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刚接触优化91节SEO实战蜘蛛池入门教学学习路线：全面解析蜘蛛池运作原理与实操技巧，如何避免必坑指南快速掌握排名秘诀？，蘑菇辶喿扌畐怎么用才省心

蜘蛛池是什么及其在SEO优化中的核心作用和潜在风险全面解析

〖One〗刚接触SEO优化的新手朋友们，往往对“蜘蛛池”这个词感到陌生甚至有些困惑。其实，蜘蛛池是一种利用自动化技术批量产生大量优质链接资源，从而增加网站外链权重、提升百度等搜索引擎抓取频率和排名的工具或平台。俄罗斯人与ZOOM人的性格差异，简单来说，蜘蛛池可以帮助搜索引擎蜘蛛更频繁、高效地访问网站页面，进而提升收录率与排名表现。

〖Two〗然而，蜘蛛池虽好，但也存在潜在风险。盲目使用低质量蜘蛛池可能导致网站被搜索引擎判定为作弊行为，面临降权甚至被惩罚的危险。51cg4.fun，因此，了解蜘蛛池背后的运作原理、如何选择优质资源和正确的使用方法，对于刚刚入门SEO优化的新手尤为重要。

〖Three〗本节将深入分析蜘蛛池的工作机制。，蜘蛛池通过各种多样化IP、多节点服务器模拟真实用户行为，使搜索引擎蜘蛛认为网站活跃度极高，增加页面爬取频次。其次，蜘蛛池通过批量发布高质量原创或外链内容，生成内外链网络，有助于提升权重传递，从而快速提升关键词排名。，内射熟女少妇

新手如何科学搭建和运用蜘蛛池提升网站抓取效率避免常见必坑陷阱

姐姐教你射脚枪视频大全最新版下载，〖Five〗第二步，科学设计链接发布规则，避免一味追求链接数量而忽略链接质量和相关性。优质的内链结构配合网站自身内容逻辑可以提高蜘蛛访问深度，提升用户体验和SEO价值。切忌使用黑帽手段制造大量无效链接，否则后果严重。

〖Six〗第三步，注意蜘蛛池的抓取频率与时间段合理规划，模拟真实用户访问，避免同一时间大量请求引起搜索引擎反感。新手建议将抓取间隔设置为随机时间，保证流量自然。

〖Seven〗最重要的是，避免免费或低价劣质蜘蛛池，看似省钱实则埋雷，容易引发SEO账号被封禁甚至整个网站降权问题。建议小白循序渐进，先了解蜘蛛池的基本原理和使用方法，再结合自身站点实际情况科学运用。

详细解析蜘蛛池链接构建机制及其优化策略怎么保证权重传递稳定持续提升

〖Eight〗蜘蛛池的核心价值在于链接的构建和管理。优质的蜘蛛池并非单纯堆积海量链接，而是注重链接的相关性、权威性和内容原创度。具体而言，蜘蛛池内链通常采用锚文本策略，让关键词合理分布于页面，增强目标页的关键词权重。

〖Nine〗多样化的链接来源也是关键，包括博客、论坛、问答、目录和自媒体平台等，这样的组合可以让蜘蛛池产生更自然的链接环境，避免单一平台带来的风险。此外，链接发布时间合理均匀分布，确保稳定的权重持续传递。

〖Ten〗在优化策略方面，新手应学会监控蜘蛛池构建的链接质量和效果，利用百度站长工具或第三方SEO分析平台观察蜘蛛访问频率、流量变化和关键词排名趋势，及时调整链接投放方案。若发现异常波动，务必暂停调整策略，避免造成更大损失。

〖Eleven〗另外，注重网站内链优化，与蜘蛛池外链形成良性互动，可以让蜘蛛访问路径更通畅，提升页面搜索引擎友好度，进一步巩固排名优势。

如何结合最新百度搜索算法实战调整蜘蛛池策略实现关键词快速排名必坑总结

〖Twelve〗百度搜索算法持续升级，强调内容质量、用户体验和链接自然性。作为SEO优化新手，了解算法方向是合理利用蜘蛛池的关键。近年百度对低质外链清理加剧，单纯依赖传统蜘蛛池手段已难奏效。

〖Thirteen〗实战中，结合百度算法应聚焦“优质内容＋合理内外链”的打造。蜘蛛池应更多地构建内容相关且真实有效的链接，避免出现大量无关或作弊性质的链接，这才是稳定快速排名的核心。

〖Fourteen〗此外，结合百度“度小视”平台、移动端抓取偏好等新特性，调整蜘蛛池抓取节点和时间，实现多端同步优化。实践中恰当利用百度站长工具推送和抓取功能，也能配合蜘蛛池提升网站曝光度。

〖Fifteen〗必坑总结：新人切忌过度依赖虚假流量和欺骗方式，避免使用黑帽蜘蛛池软件，严防被降权或封禁。必须实时关注百度官方公告和搜索引擎动态结合实际调整运营方案，才能安全高效地利用蜘蛛池资源。

从零开始系统学习蜘蛛池SEO实操全流程教学路线图及快速掌握核心排名秘诀

〖Sixteen〗如果你是刚接触SEO优化，又对蜘蛛池实操充满好奇，完整的教学路线和系统学习方法至关重要。初级阶段，建议先理解搜索引擎基本原理，掌握蜘蛛池基础知识和常见功能模块，避免盲目应用。

〖Seventeen〗中级阶段则聚焦实操技巧，如如何制定链接发布计划、搭建多IP抓取网络、构建多层蜘蛛池矩阵，结合不同站点分类优化。配合百度站长工具定期检测数据反馈，精准调整策略。

〖Eighteen〗高级阶段可以深入学习数据分析、算法解读、二次优化和风险预警，多渠道整合外链资源及内容营销，提高蜘蛛池稳定性和抗风险能力。持续跟踪排名变化，实现关键词的精细化运营。

〖Nineteen〗整套教学课程体系帮助新手从点到面，系统化理解蜘蛛池SEO的关键技术环节，快速掌握排名秘诀，提高网站综合竞争力。通过理论指导与实操结合，避免踩坑，稳步提升站点权重和流量质量。

如何结合SEO实战案例避免蜘蛛池常见误区实现百度搜索排名长效提升？

〖Twenty〗理论学习固然重要，但实战案例能让新手领悟更多SEO蜘蛛池的精髓。通过典型案例分析，可以了解不同类型网站如何利用蜘蛛池精准触发百度蜘蛛，优化抓取路径和停留时间，提升关键词排名表现。

〖Twenty-One〗实际操作中容易遇到误区，比如只追求大量收录却忽视内容质量，或者大量外链堆积但缺乏自然点击和用户互动，最终导致排名波动甚至跌权。成熟案例提供了合理的链接布局和内容架构经典模板，便于模仿参考。

〖Twenty-Two〗结合案例中百度算法调整影响，综合分析成功与失败经验，为新手制定可行的蜘蛛池使用规范和长效内容策略提供指导。正确应对算法变化，才能实现排名的持续稳定提升。

〖Twenty-Three〗总之，结合实战案例指导新手正确使用蜘蛛池，避免常见误区和陷阱，是快速掌握SEO排名秘诀，提升网站竞争力的有效途径。坚持规范操作，注重内容质量与用户体验，才能走得更远更稳。

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以上内容全面涵盖了刚接触优化91节SEO实战蜘蛛池入门教学学习路线，从蜘蛛池原理、搭建使用、链接优化、算法适应、实操路线到实战案例等多个角度系统讲解，确保新手能够快速理解并有效运用蜘蛛池技术，避开必坑，实现百度关键词的迅速且长效排名。

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外贸商家73天电商SEO蜘蛛池教学课程：蜘蛛池到底是如何帮助提升关键词排名的必坑指南？

