豆包月活3.45亿，日均调用120万亿Token转向付费

在商业化层面积极寻求突破的豆包，终于要踏入 C 端付费订阅的河流了。

近日，关于「豆包开启付费订阅」的新闻冲上了热搜，核心点就在于豆包在其 App Store 页面更新内容表示，该应用将在免费版的基础上推出包含更多增值服务的付费版本，以满足不同用户的差异化需求。

至于其付费价格，豆包分为四个版本：基础版免费使用，满足日常需求；标准版连续包月每月 68 元，连续包年每年 688 元；加强版连续包月每月 200 元，连续包年每年 2048 元；专业版连续包月每月 500 元，连续包年每年 5088 元。

这一价格体系也在网上引发了激烈讨论，不少人直呼「太贵了」。

对于网上的一系列声音，豆包官方表示，将始终提供免费服务，在免费服务的基础上，豆包也在探索推出更多增值服务，相关方案细节目前还在测试阶段。豆包产品中还没有看到相关的付费选项和功能。

尽管如此，一个值得思考的问题是：豆包面向 C 端付费订阅业务，这背后的底层思考是什么？

豆包付费订阅一事，之所以备受关注，甚至登上热搜榜，一个关键的底层因素是，它在中国市场一众 AI 应用中拥有着最为庞大的用户基础。

不仅如此，豆包的用户基础优势是碾压性的。

根据知名调研机构 QuestMobile 发布的 2026 年一季度 AI 应用洞察报告，截至 2026 年 3 月，我国 AI 原生 APP 的总月活用户规模已达到 4.4 亿——其中，豆包的月活用户接近于 3.45 亿，居于领跑地位。

对比来看，排在豆包之后，千问的月活用户约为 1.66 亿，而 DeepSeek 的月活用户为 1.27 亿。在这个统计口径下，第一名豆包的月活跃用户数量超过了第二名千问和第三名 DeepSeek 的总和。

事实上，根据QuestMobile 此前发布的数据，早在 2025 年 12 月，豆包的月活用户就突破了 2.26 亿，位居行业第一名；当时，DeepSeek 的月活为约 1.35 亿，居于第二名。

而在 2026 年第一季度，在各个玩家都在推进其 AI 面向 C 端用户落地的大背景下，整个行业新增了 1.3 亿月活用户，其中豆包拿下了其中的 1.01 亿，千问拿下了其中的 1.26 亿。

可见，虽然千问在阿里巴巴的重度资源投入下在 2026 年第一季度获得了巨大的增量，但豆包在一季度的用户增量依旧是不遑多让，而且在总月活数据上依旧是维持第一名的身位。

有意思的事，QuestMobile 报告还指出，一季度 AI 应用新增用户呈现「下沉+银发」双向延伸趋势。也就是说，在一季度的新增 AI 用户群体中，还有相当一部分是低线城市的下沉市场和老年人用户群体——这也是豆包本身能够覆盖和触达的群体。

当然，除了用户体量，豆包的活跃度也是超越其他对手的。

数据显示，豆包的活跃率为 33.5%，千问的活跃率是 17.1%，而 DeepSeek 是 21%——这意味着，在用户粘性的维度上，豆包依旧有着相比于竞品的优势。

另外，根据QuestMobile 的数据显示，在 2026 年第一季度，豆包用户平均每月打开 54.8 次，同比提升 22%——对比之下，DeepSeek 用户平均每月打开 41.7 次，千问用户平均每月打开 19.8 次。

从以上数据来看，无论是用户体量本身，还是活跃度和用户粘性，豆包都有着相比于其他对手的明显竞争态势；而对于广大用户来说，豆包也不仅仅是一个偶尔打开用来尝鲜的应用，而是逐渐嵌入到日常生活中的高频工具。

那么，豆包为什么能够获得这样的成绩？

一位行业人士告诉我们，一方面，豆包本身依托于扎实的技术团队，在基础模型能力上投入巨大，能够基本上满足广大用户的日常需求；另一方面，豆包在产品化方面做得非常出色，尤其是特别善于挖掘用户需求并开发特定的功能，比如说 P 图、跟踪话题等。

当然，除了以上因素之外，这位行业人士表示，字节跳动背后的流量加持，包括抖音等 App 的导流和助推，也是豆包能够走向广大群体的一个重要加持因素——这一点，也是豆包相比于千问、DeepSeek 对竞争对手的巨大优势。

当然，从消费者接受的角度，豆包自成立以来就坚持采取的免费策略，也是其走向广大用户群体的核心。

既然免费策略一直有效，那么豆包为何又开始探索付费了？

上述行业人士表示，这背后与 AI 大模型本身运行的算力和成本机制有关。简单来说，相比于移动互联网时代的成本结构，在大模型横空出世后的 AI 时代，基于规模效应而带来的边际成本发生了翻天覆地的变化。

比如，在移动互联网时代，一个 App 获得得了足够多的月活数量，其边际成本就会在规模效应的加持下曲线趋近于零，因为在固有的信息流框架下，服务器扩容的成本微乎其微——而 App 用户增加带来的广告、电商、游戏等变现手段，足以弥补上述成本。

对比来看，AI 时代的成本逻辑发生了质变。

这是一套典型的「重资产、高消耗」成本模式。

在这套模式下，拥有 3.45 亿月活跃用户和 33.5% 活跃率的豆包，在拥有行业知名度和关注度的同时，也实打实地承受着众多用户在免费模式下与 AI 高频率互动所带来的算力消耗成本，这种成本一直在被豆包背后的字节跳动消化着。

