在AI领域的激烈竞争中，收入数据成为了衡量公司实力的重要标尺。近期，AI智能体明星企业Manus首次披露了其商业化进展，引发了业界的广泛关注。据Manus联合创始人季逸超透露，自今年三月上线以来，该公司的收入运行率（RRR）已达到9000万美元，并有望迅速突破1亿美元大关。
RRR与ARR在定义上存在显著差异。ARR主要衡量的是企业每年能够稳定、重复获得的收入，通常适用于订阅模式或长期合约收入。而RRR则基于当前某个月或季度的收入表现来推算全年收入，其范围更广，可能包含一次性或偶发收入。对于像Manus这样的初创企业来说，RRR或许更能反映其短期的业务表现和市场接受度。
然而，尽管RRR具有诸多优势，但作为初创企业的Manus在业务稳定性和数据支撑方面，仍难以与亚马逊AWS等成熟企业相提并论。未来，若受到市场竞争或技术迭代等因素的影响，Manus的收入可能难以维持当前水平，因此也存在高估公司实际收入能力的风险。这引发了投资人对AI公司收入指标真实性的进一步关注。
在AI行业中，ARR一直被视为衡量公司实力的重要指标。近年来，越来越多的AI公司成为了ARR“增长神话”的主角。例如，大模型领军者OpenAI的ARR已从去年的55亿美元跃升至100亿美元，Anthropic的ARR也被曝达到40亿美元，较年初增长了近四倍。这些惊人的增长数字无疑增强了投资者的信心，也为这些公司在融资时获得了更高估值。
然而，与传统SaaS公司相对稳定、用户留存率高的业务模式不同，当前AI行业正处于日新月异的迭代中，用户波动性较大。这使得ARR的预测价值在AI领域受到了一定程度的影响。一些AI产品的切换代价非常低，用户可以轻松地从一款产品无缝切换到另一款产品，这无疑增加了收入的不确定性。
为了更准确地评估AI公司的价值，投资人通常会参考多个指标，如用户留存率、客户获取成本、毛利率、产品迭代速度等。一位投资人指出，尽管ARR对投资人有一定参考价值，但在AI领域，这个价值已经有所降低。由于AI公司收入模式多样且不稳定，ARR易被操纵，因此投资人不会单纯依赖ARR来评估公司。
一些AI公司为了追求更高的ARR数字，甚至不惜采取一些刻意抬高的手段。例如，通过同行互刷、打榜等方式制造假热度，将非典型的用户付费数据年化处理，从而使ARR“暴涨”。这些行为不仅损害了投资人的利益，也破坏了行业的公平竞争环境。
在此背景下，如何准确衡量AI公司的价值成为了投资人面临的一大挑战。一些投资人表示，除了关注ARR等财务指标外，还需要更深入地了解公司的业务模式、技术实力、市场竞争力等方面。只有这样，才能做出更明智的投资决策。
另一位投资人则强调了用户留存情况的重要性。他认为，诸如AI应用的日活、月活用户数等数据都相对“虚浮”，真正能够反映公司实力的是用户留存情况。因此，他建议投资人要关注长时间段的数据，如次周、十周的用户留存率，以更准确地评估公司的用户粘性和市场竞争力。
尽管ARR等财务指标在衡量AI公司价值方面具有一定参考价值，但在AI领域，这些指标的真实性和预测价值都受到了一定程度的影响。因此，投资人需要更全面地了解公司的实际情况，综合多个指标来做出明智的投资决策。
