一句话定义
CAC（Customer Acquisition Cost，客户获取成本）是指你平均花多少钱换来一个付费用户；LTV（Lifetime Value，客户终身价值）是指一个用户从第一次付费到最终流失，总共给你留下多少毛利。前者是你先付出去的现金，后者是你后面慢慢收回来的钱。
用一个比方说清
你在街角开奶茶店，发传单、投本地广告、送首杯半价，平均每拉来一个愿意付钱的新客，摊下来花掉 30 元，这 30 元就是 CAC。这位客人以后隔三差五回来买，直到某天再也不来了，这些年里他贡献的营业额扣掉原料、房租、人工，净剩 90 元，这 90 元就是 LTV。比值 3:1，生意成立；如果只剩 1:1，你就是在给渠道和供应商打工。
AI 应用的坑：LTV 不能用收入来算
传统软件有个舒服的地方：多服务一个用户的边际成本接近于零，所以很多人习惯拿收入当毛利使。AI 产品没这个福气——每次对话、每次生成、每次检索，都要付推理成本（inference cost），还有存储、向量库、内容审核、支付通道费。用户用得越勤，你付得越多。
所以 AI 应用的 LTV 必须按贡献毛利算，而不是按订阅收入算。举一个假设的例子：用户每月付 20 元，但每月实际消耗 15 元的模型调用，毛利只剩 5 元，再扣掉客服、退款和支付手续费，LTV 可能只有 CAC 的一半。这时候模型跑分再漂亮，也只是把亏损放大得更快。
另一个容易被忽略的数是回本周期（payback period）：CAC 是一次性先掏，LTV 是十几个月慢慢收回。回本超过一年，就意味着你要靠不断融资来垫现金流，增长越快越危险。
| CAC | LTV | |
|---|---|---|
| 花钱时点 | 先花 | 后收 |
| 关键变量 | 渠道成本、转化率、赠送额度、销售人力 | 留存率、客单价、毛利率、推理成本 |
| 常见误区 | 只算广告费，把免费额度和试用成本漏在账外 | 拿收入当毛利，忽略每次调用的边际成本 |
| 谁负责 | 市场与销售 | 产品、工程与定价 |
和相邻概念的区别
LTV 不等于 ARPU（Average Revenue Per User，每用户平均收入），前者是毛利口径，后者是收入口径；也不等于 GMV 那类流水数字。CAC 也不只是广告投放费用，销售人力、折扣、免费额度本质上都是获客支出。粗略的关系是：LTV ≈ 客单价 × 毛利率 × 平均生命周期，而平均生命周期约等于流失率（churn rate）的倒数——留存差一点，LTV 就掉一大截。
对从业者的意义
做 AI 产品，第一件事是算清单位经济（unit economics）：一个用户一辈子贡献多少毛利，换他进来花多少。模型跑分决定的是产品能力的上限，CAC 与 LTV 的比值决定的是你能不能活下去。真要改善，抓手只有三个——降低单次推理成本（小模型、缓存、批处理）、提高留存（把玩具变成工作流）、改善定价（按席位或按结果收费，而不是替用户扛住用量）。至于具体成本项和计费口径，各家云厂商与模型服务商差异很大，以官方页面为准。