Stripe AI 业务负责人 Maia 在 SaaStr 把头部 AI 公司的真实增速摆到了台面上

Stripe 的 AI 业务负责人 Maia 在 SaaStr 上把最快增长的 AI 公司数据拆给了全行业

Stripe 给绝大多数全球最快增长的 AI 公司处理支付，所以它能看见最真实的收入曲线。Stripe AI 业务的 CRO Maia Josebachvili 在 SaaStr AI 的演讲里把这些数据一次系统性公开了——头部 AI 公司 2025 年的增速是 120%，2026 年这一档已经涨到 175%。B2B 公司的增速通常随规模递减，Stripe 这边看到的最顶一档公司，增速是反向加速的，2026 年同比接近 3 倍。Maia 这场演讲被 SaaStr AI 大会摆到了主舞台，是本届大会最受关注的 session 之一，整场 session 的现场观众超过 200 人，主要是 AI 公司的创始人和 CFO 群体。

具体到公司层面，Anthropic 两年之内把年化收入从 10 亿美元拉到 300 亿美元；Cursor 用了不到两年做到 10 亿美元年化，再过 3 个月撞到了 20 亿美元年化；Lovable 在 8 个月里冲到 1 亿美元营收，又用 8 个月做到了 4 亿美元。换算到单员工的营收产出，这些公司已经比传统 SaaS 高出一个数量级。换算到开发者侧，Replit 和 Vercel 上的新一批 AI 创业公司，从立项到一笔扣款成功压到了 6 周以内——Maia 当年做 Urban Escapes 的时候，一个购物车因为太难做，直接在 checkout 那一步告诉客户把支票寄到她布鲁克林的公寓里，居然真有人寄。同一个数据维度上，Maia 给出的消费者侧数据是：Stripe Link 那边一年之内用 AI 产品的消费者数量从不到 600 万涨到了 1400 万；这些头部消费者在 AI 上的年开销从 140 美元涨到了 371 美元，比一个普通美国人在网络、流媒体、电话上的全部花销加起来还多。

从公司层面看地理层面看，AI 公司把"先本土再出海"的传统 B2B 路径彻底压扁了——AI 公司一年触达 42 个国家、三年达到 120 个国家；头部 AI 公司 48% 的收入来自本土市场之外，Gamma 这家旧金山公司一年的 1 亿美元营收绝大部分来自美国之外。Stripe 给的清单是：本地化定价带来 18% 的跨境收入提升，加一个本地支付方式带来 7% 以上的增量。Maia 在现场给了一个测试方法：想象一个巴西客户，问自己他能不能用雷亚尔加 Pix 付款——如果不能，那一单就已经输了。

从公司层面看价格层面接下去看看，Maia 给创业者最有冲击力的发现——头部 AI 公司里三分之二已经在用某种形式的 usage-based pricing，而这个比例去年夏天还不到 50%。理由不复杂：AI 产品的价值和服务成本在用户之间差异巨大。一个工程师睡前把一批 agent 跑起来，早上起来代码已经写好了；另一个用户是 Maia 的妈妈，她用 ChatGPT 替换了手机里的 Safari。Maia 给的定价原则是：用客户的单位定价（开发者认 token，企业认席位）、在账单到达前先给客户看用量、卖 credit 而不是直接按成本收费。Maia 的案例是 Replit——做了将近十年开发者工具，在 agentic coding 起飞之后加了 usage credits，现在冲着 10 亿美元年化去。

从公司层面看 GTM 层面接着看，Maia 的判断是几乎每一个 AI 创始人在一年里就在招 CRO。传统 B2B 的顺序——产品驱动起步、自助增长、多年后加企业销售——被压扁成了一两年的事。Cursor 2023 年还是纯自助，2025 年就加了销售驱动建了企业业务。两个新的 GTM 渠道同时出现：一是 Channel，云厂商和 AI 实验室开始建自己的 marketplace；二是 Agent 作为买家——Agent traffic 2025 年涨了 10 倍，到 2026 年底 agents 读 Stripe docs 会比人多。Maia 给创业者的具体建议是：把本地化定价和本地支付方式做进核心市场、把税务自动化作为出海一步（120 个国家就是 120 套税务义务）、把"客户对象"统一——同一个客户可能从自助开始、转入企业合同、最后让 agent 启用新功能，三个阶段的身份在系统里必须是同一个客户。

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