Stripe 上排名前 100 的 AI 公司，收入同比从 145% 涨到 195%，48% 来自本国以外。Stripe AI 首席营收官 Maia Josebachvili 在 Crew 播客里讲了这些数字背后的定价、把代理当第三种买家，以及「什么都别卖」。

你有没有想过，一家公司的销售负责人，在年度销售大会上给团队定的全年策略，会是“什么都别卖”？这是 Stripe AI 的首席营收官 Maia Josebachvili 前不久在 Crew 播客上讲的事。她说，今年开销售启动大会的时候，她放了一页很大的幻灯片，写着“我们今年的策略是……”，下面只有一句话，别卖任何东西。听起来很反常，可她紧接着补了一句，她手下的销售今年个个都远远超过了指标。

Maia 的经历本身就不太像一个销售负责人。她最早在证券交易所的交易大厅里做交易员，后来自己创过业，在招聘软件公司 Greenhouse 做过首席营销官，八年多前加入 Stripe，那时公司大约一千人，现在已经超过一万人，她在 Stripe 换了五个岗位，做过企业产品和工程的负责人，现在同时管 Stripe AI 和 Stripe 收入类产品的营收。因为 Stripe 给 OpenAI、Anthropic、Cursor 和一大批增长最快的 AI 应用处理收款，她几乎是站在最前排看这些公司怎么赚钱的。这期节目里，她讲了 AI 公司的增长有多快、为什么一开始就做全球生意、现在怎么定价，以及 Stripe 的销售为什么反而靠“不卖东西”拿到了好成绩。

Stripe AI 首席营收官 Maia Josebachvili 在 Crew 播客上。图片来自 Crew 的 YouTube 视频

01 她看到的 AI 公司，增长比一年前还要快

节目一开始，她先给了一组数字。一年前，如果把 Stripe 上排名前 100 的 AI 公司单独拿出来看，它们在 Stripe 上的收入同比增长是 145%，她说这已经很夸张了，因为这批公司基本可以代表全世界最头部的 AI 公司。她问对方猜猜现在是多少，答案是 195%，接近翻两倍，也就是说增长不仅没有放慢，还在加速。

她觉得这批公司和上一代 SaaS 公司最大的不同，是它们一开始就很全球化。按她的说法，从自助注册、自己掏钱这一路来的收入里，这些 AI 公司有 48% 来自本国以外的市场，一家 AI 公司成立三年，平均已经在 120 个市场真正做生意，而同样阶段的老一代 SaaS 公司只有 50 个左右。

另一个变化，是自助增长和销售团队几乎同时起步。她说十年前的套路是，先靠产品自己长一段时间，先做创业公司的生意，等规模差不多了，才说现在可以组一个企业销售团队了。Stripe 自己当年也是这么走的，她四五年前当 Stripe 第一个企业产品和工程负责人的时候，公司已经有企业客户，但还是按这个顺序来的。现在的 AI 公司基本是第二天就开始两条腿一起走，她举了 OpenAI 的例子，说 OpenAI 有一个月企业端的收入第一次超过了自助端，ElevenLabs 也是企业端收入比自助端高，这在过去几乎看不到。

这两个变化，我觉得背后其实是同一件事，就是 AI 产品的需求来得太快、太广了。以前一个软件要先在一个国家站稳，再一个国家一个国家地铺，企业客户也要等它被市场证明了才敢买。可今天的 AI 产品，一个好用的工具发出来，全世界的人当天就能用上，企业也怕落后，抢着买，于是公司根本没有时间按部就班。对国内做出海的团队来说，这组数字其实很有参考价值，48% 的收入来自海外，说明“先做好本国再出海”这个顺序，在 AI 产品上可能已经不成立了。

02 为什么 AI 公司能这么快走向全球

那为什么这件事在 SaaS 时代没有这么普遍？Maia 的解释很实在，她说一部分原因是基础设施变简单了。Stripe 现在有一个“记录商户”（merchant of record，由 Stripe 代你作为卖方去处理各国的税务和合规）的方案，以前你想在一个国家卖东西，得先在当地注册一个实体，麻烦得要命，现在 Stripe 可以替你做，你只需要在少数几个地方自己设实体就行。以前想收当地货币、接当地的付款方式也很难，大家就干脆不做了，现在这些也变得很容易，再加上 AI 本身巨大的需求，出海对这些公司来说就顺了很多。

