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      豆包們,開始“上鏈接”

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      燒錢競賽下,大模型公司還在尋找新的賺錢方式。

      來源 | 定焦One(dingjiaoone)

      作者 | 王璐

      編輯 | 魏佳

      豆包,開始“帶貨”了。

      近期有用戶發(fā)現(xiàn),在和豆包對話時,其回復中嵌入了抖音商城的商品鏈接,尤其是涉及消費類話題時,出現(xiàn)頻次不低。不止豆包,騰訊元寶、文小言、Kimi等這類C端用戶高頻使用的智能助手類工具,也都在默默“上鏈接”。國外的ChatGPT更是與沃爾瑪展開合作,用戶能直接在聊天界面內(nèi)完成下單支付。

      從回答問題到推薦商品,這意味著AI工具正在迎來新的商業(yè)化階段,它們不僅提供信息,還成為新的交易入口。

      但“帶貨”只是表象。背后,是整個大模型行業(yè)在高成本和激烈競爭下的集體焦慮。

      大模型主要分為開源模型與閉源模型兩類。其中,開源模型更注重技術共享與生態(tài)構建,變現(xiàn)主要依賴提供配套服務、企業(yè)合作及社區(qū)支持;閉源模型的變現(xiàn)方式更為多元,涵蓋直接商業(yè)服務、訂閱付費、定制化解決方案等領域。我們將重點聚焦閉源大模型的變現(xiàn)模式。

      綜合多位行業(yè)從業(yè)者的觀點,目前比較成熟的變現(xiàn)模式包括API調(diào)用、會員訂閱、給企業(yè)做定制化解決方案。但面對高昂的成本,“老三樣”不足以支撐龐大的算力開銷,大模型公司們不得不拼命尋找新的變現(xiàn)路徑。

      眼下的帶貨,會是一個好選擇嗎?


      變現(xiàn)新探索:廣告不好做,電商或許可行

      豆包們的新動作,讓外界重新關注起大模型公司的搞錢新方式。除了之前的老路,它們正在嘗試兩種“離用戶更近”的方式,一種是廣告,另一種是電商。

      其中廣告是互聯(lián)網(wǎng)最古老的商業(yè)模式之一,但在AI聊天機器人這一全新的交互場景上,各家大模型公司卻普遍保持謹慎,或是低調(diào)試水。因為一旦在AI的回答中加入廣告,必然會降低用戶的信任度。要收入,還是要用戶,一直困擾著廠商們。

      相比之下,電商目前被從業(yè)者認為是更優(yōu)于廣告的變現(xiàn)新模式。

      盡管兩者都依賴于AI搜索的兩大基礎優(yōu)勢:用戶流量(高用戶活躍度)和大量的用戶行為數(shù)據(jù)(對用戶需求理解更精準),但廣告模式是大模型公司通過GEO技術(生成式引擎優(yōu)化,即通過技術手段讓品牌內(nèi)容優(yōu)先被ChatGPT等AI平臺引用)為品牌提供曝光服務,追求展示次數(shù)和點擊量。電商則更注重“成交”,通過嵌入購物鏈接,引導用戶完成購買。

      廣告會被動干擾用戶,電商鏈接通常由用戶主動點擊,因此被認為更易于被用戶接受。

      目前,國內(nèi)大多數(shù)頭部TOC向的智能助手類工具都接入了電商鏈接。

      「定焦One」測試發(fā)現(xiàn),在豆包、騰訊元寶、文小言、通義、Kimi、納米AI上輸入“敏感肌適合用什么樣的面膜”,除通義之外,其他問答回復中均出現(xiàn)了不同形式的電商鏈接。

      豆包在回復中插入文字鏈接,點擊后會跳轉(zhuǎn)抖音商城;騰訊元寶、Kimi以圖片形式展現(xiàn),點擊圖片后跳轉(zhuǎn)到第三方平臺;納米AI和文小言則在參考網(wǎng)頁里出現(xiàn)購物鏈接。涉及的購物平臺包括淘寶、京東、得物、什么值得買等多個第三方渠道。