互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流作者：陈永伟封图：IC photo6月24日，“免费午餐”终于还是被端走了。字节跳动旗下的国民级AI产品豆包正式宣布上线专业版，传闻已久的收费方案尘埃落定：在保留免费基础版本的同时，推出68元、200元、500元三档阶梯式月度套餐。舆论场上出现了两种对立观点：一些人认为，头部AI平台先通过免费获取大批用户，然后再收费，是互联网行业新一轮的收割；另一些人则认为，为服务付费是商业社会的天经地义，AI平台选择收费，是摆脱行业内卷、维持行业健康发展的必然选择。值得注意的是，在欧美地区，关于AI是否应该收费的争论似乎很少。OpenAI在推出ChatGPT后仅两个月，就推出了每月20美元的ChatGPTPlus订阅服务，后来又追加了每月200美元的ChatGPTPro。Anthropic也先后推出每月20美元的ClaudePro和每月200美元的ClaudeMax。通过对比不难看到，ChatGPT和Claude的收费额度都远高于豆包，但网上似乎很少出现关于这些产品是否应该收费的类似争议。从“免费”到收费在讨论开始前，我们首先需要明确一个事实：讨论AI服务是否应该收费，本身其实就是一个伪命题。所谓“天下没有免费的午餐”，所有商品只要被放在市场上，终究都要以某种方式收费。问题的关键，是这种收费到底通过怎样的方式实现，商品的费用究竟由谁承担。在互联网时代，我们似乎享受了很多免费的商品。比如，我们用微信、刷抖音，但却从来没有为它们付过钱。但稍加分析就会发现，这种免费并非真的无人为产品付费，而是让付费主体从直接用户转移给了其他人。像微信、抖音这样的应用，本质上是平台，既可以连接人，也可以连接人和产品。通过算法，平台可以向用户推送定向广告，推荐相关产品，并从商户那里获得广告收入。从这个意义上讲，平台并没有提供免费服务，它只是用相关服务换取用户注意力，再将注意力货币化。在过去很多年里，上述交叉补贴模式一直是互联网企业最重要的营利模式。尤其是在我国，平台模式的发达程度远胜于欧美，所以很多人都已经对“免费”习以为常。那么，这种模式是否可以直接照搬到AI服务上呢？事实上，不少企业也曾尝试过这个模式，典型例子是微软。几年前，微软曾一度想将内置了GPT-4能力的BingChat，也就是后来的Copilot，免费、无限制地内置在Windows系统、Edge浏览器和必应搜索中。它当时的计划是：用免费的AI吸引用户使用必应，以此抢占谷歌的搜索广告份额，再通过广告收入和Windows生态补贴AI算力。然而，这个计划很快失败了。免费确实吸引了一部分用户，但没有带来预期收益。根据后来的媒体披露，微软在免费用户身上平均每人每月要亏损超过20美元，部分重度用户每人每月带来的亏损甚至超过80美元。面对巨大亏损，微软不得不不断加强对免费版BingChat的限制，并将更多营销资源放到实行订阅制的CopilotPro上。交叉补贴模式之所以难以适用于AI，是由AI产品的特征决定的。一方面，从供给侧看，AI产品具有边际成本较高且难以趋近于零的特性。传统互联网产品最大的优势是边际成本趋近于零。无论是服务器存储，还是信息分发的成本，都可以被海量用户无限摊薄，因而多新增一个用户所产生的额外资源消耗相对有限，反而会让产品平均成本变得更低。而AI产品完全不同，每一次对话交互、文档解析、图片生成、视频制作、逻辑推理，都会实时占用高性能GPU算力资源，机房供电、硬件散热、芯片折旧和带宽运维也会产生持续且刚性的费用。在这种情况下，AI企业的用户越多，成本压力就会越大。另一方面，从需求侧看，AI产品也很难植入广告等盈利服务。社交软件、电商平台、短视频平台要植入广告，或者调节产品可见程度，都是相对容易的。这就给相关企业获得收入创造了条件，而AI产品则不具备这样的条件。在使用AI时，用户对回复要求很高，尤其是高价值用户，更会苛求准确性。一旦AI插入广告，或者其他与用户要求无关的诱导性信息，用户评价就会大幅降低。这种特性，几乎把交叉补贴最重要的实现渠道直接堵死了。在上述两方面特征之下，交叉补贴这种在过去互联网产品中被证明有效的模式，就很难被简单克隆到AI产品上。因而，将收费从间接转向直接，就成为AI企业的必然选择。为什么用户愿意付费？现在，我们已经知道了AI企业为什么要放弃“免费”加交叉补贴的传统互联网产品模式。接下来的问题是：究竟什么样的AI产品才可以让用户愿意付钱。在AI市场上，一个十分引人注目的现象是：不同AI产品的价格差距十分惊人。比如，以OpenAI较新的GPT-5.4模型为例，其API调用价为每100万词元（Token）的输入和输出价格分别为2.5美元和15美元，Anthropic的ClaudeOpus-4.7模型则分别高达5美元和25美元，两家公司的顶尖模型定价则更高。但用户对这两家企业的产品依然趋之若鹜，尤其是Claude，其客服支持向来被用户抱怨不够友好，账号封禁也时常引发争议，但用户却依然愿意为它买单。相比之下，很多AI竞品的价格只有它们的十几分之一，用户却丝毫不愿意买账。这看起来十分奇怪。因为从各类评测看，这些AI产品和GPT、Claude这些顶尖模型确实存在差距，但从数值上看，这个差距大概也就5%-10%，似乎并不算太大。为什么5%-10%的性能差异，会导致价格上十几倍的差别呢？根本原因在于，人们对AI产品的评价与所谓的AI性能数字之间，并不是简单的线性关系。人们是否愿意为一个AI产品买单，主要取决于AI产生的价值是否大到足以改变他们的生产和生活方式。为了后面讨论方便，我把足以导致类似改变的价值称为“方向性价值”（DirectionalValue）。有时候，两款AI产品性能似乎相差很小，但如果这个差距恰好决定了方向性价值的有无，那么人们对它们的评价就会截然不同。图像识别领域的例子可以说明这一点。2012年，辛顿（GeoffreyHinton）团队的AlexNet模型以84.7%的识别成功率斩获ImageNet图像识别大赛冠军。相比于2011年大赛冠军74.3%的准确率，AlexNet也只不过高了十个百分点。然而，就是这十个百分点，让两个模型的命运天差地别：2011年的冠军XRCE系统至今已几乎无人知晓，而AlexNet却向人们证明了深度学习算法的价值，最终掀起“深度学习革命”。在现实中，很多图像识别任务的准确率要求就在80%左右。比如在行人检测、商品识别、内容审核等任务中，如果AI识别的准确率超过80%，就可以具有实用价值，客户就愿意用它们替代部分人工工作。从这个意义上讲，辛顿团队表面上不过提升了10个百分点的准确率，但从根本上看，它是让AI从不可实用变成了可以实用，其“方向性价值”是不可估量的。明白了这一点，我们就不难理解人们对不同AI产品在支付意愿上的差别了。虽然从评测数字上看，Claude、GPT这样的顶尖AI产品只是比一般AI产品好了那么“一点点”，但可能就是这么“一点点”，让前者具有了“方向性价值”，让用户愿意为它们付费。这里需要指出的是，人们使用AI产品的目的是不同的，比如有的是为了编程，有的是为了生成图片。而由于资源限制，一个AI产品不可能同时在所有性能上都领先。那么，AI企业究竟是应该平衡发展所有能力，还是尽可能把资源用于发展某一项特定能力呢？根据“方向性价值”理论，后一种策略可能更优。所谓“伤其十指不如断其一指”，在资源有限的情况下，如果平均发展各种能力，最终很可能是每一项能力都比对手差“一点点”，不能形成“方向性价值”。在免费的情况下，用户可能愿意使用它们，但一旦收费，则可能一弃了之。相比之下，将资源押注某一个方向，更容易确保在这个方向上形成“方向性价值”。现实中，Anthropic投入主要资源专攻Claude的编程能力，OpenAI集中大量资源降低GPT的幻觉率，其原因就在于此。AI收费的各种方式在讨论完用户愿意为AI付费的必要条件后，我们继续来看AI企业可以用哪些方法实现收费。从总体上看，目前行业内的AI收费方案主要有如下几种：第一种是买断制。顾名思义，这种收费方式就是将AI产品直接作为商品，一次性出售给用户。购买之后，用户将永久获得模型使用权，部署在本地使用，企业不会对其后续使用额外收费。买断制源自软件行业的付费传统，是AI行业最早出现的收费方式，主要针对需要本地部署、需求固定、迭代缓慢的企业与机构，例如传统制造业、涉密单位、线下嵌入式智能设备厂商等。这种模式的优势十分明显：只需要一次性付费，交易便捷，产权清晰。由于数据都在本地运行，所以安全性也更有保证。不过，随着行业发展，买断制的弊端也逐渐显露。AI行业升级迭代十分迅速。对用户而言，一次性买断AI产品的使用权，不仅费用高昂，而且会限制他们及时使用更新、更好的模型。而从AI供应商的角度看，在销售AI产品之后，他们往往还需要持续提供售后服务。如果用户采用一次性付费，这些后续服务成本就会成为沉重负担。在这样的情况下，将AI作为商品，通过一次性买断进行销售的模式开始淡出市场。与之对应的，把AI作为一种服务搬到云端的AIaaS模式则开始成为主流。比如，特斯拉的自动驾驶系统FSD最早就实行过买断制，但后续实践证明，这种付费模式并不适应行业发展，因而不久之后就改为了订阅制。第二种是订阅制。这种模式是随着AIaaS出现的，目前是C端市场最主流的收费方式，其目标群体主要是高频个人用户、办公从业者、自媒体、固定用量使用者。在这种模式之下，用户按月度或年度缴纳固定费用，并获得固定额度、算力和特定功能的使用权限。订阅制的优势十分明显：预算透明、费用稳定、平台现金流连续稳定，用户无需担心突发扣费。不过，订阅制的短板也很突出：套餐额度和算力是固定的，而用户实际需求千差万别，这就导致供应量和使用量之间天然存在矛盾。俄罗斯人与ZOOM人的性格差异，低频用户使用过少，所以性价比很低；高频用户则容易触达额度上限，导致额度耗尽后算力被强制限流，模型质量断崖式下滑。从这个角度看，订阅制其实只适合使用频率稳定、需求波动不大的普通生产力人群。第三种是按调用收费。这种模式也诞生于AIaaS阶段，主要针对低频开发者、小型创业团队、简易工具类服务商。在这种模式下，平台以单次接口调用为计费标准，无论AI输出质量高低、任务是否成功，均统一扣费。该模式最大优势是规则简单、收益稳健、风险较低。不过，其缺点也明显：它无法区分高低价值用户，高难度专业任务与简单闲聊扣费一致，导致收费与其所产生的价值脱节，算力资源浪费严重。由于这些缺点，该收费模式的应用场景日益减少，只有在某些标准化场景仍在使用。第四种是按流量计费。顾名思义，这种收费模式就是将AI看作水、电一样的产品，在精细化流量使用的基础上收费。目前，这种模式是B端最流行的收费方式之一，被广泛用于专业开发者、技术团队和大中型企业。在现实中，流量的计费方式有很多。比如，使用时长、浮点数等，都曾经被作为计费单位。但目前更普遍使用的计费单位是词元。所谓词元，是AI大模型处理的最小单位。AI大模型在处理一句话时，总是会先把它拆成几个词。比如，它在处理“我喜欢吃炸鸡”时，就可能把它拆成“我”“喜欢”“吃”“炸鸡”，这里的每一个词就是一个词元。词元与汉字或者英文单词之间很难形成一一对应关系。平均而言，1个词元大致相当于2-4个汉字，或者0.75-1个英文单词。按流量计费的优势十分显著：它计费公平，能依据模型参数、文本长度、多模态难度动态调价，从而有效应对需求的高波动，保证资源高效利用。正是这些特征，让它非常适合“养龙虾”、氛围编程等使用量较大、使用强度波动较高的应用场景。至于其缺点，主要是计费逻辑较为晦涩，普通用户难以看懂，容易出现突发性高额账单。比如，在不久前的“龙虾热”中，就有一些用户因为没有控制好龙虾的词元调用量，收到了异常高额账单。第五种是按成效收费（OBP）。相比于前面的收费模式，这种收费模式最贴近价值逻辑。在这种收费模式下，平台不收取基础费用，仅在AI完成有效任务、达成商业成效后扣费。虽然这种模式目前还比较新颖，但已经在不少结果可量化、商业转化明确的垂直行业，如智能客服、电商营销、医疗辅助诊断、金融风控中得到使用。比如，客服AI企业IntercomFin按照有效结案收费，单次成功工单0.99美元。对于用户而言，这种模式非常有吸引力，因为它可以让他们有效规避使用失败的风险。但对于AI提供商来说，这意味着更高的责任负担和更大的收益波动。这个特征决定了，只有那些对自己的产品非常有信心的AI提供商，才敢于采用这种收费模式。我们不难看到，收费模式其实是伴随着产业实践的发展而不断演进的。起初，AI产品主要以软件形式售卖，因而买断制就是最流行的收费方式。此后，随着云计算普及，AIaaS成为主流，由此演化出了按调用计费、按流量计费等模式。而在生成式AI出现之后，AI输出结果的随机性增大，为了满足用户对成功率的要求，又诞生了按成效收费的模式。可以预见，随着行业发展，还会出现各种新的收费模式。比如，虽然传统互联网广告模式很难简单照搬到AI产品上，但很多AI供应商依然在积极探索将广告与AI服务结合的方法。例如OpenAI已经开始推进ChatGPT广告试点，并推出自助广告管理器、CPC竞价和效果衡量工具。如果这一尝试成功，交叉补贴模式就可能在AI时代以新的形态得到重生。AI收费的三组权衡需要指出的是，无论AI供应商采取哪一种收费模式，他们在具体操作中都需要进行一系列权衡。第一个权衡，是价格与销量之间的权衡。需求定律告诉我们，在其他条件不变时，用户对商品的需求通常会随商品价格上升而下降。因而，供应商出于利润最大化的考虑，就必须选择合适的价格水平，在销量和单位利润之间取得平衡。在AI行业，类似矛盾也依然存在。单价下调固然能够降低用户准入门槛，提升使用频次，但低廉单价会直接压缩企业毛利；而定价过高虽然能抬高单笔收益，却会抑制用户使用意愿，造成算力资源闲置、流量萎缩。因此，究竟应该为AI服务设定怎样的单价，就成了摆在AI供应商面前的一大难题。破解这个问题的关键，是搞清楚自身AI产品的“弹性”（elasticity），并以此为基础定价。所谓“弹性”，指的是一种商品需求量对价格变化的敏感程度。比如，如果一种商品的价格下降10%，对应需求上升20%，那么这种商品的弹性就是2。当一种商品的价格弹性大于1时，该商品被称为高弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度大于单位利润下降幅度，供应商就可以通过降价获利；而当价格弹性小于1时，该商品被称为低弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度会小于单位利润下降幅度，降价不但不会增加收益，反而会越降越亏。AI服务究竟是高弹性的，还是低弹性的呢？在现有叙事中，它经常被描述为高弹性商品。很多人还将“杰文斯效应”（Jevons Effect）套用在AI上，认为就像19世纪煤价降低催生了人们使用更多的煤，导致煤的总销售量大幅上升一样，AI价格下降也会吸引更多人使用AI，导致AI服务总销量上升。在这种叙事之下，很多AI供应商都全力开启了低价模式，试图通过薄利多销获得更高收入。但AI服务究竟是不是真的具有高弹性呢？从宏观层面看，这或许是对的，但具体到微观层面，至少到目前，可以支持这一判断的证据还很少。不久之前，麻省理工学院的梅尔特·德米雷尔（Mert Demirer）教授等人曾使用Open Router和Microsoft Azure这两个大型AIaaS市场的数据，对AI模型的需求弹性进行了测算。其公开摘要显示，研究估算出的初步短期价格弹性约在1附近，这意味着杰文斯效应的发挥空间可能有限。对于具体的AI产品而言，它们的弹性可能并没有想象中那么高，因此“卷”价格很可能不会让AI供应商的收入增加，反而会让其亏损。这有可能反过来压缩研发投资，让模型难以产生足以吸引用户付费的“方向性价值”，最终导致恶性循环。从这个角度看，如果AI供应商对于自己产品的吸引力没有足够信心，低价策略恐怕还是要谨慎使用。第二个权衡，是免费与付费的权衡。不同于传统实体商品，AI服务是高度体验化的。它的价值无法肉眼感知，用户对其的评价，以及对其的付费意愿，都高度依赖个人使用经验。这种特性让免费与付费的边界划分，成为企业最难把控的博弈难点。市场上有一个很有趣的现象：完全没有使用经验的新手用户，对AI能力仍处于模糊判断状态，往往主观高估人工智能的智能化水平，对服务抱有理想化预期，愿意为未知价值支付较高费用。出于FOMO，即“害怕错过”的心态，他们经常会花费大价钱抢先体验AI产品，或者报名学习相关课程。而对于那些使用频次高、经验丰富的熟手用户，他们反而会清晰认知AI存在幻觉、逻辑漏洞、能力上限等缺陷，从而产生“AI并无特殊价值”的主观判断，导致付费意愿下滑。这种特殊的用户心理，让免费模式陷入双向矛盾。免费版本的初衷是降低试用门槛、扩大潜在用户体量、培养他们的使用和付费习惯，但对于AI服务，如果过分扩大免费版本覆盖面，反而可能事与愿违。新手用户通过免费版快速体验后，常会发现AI达不到心理预期，预期落差导致付费意愿断崖式下跌；而资深用户通过长期免费使用，熟悉产品短板，也可能更加不愿为瑕疵服务买单。与此同时，免费边界过宽，会造成大量低质量流量挤占算力，同时弱化付费功能稀缺性。因此，企业在制定付费策略时，必须平衡好免费和付费的边界，用“留白”来吸引用户。具体来说，对于大模型，免费版应仅保留基础娱乐、简易问答功能，限制长文本、高推理、多模态等高价值能力，通过能力差异制造价值感知。唯有如此，才既能保障新手入门体验，又能避免熟手过度白嫖，在普惠引流与商业转化之间寻找平衡。第三个权衡，是不同版本之间的权衡。现实中，为了尽可能将不同用户的支付意愿转化为收入，多数AI供应商在收费时都会采取“版本化”（versioning）策略。在这种策略下，供应商会向用户提供不同版本的产品，不同版本之间存在明显优劣之分。比如，OpenAI就把ChatGPT分为免费版、Go版、Plus版、Pro版、商用版和企业版，每个版本可使用的功能和使用限额都存在明显差别，定价差别也很大。从产业经济学的角度看，这种策略其实就是一种纵向差异化。需要指出的是，在实践当中，版本化策略存在一个内在矛盾：如果将层级之间的差距设计得过小，高阶用户会选择低价套餐套利，造成高端收益流失，形 成 所 谓 的 “ 蚕 食 效 应 ”（cannibalization）。而如果将层级之间的差距设计得过大，就可能导致中间层级用户无法升级，产品销量断层。为了应对这一矛盾，AI供应商应秉承“强隔离、缓梯度”的思路。一方面，他们应该在算力优先级、功能权限、服务协议、商用资质上设置硬性壁垒，保证不同版本之间形成清晰区隔，从根源防止蚕食效应。例如豆包、ChatGPT严格区分普通算力与专属算力，免费用户会在高峰期卡顿限流，付费用户则有独享加速通道，在技术层面拉开服务差距。另一方面，他们还需要弱化层级之间的价格鸿沟，设置相对平缓的价格梯度，避免价格断层阻碍用户升级。不过，在此基础之上，AI供应商还应该如何具体设计每一版本的服务和价格组合，依然是一个“艺术”问题，需要视具体情况进行权衡。结语成功让用户为自己的产品付费，是打通商业闭环的关键一步，更是行业从野蛮扩张走向理性成熟的成人礼。互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流。只有读懂收费模式变化背后的逻辑，我们才有可能真正洞悉AI行业的本质，把握智能时代的发展大势。，蘑菇辶喿扌畐怎么用才省心