另外一个更加清晰直观的指标，是Token 调用量。

根据火山引擎公布的数据，截至 2026 年 3 月，豆包大模型日均 Token 调用量已超过 120 万亿，较三个月前接近翻倍，是 2024 年 5 月发布时的 1000 倍以上。每天 120 万亿的 Token 背后，实际上是字节跳动所承受的庞大算力硬件折损费用，当然也包括电力费用。

这样的成本结构让企业一直承担，显然在商业模式上是无法持续的。

实际上，纵览整个 AI 大模型行业，不计成本地烧钱已经成为过去式，目前也已经有不少玩家都推出了自己的付费订阅服务。

比如国外的 OpenAI、Anthropic 早已经推出了付费会员，而且会员费用已经占据了 OpenAI 整体收入的大头——在国内市场，Kimi、MiniMax、智谱等大模型玩家，也都推出了自己的付费会员体系。

从这个角度来看，豆包选择面向广大 C 端用户群体推出订阅付费服务，确实有着它基于成本因素考虑的合理性，也是基于业务持续的长远考量。

那么，豆包的付费订阅，将面向哪些用户群体进行落地呢？

实际上，根据第一财经援引知情人士的说法，豆包的付费功能将主要专注在复杂任务和生产力场景，如PPT生成、数据分析、影视制作等；随着模型能力持续升级，产品已经能满足越来越多的复杂高价值任务。

这位知情人士表示，此类任务需消耗更多算力与推理时间，因此豆包计划上线付费服务，满足这部分复杂场景需求。

如果基于这种说法，一个合理的推测是，豆包推出付费会员后，旧有的轻度用户不会受到明显的影响；但是，如果是经常用豆包来 P 图、生成视频、创作音乐的重度用户，可能需要充值才能不受限制地使用。

当然，豆包大模型还在持续进化中，它在后续推出的一些最新模型成果，以及类似于 Seedance 这样的大模型，也有可能优先提供给付费用户使用。

面向 C 端用户群体开启付费订阅，只不过豆包大模型商业化之路的一个节点——实际上，如果从豆包的整体发展历程来看，它的商业化之路早已经开始，只不过是长期停留在 B 端。

2024 年 5 月，豆包大模型发布之时，就面向企业市场发力，其通用模型 pro-32k 版的推理输入价格为 0.0008 元 / 千 tokens，仅为行业均价的一百五十分之一。当时，火山引擎总裁谭待表示，大模型卷价格，将助力企业以更低成本加速业务创新。

可以说，从一开始，在火山引擎的支撑之下，豆包就在以「价格屠夫」的姿态进入到 B 端市场中，并由此斩获了一大批企业用户。

但豆包的 B 端商业触角，并不仅仅停留于此。

在随后的两年多时间里，豆包通过「模型即服务」（MaaS）模式，与超过 200 家企业共建行业大模型，覆盖制造、零售等一系列场景——这背后的逻辑在于，推动豆包大模型的B 端商业化从概念走向规模化落地，在多个行业中建立起标杆客户群。

在众多行业中，豆包的模型能力在汽车和手机两大细分领域的商业化探索尤其值得关注。

其中在汽车市场，根据火山引擎总裁谭待的说法，火山引擎已经与 100% 主流车企合作推动 AI 创新。搭载豆包大模型的智能汽车已超过 700 万辆，覆盖超 50 个汽车品牌、145 个车型，搭载量稳居行业第一；不仅如此，豆包大模型日均完成超 3000 万次座舱交互和服务闭环。

从这个角度来看，豆包大模型已经在汽车行业构建了一个B 端商业化样板，意在证明豆包大模型在复杂场景下的技术实力和商业价值。

当然，除了汽车市场，豆包也在积极推动其商业化的触角进入到手机市场。早在2025 年年底，字节跳动和中兴努比亚发布搭载「豆包手机助手」的手机，这款 3499 元的样机一夜售罄，也引发了行业对于「AI 原生手机」概念的关注度。

实际上，业内诸多动态显示，字节跳动正在推动豆包与更多的手机厂商合作，除了中兴之外，还有包括传音、联想、魅族等略显弱势的品牌厂商，甚至也有荣耀这样的头部手机厂商。

当然，以上这些都可以看做是豆包在商业化层面的各种尝试，这些合作虽然在 C 端用户群体层面扩大了知名度，但本质上都是基于 B 端的层面业务合作。但是到目前为止，很难说这些一系列合作究竟在财务层面带来了多大的贡献。

事实上，如果从字节跳动的整体发展来看，尽管豆包大模型的商业化取得诸多进展，但是随着字节跳动全力押注大模型，在持续攀升的研发与算力成本下，字节跳动也不得不面临一定的财务压力。

而到了 2026 年，关于这一领域的投入，正在持续。据金融时报及多家券商研报披露，字节跳动 2026 年 AI 基础设施预算约 1600 亿元，其中约 850 亿用于采购 AI 芯片，剩余约 750 亿投向数据中心及配套设施建设。

在这样的投入力度之下，很明显，大模型研发与运营依旧在产生巨额成本，这也是字节跳动积极推动豆包大模型进一步商业化的根本逻辑。

某种程度上，这也是豆包终于开始在 C 端探索付费业务的一个内在动因。

无论如何，从 B 端客户走向更广阔的 C 端用户，豆包大模型的商业化之路，正在迎来一个重大转折点。某种程度上，这也是豆包大模型在寻求商业正循环的过程中注定要经历的一个节点，这并不容易，但豆包已经无法回头。