用途：在撰写或评审以 AI 功能为核心的 SaaS 商业计划时，构建“AI 可归因”的 TAM/SAM/SOM 模型。核心是纠正把目标垂直行业全部 SaaS 支出都算作 AI 可寻址市场的常见做法，按真实 AI 归因比例分层测算。
主要能力：先按通用方法完成标准 TAM/SAM/SOM（自下而上、自上而下与基准三角验证），再套用 AI 归因比例：高归因段 60–100%（AI 原生工作流，AI 即产品）、中归因段 20–60%（AI 为重要功能）、低归因段 5–20%（AI 仅增量价值）。按 AI 就绪度分层（早期采用者、快速跟随者、主流、落后者），前三年 SOM 主要来自前两层。可叠加地理视角，如非洲的主权 AI、本地语言、受监管垂直领域。用竞争对手 AI 收入占比作为现实基准，并做压力测试（就绪度放缓、基础模型商品化、监管拖慢采用）。输出 AI-TAM、AI-SAM、AI-SOM 表格及归因理由，与标准数字并列而非替代。
使用方式：作为商业计划第 04 节市场分析的专业组件使用。需输入垂直行业、地理、买方画像、AI 用例、该垂直/地区的 SaaS TAM、AI 就绪度证据、竞争对手 AI 归因证据。技能以只读方式检索和分析市场证据，正常模式为只读分析与起草。
适用场景：AI 功能驱动的 SaaS 计划、投资人要求 AI 可归因收入、需支撑阶段匹配的 ARR 目标、面向主权 AI/本地语言/受监管垂直市场。
限制：AI 仅用于内部效率时不应使用（改用通用市场分析）；拨款资助计划不适用。不得凭空编造 TAM、不得超出来源总体外推、不得把无日期估计当作当前数据。缺失关键证据时进入降级模式，给出有界已知市场并标注未测量部分，不得把缺失检查记为通过。涉及资金、税务、拨款、估值等需按相关财务准则并记录专业复核状态。具体价格、收费与平台信息暂未提供。