谁愿意为AI大模型商业化买单？
谁愿意为AI大模型商业化买单？
2026年05月15日 14:58
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”。
（文章来源：深圳商报·读创）