      豆包(左)、Kimi(中)、元寶(右)的回復中都出現(xiàn)商品了鏈接

      專注于人工智能智能體領域的躍盟科技創(chuàng)始人王冉告訴「定焦One」,在搜索過程中,大模型需借助電商平臺的相關商品數(shù)據(jù)作為支撐,“因此,有電商業(yè)務的大模型公司,會優(yōu)先聯(lián)動自家產(chǎn)品進行嘗試,比如豆包接入抖音商城鏈接;而沒有電商業(yè)務的大模型公司,會選擇和其他平臺合作,但是這個合作落地的難度會更大一些。”

      而且合作的電商平臺數(shù)量越多越好,“信息越多,模型交付給用戶的結(jié)果就越客觀,更容易交付一個準確的用戶預期。”

      王冉表示,在回答中插入商品鏈接,屬于大模型在應用層上的變現(xiàn)模式。應用層的變現(xiàn)可分為L1-L5五個難度級別,插入商品鏈接屬于L1也就是最基礎的級別,依靠關鍵詞索引和內(nèi)容匹配技術即可實現(xiàn)。

      但正因為這一變現(xiàn)方式的技術門檻不高,很難拉開與當前主流的電商平臺搜索推薦的體驗差距,更難媲美廣告商業(yè)模式帶來的收入。

      一位從業(yè)者表示,大模型公司和電商平臺的合作靈活多樣,有的可能以傭金分成的方式,有的可能是資源置換,比如大模型利用這些數(shù)據(jù)訓練自己的電商推薦能力,電商平臺則通過大模型的用戶點擊、瀏覽行為等反饋數(shù)據(jù),優(yōu)化商品和運營,但目前“電商變現(xiàn)”還處在初步嘗試期。

      國外的探索則更進一步。

      OpenAI先是在今年4月底宣布,ChatGPT內(nèi)置了購物功能,形式和國內(nèi)類似,也需要跳轉(zhuǎn)外部鏈接購買產(chǎn)品。9月底,它又推出了“即時結(jié)賬(Instant Checkout)”功能,用戶可以在ChatGPT界面內(nèi)直接下單Etsy和Shopify兩大平臺的商品,無需跳轉(zhuǎn)至第三方平臺。目前OpenAI表示,會對通過ChatGPT完成的交易收取一定的費用,不過暫未透露具體費用標準,具體信息包含在與Etsy和Shopify的保密合同中。

      從業(yè)者認為,這意味著OpenAI正試圖打通“搜索-推薦-決策-支付”的全鏈路,ChatGPT的商業(yè)價值再升級。如果成功,ChatGPT便成為了新的、流量巨大的“購物入口“,用戶和商家也會降低對亞馬遜等傳統(tǒng)電商平臺的依賴。

      王冉表示,支付功能的技術難度更高更復雜,模型直接到了支付交付環(huán)節(jié),屬于應用層的變現(xiàn)的L3難度級別甚至更高級別的事情,目前大模型公司還需要走很長的路才能實現(xiàn)。

      雖然這一構想不錯,但實施難度不小。目前最大的限制或許來源于電商平臺端。

      王冉指出,電商平臺并不愿將自家商品數(shù)據(jù)開放給外部AI產(chǎn)品,擔心會損害自己的流量入口、降低用戶粘性。因為付出了昂貴的獲客成本,平臺更希望將流量沉淀在內(nèi)部,而不是把用戶的交易心智放在AI產(chǎn)品入口里。

      即便是走得比較靠前的ChatGPT,目前能在站內(nèi)查看鏈接并支持的電商平臺僅有Etsy和Shopify,較為小眾。雖然沃爾瑪也宣布和ChatGPT達成合作,但目前ChatGPT內(nèi)的商品品類還比較少。