Stripe 的 Managed Payments，替商家作为卖方处理各国税务、合规和反欺诈。图片来自 Stripe 官网

她还问对方，猜猜哪些国家的人均 AI 使用量最高。对方猜的是以色列、瑞典和德国，她说这些都对，但有两个市场谁都不能错过，巴西和印度。印度大家多少能想到，巴西让她自己也有点意外。她的解释是，巴西人用 AI 有很强的病毒传播属性，一款消费级应用在巴西可能很长时间都没人用，可一旦落到某个对的人手里，就会一下子火起来，然后用户量猛涨。

讲到具体怎么在这些国家多赚钱，她给了一个很直接的数字：把价格按当地货币显示，再把当地人常用的付款方式摆出来，就能让跨境收入整体提高 17.8%。她打了一个比方，你走进一家咖啡店，付钱的时候递过去一张支票，店员会觉得你很奇怪，可在印度的结账页面上只让人用信用卡付款，就是这种感觉，因为印度九成以上的人用的是 UPI（印度的统一实时支付系统）。她说你必须把自己放到当地人的位置上，想清楚他们平时怎么付钱，如果这一步做得不顺手，就像咖啡店对你说，对不起，我们不收支票。

Stripe 支持的本地付款方式。图片来自 Stripe 官网

她自己也吃过这种亏，她说去年去中国，自认为是个挺会出门的人，却忘了提前把银行卡绑到微信上，一出机场想打车，司机不收现金，也不收信用卡，只收微信，她就这样被卡在了机场。这次再去之前，她已经把所有东西都提前下载好了。我觉得这个小故事比任何数据都更能说明问题，付款这件事在每个国家的习惯差别这么大，一个产品哪怕做得再好，只要在最后一步让用户付不了钱，前面所有的增长都白费了。

03 代理成了第三种买家

节目里另一个让我印象很深的说法，是她说代理（agent，能替人去查、去比、去下单的 AI）已经成了第三种买家，前两种是人和企业。她说 Stripe 有一张很能说明问题的图，是访问 Stripe 开发文档的流量，因为在她看来，谁在读文档，就是谁在接入和使用 Stripe，而这张图上，代理的流量和人的流量已经快要交叉，很快访问 Stripe 文档的代理就会比人还多，也就是说，越来越多的决定是代理在做。

新注册使用 Stripe 命令行工具的用户，2025 年以后陡然上升，Stripe 说其中大部分请求来自代理。图片来自 Stripe 博客

她也讲了消费者这一头的例子。她最近在为一个叫 777 的比赛训练，七天里在七个大洲跑七个半程马拉松，从南极出发，一路到南非、澳大利亚、迪拜、西班牙、巴西，最后在迈阿密结束，所以经常需要做运动按摩。有一次她想不起来之前是在哪里订的按摩，那家店的网站又很难用，她就让自己的 Instinct 代理去翻她的邮件，找到那家店，看看这个周末有没有空位，代理全部办完以后回来问她，可以付款了，要不要我付？她回了一个“要”，整件事都是在短信里完成的。她还用 Muse 订过餐厅，有一次直接把日历截图发给 Muse，让它在两个会议之间找一家能打电话的咖啡店，Muse 给了她三个选择。

她说这些代理现在都用 Stripe 的 Link 钱包替人付款，而且这件事也开始在企业那一头发生，比如你在 Claude Code 里说要开一个数据库，为什么还要跑到另一个网站去填信用卡，直接在里面办完不就行了？用户也不用把权限全部交出去，可以设成每次付款前先问自己一句。

我觉得这一段放在今天看特别有意思，因为它和前几天 a16z 那篇讲“卖给代理”的文章说的是同一件事，只不过 Maia 是从收钱的那一端看到的。对做产品的人来说，这意味着以后不仅要想人怎么找到你、怎么付钱，还要想一个代理来替人办事的时候，能不能顺利读懂你的页面、完成注册、把钱付了。谁先把这一步做顺，谁就可能先接住这一波新的流量。

04 定价兜了一圈，大家又回到了“底价加用量”

说到 AI 公司现在怎么定价，Maia 先提醒大家要给这段话打个时间戳，因为她说的话很快就会过时，录这期节目的时候是 2026 年 9 月。她说一年前大家都在聊同一件事，按用量收费会成为主流，而且下一步是按结果收费，可现在市场兜了一圈，正在收拢到一种比较一致的做法上。她刚参加完一个专门讨论定价的大会，她说那里全是定价方面的“书呆子”，大家都在纠结同一个问题。

