计费变革：Metronome 为人工智能时代提供基于使用情况的技术 - SiliconANGLE

硅谷的故事是由许多工程师书写的，他们从一家大型科技公司开始，看到了构建更好的东西的机会，并创办了自己的公司来改变业务的完成方式。这就是所遵循的道路节拍器公司联合创始人兼首席执行官斯科特·伍迪。

Woody 之前曾在文件托管服务提供商 Dropbox Inc. 工作，在那里他感觉到了一个机会，可以从软件即服务领域中的订阅和基于席位的模型转向基于混合使用的方法。向投资者和早期用户宣传的是，其技术可以显着减少计费系统的工程时间和费用。

“实际上，改变 Dropbox 的商业模式在技术上是相当困难的，”Woody 告诉 SiliconANGLE。因此，相比之下，Metronome 的首要原则是构建一个超灵活的计费系统，允许您以自助方式按照自己的意愿定价和打包，而无需编写任何代码。只需几分钟而不是几个月即可更改定价。这确实很关键。”

事实证明，Metronome 的方法对于即将到来的人工智能新时代来说是及时的。企业如何从生成式人工智能技术的巨额支出中获得投资回报仍不确定。Metronome 的服务可以让企业更好地了解他们在人工智能上的支出，以便他们更好地衡量回报。

诸如此类的镐和铲子可以为许多其他寻求提供生成式人工智能服务的初创公司提供机会，而无需担心与 OpenAI、Anthropic PBC、Google LLC 和 Microsoft Corp. 等人工智能巨头或软件直接竞争的风险Salesforce Inc. 等服务型公司已迅速在自己的服务中采用人工智能。

转向实时计费

Woody 还着手解决他在 Dropbox 体验中遇到的另一个问题。当席位许可证的价格在月中发生变化时，客户直到计费周期结束时收到发票才意识到新的成本。

“这就像您的电力公司在该月的第三天更改价格，但您直到 31 日才发现，然后您会想，“等等，到底是什么？”伍迪说。– 根本的技术问题是计费系统不是在线系统。这是一批、不经常更新的东西。Metronome 解决这个问题的方法是我们实时进行所有计费和操作，然后提供来自发票和计费系统的数据。

付费使用 OpenAI 服务的用户可能没有意识到这一点，但当他们查看自己在 ChatGPT 上花费了多少钱时，就会发现 Metronome 的引擎正在发挥作用提供数据。节拍器顾客其中包括人工智能提供商 Anthropic，以及企业科技巨头 Nvidia Corp.、Databricks Inc. 和 Snowflake Inc.。

“如果您是 OpenAI 客户并登录仪表板，所有这些数据都是从我们的服务器实时获取的 Metronome 数据，”Woody 解释道。– 如果您负责一项繁重的工作，您将在实际完成任务后的几秒或几分钟内看到账单上出现的金额。您始终可以实时查看帐单。 –

伍迪将节拍器的作品描述为“通过设计重塑计费当被问及设计在基于使用的模型中所扮演的角色时，该公司首席执行官描述了 Metronome 的方法如何为其客户用户带来更好的整体体验。

“我们的许多客户正在构建这些产品体验，让[他们的]客户能够控制他们的支出，”伍迪说。——对我来说，这是一个设计问题。这就是您如何为您的产品或服务打造盈利体验，激励客户让您尝试和使用您的所有产品和服务，让他们能够在晚上安然入睡，因为他们知道他们不会意外花钱一大笔钱。”

需要控制人工智能支出

伍迪表示，这种方法引起了人工智能服务用户的共鸣。将人工智能集成到多种产品中激发了人们对 Metronome 基于使用的平台的兴趣。

“人工智能正在像重重砖头一样打击地球上的每一家公司，”伍迪说。– 人工智能的运行成本确实很高。如果您的产品或服务的运行成本非常昂贵，并且您使用它的次数越多，花费的金额就越多，那么您需要采用一种能够捕获增量价值的业务模式。

人工智能不断变化的格局如何激发人们对不同定价模型的兴趣的一个典型例子是代理（旨在执行特定任务的智能软件）的不断使用。Salesforce 已成为主要参与者在新生的 代理人工智能今年秋天部署了 Agentforce 平台。

Agentforce 的定价遵循基于对话的模型，目前价格为每次人工智能交互 2 美元，并享受批量使用折扣。伍迪相信这将导致对监控成本的更大需求。

“在基于代理的世界中，Agentforce 或 Salesforce 与代理的价值将会发生变化，”Woody 指出。– 不再是有多少人可以访问数据。这将取决于有多少代理在您的企业中疯狂运行。”

超大规模数据管理工具

Metronome 是一项云原生业务，建立在 Amazon Web Services Inc. 平台上。作为一个在线金融系统，该公司每天必须处理数十亿个事件，并且不能丢失任何一个。它依赖于许多开源工具，例如分布式事件流平台阿帕奇·卡夫卡，为其发动机提供动力。

“Apache Kafka 是我们最好的朋友，它是这些工具之一，使我们能够水平扩展以适应几乎任何数量的传入事件，并强有力地保证我们永远不会丢弃事件，”Woody 说。– 我们还需要完全可审计。我们每月为数亿最终客户生成使用记录发票和发票。我们需要能够重建每一个事件或每一张发票，以便我们能够通过审核。”

除了强大的记录保存功能之外，Metronome 还依赖于能够满足其流媒体需求的技术。这包括使用数据流平台汇流公司并使用阿帕奇弗林克，开源大数据处理框架。

“我们面临的许多挑战都是超高数据规模问题，但更重要的是实时流媒体问题，”Woody 解释道。– 事实上，我们的系统完全是围绕实时处理数据的概念构建的，我认为这与其他计费供应商明显不同，并且使我们能够以超低延迟完成我们所做的一切。 –

Metronome 以音乐家保持完美时间的工具命名，于 2019 年推出，吸引了硅谷著名投资者的兴趣。A轮融资2022 年，安德森·霍洛维茨 (Andreessen Horowitz) 牵头投资 3000 万美元，并完成了一项第二轮4300万美元今年早些时候，由 NEA 牵头的资金。

节拍器2.0于十月揭幕。最新功能包括能够推出具有复杂企业合同的新产品和产品内计费仪表板，以便为用户提供可配置的支出控制。这是 Woody 对 Metronome 的愿景的一部分，因为 Metronome 致力于重塑计费格局。

“我们希望成为通用计费系统，帮助引领这波消费和基于人工智能的定价浪潮，”伍迪说。– 对于这些大公司来说，这种转变是一个持续多年的业务转型。但我认为，对于人工智能来说，几乎所有人都不可避免地要成功，我们希望 Metronome 成为该领域的领军人物。”

图片：SiliconANGLE/Microsoft Designer