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　　要厘清这一问题，不妨先回到ARR的定义上。它指的是产品一年之内稳定的收入，即可重复、可持续的真实收入。

　　以Perplexity为代表，通过AI搜索引擎，直接重构用户获取信息的方式。

　　典型例子是ElevenLabs，不直接面向普通消费者，而是成为众多应用背后的AI语音引擎，典型的AI Infra路线亿美元ARR的具体时间点，但在今年9月宣布启动1亿美元的员工股权回购计划时，正式宣布ARR已超过2亿美元，并预计年底前达到3亿美元。

　　Replit和Lovable代表的则是新的Vibe Coding趋势，让更多非技术用户进入开发领域。

　　其中Replit成立于2016年，并在今年6月宣布ARR破1亿美元，较2024年底的1000万美元实现了10倍增长。

　　Lovable则是在2023年正式成立，并在今年7月正式宣布ARR破1亿，随后又在11月更新了这一数据，来到了2亿美元ARR，成为增长最快的AI编程工具之一。

　　Gamma是这一类的代表，瞄准的是用户最刚需的办公场景——做PPT、写文档等。

　　它成立于2020年，同样也是在今年11月宣布ARR突破1亿美元，同期还完成了由A16Z领投的B轮6800万美元融资。

　　Suno和HeyGen则走向另一条路线，不直接提高效率，而是通过音乐、视频拓宽用户的娱乐边界。

　　其中Suno成立于2022年，援引知情人士透露，10月份公司ARR已达成1亿美元。

　　HeyGen成立于2020年，也是最早一批进入视频生成领域的初创公司，在今年10月，其创始人Joshua Xu在?官宣首次达到1亿美元ARR。

　　这个结论本身就带着强烈的信号（在很多人的直觉里，企业服务更愿意付费、更讲效率、更有预算，似乎更容易做出大收入）。

　　当然，另一个隐藏的致命打击伴随而来：用户粘性其实并不高，谁好用我就赶紧撇下原本的心头宝，高高兴兴拥抱新产品去了。

　　在AI早期我们不妨把它看作一种优势，它让产品用最短的时间获得最真实的反馈。

　　用户多一倍，成本未必跟着多一倍，很多产品因此可以用规模来摊薄成本，再用摊薄后的利润去换更大的规模。

　　这就迫使团队不得不更早地去思考，从长期视角来看，用户带来的价值增量能不能跑赢token和算力的消耗速度。

　　巨头们可以用别的现金奶牛来给AI产品不停输血，但创业公司就只有自己想方设法长期造血了。

　　要么客单价足够高，高到可以覆盖每一次推理的成本，并且为持续迭代留出空间；要么推理链路持续迭代到更短，把“多轮、重推理”压缩成“少轮、轻推理”，让同样的付费收入对应更低的算力消耗。

　　从某种角度来说，于这些应用背后的AI创企而言，商业模式或许比技术、功能更像条护城河。

　　不管是资本市场，还是媒体侧、用户侧，都很喜闻乐见ToC产品和创业公司出爆款的故事。

　　之所以Perplexity、Replit、Manus都愿意站出来宣告自己达到“1亿美元ARR”，一定程度上是这个数字的确拿得出手。

　　对ToC产品来说，这意味着它不再完全依赖短期热度驱动增长，而是开始拥有某种持续运转的内生动力。

　　很多人说，Manus出来第二天开源社区就有了OpenManus，Meta有钱有人有资源，看上了Manus，咋就不自己在内部迅速copy一个类似的应用呢？

　　产品层面，AI迭代速度太快，技术、成本、需求、能力边界都在变化，今天看起来可以复刻的形态，几个月后可能已经被用户标准刷新。

　　从Meta的视角出发，我自己在消费级AI产品上没有一个拿得出手的爆款，现在有一个经历过市场验证的Manus摆在我面前，价钱还不贵（与Perplexity等相比）。

　　Meta有平台，有更强的触达能力还有更高效的流量组织；Manus有清晰的付费逻辑，现成的粘性用户，已经做过几个月更贴近用户的体验打磨。

　　Meta想收购不仅是Manus这个产品，还有这个能做好AI应用的人才团队。

　　你看，Manus创始人兼CEO肖弘，不就被扎克伯格任命为副总裁，把Manus的通用Agent能力整合进Meta AI、WhatsApp、Instagram等产品，稍带手推动商业化去了嘛……