先把两个概念说人话
PLG（产品驱动增长）是用户自己发现、自己试用、自己付费，产品是唯一的销售员。ChatGPT、Notion、Figma、Cursor 是典型。SLG（销售驱动增长）是靠销售团队拜访、方案、POC、招投标拿下客户，传统 to B 软件都是这个路子。
判断该走哪条路，看四个变量。第一是客单价：粗略的生死线是销售综合成本（人力、差旅、周期）必须能被年度合同额的五到八倍覆盖，客单价低于 10 万人民币一年的单子，在中国基本养不活销售动作，只能 PLG 或渠道。第二是决策链：一个人刷信用卡就能买的走 PLG，要过采购、法务、IT 安全评审的必须 SLG。第三是产品自助程度：用户不看文档、不配环境，十分钟内能不能出第一个有价值的结果，出不来就没资格谈 PLG。第四是数据敏感性：客户的命根子数据要进你的系统，他不可能自助注册了事，一定要见人、要合同、要审计，这是 SLG 的天然领地。
AI 产品的典型路径：先 PLG 验证，再 SLG 收割
这波 AI 公司给出了一个教科书级的演进路径。Cursor 前两年纯 PLG，零销售团队，靠社区口碑滚到亿级美元年收；等企业客户主动找上门要 SSO、要审计日志、要私有化，才开始搭 enterprise 团队。OpenAI 一样：C 端 Plus 订阅和企业版 ChatGPT Enterprise 并行，API 从自助计费到签企业协议，两条腿粗细随阶段调。
这个顺序不是巧合。PLG 阶段的价值不只是赚钱，是用真实用户行为验证产品价值、磨出留存曲线；留存都没验证就养销售团队，销售会为了签单倒逼产品接定制需求，最后公司变成披着 AI 外衣的外包商。所以我的观点是：早期只有一种情况该直接上 SLG——你的产品从第一天就是给大型企业解决合规敏感问题的（比如金融、政务），客户结构决定了没有自助这条路。
两条腿的衔接靠一个叫 PQL（产品合格线索）的机制：从自助用户的行为数据里筛出销售该跟进的信号——同一家公司注册超过五个账号、某个团队连续四周活跃、有人点击了「联系我们销售」。这些线索比市场活动买来的名单质量高一个量级，因为对方已经在真实使用，销售打电话过去是「帮客户扩容」而不是「求客户试用」。Slack 和 Notion 的企业销售团队基本就是靠 PQL 喂养的，这是 PLG 转 SLG 最平滑的姿势。
中国市场做 PLG，要认清三个现实
海外那套 PLG 打法搬到国内会水土不服。第一，国内企业采购没有「员工刷信用卡买工具再报销」的文化，预算全在组织手里，自下而上的渗透链路是断的。第二，C 端付费意愿弱，个人订阅市场天花板低，Kimi 们折腾会员和打赏就是在这块天花板上找缝。第三，企业客户普遍要求私有化部署和定制，这跟 PLG 的标准化产品逻辑直接冲突。
所以国内 AI 产品的现实打法往往是变体：用免费 C 端产品攒品牌（豆包、DeepSeek 的路子），用标杆案例进 B 端，B 端老老实实走销售加交付。纯粹的 PLG 在国内只有开发者工具和出海产品里真正成立。
PLG 和 SLG 共存时，组织上要隔离
两条腿走路最大的坑是互相干扰：销售的定制化需求挤占 PLG 产品的迭代资源，自助版的价格又经常被销售拿去当谈判筹码打穿。几个防火墙要建起来：企业版的功能边界写死（SSO、审计、SLA、私有化是企业版专属，别贱卖）；自助版价格体系统一，销售无权折扣自助档；团队考核分开，PLG 团队看留存和转化漏斗，SLG 团队看合同额和回款，别用一个收入大锅饭考核。
我的倾向
如果资源只够押一头，优先把 PLG 的基本功练好——自助 onboarding、分钟级出活、透明定价。这套能力即使最后主走 SLG 也不浪费：企业客户的 POC 阶段，本质上就是一场限时的自助体验，产品不能自己说话的公司，销售再强也只能卖 PPT。