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互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流作者：陈永伟封图：IC photo6月24日，“免费午餐”终于还是被端走了。字节跳动旗下的国民级AI产品豆包正式宣布上线专业版，传闻已久的收费方案尘埃落定：在保留免费基础版本的同时，推出68元、200元、500元三档阶梯式月度套餐。舆论场上出现了两种对立观点：一些人认为，头部AI平台先通过免费获取大批用户，然后再收费，是互联网行业新一轮的收割；另一些人则认为，为服务付费是商业社会的天经地义，AI平台选择收费，是摆脱行业内卷、维持行业健康发展的必然选择。值得注意的是，在欧美地区，关于AI是否应该收费的争论似乎很少。OpenAI在推出ChatGPT后仅两个月，就推出了每月20美元的ChatGPTPlus订阅服务，后来又追加了每月200美元的ChatGPTPro。Anthropic也先后推出每月20美元的ClaudePro和每月200美元的ClaudeMax。通过对比不难看到，ChatGPT和Claude的收费额度都远高于豆包，但网上似乎很少出现关于这些产品是否应该收费的类似争议。从“免费”到收费在讨论开始前，我们首先需要明确一个事实：讨论AI服务是否应该收费，本身其实就是一个伪命题。所谓“天下没有免费的午餐”，所有商品只要被放在市场上，终究都要以某种方式收费。问题的关键，是这种收费到底通过怎样的方式实现，商品的费用究竟由谁承担。在互联网时代，我们似乎享受了很多免费的商品。比如，我们用微信、刷抖音，但却从来没有为它们付过钱。但稍加分析就会发现，这种免费并非真的无人为产品付费，而是让付费主体从直接用户转移给了其他人。像微信、抖音这样的应用，本质上是平台，既可以连接人，也可以连接人和产品。通过算法，平台可以向用户推送定向广告，推荐相关产品，并从商户那里获得广告收入。从这个意义上讲，平台并没有提供免费服务，它只是用相关服务换取用户注意力，再将注意力货币化。在过去很多年里，上述交叉补贴模式一直是互联网企业最重要的营利模式。尤其是在我国，平台模式的发达程度远胜于欧美，所以很多人都已经对“免费”习以为常。那么，这种模式是否可以直接照搬到AI服务上呢？事实上，不少企业也曾尝试过这个模式，典型例子是微软。几年前，微软曾一度想将内置了GPT-4能力的BingChat，也就是后来的Copilot，免费、无限制地内置在Windows系统、Edge浏览器和必应搜索中。它当时的计划是：用免费的AI吸引用户使用必应，以此抢占谷歌的搜索广告份额，再通过广告收入和Windows生态补贴AI算力。然而，这个计划很快失败了。免费确实吸引了一部分用户，但没有带来预期收益。根据后来的媒体披露，微软在免费用户身上平均每人每月要亏损超过20美元，部分重度用户每人每月带来的亏损甚至超过80美元。面对巨大亏损，微软不得不不断加强对免费版BingChat的限制，并将更多营销资源放到实行订阅制的CopilotPro上。交叉补贴模式之所以难以适用于AI，是由AI产品的特征决定的。一方面，从供给侧看，AI产品具有边际成本较高且难以趋近于零的特性。传统互联网产品最大的优势是边际成本趋近于零。无论是服务器存储，还是信息分发的成本，都可以被海量用户无限摊薄，因而多新增一个用户所产生的额外资源消耗相对有限，反而会让产品平均成本变得更低。而AI产品完全不同，每一次对话交互、文档解析、图片生成、视频制作、逻辑推理，都会实时占用高性能GPU算力资源，机房供电、硬件散热、芯片折旧和带宽运维也会产生持续且刚性的费用。在这种情况下，AI企业的用户越多，成本压力就会越大。另一方面，从需求侧看，AI产品也很难植入广告等盈利服务。社交软件、电商平台、短视频平台要植入广告，或者调节产品可见程度，都是相对容易的。这就给相关企业获得收入创造了条件，而AI产品则不具备这样的条件。在使用AI时，用户对回复要求很高，尤其是高价值用户，更会苛求准确性。一旦AI插入广告，或者其他与用户要求无关的诱导性信息，用户评价就会大幅降低。这种特性，几乎把交叉补贴最重要的实现渠道直接堵死了。在上述两方面特征之下，交叉补贴这种在过去互联网产品中被证明有效的模式，就很难被简单克隆到AI产品上。因而，将收费从间接转向直接，就成为AI企业的必然选择。为什么用户愿意付费？现在，我们已经知道了AI企业为什么要放弃“免费”加交叉补贴的传统互联网产品模式。接下来的问题是：究竟什么样的AI产品才可以让用户愿意付钱。在AI市场上，一个十分引人注目的现象是：不同AI产品的价格差距十分惊人。比如，以OpenAI较新的GPT-5.4模型为例，其API调用价为每100万词元（Token）的输入和输出价格分别为2.5美元和15美元，Anthropic的ClaudeOpus-4.7模型则分别高达5美元和25美元，两家公司的顶尖模型定价则更高。但用户对这两家企业的产品依然趋之若鹜，尤其是Claude，其客服支持向来被用户抱怨不够友好，账号封禁也时常引发争议，但用户却依然愿意为它买单。相比之下，很多AI竞品的价格只有它们的十几分之一，用户却丝毫不愿意买账。这看起来十分奇怪。因为从各类评测看，这些AI产品和GPT、Claude这些顶尖模型确实存在差距，但从数值上看，这个差距大概也就5%-10%，似乎并不算太大。为什么5%-10%的性能差异，会导致价格上十几倍的差别呢？根本原因在于，人们对AI产品的评价与所谓的AI性能数字之间，并不是简单的线性关系。人们是否愿意为一个AI产品买单，主要取决于AI产生的价值是否大到足以改变他们的生产和生活方式。为了后面讨论方便，我把足以导致类似改变的价值称为“方向性价值”（DirectionalValue）。有时候，两款AI产品性能似乎相差很小，但如果这个差距恰好决定了方向性价值的有无，那么人们对它们的评价就会截然不同。图像识别领域的例子可以说明这一点。2012年，辛顿（GeoffreyHinton）团队的AlexNet模型以84.7%的识别成功率斩获ImageNet图像识别大赛冠军。相比于2011年大赛冠军74.3%的准确率，AlexNet也只不过高了十个百分点。然而，就是这十个百分点，让两个模型的命运天差地别：2011年的冠军XRCE系统至今已几乎无人知晓，而AlexNet却向人们证明了深度学习算法的价值，最终掀起“深度学习革命”。在现实中，很多图像识别任务的准确率要求就在80%左右。比如在行人检测、商品识别、内容审核等任务中，如果AI识别的准确率超过80%，就可以具有实用价值，客户就愿意用它们替代部分人工工作。从这个意义上讲，辛顿团队表面上不过提升了10个百分点的准确率，但从根本上看，它是让AI从不可实用变成了可以实用，其“方向性价值”是不可估量的。明白了这一点，我们就不难理解人们对不同AI产品在支付意愿上的差别了。虽然从评测数字上看，Claude、GPT这样的顶尖AI产品只是比一般AI产品好了那么“一点点”，但可能就是这么“一点点”，让前者具有了“方向性价值”，让用户愿意为它们付费。这里需要指出的是，人们使用AI产品的目的是不同的，比如有的是为了编程，有的是为了生成图片。而由于资源限制，一个AI产品不可能同时在所有性能上都领先。那么，AI企业究竟是应该平衡发展所有能力，还是尽可能把资源用于发展某一项特定能力呢？根据“方向性价值”理论，后一种策略可能更优。所谓“伤其十指不如断其一指”，在资源有限的情况下，如果平均发展各种能力，最终很可能是每一项能力都比对手差“一点点”，不能形成“方向性价值”。在免费的情况下，用户可能愿意使用它们，但一旦收费，则可能一弃了之。相比之下，将资源押注某一个方向，更容易确保在这个方向上形成“方向性价值”。现实中，Anthropic投入主要资源专攻Claude的编程能力，OpenAI集中大量资源降低GPT的幻觉率，其原因就在于此。AI收费的各种方式在讨论完用户愿意为AI付费的必要条件后，我们继续来看AI企业可以用哪些方法实现收费。从总体上看，目前行业内的AI收费方案主要有如下几种：第一种是买断制。顾名思义，这种收费方式就是将AI产品直接作为商品，一次性出售给用户。购买之后，用户将永久获得模型使用权，部署在本地使用，企业不会对其后续使用额外收费。买断制源自软件行业的付费传统，是AI行业最早出现的收费方式，主要针对需要本地部署、需求固定、迭代缓慢的企业与机构，例如传统制造业、涉密单位、线下嵌入式智能设备厂商等。这种模式的优势十分明显：只需要一次性付费，交易便捷，产权清晰。由于数据都在本地运行，所以安全性也更有保证。不过，随着行业发展，买断制的弊端也逐渐显露。AI行业升级迭代十分迅速。对用户而言，一次性买断AI产品的使用权，不仅费用高昂，而且会限制他们及时使用更新、更好的模型。而从AI供应商的角度看，在销售AI产品之后，他们往往还需要持续提供售后服务。如果用户采用一次性付费，这些后续服务成本就会成为沉重负担。在这样的情况下，将AI作为商品，通过一次性买断进行销售的模式开始淡出市场。与之对应的，把AI作为一种服务搬到云端的AIaaS模式则开始成为主流。比如，特斯拉的自动驾驶系统FSD最早就实行过买断制，但后续实践证明，这种付费模式并不适应行业发展，因而不久之后就改为了订阅制。第二种是订阅制。这种模式是随着AIaaS出现的，目前是C端市场最主流的收费方式，其目标群体主要是高频个人用户、办公从业者、自媒体、固定用量使用者。在这种模式之下，用户按月度或年度缴纳固定费用，并获得固定额度、算力和特定功能的使用权限。订阅制的优势十分明显：预算透明、费用稳定、平台现金流连续稳定，用户无需担心突发扣费。不过，订阅制的短板也很突出：套餐额度和算力是固定的，而用户实际需求千差万别，这就导致供应量和使用量之间天然存在矛盾。