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AI创业公司们,困在「眼前一黑」的账单里

2026年投资人因软件账单难看不再投资,视频生成、Agent公司成本高,商业模式待解,价格战激烈,大批AI软件公司或倒下。
·微信公众号:硅星人Yoky

AI投资人解读

· 2026年AI软件赛道面临困境,现行算力成本下经营模型难良性运转,视频生成、Agent公司成本高且难平衡。多数公司商业模式为订阅制和按需付费,各有弊端,还陷入价格战,产品差异小,用户付费意愿低。
· 行业竞争加剧,新老玩家价格战,成本居高不下,收入难以提升企业或选择自建模型,减少对第三方工具依赖。
总结:2026年AI软件公司处境艰难,成本、盈利、竞争等问题突出,投资风险大,需谨慎评估。内容由AI生成,仅供参考

“这个季度看了我们被投的账单,真是两眼一黑又一黑。2026年不打算再投软件了,准备转投硬件。”

一位投过多家明星应用企业的投资人,在与硅星人交流时说出了这句话。他投过视频生成、Agent、C端应用。问他看完账单最深的感受是什么,他想了想,说了一句话:

“软件有一个算一个,商业模式都跑不通。”

事实上,这不是一个人的孤立判断。过去一年半,AI软件赛道经历了最疯狂的融资、最快的产品迭代和最残酷的现实检验。2025年,创业公司还能融到钱,烧钱换增长的游戏还在转。但进入2026年,当投资人真正打开账单,逐行看清后端的成本结构时,他们发现了一件事:

在现行的算力成本结构下,无论软件应用是什么方向,都跑不通良性的经营模型。

更麻烦的是,账单上能看到的,还不是最难看的部分。我们跟多位行业里的投资人和创业者聊了聊他们真实经历的数字。

账单到底有多难看?

视频生成公司的钱,主要烧在训练上。一位正在做视频生成模型的技术负责人告诉我们,他们日常做模型迭代,哪怕只是测试一个细节改动:跑一天下来大概要10万人民币。所以我们现在压力很大,稍微动一动海量的钱就出去了。

外界看到的是能力在跃升,账单上对应的是一次次成本的累积跳涨。

Agent公司不同,他们自己不训模型,钱主要花在调用别人的API上。目前做Agent产品,绕不开Claude系列——在复杂推理和工具调用这件事上,它是市场公认表现*的模型之一。

但调用价格摆在那里:Claude Opus 4.6的API,每百万输入Token 5美元,每百万输出Token 25美元。开启高速推理模式,输出价格直接跳到每百万Token 150美元,是标准模式的六倍。

一家正在内测的Agent公司,单用户日成本已经到了100到200美元。算下来,一个用户一个月的后端成本,在3000到6000美元之间。

他们告诉硅星人:不是不想公测,是实在cover不住成本。“在公测前,我们想尽可能把成本打到现在的五分之一,从Claude开始往下调模型,尽可能把单用户日成本能压到25美元左右。”

不过他们测试了之后发现效果差距十分明显:“换了之后任务完成率掉得很明显,用户半个小时之内就会感受到降智,现在的情况就是用贵的撑不住成本,用便宜的留不住用户。”

而进入2026年,整条赛道又朝着一个更耗钱的方向迈了一步。外界看到的是:Agent越来越主动,越来越智能,产品能力在跃升。但每一次这样的进步,在账单上对应的是一次成本的阶跃。

过去的Agent是被动响应——你下指令,它执行,一问一答,Token消耗是可控的。主动式Agent不一样,它不等你开口,自己去抓信息、判断优先级、在后台完成一串决策动作。演示起来令人印象深刻,但你在台上看到的每一个「更聪明」,在账单上对应的是Token消耗又跳了一个量级:Agentic应用的消耗,大约是普通对话的5到30倍。

我们看到的一家做TikTok视频创意分析的Agent公司的内部数据也是如此。他们的产品会主动抓取视频、逐条分析创意方向。光是浏览和分析一条视频,成本就接近5美元,一天处理50条,单这一个动作就烧掉250美元——还没算后续的创意生成和优化。

一位了解该公司内部状况的人说:*的问题不是功能做不出来,是产品每往前推一步,成本就翻几倍,找不到平衡点。

这大概率不是个别公司的处境。技术在进化,趋势在推进,背后这笔账却越来越算不过来。

钱花出去了,怎么赚回来?

账单的问题,本质上是另一个问题的影子:这些公司还没想清楚怎么赚钱。

目前市场上大多数AI应用公司,商业模式不外乎两种:订阅制和按需付费。订阅制给公司提供可预测的收入,但用户付了钱不一定用,用多了公司就亏;按需付费看起来公平,用多少收多少,但成本端也是用多少烧多少,规模越大亏得越多。

a16z最近的一篇报告里,一位受访企业讲到了他们对这两种收费模式的判断:供应商应该同时提供两种方案,让客户自己选择要可预测性还是要按效果付费的弹性。道理不难理解,但做到很难。

买家要的是花了钱就能看到结果,创业公司要的是收了钱能覆盖成本。双方的基本诉求无法得到同时满足,只能有一方哑巴吃黄连。

更残酷的是,在商业模式还没想清楚之前,价格战已经打起来了。

随着AI的技术迭代的越来越快,新玩家每周涌入市场,用投资人的钱补贴低价获客;老玩家就被迫跟进,「匹配所有竞争对手的价格」已经悄悄成了很多AI销售手册里的标准动作。

一旦有人开始降价,跟跌就会像多米诺一样传下去。Lovable的增长负责人Elena Verna说了一句很坦诚的话:免费计划让我们付出了很大代价,但我们把它当作营销费用来看,而不是成本中心。

价格战之所以这么容易打起来,根源在于产品之间的差异没有大到让用户愿意为此多付钱。当两个产品功能高度相似,价格就成了*可以比的东西。没有差异就打价格,打价格就更没有资源去建立差异,产生了这个死循环。

而价格打到哪里才算底?我们做了一些用户调查,结论是:绝大多数用户能接受的月付费上限,在100美元以下。这个数字,是很多Agent产品单用户月成本的几十分之一。

2026年:断血之后

回到开头那位投资人说的话:他不再投软件了。

这句话在2025年说出来,还会有人反驳。那时候钱还在涌入,数据还能做好看,故事还能讲下去。AI软件公司的标准生存方式,是拿投资人的钱烧在训练和推理上,烧在营销获客上,把用户数和调用量推上去,再去融下一轮。

2026年,当资本直面“天价账单”,看清了成本结构,选择不再跟进,融资续命的窗口就开始关闭。后端成本降不下来,前端收入收不上去,商业模式在订阅和按需付费之间反复横跳,价格战把本就薄的毛利又压了一层。

a16z还提出了一个更加严峻的假设,用户和企业会选择“Build not Buy”,随着模型Coding能力的增强,已经开始有企业用户明确表示:计划逐步放弃第三方AI工具,自己做。到那时,AI SaaS连存在的理由都可能没有了。

这几件事同时发生,那些已经蒙眼狂奔了一段时间的AI软件公司可能会有一大批要倒在2026年

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