她给的数字是，现在《福布斯》AI 50 榜单上有三分之二的公司，在用按用量收费或者混合收费的方式，而去年夏天这个比例还不到一半。她看到大家最后收拢的，是一种混合模式，先收一笔平台费、订阅费或者按席位收费，在这个基础上再按额度和用量收钱，这样既有可预期的部分，也有随用量增长的部分，而可预期这件事，对卖的一方和买的一方都很重要。

Stripe Billing 里的按用量计费：订阅、用量和发票放在同一套系统里。图片来自 Stripe 官网

那一年前大家都看好的按结果收费，后来怎么样了？她说真正做起来的基本只有客服类的公司，因为客服很容易对齐价值的单位，就是一张被解决的工单。可换到别的领域，难就难在要把“结果”定义清楚，听起来简单，可你想想谈判桌对面的人，这件事到底是你做成的还是我做成的，这张工单算不算真的解决了，怎么才能量化，最后往往很难谈拢。她觉得大家真正想要的是按价值收费，但如果连价值对应的结果都定不下来，这件事就很难落地。

节目里也问到，按用量收费的公司该怎么给销售算提成。她的回答是，只能看实际的收入，因为签合同时双方估计的用量，哪怕都是真心的，最后也可能差得很远，销售不知道，买方自己其实也不知道。Stripe 的很多合同都有一个最低消费承诺，其实就是一笔基础的平台费，里面含一定的用量，超出的部分再另外收钱，这样大家都更好预期。她也提到，越早期的创业公司越偏向用多少付多少，因为它们自己都很难预测，可一旦用量稳定下来，就更愿意接受平台费或订阅费的形式。

这一段我觉得对很多正在纠结定价的 AI 团队很有用。按结果收费听起来最公平，也最能讲故事，可它要求买卖双方先对“结果”达成一致，而这恰恰是商业里最难谈的事。混合收费没那么性感，但它把企业最在乎的预算可预期，和 AI 产品天然的用量波动放在了一起。对还在早期的团队来说，与其花很多时间设计一个完美的按结果计价方案，不如先想清楚，哪一部分收入应该是固定的，哪一部分应该跟着用量走。

05 什么都别卖，是因为双方的利益本来就是一致的

回到那页“什么都别卖”的幻灯片。Maia 解释说，对这些 AI 公司来说，头号任务就是增长，Stripe 能帮上忙的地方，是去做它们的增长顾问。不管是不同国家的付款方式、本地货币换算、反欺诈，还是背后的整套金融基础设施，这些产品都是在帮客户增长。她甚至说，她不太叫它们客户，而是叫用户和伙伴，如果你带着“我是来帮你增长的”这种态度去和它们打交道，真正以顾问的方式去帮它们，它们最后自然会买你的产品，只是整个关系完全不同。

她举了一个今年做的具体例子。Stripe 的每一个大客户经理都去找自己负责的头部 AI 公司坐下来谈，给它们看一份分析：你的收入在全球是怎么分布的，每个国家占多少，和 AI 公司的中位数比起来怎么样，然后给每一家列出三件该做的事，告诉它们在哪三个地方把钱留在了桌上。她说这才是她想要的关系，而不是上门说你买这个、你买那个。因为 Stripe 是按客户的交易额抽成的，客户长得越大，Stripe 赚得越多，双方的利益本来就绑在一起。

她也很在意别人把这句话理解成不在乎业绩。她特别澄清，她希望每个人都把指标做爆，她的团队非常好胜、非常有野心，今年都在超额完成目标，两件事完全可以同时做到。她给销售的建议是，不要去一家产品和客户的成功不一致的公司工作，如果你有幸在一家利益一致的公司，你就可以理直气壮地说，我不是来卖东西的，我是真心关心你的增长，你成功了，我也就成功了。

我觉得“什么都别卖”能成立，有一个很重要的前提，就是 Stripe 的收入和客户的收入是同一条曲线。很多公司的销售没法这样做，是因为卖出去的那一刻，公司的钱就已经赚到了，客户之后用不用、用得好不好，和销售的提成关系不大，于是就有了大量买了不用的软件。按用量和交易额收费的公司天然更容易做到“利益一致”，这也提醒做 AI 产品的人，定价方式不只是财务问题，它会直接决定你的销售团队用什么姿态去面对客户。

