豆包，開始“帶貨”了。

近期有用戶發(fā)現(xiàn)，在和豆包對話時(shí)，其回復(fù)中嵌入了抖音商城的商品鏈接，尤其是涉及消費(fèi)類話題時(shí)，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(gè)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(shù)共享與生態(tài)構(gòu)建，變現(xiàn)主要依賴提供配套服務(wù)、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(wù)、訂閱付費(fèi)、定制化解決方案等領(lǐng)域。我們將重點(diǎn)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(diǎn)，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(gè)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(dòng)作，讓外界重新關(guān)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(jī)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(jǐn)慎，或是低調(diào)試水。因?yàn)橐坏┰贏I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(rèn)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(chǔ)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(zhǔn)），但廣告模式是大模型公司通過GEO技術(shù)（生成式引擎優(yōu)化，即通過技術(shù)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(wù)，追求展示次數(shù)和點(diǎn)擊量。電商則更注重“成交”，通過嵌入購物鏈接，引導(dǎo)用戶完成購買。

廣告會被動(dòng)干擾用戶，電商鏈接通常由用戶主動(dòng)點(diǎn)擊，因此被認(rèn)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(fù)中均出現(xiàn)了不同形式的電商鏈接。

豆包在回復(fù)中插入文字鏈接，點(diǎn)擊后會跳轉(zhuǎn)抖音商城；騰訊元寶、Kimi以圖片形式展現(xiàn)，點(diǎn)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(gè)第三方渠道。

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

專注于人工智能智能體領(lǐng)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(guān)商品數(shù)據(jù)作為支撐，“因此，有電商業(yè)務(wù)的大模型公司，會優(yōu)先聯(lián)動(dòng)自家產(chǎn)品進(jìn)行嘗試，比如豆包接入抖音商城鏈接；而沒有電商業(yè)務(wù)的大模型公司，會選擇和其他平臺合作，但是這個(gè)合作落地的難度會更大一些?！?/p>

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(gè)準(zhǔn)確的用戶預(yù)期?！?/p>

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

但正因?yàn)檫@一變現(xiàn)方式的技術(shù)門檻不高，很難拉開與當(dāng)前主流的電商平臺搜索推薦的體驗(yàn)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(xùn)練自己的電商推薦能力，電商平臺則通過大模型的用戶點(diǎn)擊、瀏覽行為等反饋數(shù)據(jù)，優(yōu)化商品和運(yùn)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(jìn)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(shí)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(fèi)用，不過暫未透露具體費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)，具體信息包含在與Etsy和Shopify的保密合同中。

從業(yè)者認(rèn)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(jià)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(shù)難度更高更復(fù)雜，模型直接到了支付交付環(huán)節(jié)，屬于應(yīng)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(shí)現(xiàn)。

雖然這一構(gòu)想不錯(cuò)，但實(shí)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(dān)心會損害自己的流量入口、降低用戶粘性。因?yàn)楦冻隽税嘿F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(dá)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(qiáng)調(diào)，其商品推薦排名完全基于用戶查詢的相關(guān)性和上下文，換句話說，不存在商家付費(fèi)購買排名的情況，但部分用戶依然擔(dān)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。

老方式“三強(qiáng)”：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(gè)“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?！币晃毁Y深從業(yè)者認(rèn)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(jià)（每百萬Tokens費(fèi)用）和實(shí)際折扣。如果僅從API的調(diào)用量和定價(jià)粗略計(jì)算，從業(yè)者預(yù)估，OpenAI和Anthropic屬于行業(yè)內(nèi)靠賣API賺錢的第一梯隊(duì)，其中，OpenAI主要依賴它領(lǐng)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(xiàn)。

國內(nèi)的DeepSeek曾披露，若按定價(jià)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(fù)責(zé)人曾公開分析國外的Anthropic和OpenAI的API收入，今年前6個(gè)月，Anthropic的API收入達(dá)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(rèn)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(lǐng)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(jì)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(gè)不同維度的領(lǐng)先者，火山引擎（字節(jié)跳動(dòng)）在調(diào)用量上領(lǐng)先，阿里云在總營收上居首。

再看“會員訂閱”，即個(gè)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(lǐng)先者還是OpenAI，目前ChatGPT最低的Plus會員費(fèi)為每月20美元。

英國《金融時(shí)報(bào)》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(fèi)。按照這一比例計(jì)算，會員費(fèi)能達(dá)到90多億美元。

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

覃相表示，目前國內(nèi)沒有特別突出的C端付費(fèi)產(chǎn)品。用戶付費(fèi)習(xí)慣差異和激烈的“百模大戰(zhàn)”，讓國內(nèi)廠商將基礎(chǔ)服務(wù)免費(fèi)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(jìn)行市場推廣，導(dǎo)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(cuò)，其付費(fèi)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(fèi)。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(wù)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(xùn)練和推理成本，還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

頭部玩家也扛不住虧損。根據(jù)OpenAI向股東提交的財(cái)務(wù)報(bào)告，其在2025年上半年的營收約為43億美元，比去年全年?duì)I收高出約16%，但虧損也達(dá)135億美元，主要支出花在研發(fā)人工智能以及運(yùn)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(xùn)練成本“坐火箭”似的往上漲。

沈仁奎表示，前沿模型的訓(xùn)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(shí)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(wù)時(shí)，模型實(shí)時(shí)計(jì)算生成答案的過程。隨著AI工具被用于多步驟任務(wù)、分析長文本（長序列）等越來越多的復(fù)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(wù)究竟有多燒錢？覃相將完成不同復(fù)雜度任務(wù)時(shí)所需的成本進(jìn)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(fù)雜分析，成本直接達(dá)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(xùn)練和推理就是一場“燒錢競賽”，單靠API接口和會員費(fèi)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(shí)，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(jià)格戰(zhàn)”，API接口的定價(jià)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(gè)“想賺錢得先砸錢”的循環(huán)里：要提升模型，就得投錢訓(xùn)練；要留住用戶，就得扛住算力成本；要搶占市場，就要應(yīng)對價(jià)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(lǐng)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(dāng)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。

作者/ 王璐

編輯 / 魏佳

運(yùn)營/蘇洪銳

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