      「定焦One」也在測試中發(fā)現(xiàn),ChatGPT內(nèi)出現(xiàn)的大部分商品還需跳轉(zhuǎn)第三方平臺完成購買。

      而且,電商變現(xiàn)也面臨著用戶信任問題。

      雖然OpenAI強調(diào),其商品推薦排名完全基于用戶查詢的相關性和上下文,換句話說,不存在商家付費購買排名的情況,但部分用戶依然擔憂,加入電商鏈接,可能讓AI推薦結(jié)果受到商家操控。

      從廣告到電商,大模型公司在嘗試更多變現(xiàn)可能,但依舊充滿不確定性。


      方式“三強”:API、會員、定制,仍是基本盤

      新方式收入體量有限,真正撐起大模型商業(yè)化基本盤的,依舊是原來的“三條老路”——賣API接口、搞會員訂閱、給企業(yè)做定制化解決方案。

      先看“賣API”即將大模型能力做成一個“工具接口”,賣給其他企業(yè),用于自建AI客服、智能辦公軟件等功能。

      “目前API是大模型公司最主要的變現(xiàn)方式之一。”一位資深從業(yè)者認為。

      其中,代表性公司包括國外的OpenAI、Anthropic和Google,以及國內(nèi)的字節(jié)、阿里、百度。

      賣API能賺多少錢?

      AI軟件工程師覃相介紹,估算一家大模型公司的API收入,涉及三大核心因素:API調(diào)用量(Tokens數(shù))、定價(每百萬Tokens費用)和實際折扣。如果僅從API的調(diào)用量和定價粗略計算,從業(yè)者預估,OpenAI和Anthropic屬于行業(yè)內(nèi)靠賣API賺錢的第一梯隊,其中,OpenAI主要依賴它領先的模型能力和全球開發(fā)者生態(tài),而Anthropic的API收入主要由編程貢獻。

      國內(nèi)的DeepSeek曾披露,若按定價較高的DeepSeek-R1估算,其一天總收入為56萬美元,成本利潤率為545%。Moonpig AI負責人曾公開分析國外的Anthropic和OpenAI的API收入,今年前6個月,Anthropic的API收入達到31億美元,OpenAI則為29億美元。

      AI行業(yè)資深從業(yè)者云中江樹綜合DeepSeek、OpenAI、Anthropic公開披露的收入以及該部分的營收占比數(shù)據(jù),認為國內(nèi)外頭部的大模型公司都能靠API賺到錢。

      具體到國內(nèi)公司,人工智能領域公司向量方程創(chuàng)始人沈仁奎表示,受國內(nèi)市場競爭的多元化和統(tǒng)計口徑差異的影響,國內(nèi)目前在API調(diào)用上出現(xiàn)了“調(diào)用量”與“總營收”兩個不同維度的領先者,火山引擎(字節(jié)跳動)在調(diào)用量上領先,阿里云在總營收上居首。


      再看“會員訂閱”即個人用戶花錢買會員,從而解鎖更多大模型功能。

      這一變現(xiàn)模式的領先者還是OpenAI,目前ChatGPT最低的Plus會員費為每月20美元。

      英國《金融時報》曾披露,OpenAI的“年化經(jīng)常性收入”為130億美元,其中約70%來自ChatGPT用戶的訂閱費。按照這一比例計算,會員費能達到90多億美元。

      但這一變現(xiàn)方式與用戶消費習慣密切相關,國內(nèi)部分大模型公司也推出了C端會員服務,收費在30元/月左右,但付費意愿低。Kimi在去年推出的“打賞”模式算是一個新嘗試,即用戶通過打賞獲取高峰時段的優(yōu)先使用權限,但也非強制訂閱。

      覃相表示,目前國內(nèi)沒有特別突出的C端付費產(chǎn)品。用戶付費習慣差異和激烈的“百模大戰(zhàn)”,讓國內(nèi)廠商將基礎服務免費作為獲取用戶的重要戰(zhàn)略,且為了吸引用戶,大模型公司還需不斷投入大量資金進行市場推廣,導致獲客與留存成本不低。

      因此,目前主要靠會員訂閱賺錢的僅有OpenAI和Perplexity,且Perplexity用戶規(guī)模較小。即便OpenAI的會員總營收不錯,其付費會員占比也僅為5%,顯示出訂閱模式的天花板。