俄罗斯人与ZOOM人的性格差异，低频用户使用过少，所以性价比很低；高频用户则容易触达额度上限，导致额度耗尽后算力被强制限流，模型质量断崖式下滑。从这个角度看，订阅制其实只适合使用频率稳定、需求波动不大的普通生产力人群。第三种是按调用收费。这种模式也诞生于AIaaS阶段，主要针对低频开发者、小型创业团队、简易工具类服务商。在这种模式下，平台以单次接口调用为计费标准，无论AI输出质量高低、任务是否成功，均统一扣费。该模式最大优势是规则简单、收益稳健、风险较低。不过，其缺点也明显：它无法区分高低价值用户，高难度专业任务与简单闲聊扣费一致，导致收费与其所产生的价值脱节，算力资源浪费严重。由于这些缺点，该收费模式的应用场景日益减少，只有在某些标准化场景仍在使用。第四种是按流量计费。顾名思义，这种收费模式就是将AI看作水、电一样的产品，在精细化流量使用的基础上收费。目前，这种模式是B端最流行的收费方式之一，被广泛用于专业开发者、技术团队和大中型企业。在现实中，流量的计费方式有很多。比如，使用时长、浮点数等，都曾经被作为计费单位。但目前更普遍使用的计费单位是词元。所谓词元，是AI大模型处理的最小单位。AI大模型在处理一句话时，总是会先把它拆成几个词。比如，它在处理“我喜欢吃炸鸡”时，就可能把它拆成“我”“喜欢”“吃”“炸鸡”，这里的每一个词就是一个词元。词元与汉字或者英文单词之间很难形成一一对应关系。平均而言，1个词元大致相当于2-4个汉字，或者0.75-1个英文单词。按流量计费的优势十分显著：它计费公平，能依据模型参数、文本长度、多模态难度动态调价，从而有效应对需求的高波动，保证资源高效利用。正是这些特征，让它非常适合“养龙虾”、氛围编程等使用量较大、使用强度波动较高的应用场景。至于其缺点，主要是计费逻辑较为晦涩，普通用户难以看懂，容易出现突发性高额账单。比如，在不久前的“龙虾热”中，就有一些用户因为没有控制好龙虾的词元调用量，收到了异常高额账单。第五种是按成效收费（OBP）。相比于前面的收费模式，这种收费模式最贴近价值逻辑。在这种收费模式下，平台不收取基础费用，仅在AI完成有效任务、达成商业成效后扣费。虽然这种模式目前还比较新颖，但已经在不少结果可量化、商业转化明确的垂直行业，如智能客服、电商营销、医疗辅助诊断、金融风控中得到使用。比如，客服AI企业IntercomFin按照有效结案收费，单次成功工单0.99美元。对于用户而言，这种模式非常有吸引力，因为它可以让他们有效规避使用失败的风险。但对于AI提供商来说，这意味着更高的责任负担和更大的收益波动。这个特征决定了，只有那些对自己的产品非常有信心的AI提供商，才敢于采用这种收费模式。我们不难看到，收费模式其实是伴随着产业实践的发展而不断演进的。起初，AI产品主要以软件形式售卖，因而买断制就是最流行的收费方式。此后，随着云计算普及，AIaaS成为主流，由此演化出了按调用计费、按流量计费等模式。而在生成式AI出现之后，AI输出结果的随机性增大，为了满足用户对成功率的要求，又诞生了按成效收费的模式。可以预见，随着行业发展，还会出现各种新的收费模式。比如，虽然传统互联网广告模式很难简单照搬到AI产品上，但很多AI供应商依然在积极探索将广告与AI服务结合的方法。例如OpenAI已经开始推进ChatGPT广告试点，并推出自助广告管理器、CPC竞价和效果衡量工具。如果这一尝试成功，交叉补贴模式就可能在AI时代以新的形态得到重生。AI收费的三组权衡需要指出的是，无论AI供应商采取哪一种收费模式，他们在具体操作中都需要进行一系列权衡。第一个权衡，是价格与销量之间的权衡。需求定律告诉我们，在其他条件不变时，用户对商品的需求通常会随商品价格上升而下降。因而，供应商出于利润最大化的考虑，就必须选择合适的价格水平，在销量和单位利润之间取得平衡。在AI行业，类似矛盾也依然存在。单价下调固然能够降低用户准入门槛，提升使用频次，但低廉单价会直接压缩企业毛利；而定价过高虽然能抬高单笔收益，却会抑制用户使用意愿，造成算力资源闲置、流量萎缩。因此，究竟应该为AI服务设定怎样的单价，就成了摆在AI供应商面前的一大难题。破解这个问题的关键，是搞清楚自身AI产品的“弹性”（elasticity），并以此为基础定价。所谓“弹性”，指的是一种商品需求量对价格变化的敏感程度。比如，如果一种商品的价格下降10%，对应需求上升20%，那么这种商品的弹性就是2。当一种商品的价格弹性大于1时，该商品被称为高弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度大于单位利润下降幅度，供应商就可以通过降价获利；而当价格弹性小于1时，该商品被称为低弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度会小于单位利润下降幅度，降价不但不会增加收益，反而会越降越亏。AI服务究竟是高弹性的，还是低弹性的呢？在现有叙事中，它经常被描述为高弹性商品。很多人还将“杰文斯效应”（Jevons Effect）套用在AI上，认为就像19世纪煤价降低催生了人们使用更多的煤，导致煤的总销售量大幅上升一样，AI价格下降也会吸引更多人使用AI，导致AI服务总销量上升。在这种叙事之下，很多AI供应商都全力开启了低价模式，试图通过薄利多销获得更高收入。但AI服务究竟是不是真的具有高弹性呢？从宏观层面看，这或许是对的，但具体到微观层面，至少到目前，可以支持这一判断的证据还很少。不久之前，麻省理工学院的梅尔特·德米雷尔（Mert Demirer）教授等人曾使用Open Router和Microsoft Azure这两个大型AIaaS市场的数据，对AI模型的需求弹性进行了测算。其公开摘要显示，研究估算出的初步短期价格弹性约在1附近，这意味着杰文斯效应的发挥空间可能有限。对于具体的AI产品而言，它们的弹性可能并没有想象中那么高，因此“卷”价格很可能不会让AI供应商的收入增加，反而会让其亏损。这有可能反过来压缩研发投资，让模型难以产生足以吸引用户付费的“方向性价值”，最终导致恶性循环。从这个角度看，如果AI供应商对于自己产品的吸引力没有足够信心，低价策略恐怕还是要谨慎使用。第二个权衡，是免费与付费的权衡。不同于传统实体商品，AI服务是高度体验化的。它的价值无法肉眼感知，用户对其的评价，以及对其的付费意愿，都高度依赖个人使用经验。这种特性让免费与付费的边界划分，成为企业最难把控的博弈难点。市场上有一个很有趣的现象：完全没有使用经验的新手用户，对AI能力仍处于模糊判断状态，往往主观高估人工智能的智能化水平，对服务抱有理想化预期，愿意为未知价值支付较高费用。出于FOMO，即“害怕错过”的心态，他们经常会花费大价钱抢先体验AI产品，或者报名学习相关课程。而对于那些使用频次高、经验丰富的熟手用户，他们反而会清晰认知AI存在幻觉、逻辑漏洞、能力上限等缺陷，从而产生“AI并无特殊价值”的主观判断，导致付费意愿下滑。这种特殊的用户心理，让免费模式陷入双向矛盾。免费版本的初衷是降低试用门槛、扩大潜在用户体量、培养他们的使用和付费习惯，但对于AI服务，如果过分扩大免费版本覆盖面，反而可能事与愿违。新手用户通过免费版快速体验后，常会发现AI达不到心理预期，预期落差导致付费意愿断崖式下跌；而资深用户通过长期免费使用，熟悉产品短板，也可能更加不愿为瑕疵服务买单。与此同时，免费边界过宽，会造成大量低质量流量挤占算力，同时弱化付费功能稀缺性。因此，企业在制定付费策略时，必须平衡好免费和付费的边界，用“留白”来吸引用户。具体来说，对于大模型，免费版应仅保留基础娱乐、简易问答功能，限制长文本、高推理、多模态等高价值能力，通过能力差异制造价值感知。唯有如此，才既能保障新手入门体验，又能避免熟手过度白嫖，在普惠引流与商业转化之间寻找平衡。第三个权衡，是不同版本之间的权衡。现实中，为了尽可能将不同用户的支付意愿转化为收入，多数AI供应商在收费时都会采取“版本化”（versioning）策略。在这种策略下，供应商会向用户提供不同版本的产品，不同版本之间存在明显优劣之分。比如，OpenAI就把ChatGPT分为免费版、Go版、Plus版、Pro版、商用版和企业版，每个版本可使用的功能和使用限额都存在明显差别，定价差别也很大。从产业经济学的角度看，这种策略其实就是一种纵向差异化。需要指出的是，在实践当中，版本化策略存在一个内在矛盾：如果将层级之间的差距设计得过小，高阶用户会选择低价套餐套利，造成高端收益流失，形 成 所 谓 的 “ 蚕 食 效 应 ”（cannibalization）。而如果将层级之间的差距设计得过大，就可能导致中间层级用户无法升级，产品销量断层。为了应对这一矛盾，AI供应商应秉承“强隔离、缓梯度”的思路。一方面，他们应该在算力优先级、功能权限、服务协议、商用资质上设置硬性壁垒，保证不同版本之间形成清晰区隔，从根源防止蚕食效应。例如豆包、ChatGPT严格区分普通算力与专属算力，免费用户会在高峰期卡顿限流，付费用户则有独享加速通道，在技术层面拉开服务差距。另一方面，他们还需要弱化层级之间的价格鸿沟，设置相对平缓的价格梯度，避免价格断层阻碍用户升级。不过，在此基础之上，AI供应商还应该如何具体设计每一版本的服务和价格组合，依然是一个“艺术”问题，需要视具体情况进行权衡。结语成功让用户为自己的产品付费，是打通商业闭环的关键一步，更是行业从野蛮扩张走向理性成熟的成人礼。互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流。只有读懂收费模式变化背后的逻辑，我们才有可能真正洞悉AI行业的本质，把握智能时代的发展大势。，蘑菇辶喿扌畐怎么用才省心

