广东
深圳商报·读创客户端首席评论员 胡蓉
一石激起千层浪。
最近，国内月活高达3.45亿 的AI应用“豆包”在App Store 更新了付费订阅声明，推出68 元/月至500元/月的三档定价。 尽管豆包强调基础服务仍然免费，付费主要针对PPT生成、数据分析等高算力场景，这一消息瞬间引爆网络。
事实上，百度文心一言也推出了49.9元/月会员；Kimi试水 每月49元至199元档位及单次打赏；阿里通义千问、腾讯元宝目前C端基础功能仍免费，主要通过数据调用向开发者与企业 收费……和它们的审慎相比，豆包显得更为激进，故而引发用户不满。
从年初打响“红包大战”，到如今试水收费模式，不到半年时间，AI大模型就结束免费、开启创收之路。这种急迫，来自天价且持续攀升的算力成本的重压。 以豆包为例，其日均Token 社交平台的热搜词条。此外，“养龙虾”的热潮，很快因可能存在 的巨大安全隐患而退去。面对如 此产品和如此风险，用户当然不 愿付费。 使用量已突破120万亿，相比 2024 年暴增超1000倍。2026年 全球GPU租赁、HBM内存、电价全线上涨。在免费模式下，大模型面临“用户越多、亏损越大”的困境，急需用付费来弥补成本。
在国外，AI大模型收费已是常态，OpenAI 的 ChatGPT Plus、Claude Pro等凭借先发优 势与付费习惯，积累出千万级付 费用户，收费也远高于国内标准。ChatGPT Pro年费约合人民 币16366元，豆包专业版包年为 5088元。 海外用户更看重效率提升， 普遍有为正版软件和生产力工 具付费的习惯；国内用户早已习 惯了互联网提供“免费午餐”，对价格高度敏感。但说到底，能否让用户心甘情愿地买单，最终取决于模型是否能为他们带来生产力价值。
最初人们认为AI无所不 能，现在AI幻觉以及交互过程中导致的“数据污染”等问题，让大模型生成暴露出更多的质量下降问题，"豆包同一个问题三个答案”“豆包错误率”等词条就上了热搜。另一方面，虽然有些人已借 助AI走上创新创业之路，但大 多数用户还只是把大模型当作 “更聪明的搜索引擎”在使用。对于这些信息获取与浅层辅助类需求，用户当然不想掏钱，更何况目前大模型之间存在同质化， 以致用户黏性不大，一家收费完全可以转用另一家。
想当年，互联网企业在探索商业模式上也走过了很长的路。 只是现在大模型的生存压力更 大，赚钱的念头也更强，但互联网企业的探索经验仍然可资借鉴。 就比如“免费模式”，表面上 看对大模型未必适用。因为大模型每多一次复杂交互，都需要消耗真实GPU算力和电力，这与边际成本趋零的传统互联网逻辑完全不同。后者乐见用户增 加，但对前者来说，既希望用户增加，又对水涨船高的成本难以招架。
但是，假如一个大模型，想成为国民级应用，试图让自己像当今席卷全国的购物平台一样 拥有海量用户且被高频使用时， 就该想到成本压力，就该想到收费模式行不通该怎么办？AI代理经济的崛起已成行业共识，像互联网企业一样实现间接变现 就并非不可行，那么眼下就得放缓扩张节奏。
或者，想尽快变现就去深耕高价值场景、服务高需求用户， 走垂直与专业大模型路线。比 如，真正能通过大模型实现生产 力跃升并获得增量收益的，是特定领域的深度工作者。这群人愿 意付费，那就去为他们“量身定 做”；再如，像华为云、阿里云大模型一样去深入服务矿山、钢铁等实体经济，通过深度融合行业 需求，为政府或行业解决真实痛 点，效果的立竿见影会让它们更 愿意买单。
当然，豆包收费风波表明， 中国大模型正在从秀肌肉的“参 数竞赛”走向算细账的“商业闭 环”，这是行业走向成熟的表现， 出现争议实属正常，这都属于 “成长的代价”。
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