      最后是企業(yè)解決方案與定制化”和生態(tài)系統(tǒng)分成。

      企業(yè)解決方案與定制化可以理解為,根據(jù)企業(yè)的具體需求,專門開發(fā)一套AI方案,比如給工廠做智能質(zhì)檢的AI系統(tǒng)。這一模式的優(yōu)勢在于利潤率高,企業(yè)也愿意為定制而付費。覃相能明顯感覺到,與前兩年相比,客戶的接受度高了很多。但他也表示,目前這種方式的變現(xiàn)規(guī)模還是小于賣API、用戶訂閱,而且能憑借這種方式賺錢的,主要是頭部公司。

      至于生態(tài)系統(tǒng)分成,是建立類似App Store的插件(Plugins)或智能體(Agents)商店,開發(fā)者通過提供增值服務獲利、平臺從中抽取分成,但行業(yè)整體仍處于早期。

      總之,上述三種較為穩(wěn)定的變現(xiàn)模式中,API和會員訂閱占大頭。


      成本太高,不得不為

      即便大模型公司從沒停止過商業(yè)化探索,但面對高昂的訓練和推理成本,還是遠遠不夠。

      頭部玩家也扛不住虧損。根據(jù)OpenAI向股東提交的財務報告,其在2025年上半年的營收約為43億美元,比去年全年營收高出約16%,但虧損也達135億美元,主要支出花在研發(fā)人工智能以及運行ChatGPT上。

      綜合從業(yè)者的說法,這種高成本,是全行業(yè)的宿命。

      一方面是訓練成本“坐火箭”似的往上漲。

      沈仁奎表示,前沿模型的訓練成本已從2020年的數(shù)百萬美元激增至2025年的3億美元以上,增長約66倍,且仍在向更高量級攀升。這背后是硬件壟斷、能源消耗和高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺等多重因素的疊加。

      另一方面是用戶使用時的“推理成本”也在上漲。

      “推理“也就是用戶使用大模型處理任務時,模型實時計算生成答案的過程。隨著AI工具被用于多步驟任務、分析長文本(長序列)等越來越多的復雜需求,用戶要的“推理”次數(shù)和難度都在漲,成本也越來越高。

      一次推理任務究竟有多燒錢?覃相將完成不同復雜度任務時所需的成本進行如下對比:


      如果是處理簡單的問答,比如寫一篇短文,一次不到0.6美元,但如果是用Agent(智能體)做復雜分析,成本直接達到上百美元,差距能有上百倍。也正因如此,覃相覺得,大模型的訓練和推理就是一場“燒錢競賽”,單靠API接口和會員費的收入,根本填不滿這么高的成本,必須找新的賺錢路子。

      與此同時,行業(yè)競爭還在不斷加劇。

      沈仁奎表示,如今頭部大模型的性能差距越來越小,產(chǎn)品變得越來越“像”,再加上國內(nèi)開源模型發(fā)展得很快,為了搶市場份額,各家公司不得不打起“價格戰(zhàn)”,API接口的定價一降再降,以前調(diào)用一次可能要幾毛錢,現(xiàn)在能降到幾分錢。結(jié)果就是,利潤空間被擠壓得越來越小,賺錢的老路越走越窄。

      于是,大模型公司卡在一個“想賺錢得先砸錢”的循環(huán)里:要提升模型,就得投錢訓練;要留住用戶,就得扛住算力成本;要搶占市場,就要應對價格戰(zhàn)壓力。哪怕是OpenAI這樣的頭部企業(yè),也得不停探索新的變現(xiàn)方向。

      對于國內(nèi)廠商來說,“豆包們”在電商領域試水,也是這種壓力下的必然選擇。電商或許不是唯一的答案,但可能是當下最容易落地的一條路。在高昂算力和激烈競爭中,哪怕再低的轉(zhuǎn)化率,也意味著新的希望。

      *題圖來源于pexels。

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