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互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流作者：陈永伟封图：IC photo6月24日，“免费午餐”终于还是被端走了。字节跳动旗下的国民级AI产品豆包正式宣布上线专业版，传闻已久的收费方案尘埃落定：在保留免费基础版本的同时，推出68元、200元、500元三档阶梯式月度套餐。舆论场上出现了两种对立观点：一些人认为，头部AI平台先通过免费获取大批用户，然后再收费，是互联网行业新一轮的收割；另一些人则认为，为服务付费是商业社会的天经地义，AI平台选择收费，是摆脱行业内卷、维持行业健康发展的必然选择。值得注意的是，在欧美地区，关于AI是否应该收费的争论似乎很少。OpenAI在推出ChatGPT后仅两个月，就推出了每月20美元的ChatGPTPlus订阅服务，后来又追加了每月200美元的ChatGPTPro。Anthropic也先后推出每月20美元的ClaudePro和每月200美元的ClaudeMax。通过对比不难看到，ChatGPT和Claude的收费额度都远高于豆包，但网上似乎很少出现关于这些产品是否应该收费的类似争议。从“免费”到收费在讨论开始前，我们首先需要明确一个事实：讨论AI服务是否应该收费，本身其实就是一个伪命题。所谓“天下没有免费的午餐”，所有商品只要被放在市场上，终究都要以某种方式收费。问题的关键，是这种收费到底通过怎样的方式实现，商品的费用究竟由谁承担。在互联网时代，我们似乎享受了很多免费的商品。比如，我们用微信、刷抖音，但却从来没有为它们付过钱。但稍加分析就会发现，这种免费并非真的无人为产品付费，而是让付费主体从直接用户转移给了其他人。像微信、抖音这样的应用，本质上是平台，既可以连接人，也可以连接人和产品。通过算法，平台可以向用户推送定向广告，推荐相关产品，并从商户那里获得广告收入。从这个意义上讲，平台并没有提供免费服务，它只是用相关服务换取用户注意力，再将注意力货币化。在过去很多年里，上述交叉补贴模式一直是互联网企业最重要的营利模式。尤其是在我国，平台模式的发达程度远胜于欧美，所以很多人都已经对“免费”习以为常。那么，这种模式是否可以直接照搬到AI服务上呢？事实上，不少企业也曾尝试过这个模式，典型例子是微软。几年前，微软曾一度想将内置了GPT-4能力的BingChat，也就是后来的Copilot，免费、无限制地内置在Windows系统、Edge浏览器和必应搜索中。它当时的计划是：用免费的AI吸引用户使用必应，以此抢占谷歌的搜索广告份额，再通过广告收入和Windows生态补贴AI算力。然而，这个计划很快失败了。免费确实吸引了一部分用户，但没有带来预期收益。根据后来的媒体披露，微软在免费用户身上平均每人每月要亏损超过20美元，部分重度用户每人每月带来的亏损甚至超过80美元。面对巨大亏损，微软不得不不断加强对免费版BingChat的限制，并将更多营销资源放到实行订阅制的CopilotPro上。交叉补贴模式之所以难以适用于AI，是由AI产品的特征决定的。一方面，从供给侧看，AI产品具有边际成本较高且难以趋近于零的特性。传统互联网产品最大的优势是边际成本趋近于零。无论是服务器存储，还是信息分发的成本，都可以被海量用户无限摊薄，因而多新增一个用户所产生的额外资源消耗相对有限，反而会让产品平均成本变得更低。而AI产品完全不同，每一次对话交互、文档解析、图片生成、视频制作、逻辑推理，都会实时占用高性能GPU算力资源，机房供电、硬件散热、芯片折旧和带宽运维也会产生持续且刚性的费用。在这种情况下，AI企业的用户越多，成本压力就会越大。另一方面，从需求侧看，AI产品也很难植入广告等盈利服务。社交软件、电商平台、短视频平台要植入广告，或者调节产品可见程度，都是相对容易的。这就给相关企业获得收入创造了条件，而AI产品则不具备这样的条件。在使用AI时，用户对回复要求很高，尤其是高价值用户，更会苛求准确性。一旦AI插入广告，或者其他与用户要求无关的诱导性信息，用户评价就会大幅降低。这种特性，几乎把交叉补贴最重要的实现渠道直接堵死了。在上述两方面特征之下，交叉补贴这种在过去互联网产品中被证明有效的模式，就很难被简单克隆到AI产品上。因而，将收费从间接转向直接，就成为AI企业的必然选择。为什么用户愿意付费？现在，我们已经知道了AI企业为什么要放弃“免费”加交叉补贴的传统互联网产品模式。接下来的问题是：究竟什么样的AI产品才可以让用户愿意付钱。在AI市场上，一个十分引人注目的现象是：不同AI产品的价格差距十分惊人。比如，以OpenAI较新的GPT-5.4模型为例，其API调用价为每100万词元（Token）的输入和输出价格分别为2.5美元和15美元，Anthropic的ClaudeOpus-4.7模型则分别高达5美元和25美元，两家公司的顶尖模型定价则更高。但用户对这两家企业的产品依然趋之若鹜，尤其是Claude，其客服支持向来被用户抱怨不够友好，账号封禁也时常引发争议，但用户却依然愿意为它买单。相比之下，很多AI竞品的价格只有它们的十几分之一，用户却丝毫不愿意买账。这看起来十分奇怪。因为从各类评测看，这些AI产品和GPT、Claude这些顶尖模型确实存在差距，但从数值上看，这个差距大概也就5%-10%，似乎并不算太大。为什么5%-10%的性能差异，会导致价格上十几倍的差别呢？根本原因在于，人们对AI产品的评价与所谓的AI性能数字之间，并不是简单的线性关系。人们是否愿意为一个AI产品买单，主要取决于AI产生的价值是否大到足以改变他们的生产和生活方式。为了后面讨论方便，我把足以导致类似改变的价值称为“方向性价值”（DirectionalValue）。有时候，两款AI产品性能似乎相差很小，但如果这个差距恰好决定了方向性价值的有无，那么人们对它们的评价就会截然不同。图像识别领域的例子可以说明这一点。2012年，辛顿（GeoffreyHinton）团队的AlexNet模型以84.7%的识别成功率斩获ImageNet图像识别大赛冠军。相比于2011年大赛冠军74.3%的准确率，AlexNet也只不过高了十个百分点。然而，就是这十个百分点，让两个模型的命运天差地别：2011年的冠军XRCE系统至今已几乎无人知晓，而AlexNet却向人们证明了深度学习算法的价值，最终掀起“深度学习革命”。在现实中，很多图像识别任务的准确率要求就在80%左右。比如在行人检测、商品识别、内容审核等任务中，如果AI识别的准确率超过80%，就可以具有实用价值，客户就愿意用它们替代部分人工工作。从这个意义上讲，辛顿团队表面上不过提升了10个百分点的准确率，但从根本上看，它是让AI从不可实用变成了可以实用，其“方向性价值”是不可估量的。明白了这一点，我们就不难理解人们对不同AI产品在支付意愿上的差别了。虽然从评测数字上看，Claude、GPT这样的顶尖AI产品只是比一般AI产品好了那么“一点点”，但可能就是这么“一点点”，让前者具有了“方向性价值”，让用户愿意为它们付费。这里需要指出的是，人们使用AI产品的目的是不同的，比如有的是为了编程，有的是为了生成图片。而由于资源限制，一个AI产品不可能同时在所有性能上都领先。那么，AI企业究竟是应该平衡发展所有能力，还是尽可能把资源用于发展某一项特定能力呢？根据“方向性价值”理论，后一种策略可能更优。所谓“伤其十指不如断其一指”，在资源有限的情况下，如果平均发展各种能力，最终很可能是每一项能力都比对手差“一点点”，不能形成“方向性价值”。在免费的情况下，用户可能愿意使用它们，但一旦收费，则可能一弃了之。相比之下，将资源押注某一个方向，更容易确保在这个方向上形成“方向性价值”。现实中，Anthropic投入主要资源专攻Claude的编程能力，OpenAI集中大量资源降低GPT的幻觉率，其原因就在于此。AI收费的各种方式在讨论完用户愿意为AI付费的必要条件后，我们继续来看AI企业可以用哪些方法实现收费。从总体上看，目前行业内的AI收费方案主要有如下几种：第一种是买断制。顾名思义，这种收费方式就是将AI产品直接作为商品，一次性出售给用户。购买之后，用户将永久获得模型使用权，部署在本地使用，企业不会对其后续使用额外收费。买断制源自软件行业的付费传统，是AI行业最早出现的收费方式，主要针对需要本地部署、需求固定、迭代缓慢的企业与机构，例如传统制造业、涉密单位、线下嵌入式智能设备厂商等。这种模式的优势十分明显：只需要一次性付费，交易便捷，产权清晰。由于数据都在本地运行，所以安全性也更有保证。不过，随着行业发展，买断制的弊端也逐渐显露。AI行业升级迭代十分迅速。对用户而言，一次性买断AI产品的使用权，不仅费用高昂，而且会限制他们及时使用更新、更好的模型。而从AI供应商的角度看，在销售AI产品之后，他们往往还需要持续提供售后服务。如果用户采用一次性付费，这些后续服务成本就会成为沉重负担。在这样的情况下，将AI作为商品，通过一次性买断进行销售的模式开始淡出市场。与之对应的，把AI作为一种服务搬到云端的AIaaS模式则开始成为主流。比如，特斯拉的自动驾驶系统FSD最早就实行过买断制，但后续实践证明，这种付费模式并不适应行业发展，因而不久之后就改为了订阅制。第二种是订阅制。这种模式是随着AIaaS出现的，目前是C端市场最主流的收费方式，其目标群体主要是高频个人用户、办公从业者、自媒体、固定用量使用者。在这种模式之下，用户按月度或年度缴纳固定费用，并获得固定额度、算力和特定功能的使用权限。订阅制的优势十分明显：预算透明、费用稳定、平台现金流连续稳定，用户无需担心突发扣费。不过，订阅制的短板也很突出：套餐额度和算力是固定的，而用户实际需求千差万别，这就导致供应量和使用量之间天然存在矛盾。俄罗斯人与ZOOM人的性格差异，低频用户使用过少，所以性价比很低；高频用户则容易触达额度上限，导致额度耗尽后算力被强制限流，模型质量断崖式下滑。从这个角度看，订阅制其实只适合使用频率稳定、需求波动不大的普通生产力人群。第三种是按调用收费。这种模式也诞生于AIaaS阶段，主要针对低频开发者、小型创业团队、简易工具类服务商。在这种模式下，平台以单次接口调用为计费标准，无论AI输出质量高低、任务是否成功，均统一扣费。该模式最大优势是规则简单、收益稳健、风险较低。不过，其缺点也明显：它无法区分高低价值用户，高难度专业任务与简单闲聊扣费一致，导致收费与其所产生的价值脱节，算力资源浪费严重。由于这些缺点，该收费模式的应用场景日益减少，只有在某些标准化场景仍在使用。第四种是按流量计费。顾名思义，这种收费模式就是将AI看作水、电一样的产品，在精细化流量使用的基础上收费。目前，这种模式是B端最流行的收费方式之一，被广泛用于专业开发者、技术团队和大中型企业。在现实中，流量的计费方式有很多。比如，使用时长、浮点数等，都曾经被作为计费单位。但目前更普遍使用的计费单位是词元。所谓词元，是AI大模型处理的最小单位。AI大模型在处理一句话时，总是会先把它拆成几个词。比如，它在处理“我喜欢吃炸鸡”时，就可能把它拆成“我”“喜欢”“吃”“炸鸡”，这里的每一个词就是一个词元。词元与汉字或者英文单词之间很难形成一一对应关系。平均而言，1个词元大致相当于2-4个汉字，或者0.75-1个英文单词。按流量计费的优势十分显著：它计费公平，能依据模型参数、文本长度、多模态难度动态调价，从而有效应对需求的高波动，保证资源高效利用。正是这些特征，让它非常适合“养龙虾”、氛围编程等使用量较大、使用强度波动较高的应用场景。至于其缺点，主要是计费逻辑较为晦涩，普通用户难以看懂，容易出现突发性高额账单。比如，在不久前的“龙虾热”中，就有一些用户因为没有控制好龙虾的词元调用量，收到了异常高额账单。第五种是按成效收费（OBP）。相比于前面的收费模式，这种收费模式最贴近价值逻辑。在这种收费模式下，平台不收取基础费用，仅在AI完成有效任务、达成商业成效后扣费。虽然这种模式目前还比较新颖，但已经在不少结果可量化、商业转化明确的垂直行业，如智能客服、电商营销、医疗辅助诊断、金融风控中得到使用。比如，客服AI企业IntercomFin按照有效结案收费，单次成功工单0.99美元。对于用户而言，这种模式非常有吸引力，因为它可以让他们有效规避使用失败的风险。但对于AI提供商来说，这意味着更高的责任负担和更大的收益波动。这个特征决定了，只有那些对自己的产品非常有信心的AI提供商，才敢于采用这种收费模式。我们不难看到，收费模式其实是伴随着产业实践的发展而不断演进的。起初，AI产品主要以软件形式售卖，因而买断制就是最流行的收费方式。此后，随着云计算普及，AIaaS成为主流，由此演化出了按调用计费、按流量计费等模式。而在生成式AI出现之后，AI输出结果的随机性增大，为了满足用户对成功率的要求，又诞生了按成效收费的模式。可以预见，随着行业发展，还会出现各种新的收费模式。比如，虽然传统互联网广告模式很难简单照搬到AI产品上，但很多AI供应商依然在积极探索将广告与AI服务结合的方法。例如OpenAI已经开始推进ChatGPT广告试点，并推出自助广告管理器、CPC竞价和效果衡量工具。如果这一尝试成功，交叉补贴模式就可能在AI时代以新的形态得到重生。AI收费的三组权衡需要指出的是，无论AI供应商采取哪一种收费模式，他们在具体操作中都需要进行一系列权衡。第一个权衡，是价格与销量之间的权衡。需求定律告诉我们，在其他条件不变时，用户对商品的需求通常会随商品价格上升而下降。因而，供应商出于利润最大化的考虑，就必须选择合适的价格水平，在销量和单位利润之间取得平衡。在AI行业，类似矛盾也依然存在。单价下调固然能够降低用户准入门槛，提升使用频次，但低廉单价会直接压缩企业毛利；而定价过高虽然能抬高单笔收益，却会抑制用户使用意愿，造成算力资源闲置、流量萎缩。因此，究竟应该为AI服务设定怎样的单价，就成了摆在AI供应商面前的一大难题。破解这个问题的关键，是搞清楚自身AI产品的“弹性”（elasticity），并以此为基础定价。所谓“弹性”，指的是一种商品需求量对价格变化的敏感程度。比如，如果一种商品的价格下降10%，对应需求上升20%，那么这种商品的弹性就是2。当一种商品的价格弹性大于1时，该商品被称为高弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度大于单位利润下降幅度，供应商就可以通过降价获利；而当价格弹性小于1时，该商品被称为低弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度会小于单位利润下降幅度，降价不但不会增加收益，反而会越降越亏。AI服务究竟是高弹性的，还是低弹性的呢？在现有叙事中，它经常被描述为高弹性商品。很多人还将“杰文斯效应”（Jevons Effect）套用在AI上，认为就像19世纪煤价降低催生了人们使用更多的煤，导致煤的总销售量大幅上升一样，AI价格下降也会吸引更多人使用AI，导致AI服务总销量上升。在这种叙事之下，很多AI供应商都全力开启了低价模式，试图通过薄利多销获得更高收入。但AI服务究竟是不是真的具有高弹性呢？从宏观层面看，这或许是对的，但具体到微观层面，至少到目前，可以支持这一判断的证据还很少。不久之前，麻省理工学院的梅尔特·德米雷尔（Mert Demirer）教授等人曾使用Open Router和Microsoft Azure这两个大型AIaaS市场的数据，对AI模型的需求弹性进行了测算。其公开摘要显示，研究估算出的初步短期价格弹性约在1附近，这意味着杰文斯效应的发挥空间可能有限。对于具体的AI产品而言，它们的弹性可能并没有想象中那么高，因此“卷”价格很可能不会让AI供应商的收入增加，反而会让其亏损。这有可能反过来压缩研发投资，让模型难以产生足以吸引用户付费的“方向性价值”，最终导致恶性循环。从这个角度看，如果AI供应商对于自己产品的吸引力没有足够信心，低价策略恐怕还是要谨慎使用。第二个权衡，是免费与付费的权衡。不同于传统实体商品，AI服务是高度体验化的。它的价值无法肉眼感知，用户对其的评价，以及对其的付费意愿，都高度依赖个人使用经验。这种特性让免费与付费的边界划分，成为企业最难把控的博弈难点。市场上有一个很有趣的现象：完全没有使用经验的新手用户，对AI能力仍处于模糊判断状态，往往主观高估人工智能的智能化水平，对服务抱有理想化预期，愿意为未知价值支付较高费用。出于FOMO，即“害怕错过”的心态，他们经常会花费大价钱抢先体验AI产品，或者报名学习相关课程。而对于那些使用频次高、经验丰富的熟手用户，他们反而会清晰认知AI存在幻觉、逻辑漏洞、能力上限等缺陷，从而产生“AI并无特殊价值”的主观判断，导致付费意愿下滑。这种特殊的用户心理，让免费模式陷入双向矛盾。免费版本的初衷是降低试用门槛、扩大潜在用户体量、培养他们的使用和付费习惯，但对于AI服务，如果过分扩大免费版本覆盖面，反而可能事与愿违。新手用户通过免费版快速体验后，常会发现AI达不到心理预期，预期落差导致付费意愿断崖式下跌；而资深用户通过长期免费使用，熟悉产品短板，也可能更加不愿为瑕疵服务买单。与此同时，免费边界过宽，会造成大量低质量流量挤占算力，同时弱化付费功能稀缺性。因此，企业在制定付费策略时，必须平衡好免费和付费的边界，用“留白”来吸引用户。具体来说，对于大模型，免费版应仅保留基础娱乐、简易问答功能，限制长文本、高推理、多模态等高价值能力，通过能力差异制造价值感知。唯有如此，才既能保障新手入门体验，又能避免熟手过度白嫖，在普惠引流与商业转化之间寻找平衡。第三个权衡，是不同版本之间的权衡。现实中，为了尽可能将不同用户的支付意愿转化为收入，多数AI供应商在收费时都会采取“版本化”（versioning）策略。在这种策略下，供应商会向用户提供不同版本的产品，不同版本之间存在明显优劣之分。比如，OpenAI就把ChatGPT分为免费版、Go版、Plus版、Pro版、商用版和企业版，每个版本可使用的功能和使用限额都存在明显差别，定价差别也很大。从产业经济学的角度看，这种策略其实就是一种纵向差异化。需要指出的是，在实践当中，版本化策略存在一个内在矛盾：如果将层级之间的差距设计得过小，高阶用户会选择低价套餐套利，造成高端收益流失，形 成 所 谓 的 “ 蚕 食 效 应 ”（cannibalization）。而如果将层级之间的差距设计得过大，就可能导致中间层级用户无法升级，产品销量断层。为了应对这一矛盾，AI供应商应秉承“强隔离、缓梯度”的思路。一方面，他们应该在算力优先级、功能权限、服务协议、商用资质上设置硬性壁垒，保证不同版本之间形成清晰区隔，从根源防止蚕食效应。例如豆包、ChatGPT严格区分普通算力与专属算力，免费用户会在高峰期卡顿限流，付费用户则有独享加速通道，在技术层面拉开服务差距。另一方面，他们还需要弱化层级之间的价格鸿沟，设置相对平缓的价格梯度，避免价格断层阻碍用户升级。不过，在此基础之上，AI供应商还应该如何具体设计每一版本的服务和价格组合，依然是一个“艺术”问题，需要视具体情况进行权衡。结语成功让用户为自己的产品付费，是打通商业闭环的关键一步，更是行业从野蛮扩张走向理性成熟的成人礼。互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流。只有读懂收费模式变化背后的逻辑，我们才有可能真正洞悉AI行业的本质，把握智能时代的发展大势。，蘑菇辶喿扌畐怎么用才省心

