 OS》，他認爲 AGI 最大的最大想象力在於徹底改變人和機器的交互方式：

AGI 的最大想象力在於徹底改變了人和機器的交互方式，在大語言模型出現後，人們將從“鼠標點擊、手指觸摸來操作系統的交互方式”切換成“用自然語言對話的方式來驅動系統交互”。

今天，OpenAI 正式上線了 GPT Store，目前看來已經有點 Store 的感覺了，OpenAI 宣稱自 2 個月前宣佈 GPT 以來，用戶已經創建了超過 300 萬個 ChatGPT 的各種自定義版本，能看出來開發者的熱情確實挺高。

而此次另一個亮點是，開發者可以根據 GPT 使用情況獲取收入了，首先在今年第一季度美國的開發者將可以根據用戶對其 GPT 的參與度獲得收入。如果這個模式走通，那麼 GPT Store 就有機會成爲真正的一個 Store 了。

昨天 Quora 從 a16z 融資 7500 萬美金，想將 Poe 打造成爲 Roblox for AI（或者 AI 時代的瀏覽器）和 GPT Store 的邏輯有點類似，Quora 創始人 Adam D'Angelo 說此次融資的大部分費用將用於支付給平臺上的 Bot 創作者，甚至是成規模的開發團隊。

a16z 合夥人 David George 將 Poe 的未來比喻爲 Game 領域的 Roblox 非常形象， 並且在 Poe 上已經看到規模收益遞增的跡象（ increasing returns to scale）。

對於 OpenAI 來說，GPT Store 上開發的 GPT 如果未來都是基於 GPT 開發的，因此它可能更類似於蘋果比較封閉的 App Store；而 Poe 目前接入了各種大模型，它希望提供所有開發工具，因此如果未來都是朝着 Store 發展了話，我覺得或許可以將其類比爲 Google Play。

而 AI 的發展，正在改變 SaaS 的商業模式，這可能會產生一個非常重大的影響。昨天，Zapier 發佈了一個新的收費方式：Pay-per-task billing。

Zapier 在其官方博客上說，當你達到計劃的任務限制時，你可以啓用按任務付費計費：

按任務付費計費允許您繼續運行業務關鍵型 Zaps，即使您已達到計劃的任務限制。啓用按任務付費計費後，當您的任務使用量超出計劃的任務限制時，它會自動開始。

計費方式是這樣的：

在每月計費週期結束時（當您的任務限制重置時），Zapier 會針對該週期內超出計劃限制的所有任務向您收取費用。每項額外任務均按每個任務收費，費率爲計劃任務成本的 1.25 倍。該費用與您的月度或年度計劃費用分開。如果您使用年度計劃，Zapier 會按月向您收取在計費週期內超出計劃限制的任何任務的費用。

大概意思就是如果你的使用超出了目前的付費計劃，它會自動開啓按任務付費，這樣就不至於停止服務或者你需要升級一個你可能用不到的付費計劃。雖然費率爲計劃任務成本的 1.25 倍，但如果任務只是超出一小部分了話，那其實還是挺划算的。

其實這種模式已經在 Intercom 上進行了，在幾周前，Intercom 就已經將一款產品改爲按 pay-per-resolution 付費，而不是按月訂閱。這點我之前在《關於 AI 與創投，來自數十位投資人和 CEO 對 2024 的預測》一文中曾分享過 Emergence Capital 合夥人 Jake Saper 的預測：

2024 年的將是初創企業嘗試基於結果定價的一年。隨着 GenAI 開始顯現出可量化的商業影響，初創企業將着手與客戶協調價值創造激勵機制。比方說 Intercom 正在嘗試的 AI 機器人 Fin，通過 pay-per-resolution 來收費。這種嘗試將是崎嶇不平的，但我預計 2024 年將是學習的一年。

本質上來說，這有點類似按照使用量付費的一個變形，只不過 AI 可能會加速這個模式，對於很多 SaaS 服務來說，你每個月付的訂閱費有時使用率並不高，或者處於某個兩個套餐之間但是升級套餐又不划算，因此這種方式是一個非常好的補充。

目前大模型基本上都提供基於使用量來收費的 API，因此對於基於大模型開發的 AI 應用產品，顯然是可以更好的採用這種收費模式的。正如一位創始人所說：SaaS 公司能夠擺脫按月收費的時間太久了，歡迎來到按任務付費的軟件時代。