06 Stripe 的销售，更像一个会写方案的工程师

节目里还问到，什么样的人适合在 Stripe 做销售。Maia 讲了一个她称为“留任谈话”的做法，就是把员工离职时才会做的那种谈话提前做，在人还在的时候问他，你最喜欢这份工作的什么，哪些小问题如果一直不解决会让你想走，你理想中的成长是什么样的。她在公司的年度销售冠军活动上，和团队里的每个人都做了这样的谈话，结果发现，被问到最喜欢工作的哪一点时，每个人提到的都是和产品团队的合作。

她说这种合作不只是“允许销售给产品提意见”，而是 Stripe 的秘诀之一。负责支付、风控和客服产品与工程的 Kevin 跟她说，他很喜欢直接听销售团队讲市场上发生了什么，所以他们每周都开一个 AI 方向的联席会，产品的最高层和她手下的销售负责人坐在一起，把问题一个个摆出来当场解决。她说以前的流程是，产品和工程把东西做出来，丢进一套新品发布流程，吐出来一份演示文稿、一份宣传册和一套价格，销售拿着这些去卖，可现在大家都跑得太快了，这套流程已经行不通，定价都要在跟用户的对话里实时调整。

她讲了团队里一个叫 Tanner 的人。有一次 Stripe 的 CEO Patrick Collison 周五给她打电话，说一个非常大的 AI 客户那边出了点状况，问她能不能帮忙。她打给负责那个客户的 Tanner，两人之前并不认识，周一就一起到了客户现场。她说她从没见过一个人有这么强的主动性，Tanner 在现场主持了一场工作坊，讲该在当地设实体还是全部从美国运营，讲几种不同的 API 接入方式各有什么利弊，她当时都分不清他到底是 Stripe 的工程负责人还是销售。后来 Tanner 一直是那个最懂客户的人，把对方整个组织摸清楚，再回来告诉大家，客户的问题是这个，我们的方案能解决这一部分，但还有一个缺口，我们该怎么补上。她说她不做过度销售的生意，以前犯过这样的错，最后所有人都为此吃苦头。

Tanner 这个例子，把“什么都别卖”落到了一个人身上。一个销售愿意当着客户的面说出自己产品的缺口，看起来像是在给自己设障碍，可它换来的是客户的信任，也让双方能更快得到一个真实的答案。对做 B2B 产品，尤其是卖给开发者和 AI 公司的团队来说，最好的销售可能不是最会说话的人，而是最懂客户的系统、敢说真话、又能把问题带回公司推动解决的人。

我自己的一点思考

节目最后，Maia 讲了 Stripe 几次押错或者押早的赌注。一次是代理支付，她说 Patrick 很早就认定代理支付会很大，Stripe 必须赢下来，公司也把最好的人放了上去，可在过去一年里，代理交易量那张图一直是平的，她坦白说几个月前自己也开始犯嘀咕，道理上说得通，可就是看不到起来。结果就在最近几周，那条线突然往上翘了起来。她的结论是，Stripe 只是比其他配套的技术早了一点，大家还没准备好用它。

在我看来，这个故事是整期节目最有分量的地方。很多公司讲战略的时候，只讲看对了什么，很少有人愿意说，我们把最好的人放在一件事上，一年都没有起色，连我自己都动摇过。可正是这种“道理对了，时间还没到”的阶段，最考验一家公司能不能撑下去。Stripe 在代理支付上撑过来了，现在正好赶上 Muse、Instinct 这些代理开始真的替人付钱。

回头看 Maia 讲的这些，从增长、出海、定价到销售，其实都绕着一个意思：在 AI 这个变化最快的市场里，最有效的做法不是想办法从客户身上多赚一点，而是和客户站在同一边，帮它们长大。这句话听起来像一句漂亮话，可 Stripe 是把它写进了定价、提成和每周的会议里，才让它变成了真的。

资料来源：

The Crew Podcast，Inside Stripe’s Sales Culture w/ Maia Josebachvili, CRO of Stripe AI，2026-11-10原文 https://www.youtube.com/watch?v=qvm_6Genn4g

Stripe 博客，Stripe Projects adds new agent integrations, more providers, and custom developer controls原文 https://stripe.com/blog/stripe-projects-adds-new-agents-providers-developer-controls

Stripe Managed Payments原文 https://stripe.com/managed-payments

Stripe 付款方式原文 https://stripe.com/payments/payment-methods

Stripe Billing原文 https://stripe.com/billing