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互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流作者：陈永伟封图：IC photo6月24日，“免费午餐”终于还是被端走了。字节跳动旗下的国民级AI产品豆包正式宣布上线专业版，传闻已久的收费方案尘埃落定：在保留免费基础版本的同时，推出68元、200元、500元三档阶梯式月度套餐。舆论场上出现了两种对立观点：一些人认为，头部AI平台先通过免费获取大批用户，然后再收费，是互联网行业新一轮的收割；另一些人则认为，为服务付费是商业社会的天经地义，AI平台选择收费，是摆脱行业内卷、维持行业健康发展的必然选择。值得注意的是，在欧美地区，关于AI是否应该收费的争论似乎很少。OpenAI在推出ChatGPT后仅两个月，就推出了每月20美元的ChatGPTPlus订阅服务，后来又追加了每月200美元的ChatGPTPro。Anthropic也先后推出每月20美元的ClaudePro和每月200美元的ClaudeMax。通过对比不难看到，ChatGPT和Claude的收费额度都远高于豆包，但网上似乎很少出现关于这些产品是否应该收费的类似争议。从“免费”到收费在讨论开始前，我们首先需要明确一个事实：讨论AI服务是否应该收费，本身其实就是一个伪命题。所谓“天下没有免费的午餐”，所有商品只要被放在市场上，终究都要以某种方式收费。问题的关键，是这种收费到底通过怎样的方式实现，商品的费用究竟由谁承担。在互联网时代，我们似乎享受了很多免费的商品。比如，我们用微信、刷抖音，但却从来没有为它们付过钱。但稍加分析就会发现，这种免费并非真的无人为产品付费，而是让付费主体从直接用户转移给了其他人。像微信、抖音这样的应用，本质上是平台，既可以连接人，也可以连接人和产品。通过算法，平台可以向用户推送定向广告，推荐相关产品，并从商户那里获得广告收入。从这个意义上讲，平台并没有提供免费服务，它只是用相关服务换取用户注意力，再将注意力货币化。在过去很多年里，上述交叉补贴模式一直是互联网企业最重要的营利模式。尤其是在我国，平台模式的发达程度远胜于欧美，所以很多人都已经对“免费”习以为常。那么，这种模式是否可以直接照搬到AI服务上呢？事实上，不少企业也曾尝试过这个模式，典型例子是微软。几年前，微软曾一度想将内置了GPT-4能力的BingChat，也就是后来的Copilot，免费、无限制地内置在Windows系统、Edge浏览器和必应搜索中。它当时的计划是：用免费的AI吸引用户使用必应，以此抢占谷歌的搜索广告份额，再通过广告收入和Windows生态补贴AI算力。然而，这个计划很快失败了。免费确实吸引了一部分用户，但没有带来预期收益。根据后来的媒体披露，微软在免费用户身上平均每人每月要亏损超过20美元，部分重度用户每人每月带来的亏损甚至超过80美元。面对巨大亏损，微软不得不不断加强对免费版BingChat的限制，并将更多营销资源放到实行订阅制的CopilotPro上。交叉补贴模式之所以难以适用于AI，是由AI产品的特征决定的。一方面，从供给侧看，AI产品具有边际成本较高且难以趋近于零的特性。传统互联网产品最大的优势是边际成本趋近于零。无论是服务器存储，还是信息分发的成本，都可以被海量用户无限摊薄，因而多新增一个用户所产生的额外资源消耗相对有限，反而会让产品平均成本变得更低。而AI产品完全不同，每一次对话交互、文档解析、图片生成、视频制作、逻辑推理，都会实时占用高性能GPU算力资源，机房供电、硬件散热、芯片折旧和带宽运维也会产生持续且刚性的费用。在这种情况下，AI企业的用户越多，成本压力就会越大。另一方面，从需求侧看，AI产品也很难植入广告等盈利服务。社交软件、电商平台、短视频平台要植入广告，或者调节产品可见程度，都是相对容易的。这就给相关企业获得收入创造了条件，而AI产品则不具备这样的条件。在使用AI时，用户对回复要求很高，尤其是高价值用户，更会苛求准确性。一旦AI插入广告，或者其他与用户要求无关的诱导性信息，用户评价就会大幅降低。这种特性，几乎把交叉补贴最重要的实现渠道直接堵死了。在上述两方面特征之下，交叉补贴这种在过去互联网产品中被证明有效的模式，就很难被简单克隆到AI产品上。因而，将收费从间接转向直接，就成为AI企业的必然选择。为什么用户愿意付费？现在，我们已经知道了AI企业为什么要放弃“免费”加交叉补贴的传统互联网产品模式。接下来的问题是：究竟什么样的AI产品才可以让用户愿意付钱。在AI市场上，一个十分引人注目的现象是：不同AI产品的价格差距十分惊人。比如，以OpenAI较新的GPT-5.4模型为例，其API调用价为每100万词元（Token）的输入和输出价格分别为2.5美元和15美元，Anthropic的ClaudeOpus-4.7模型则分别高达5美元和25美元，两家公司的顶尖模型定价则更高。但用户对这两家企业的产品依然趋之若鹜，尤其是Claude，其客服支持向来被用户抱怨不够友好，账号封禁也时常引发争议，但用户却依然愿意为它买单。相比之下，很多AI竞品的价格只有它们的十几分之一，用户却丝毫不愿意买账。这看起来十分奇怪。因为从各类评测看，这些AI产品和GPT、Claude这些顶尖模型确实存在差距，但从数值上看，这个差距大概也就5%-10%，似乎并不算太大。为什么5%-10%的性能差异，会导致价格上十几倍的差别呢？根本原因在于，人们对AI产品的评价与所谓的AI性能数字之间，并不是简单的线性关系。人们是否愿意为一个AI产品买单，主要取决于AI产生的价值是否大到足以改变他们的生产和生活方式。为了后面讨论方便，我把足以导致类似改变的价值称为“方向性价值”（DirectionalValue）。有时候，两款AI产品性能似乎相差很小，但如果这个差距恰好决定了方向性价值的有无，那么人们对它们的评价就会截然不同。图像识别领域的例子可以说明这一点。2012年，辛顿（GeoffreyHinton）团队的AlexNet模型以84.7%的识别成功率斩获ImageNet图像识别大赛冠军。相比于2011年大赛冠军74.3%的准确率，AlexNet也只不过高了十个百分点。然而，就是这十个百分点，让两个模型的命运天差地别：2011年的冠军XRCE系统至今已几乎无人知晓，而AlexNet却向人们证明了深度学习算法的价值，最终掀起“深度学习革命”。在现实中，很多图像识别任务的准确率要求就在80%左右。比如在行人检测、商品识别、内容审核等任务中，如果AI识别的准确率超过80%，就可以具有实用价值，客户就愿意用它们替代部分人工工作。从这个意义上讲，辛顿团队表面上不过提升了10个百分点的准确率，但从根本上看，它是让AI从不可实用变成了可以实用，其“方向性价值”是不可估量的。明白了这一点，我们就不难理解人们对不同AI产品在支付意愿上的差别了。虽然从评测数字上看，Claude、GPT这样的顶尖AI产品只是比一般AI产品好了那么“一点点”，但可能就是这么“一点点”，让前者具有了“方向性价值”，让用户愿意为它们付费。这里需要指出的是，人们使用AI产品的目的是不同的，比如有的是为了编程，有的是为了生成图片。而由于资源限制，一个AI产品不可能同时在所有性能上都领先。那么，AI企业究竟是应该平衡发展所有能力，还是尽可能把资源用于发展某一项特定能力呢？根据“方向性价值”理论，后一种策略可能更优。所谓“伤其十指不如断其一指”，在资源有限的情况下，如果平均发展各种能力，最终很可能是每一项能力都比对手差“一点点”，不能形成“方向性价值”。在免费的情况下，用户可能愿意使用它们，但一旦收费，则可能一弃了之。相比之下，将资源押注某一个方向，更容易确保在这个方向上形成“方向性价值”。现实中，Anthropic投入主要资源专攻Claude的编程能力，OpenAI集中大量资源降低GPT的幻觉率，其原因就在于此。AI收费的各种方式在讨论完用户愿意为AI付费的必要条件后，我们继续来看AI企业可以用哪些方法实现收费。从总体上看，目前行业内的AI收费方案主要有如下几种：第一种是买断制。顾名思义，这种收费方式就是将AI产品直接作为商品，一次性出售给用户。购买之后，用户将永久获得模型使用权，部署在本地使用，企业不会对其后续使用额外收费。买断制源自软件行业的付费传统，是AI行业最早出现的收费方式，主要针对需要本地部署、需求固定、迭代缓慢的企业与机构，例如传统制造业、涉密单位、线下嵌入式智能设备厂商等。这种模式的优势十分明显：只需要一次性付费，交易便捷，产权清晰。由于数据都在本地运行，所以安全性也更有保证。不过，随着行业发展，买断制的弊端也逐渐显露。AI行业升级迭代十分迅速。对用户而言，一次性买断AI产品的使用权，不仅费用高昂，而且会限制他们及时使用更新、更好的模型。而从AI供应商的角度看，在销售AI产品之后，他们往往还需要持续提供售后服务。如果用户采用一次性付费，这些后续服务成本就会成为沉重负担。在这样的情况下，将AI作为商品，通过一次性买断进行销售的模式开始淡出市场。与之对应的，把AI作为一种服务搬到云端的AIaaS模式则开始成为主流。比如，特斯拉的自动驾驶系统FSD最早就实行过买断制，但后续实践证明，这种付费模式并不适应行业发展，因而不久之后就改为了订阅制。第二种是订阅制。这种模式是随着AIaaS出现的，目前是C端市场最主流的收费方式，其目标群体主要是高频个人用户、办公从业者、自媒体、固定用量使用者。在这种模式之下，用户按月度或年度缴纳固定费用，并获得固定额度、算力和特定功能的使用权限。订阅制的优势十分明显：预算透明、费用稳定、平台现金流连续稳定，用户无需担心突发扣费。不过，订阅制的短板也很突出：套餐额度和算力是固定的，而用户实际需求千差万别，这就导致供应量和使用量之间天然存在矛盾。俄罗斯人与ZOOM人的性格差异，低频用户使用过少，所以性价比很低；高频用户则容易触达额度上限，导致额度耗尽后算力被强制限流，模型质量断崖式下滑。从这个角度看，订阅制其实只适合使用频率稳定、需求波动不大的普通生产力人群。第三种是按调用收费。这种模式也诞生于AIaaS阶段，主要针对低频开发者、小型创业团队、简易工具类服务商。在这种模式下，平台以单次接口调用为计费标准，无论AI输出质量高低、任务是否成功，均统一扣费。该模式最大优势是规则简单、收益稳健、风险较低。不过，其缺点也明显：它无法区分高低价值用户，高难度专业任务与简单闲聊扣费一致，导致收费与其所产生的价值脱节，算力资源浪费严重。由于这些缺点，该收费模式的应用场景日益减少，只有在某些标准化场景仍在使用。第四种是按流量计费。顾名思义，这种收费模式就是将AI看作水、电一样的产品，在精细化流量使用的基础上收费。目前，这种模式是B端最流行的收费方式之一，被广泛用于专业开发者、技术团队和大中型企业。在现实中，流量的计费方式有很多。比如，使用时长、浮点数等，都曾经被作为计费单位。但目前更普遍使用的计费单位是词元。所谓词元，是AI大模型处理的最小单位。AI大模型在处理一句话时，总是会先把它拆成几个词。比如，它在处理“我喜欢吃炸鸡”时，就可能把它拆成“我”“喜欢”“吃”“炸鸡”，这里的每一个词就是一个词元。词元与汉字或者英文单词之间很难形成一一对应关系。平均而言，1个词元大致相当于2-4个汉字，或者0.75-1个英文单词。按流量计费的优势十分显著：它计费公平，能依据模型参数、文本长度、多模态难度动态调价，从而有效应对需求的高波动，保证资源高效利用。正是这些特征，让它非常适合“养龙虾”、氛围编程等使用量较大、使用强度波动较高的应用场景。至于其缺点，主要是计费逻辑较为晦涩，普通用户难以看懂，容易出现突发性高额账单。比如，在不久前的“龙虾热”中，就有一些用户因为没有控制好龙虾的词元调用量，收到了异常高额账单。第五种是按成效收费（OBP）。相比于前面的收费模式，这种收费模式最贴近价值逻辑。在这种收费模式下，平台不收取基础费用，仅在AI完成有效任务、达成商业成效后扣费。虽然这种模式目前还比较新颖，但已经在不少结果可量化、商业转化明确的垂直行业，如智能客服、电商营销、医疗辅助诊断、金融风控中得到使用。比如，客服AI企业IntercomFin按照有效结案收费，单次成功工单0.99美元。对于用户而言，这种模式非常有吸引力，因为它可以让他们有效规避使用失败的风险。但对于AI提供商来说，这意味着更高的责任负担和更大的收益波动。这个特征决定了，只有那些对自己的产品非常有信心的AI提供商，才敢于采用这种收费模式。我们不难看到，收费模式其实是伴随着产业实践的发展而不断演进的。起初，AI产品主要以软件形式售卖，因而买断制就是最流行的收费方式。此后，随着云计算普及，AIaaS成为主流，由此演化出了按调用计费、按流量计费等模式。而在生成式AI出现之后，AI输出结果的随机性增大，为了满足用户对成功率的要求，又诞生了按成效收费的模式。可以预见，随着行业发展，还会出现各种新的收费模式。比如，虽然传统互联网广告模式很难简单照搬到AI产品上，但很多AI供应商依然在积极探索将广告与AI服务结合的方法。例如OpenAI已经开始推进ChatGPT广告试点，并推出自助广告管理器、CPC竞价和效果衡量工具。如果这一尝试成功，交叉补贴模式就可能在AI时代以新的形态得到重生。AI收费的三组权衡需要指出的是，无论AI供应商采取哪一种收费模式，他们在具体操作中都需要进行一系列权衡。第一个权衡，是价格与销量之间的权衡。需求定律告诉我们，在其他条件不变时，用户对商品的需求通常会随商品价格上升而下降。因而，供应商出于利润最大化的考虑，就必须选择合适的价格水平，在销量和单位利润之间取得平衡。在AI行业，类似矛盾也依然存在。单价下调固然能够降低用户准入门槛，提升使用频次，但低廉单价会直接压缩企业毛利；而定价过高虽然能抬高单笔收益，却会抑制用户使用意愿，造成算力资源闲置、流量萎缩。因此，究竟应该为AI服务设定怎样的单价，就成了摆在AI供应商面前的一大难题。破解这个问题的关键，是搞清楚自身AI产品的“弹性”（elasticity），并以此为基础定价。所谓“弹性”，指的是一种商品需求量对价格变化的敏感程度。比如，如果一种商品的价格下降10%，对应需求上升20%，那么这种商品的弹性就是2。当一种商品的价格弹性大于1时，该商品被称为高弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度大于单位利润下降幅度，供应商就可以通过降价获利；而当价格弹性小于1时，该商品被称为低弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度会小于单位利润下降幅度，降价不但不会增加收益，反而会越降越亏。AI服务究竟是高弹性的，还是低弹性的呢？在现有叙事中，它经常被描述为高弹性商品。很多人还将“杰文斯效应”（Jevons Effect）套用在AI上，认为就像19世纪煤价降低催生了人们使用更多的煤，导致煤的总销售量大幅上升一样，AI价格下降也会吸引更多人使用AI，导致AI服务总销量上升。在这种叙事之下，很多AI供应商都全力开启了低价模式，试图通过薄利多销获得更高收入。但AI服务究竟是不是真的具有高弹性呢？从宏观层面看，这或许是对的，但具体到微观层面，至少到目前，可以支持这一判断的证据还很少。不久之前，麻省理工学院的梅尔特·德米雷尔（Mert Demirer）教授等人曾使用Open Router和Microsoft Azure这两个大型AIaaS市场的数据，对AI模型的需求弹性进行了测算。其公开摘要显示，研究估算出的初步短期价格弹性约在1附近，这意味着杰文斯效应的发挥空间可能有限。对于具体的AI产品而言，它们的弹性可能并没有想象中那么高，因此“卷”价格很可能不会让AI供应商的收入增加，反而会让其亏损。这有可能反过来压缩研发投资，让模型难以产生足以吸引用户付费的“方向性价值”，最终导致恶性循环。从这个角度看，如果AI供应商对于自己产品的吸引力没有足够信心，低价策略恐怕还是要谨慎使用。第二个权衡，是免费与付费的权衡。不同于传统实体商品，AI服务是高度体验化的。它的价值无法肉眼感知，用户对其的评价，以及对其的付费意愿，都高度依赖个人使用经验。这种特性让免费与付费的边界划分，成为企业最难把控的博弈难点。市场上有一个很有趣的现象：完全没有使用经验的新手用户，对AI能力仍处于模糊判断状态，往往主观高估人工智能的智能化水平，对服务抱有理想化预期，愿意为未知价值支付较高费用。出于FOMO，即“害怕错过”的心态，他们经常会花费大价钱抢先体验AI产品，或者报名学习相关课程。而对于那些使用频次高、经验丰富的熟手用户，他们反而会清晰认知AI存在幻觉、逻辑漏洞、能力上限等缺陷，从而产生“AI并无特殊价值”的主观判断，导致付费意愿下滑。这种特殊的用户心理，让免费模式陷入双向矛盾。免费版本的初衷是降低试用门槛、扩大潜在用户体量、培养他们的使用和付费习惯，但对于AI服务，如果过分扩大免费版本覆盖面，反而可能事与愿违。新手用户通过免费版快速体验后，常会发现AI达不到心理预期，预期落差导致付费意愿断崖式下跌；而资深用户通过长期免费使用，熟悉产品短板，也可能更加不愿为瑕疵服务买单。与此同时，免费边界过宽，会造成大量低质量流量挤占算力，同时弱化付费功能稀缺性。因此，企业在制定付费策略时，必须平衡好免费和付费的边界，用“留白”来吸引用户。具体来说，对于大模型，免费版应仅保留基础娱乐、简易问答功能，限制长文本、高推理、多模态等高价值能力，通过能力差异制造价值感知。唯有如此，才既能保障新手入门体验，又能避免熟手过度白嫖，在普惠引流与商业转化之间寻找平衡。第三个权衡，是不同版本之间的权衡。现实中，为了尽可能将不同用户的支付意愿转化为收入，多数AI供应商在收费时都会采取“版本化”（versioning）策略。在这种策略下，供应商会向用户提供不同版本的产品，不同版本之间存在明显优劣之分。比如，OpenAI就把ChatGPT分为免费版、Go版、Plus版、Pro版、商用版和企业版，每个版本可使用的功能和使用限额都存在明显差别，定价差别也很大。从产业经济学的角度看，这种策略其实就是一种纵向差异化。需要指出的是，在实践当中，版本化策略存在一个内在矛盾：如果将层级之间的差距设计得过小，高阶用户会选择低价套餐套利，造成高端收益流失，形 成 所 谓 的 “ 蚕 食 效 应 ”（cannibalization）。而如果将层级之间的差距设计得过大，就可能导致中间层级用户无法升级，产品销量断层。为了应对这一矛盾，AI供应商应秉承“强隔离、缓梯度”的思路。一方面，他们应该在算力优先级、功能权限、服务协议、商用资质上设置硬性壁垒，保证不同版本之间形成清晰区隔，从根源防止蚕食效应。例如豆包、ChatGPT严格区分普通算力与专属算力，免费用户会在高峰期卡顿限流，付费用户则有独享加速通道，在技术层面拉开服务差距。另一方面，他们还需要弱化层级之间的价格鸿沟，设置相对平缓的价格梯度，避免价格断层阻碍用户升级。不过，在此基础之上，AI供应商还应该如何具体设计每一版本的服务和价格组合，依然是一个“艺术”问题，需要视具体情况进行权衡。结语成功让用户为自己的产品付费，是打通商业闭环的关键一步，更是行业从野蛮扩张走向理性成熟的成人礼。互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流。只有读懂收费模式变化背后的逻辑，我们才有可能真正洞悉AI行业的本质，把握智能时代的发展大势。，蘑菇辶喿扌畐怎么用才省心

