自從chatgpt出現之後，LLM以及各類型AI應用突然間大量湧出。可以想像到的是，就像其他的科技發展一樣，AI相關應用的發展速度只會越快不會越慢。
AI的應用方向雖然很多，但目前對於"如何收費"似乎沒有很智慧的方式。大部分的工具，仍然像SaaS一樣的以月租/使用量來收費。
這張圖是截至2024七月為止 gpt-4o API的收費，單純還是以使用量(token)來計算。如果是直接使用介面的話，每個月則是20美金。當然這20美金每個月，是有使用上限的，例如每三小時只能傳遞80個訊息，或者只能要求製作或者輸出多少自動生成圖片。
類似的收費模型，也同樣出現在AI應用上。例如，videogen.io是一個利用AI來生成影片的saas服務，它收取月費，不過這月費會有很大的使用限制，大概只能生成一小時的影片。
月費與使用量付費，的確是典型的Saas服務收費方式。這雖然沒有什麼不好，但是這樣的收費方式，大大限制了AI未來發展的潛力，因為現在的AI發展，都是以某種形式，大量取代某種人類正在做的事情。而使用月費或使用量付費，對於技術人員來說是合理的，但對於一般消費者而言，是不是使用AI技術並不是重點，而是解決消費者問題才是重點，而收費的方向，應該會朝向解決問題的本身，而不是技術上的數字。
舉個例子來說，AI大幅度取代了第一線的文字客服以及語音客服人員，對於經營7x24的不間斷服務的大型企業來說，如果原本要雇用20個客服人員，提供24小時不間斷的客服服務，想要用AI取代部分人力，只留下4位核心人員。那麼提供AI客服的應用公司，應該要的計費方式其實是16個AI客服的「薪水」，這個薪水自然小於原本的客服人員。如果仍然使用用量計費，例如這個月使用了五千萬個token，因此收費多少錢，這5千萬token不但很難讓一班企業理解真正的意思，也根本看不到AI的真正價值。如果計費的方式是「你雇用了我們16個AI員工，這16個員工薪水比人類低很多，而且不用勞健保，也從來不抱怨加班，更不會請假，失誤率也低」那對於企業端就很容易理解。
同樣的，未來AI會合併機器人的發展，仿生機器人很快可見。但計費的方式如使用類似租車的方式計費：每天租機器人費用2千元，充電費用另計。那麼該機器人潛在「用法」可能會被低估，AI機器人會變成人類的附屬工具：例如一台汽車。雖然這並沒有什麼不對，但潛在的價值將會大幅低估。一樣是費用，當仿生機器人改用「月薪」付費的時候，在使用上，它會變成企業員工的一部分，自然企業會用各種方式，強化它的應用方向，訓練它，讓他學習更多東西。
國內外的新聞電視台，已經開始可以看到AI主播，如果AI主播是以用量計費：例如講多少字的話語，產生多長時間的語音檔案，電視台其實很難比較有AI主播和人類主播的差異。但如果AI主播是以「月薪」計算，那就很容易理解AI與人類的差異。此時更容易可以讓人類去執行更有價值的工作，讓AI進行重複性質高的工作。