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互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流作者：陈永伟封图：IC photo6月24日，“免费午餐”终于还是被端走了。字节跳动旗下的国民级AI产品豆包正式宣布上线专业版，传闻已久的收费方案尘埃落定：在保留免费基础版本的同时，推出68元、200元、500元三档阶梯式月度套餐。舆论场上出现了两种对立观点：一些人认为，头部AI平台先通过免费获取大批用户，然后再收费，是互联网行业新一轮的收割；另一些人则认为，为服务付费是商业社会的天经地义，AI平台选择收费，是摆脱行业内卷、维持行业健康发展的必然选择。值得注意的是，在欧美地区，关于AI是否应该收费的争论似乎很少。OpenAI在推出ChatGPT后仅两个月，就推出了每月20美元的ChatGPTPlus订阅服务，后来又追加了每月200美元的ChatGPTPro。Anthropic也先后推出每月20美元的ClaudePro和每月200美元的ClaudeMax。通过对比不难看到，ChatGPT和Claude的收费额度都远高于豆包，但网上似乎很少出现关于这些产品是否应该收费的类似争议。从“免费”到收费在讨论开始前，我们首先需要明确一个事实：讨论AI服务是否应该收费，本身其实就是一个伪命题。所谓“天下没有免费的午餐”，所有商品只要被放在市场上，终究都要以某种方式收费。问题的关键，是这种收费到底通过怎样的方式实现，商品的费用究竟由谁承担。在互联网时代，我们似乎享受了很多免费的商品。比如，我们用微信、刷抖音，但却从来没有为它们付过钱。但稍加分析就会发现，这种免费并非真的无人为产品付费，而是让付费主体从直接用户转移给了其他人。像微信、抖音这样的应用，本质上是平台，既可以连接人，也可以连接人和产品。通过算法，平台可以向用户推送定向广告，推荐相关产品，并从商户那里获得广告收入。从这个意义上讲，平台并没有提供免费服务，它只是用相关服务换取用户注意力，再将注意力货币化。在过去很多年里，上述交叉补贴模式一直是互联网企业最重要的营利模式。尤其是在我国，平台模式的发达程度远胜于欧美，所以很多人都已经对“免费”习以为常。那么，这种模式是否可以直接照搬到AI服务上呢？事实上，不少企业也曾尝试过这个模式，典型例子是微软。几年前，微软曾一度想将内置了GPT-4能力的BingChat，也就是后来的Copilot，免费、无限制地内置在Windows系统、Edge浏览器和必应搜索中。它当时的计划是：用免费的AI吸引用户使用必应，以此抢占谷歌的搜索广告份额，再通过广告收入和Windows生态补贴AI算力。然而，这个计划很快失败了。免费确实吸引了一部分用户，但没有带来预期收益。根据后来的媒体披露，微软在免费用户身上平均每人每月要亏损超过20美元，部分重度用户每人每月带来的亏损甚至超过80美元。面对巨大亏损，微软不得不不断加强对免费版BingChat的限制，并将更多营销资源放到实行订阅制的CopilotPro上。交叉补贴模式之所以难以适用于AI，是由AI产品的特征决定的。一方面，从供给侧看，AI产品具有边际成本较高且难以趋近于零的特性。传统互联网产品最大的优势是边际成本趋近于零。无论是服务器存储，还是信息分发的成本，都可以被海量用户无限摊薄，因而多新增一个用户所产生的额外资源消耗相对有限，反而会让产品平均成本变得更低。而AI产品完全不同，每一次对话交互、文档解析、图片生成、视频制作、逻辑推理，都会实时占用高性能GPU算力资源，机房供电、硬件散热、芯片折旧和带宽运维也会产生持续且刚性的费用。在这种情况下，AI企业的用户越多，成本压力就会越大。另一方面，从需求侧看，AI产品也很难植入广告等盈利服务。社交软件、电商平台、短视频平台要植入广告，或者调节产品可见程度，都是相对容易的。这就给相关企业获得收入创造了条件，而AI产品则不具备这样的条件。在使用AI时，用户对回复要求很高，尤其是高价值用户，更会苛求准确性。一旦AI插入广告，或者其他与用户要求无关的诱导性信息，用户评价就会大幅降低。这种特性，几乎把交叉补贴最重要的实现渠道直接堵死了。在上述两方面特征之下，交叉补贴这种在过去互联网产品中被证明有效的模式，就很难被简单克隆到AI产品上。因而，将收费从间接转向直接，就成为AI企业的必然选择。为什么用户愿意付费？现在，我们已经知道了AI企业为什么要放弃“免费”加交叉补贴的传统互联网产品模式。接下来的问题是：究竟什么样的AI产品才可以让用户愿意付钱。在AI市场上，一个十分引人注目的现象是：不同AI产品的价格差距十分惊人。比如，以OpenAI较新的GPT-5.4模型为例，其API调用价为每100万词元（Token）的输入和输出价格分别为2.5美元和15美元，Anthropic的ClaudeOpus-4.7模型则分别高达5美元和25美元，两家公司的顶尖模型定价则更高。但用户对这两家企业的产品依然趋之若鹜，尤其是Claude，其客服支持向来被用户抱怨不够友好，账号封禁也时常引发争议，但用户却依然愿意为它买单。相比之下，很多AI竞品的价格只有它们的十几分之一，用户却丝毫不愿意买账。这看起来十分奇怪。因为从各类评测看，这些AI产品和GPT、Claude这些顶尖模型确实存在差距，但从数值上看，这个差距大概也就5%-10%，似乎并不算太大。为什么5%-10%的性能差异，会导致价格上十几倍的差别呢？根本原因在于，人们对AI产品的评价与所谓的AI性能数字之间，并不是简单的线性关系。人们是否愿意为一个AI产品买单，主要取决于AI产生的价值是否大到足以改变他们的生产和生活方式。为了后面讨论方便，我把足以导致类似改变的价值称为“方向性价值”（DirectionalValue）。有时候，两款AI产品性能似乎相差很小，但如果这个差距恰好决定了方向性价值的有无，那么人们对它们的评价就会截然不同。图像识别领域的例子可以说明这一点。2012年，辛顿（GeoffreyHinton）团队的AlexNet模型以84.7%的识别成功率斩获ImageNet图像识别大赛冠军。相比于2011年大赛冠军74.3%的准确率，AlexNet也只不过高了十个百分点。然而，就是这十个百分点，让两个模型的命运天差地别：2011年的冠军XRCE系统至今已几乎无人知晓，而AlexNet却向人们证明了深度学习算法的价值，最终掀起“深度学习革命”。在现实中，很多图像识别任务的准确率要求就在80%左右。比如在行人检测、商品识别、内容审核等任务中，如果AI识别的准确率超过80%，就可以具有实用价值，客户就愿意用它们替代部分人工工作。从这个意义上讲，辛顿团队表面上不过提升了10个百分点的准确率，但从根本上看，它是让AI从不可实用变成了可以实用，其“方向性价值”是不可估量的。明白了这一点，我们就不难理解人们对不同AI产品在支付意愿上的差别了。虽然从评测数字上看，Claude、GPT这样的顶尖AI产品只是比一般AI产品好了那么“一点点”，但可能就是这么“一点点”，让前者具有了“方向性价值”，让用户愿意为它们付费。这里需要指出的是，人们使用AI产品的目的是不同的，比如有的是为了编程，有的是为了生成图片。而由于资源限制，一个AI产品不可能同时在所有性能上都领先。那么，AI企业究竟是应该平衡发展所有能力，还是尽可能把资源用于发展某一项特定能力呢？根据“方向性价值”理论，后一种策略可能更优。所谓“伤其十指不如断其一指”，在资源有限的情况下，如果平均发展各种能力，最终很可能是每一项能力都比对手差“一点点”，不能形成“方向性价值”。在免费的情况下，用户可能愿意使用它们，但一旦收费，则可能一弃了之。相比之下，将资源押注某一个方向，更容易确保在这个方向上形成“方向性价值”。现实中，Anthropic投入主要资源专攻Claude的编程能力，OpenAI集中大量资源降低GPT的幻觉率，其原因就在于此。AI收费的各种方式在讨论完用户愿意为AI付费的必要条件后，我们继续来看AI企业可以用哪些方法实现收费。从总体上看，目前行业内的AI收费方案主要有如下几种：第一种是买断制。顾名思义，这种收费方式就是将AI产品直接作为商品，一次性出售给用户。购买之后，用户将永久获得模型使用权，部署在本地使用，企业不会对其后续使用额外收费。买断制源自软件行业的付费传统，是AI行业最早出现的收费方式，主要针对需要本地部署、需求固定、迭代缓慢的企业与机构，例如传统制造业、涉密单位、线下嵌入式智能设备厂商等。这种模式的优势十分明显：只需要一次性付费，交易便捷，产权清晰。由于数据都在本地运行，所以安全性也更有保证。不过，随着行业发展，买断制的弊端也逐渐显露。AI行业升级迭代十分迅速。对用户而言，一次性买断AI产品的使用权，不仅费用高昂，而且会限制他们及时使用更新、更好的模型。而从AI供应商的角度看，在销售AI产品之后，他们往往还需要持续提供售后服务。如果用户采用一次性付费，这些后续服务成本就会成为沉重负担。在这样的情况下，将AI作为商品，通过一次性买断进行销售的模式开始淡出市场。与之对应的，把AI作为一种服务搬到云端的AIaaS模式则开始成为主流。比如，特斯拉的自动驾驶系统FSD最早就实行过买断制，但后续实践证明，这种付费模式并不适应行业发展，因而不久之后就改为了订阅制。第二种是订阅制。这种模式是随着AIaaS出现的，目前是C端市场最主流的收费方式，其目标群体主要是高频个人用户、办公从业者、自媒体、固定用量使用者。在这种模式之下，用户按月度或年度缴纳固定费用，并获得固定额度、算力和特定功能的使用权限。订阅制的优势十分明显：预算透明、费用稳定、平台现金流连续稳定，用户无需担心突发扣费。不过，订阅制的短板也很突出：套餐额度和算力是固定的，而用户实际需求千差万别，这就导致供应量和使用量之间天然存在矛盾。俄罗斯人与ZOOM人的性格差异，低频用户使用过少，所以性价比很低；高频用户则容易触达额度上限，导致额度耗尽后算力被强制限流，模型质量断崖式下滑。从这个角度看，订阅制其实只适合使用频率稳定、需求波动不大的普通生产力人群。第三种是按调用收费。这种模式也诞生于AIaaS阶段，主要针对低频开发者、小型创业团队、简易工具类服务商。在这种模式下，平台以单次接口调用为计费标准，无论AI输出质量高低、任务是否成功，均统一扣费。该模式最大优势是规则简单、收益稳健、风险较低。不过，其缺点也明显：它无法区分高低价值用户，高难度专业任务与简单闲聊扣费一致，导致收费与其所产生的价值脱节，算力资源浪费严重。由于这些缺点，该收费模式的应用场景日益减少，只有在某些标准化场景仍在使用。第四种是按流量计费。顾名思义，这种收费模式就是将AI看作水、电一样的产品，在精细化流量使用的基础上收费。目前，这种模式是B端最流行的收费方式之一，被广泛用于专业开发者、技术团队和大中型企业。在现实中，流量的计费方式有很多。比如，使用时长、浮点数等，都曾经被作为计费单位。但目前更普遍使用的计费单位是词元。所谓词元，是AI大模型处理的最小单位。AI大模型在处理一句话时，总是会先把它拆成几个词。比如，它在处理“我喜欢吃炸鸡”时，就可能把它拆成“我”“喜欢”“吃”“炸鸡”，这里的每一个词就是一个词元。词元与汉字或者英文单词之间很难形成一一对应关系。平均而言，1个词元大致相当于2-4个汉字，或者0.75-1个英文单词。按流量计费的优势十分显著：它计费公平，能依据模型参数、文本长度、多模态难度动态调价，从而有效应对需求的高波动，保证资源高效利用。正是这些特征，让它非常适合“养龙虾”、氛围编程等使用量较大、使用强度波动较高的应用场景。至于其缺点，主要是计费逻辑较为晦涩，普通用户难以看懂，容易出现突发性高额账单。比如，在不久前的“龙虾热”中，就有一些用户因为没有控制好龙虾的词元调用量，收到了异常高额账单。第五种是按成效收费（OBP）。相比于前面的收费模式，这种收费模式最贴近价值逻辑。在这种收费模式下，平台不收取基础费用，仅在AI完成有效任务、达成商业成效后扣费。虽然这种模式目前还比较新颖，但已经在不少结果可量化、商业转化明确的垂直行业，如智能客服、电商营销、医疗辅助诊断、金融风控中得到使用。比如，客服AI企业IntercomFin按照有效结案收费，单次成功工单0.99美元。对于用户而言，这种模式非常有吸引力，因为它可以让他们有效规避使用失败的风险。但对于AI提供商来说，这意味着更高的责任负担和更大的收益波动。这个特征决定了，只有那些对自己的产品非常有信心的AI提供商，才敢于采用这种收费模式。我们不难看到，收费模式其实是伴随着产业实践的发展而不断演进的。起初，AI产品主要以软件形式售卖，因而买断制就是最流行的收费方式。此后，随着云计算普及，AIaaS成为主流，由此演化出了按调用计费、按流量计费等模式。而在生成式AI出现之后，AI输出结果的随机性增大，为了满足用户对成功率的要求，又诞生了按成效收费的模式。可以预见，随着行业发展，还会出现各种新的收费模式。比如，虽然传统互联网广告模式很难简单照搬到AI产品上，但很多AI供应商依然在积极探索将广告与AI服务结合的方法。例如OpenAI已经开始推进ChatGPT广告试点，并推出自助广告管理器、CPC竞价和效果衡量工具。如果这一尝试成功，交叉补贴模式就可能在AI时代以新的形态得到重生。AI收费的三组权衡需要指出的是，无论AI供应商采取哪一种收费模式，他们在具体操作中都需要进行一系列权衡。第一个权衡，是价格与销量之间的权衡。需求定律告诉我们，在其他条件不变时，用户对商品的需求通常会随商品价格上升而下降。因而，供应商出于利润最大化的考虑，就必须选择合适的价格水平，在销量和单位利润之间取得平衡。在AI行业，类似矛盾也依然存在。单价下调固然能够降低用户准入门槛，提升使用频次，但低廉单价会直接压缩企业毛利；而定价过高虽然能抬高单笔收益，却会抑制用户使用意愿，造成算力资源闲置、流量萎缩。因此，究竟应该为AI服务设定怎样的单价，就成了摆在AI供应商面前的一大难题。破解这个问题的关键，是搞清楚自身AI产品的“弹性”（elasticity），并以此为基础定价。所谓“弹性”，指的是一种商品需求量对价格变化的敏感程度。比如，如果一种商品的价格下降10%，对应需求上升20%，那么这种商品的弹性就是2。当一种商品的价格弹性大于1时，该商品被称为高弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度大于单位利润下降幅度，供应商就可以通过降价获利；而当价格弹性小于1时，该商品被称为低弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度会小于单位利润下降幅度，降价不但不会增加收益，反而会越降越亏。AI服务究竟是高弹性的，还是低弹性的呢？在现有叙事中，它经常被描述为高弹性商品。很多人还将“杰文斯效应”（Jevons Effect）套用在AI上，认为就像19世纪煤价降低催生了人们使用更多的煤，导致煤的总销售量大幅上升一样，AI价格下降也会吸引更多人使用AI，导致AI服务总销量上升。在这种叙事之下，很多AI供应商都全力开启了低价模式，试图通过薄利多销获得更高收入。但AI服务究竟是不是真的具有高弹性呢？从宏观层面看，这或许是对的，但具体到微观层面，至少到目前，可以支持这一判断的证据还很少。不久之前，麻省理工学院的梅尔特·德米雷尔（Mert Demirer）教授等人曾使用Open Router和Microsoft Azure这两个大型AIaaS市场的数据，对AI模型的需求弹性进行了测算。其公开摘要显示，研究估算出的初步短期价格弹性约在1附近，这意味着杰文斯效应的发挥空间可能有限。对于具体的AI产品而言，它们的弹性可能并没有想象中那么高，因此“卷”价格很可能不会让AI供应商的收入增加，反而会让其亏损。这有可能反过来压缩研发投资，让模型难以产生足以吸引用户付费的“方向性价值”，最终导致恶性循环。从这个角度看，如果AI供应商对于自己产品的吸引力没有足够信心，低价策略恐怕还是要谨慎使用。第二个权衡，是免费与付费的权衡。不同于传统实体商品，AI服务是高度体验化的。它的价值无法肉眼感知，用户对其的评价，以及对其的付费意愿，都高度依赖个人使用经验。这种特性让免费与付费的边界划分，成为企业最难把控的博弈难点。市场上有一个很有趣的现象：完全没有使用经验的新手用户，对AI能力仍处于模糊判断状态，往往主观高估人工智能的智能化水平，对服务抱有理想化预期，愿意为未知价值支付较高费用。出于FOMO，即“害怕错过”的心态，他们经常会花费大价钱抢先体验AI产品，或者报名学习相关课程。而对于那些使用频次高、经验丰富的熟手用户，他们反而会清晰认知AI存在幻觉、逻辑漏洞、能力上限等缺陷，从而产生“AI并无特殊价值”的主观判断，导致付费意愿下滑。这种特殊的用户心理，让免费模式陷入双向矛盾。免费版本的初衷是降低试用门槛、扩大潜在用户体量、培养他们的使用和付费习惯，但对于AI服务，如果过分扩大免费版本覆盖面，反而可能事与愿违。新手用户通过免费版快速体验后，常会发现AI达不到心理预期，预期落差导致付费意愿断崖式下跌；而资深用户通过长期免费使用，熟悉产品短板，也可能更加不愿为瑕疵服务买单。与此同时，免费边界过宽，会造成大量低质量流量挤占算力，同时弱化付费功能稀缺性。因此，企业在制定付费策略时，必须平衡好免费和付费的边界，用“留白”来吸引用户。具体来说，对于大模型，免费版应仅保留基础娱乐、简易问答功能，限制长文本、高推理、多模态等高价值能力，通过能力差异制造价值感知。唯有如此，才既能保障新手入门体验，又能避免熟手过度白嫖，在普惠引流与商业转化之间寻找平衡。第三个权衡，是不同版本之间的权衡。现实中，为了尽可能将不同用户的支付意愿转化为收入，多数AI供应商在收费时都会采取“版本化”（versioning）策略。在这种策略下，供应商会向用户提供不同版本的产品，不同版本之间存在明显优劣之分。比如，OpenAI就把ChatGPT分为免费版、Go版、Plus版、Pro版、商用版和企业版，每个版本可使用的功能和使用限额都存在明显差别，定价差别也很大。从产业经济学的角度看，这种策略其实就是一种纵向差异化。需要指出的是，在实践当中，版本化策略存在一个内在矛盾：如果将层级之间的差距设计得过小，高阶用户会选择低价套餐套利，造成高端收益流失，形 成 所 谓 的 “ 蚕 食 效 应 ”（cannibalization）。而如果将层级之间的差距设计得过大，就可能导致中间层级用户无法升级，产品销量断层。为了应对这一矛盾，AI供应商应秉承“强隔离、缓梯度”的思路。一方面，他们应该在算力优先级、功能权限、服务协议、商用资质上设置硬性壁垒，保证不同版本之间形成清晰区隔，从根源防止蚕食效应。例如豆包、ChatGPT严格区分普通算力与专属算力，免费用户会在高峰期卡顿限流，付费用户则有独享加速通道，在技术层面拉开服务差距。另一方面，他们还需要弱化层级之间的价格鸿沟，设置相对平缓的价格梯度，避免价格断层阻碍用户升级。不过，在此基础之上，AI供应商还应该如何具体设计每一版本的服务和价格组合，依然是一个“艺术”问题，需要视具体情况进行权衡。结语成功让用户为自己的产品付费，是打通商业闭环的关键一步，更是行业从野蛮扩张走向理性成熟的成人礼。互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流。只有读懂收费模式变化背后的逻辑，我们才有可能真正洞悉AI行业的本质，把握智能时代的发展大势。，蘑菇辶喿扌畐怎么用才省心

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互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流作者：陈永伟封图：IC photo6月24日，“免费午餐”终于还是被端走了。字节跳动旗下的国民级AI产品豆包正式宣布上线专业版，传闻已久的收费方案尘埃落定：在保留免费基础版本的同时，推出68元、200元、500元三档阶梯式月度套餐。舆论场上出现了两种对立观点：一些人认为，头部AI平台先通过免费获取大批用户，然后再收费，是互联网行业新一轮的收割；另一些人则认为，为服务付费是商业社会的天经地义，AI平台选择收费，是摆脱行业内卷、维持行业健康发展的必然选择。值得注意的是，在欧美地区，关于AI是否应该收费的争论似乎很少。OpenAI在推出ChatGPT后仅两个月，就推出了每月20美元的ChatGPTPlus订阅服务，后来又追加了每月200美元的ChatGPTPro。Anthropic也先后推出每月20美元的ClaudePro和每月200美元的ClaudeMax。通过对比不难看到，ChatGPT和Claude的收费额度都远高于豆包，但网上似乎很少出现关于这些产品是否应该收费的类似争议。从“免费”到收费在讨论开始前，我们首先需要明确一个事实：讨论AI服务是否应该收费，本身其实就是一个伪命题。所谓“天下没有免费的午餐”，所有商品只要被放在市场上，终究都要以某种方式收费。问题的关键，是这种收费到底通过怎样的方式实现，商品的费用究竟由谁承担。在互联网时代，我们似乎享受了很多免费的商品。比如，我们用微信、刷抖音，但却从来没有为它们付过钱。但稍加分析就会发现，这种免费并非真的无人为产品付费，而是让付费主体从直接用户转移给了其他人。像微信、抖音这样的应用，本质上是平台，既可以连接人，也可以连接人和产品。通过算法，平台可以向用户推送定向广告，推荐相关产品，并从商户那里获得广告收入。从这个意义上讲，平台并没有提供免费服务，它只是用相关服务换取用户注意力，再将注意力货币化。在过去很多年里，上述交叉补贴模式一直是互联网企业最重要的营利模式。尤其是在我国，平台模式的发达程度远胜于欧美，所以很多人都已经对“免费”习以为常。那么，这种模式是否可以直接照搬到AI服务上呢？事实上，不少企业也曾尝试过这个模式，典型例子是微软。几年前，微软曾一度想将内置了GPT-4能力的BingChat，也就是后来的Copilot，免费、无限制地内置在Windows系统、Edge浏览器和必应搜索中。它当时的计划是：用免费的AI吸引用户使用必应，以此抢占谷歌的搜索广告份额，再通过广告收入和Windows生态补贴AI算力。然而，这个计划很快失败了。免费确实吸引了一部分用户，但没有带来预期收益。根据后来的媒体披露，微软在免费用户身上平均每人每月要亏损超过20美元，部分重度用户每人每月带来的亏损甚至超过80美元。面对巨大亏损，微软不得不不断加强对免费版BingChat的限制，并将更多营销资源放到实行订阅制的CopilotPro上。交叉补贴模式之所以难以适用于AI，是由AI产品的特征决定的。一方面，从供给侧看，AI产品具有边际成本较高且难以趋近于零的特性。传统互联网产品最大的优势是边际成本趋近于零。无论是服务器存储，还是信息分发的成本，都可以被海量用户无限摊薄，因而多新增一个用户所产生的额外资源消耗相对有限，反而会让产品平均成本变得更低。而AI产品完全不同，每一次对话交互、文档解析、图片生成、视频制作、逻辑推理，都会实时占用高性能GPU算力资源，机房供电、硬件散热、芯片折旧和带宽运维也会产生持续且刚性的费用。在这种情况下，AI企业的用户越多，成本压力就会越大。另一方面，从需求侧看，AI产品也很难植入广告等盈利服务。社交软件、电商平台、短视频平台要植入广告，或者调节产品可见程度，都是相对容易的。这就给相关企业获得收入创造了条件，而AI产品则不具备这样的条件。在使用AI时，用户对回复要求很高，尤其是高价值用户，更会苛求准确性。一旦AI插入广告，或者其他与用户要求无关的诱导性信息，用户评价就会大幅降低。这种特性，几乎把交叉补贴最重要的实现渠道直接堵死了。在上述两方面特征之下，交叉补贴这种在过去互联网产品中被证明有效的模式，就很难被简单克隆到AI产品上。因而，将收费从间接转向直接，就成为AI企业的必然选择。为什么用户愿意付费？现在，我们已经知道了AI企业为什么要放弃“免费”加交叉补贴的传统互联网产品模式。接下来的问题是：究竟什么样的AI产品才可以让用户愿意付钱。在AI市场上，一个十分引人注目的现象是：不同AI产品的价格差距十分惊人。比如，以OpenAI较新的GPT-5.4模型为例，其API调用价为每100万词元（Token）的输入和输出价格分别为2.5美元和15美元，Anthropic的ClaudeOpus-4.7模型则分别高达5美元和25美元，两家公司的顶尖模型定价则更高。但用户对这两家企业的产品依然趋之若鹜，尤其是Claude，其客服支持向来被用户抱怨不够友好，账号封禁也时常引发争议，但用户却依然愿意为它买单。相比之下，很多AI竞品的价格只有它们的十几分之一，用户却丝毫不愿意买账。这看起来十分奇怪。因为从各类评测看，这些AI产品和GPT、Claude这些顶尖模型确实存在差距，但从数值上看，这个差距大概也就5%-10%，似乎并不算太大。为什么5%-10%的性能差异，会导致价格上十几倍的差别呢？根本原因在于，人们对AI产品的评价与所谓的AI性能数字之间，并不是简单的线性关系。人们是否愿意为一个AI产品买单，主要取决于AI产生的价值是否大到足以改变他们的生产和生活方式。为了后面讨论方便，我把足以导致类似改变的价值称为“方向性价值”（DirectionalValue）。有时候，两款AI产品性能似乎相差很小，但如果这个差距恰好决定了方向性价值的有无，那么人们对它们的评价就会截然不同。图像识别领域的例子可以说明这一点。2012年，辛顿（GeoffreyHinton）团队的AlexNet模型以84.7%的识别成功率斩获ImageNet图像识别大赛冠军。相比于2011年大赛冠军74.3%的准确率，AlexNet也只不过高了十个百分点。然而，就是这十个百分点，让两个模型的命运天差地别：2011年的冠军XRCE系统至今已几乎无人知晓，而AlexNet却向人们证明了深度学习算法的价值，最终掀起“深度学习革命”。在现实中，很多图像识别任务的准确率要求就在80%左右。比如在行人检测、商品识别、内容审核等任务中，如果AI识别的准确率超过80%，就可以具有实用价值，客户就愿意用它们替代部分人工工作。从这个意义上讲，辛顿团队表面上不过提升了10个百分点的准确率，但从根本上看，它是让AI从不可实用变成了可以实用，其“方向性价值”是不可估量的。明白了这一点，我们就不难理解人们对不同AI产品在支付意愿上的差别了。虽然从评测数字上看，Claude、GPT这样的顶尖AI产品只是比一般AI产品好了那么“一点点”，但可能就是这么“一点点”，让前者具有了“方向性价值”，让用户愿意为它们付费。这里需要指出的是，人们使用AI产品的目的是不同的，比如有的是为了编程，有的是为了生成图片。而由于资源限制，一个AI产品不可能同时在所有性能上都领先。那么，AI企业究竟是应该平衡发展所有能力，还是尽可能把资源用于发展某一项特定能力呢？根据“方向性价值”理论，后一种策略可能更优。所谓“伤其十指不如断其一指”，在资源有限的情况下，如果平均发展各种能力，最终很可能是每一项能力都比对手差“一点点”，不能形成“方向性价值”。在免费的情况下，用户可能愿意使用它们，但一旦收费，则可能一弃了之。相比之下，将资源押注某一个方向，更容易确保在这个方向上形成“方向性价值”。现实中，Anthropic投入主要资源专攻Claude的编程能力，OpenAI集中大量资源降低GPT的幻觉率，其原因就在于此。AI收费的各种方式在讨论完用户愿意为AI付费的必要条件后，我们继续来看AI企业可以用哪些方法实现收费。从总体上看，目前行业内的AI收费方案主要有如下几种：第一种是买断制。顾名思义，这种收费方式就是将AI产品直接作为商品，一次性出售给用户。购买之后，用户将永久获得模型使用权，部署在本地使用，企业不会对其后续使用额外收费。买断制源自软件行业的付费传统，是AI行业最早出现的收费方式，主要针对需要本地部署、需求固定、迭代缓慢的企业与机构，例如传统制造业、涉密单位、线下嵌入式智能设备厂商等。这种模式的优势十分明显：只需要一次性付费，交易便捷，产权清晰。由于数据都在本地运行，所以安全性也更有保证。不过，随着行业发展，买断制的弊端也逐渐显露。AI行业升级迭代十分迅速。对用户而言，一次性买断AI产品的使用权，不仅费用高昂，而且会限制他们及时使用更新、更好的模型。而从AI供应商的角度看，在销售AI产品之后，他们往往还需要持续提供售后服务。如果用户采用一次性付费，这些后续服务成本就会成为沉重负担。在这样的情况下，将AI作为商品，通过一次性买断进行销售的模式开始淡出市场。与之对应的，把AI作为一种服务搬到云端的AIaaS模式则开始成为主流。比如，特斯拉的自动驾驶系统FSD最早就实行过买断制，但后续实践证明，这种付费模式并不适应行业发展，因而不久之后就改为了订阅制。第二种是订阅制。这种模式是随着AIaaS出现的，目前是C端市场最主流的收费方式，其目标群体主要是高频个人用户、办公从业者、自媒体、固定用量使用者。在这种模式之下，用户按月度或年度缴纳固定费用，并获得固定额度、算力和特定功能的使用权限。订阅制的优势十分明显：预算透明、费用稳定、平台现金流连续稳定，用户无需担心突发扣费。不过，订阅制的短板也很突出：套餐额度和算力是固定的，而用户实际需求千差万别，这就导致供应量和使用量之间天然存在矛盾。俄罗斯人与ZOOM人的性格差异，低频用户使用过少，所以性价比很低；高频用户则容易触达额度上限，导致额度耗尽后算力被强制限流，模型质量断崖式下滑。从这个角度看，订阅制其实只适合使用频率稳定、需求波动不大的普通生产力人群。第三种是按调用收费。这种模式也诞生于AIaaS阶段，主要针对低频开发者、小型创业团队、简易工具类服务商。在这种模式下，平台以单次接口调用为计费标准，无论AI输出质量高低、任务是否成功，均统一扣费。该模式最大优势是规则简单、收益稳健、风险较低。不过，其缺点也明显：它无法区分高低价值用户，高难度专业任务与简单闲聊扣费一致，导致收费与其所产生的价值脱节，算力资源浪费严重。由于这些缺点，该收费模式的应用场景日益减少，只有在某些标准化场景仍在使用。第四种是按流量计费。顾名思义，这种收费模式就是将AI看作水、电一样的产品，在精细化流量使用的基础上收费。目前，这种模式是B端最流行的收费方式之一，被广泛用于专业开发者、技术团队和大中型企业。在现实中，流量的计费方式有很多。比如，使用时长、浮点数等，都曾经被作为计费单位。但目前更普遍使用的计费单位是词元。所谓词元，是AI大模型处理的最小单位。AI大模型在处理一句话时，总是会先把它拆成几个词。比如，它在处理“我喜欢吃炸鸡”时，就可能把它拆成“我”“喜欢”“吃”“炸鸡”，这里的每一个词就是一个词元。词元与汉字或者英文单词之间很难形成一一对应关系。平均而言，1个词元大致相当于2-4个汉字，或者0.75-1个英文单词。按流量计费的优势十分显著：它计费公平，能依据模型参数、文本长度、多模态难度动态调价，从而有效应对需求的高波动，保证资源高效利用。正是这些特征，让它非常适合“养龙虾”、氛围编程等使用量较大、使用强度波动较高的应用场景。至于其缺点，主要是计费逻辑较为晦涩，普通用户难以看懂，容易出现突发性高额账单。比如，在不久前的“龙虾热”中，就有一些用户因为没有控制好龙虾的词元调用量，收到了异常高额账单。第五种是按成效收费（OBP）。相比于前面的收费模式，这种收费模式最贴近价值逻辑。在这种收费模式下，平台不收取基础费用，仅在AI完成有效任务、达成商业成效后扣费。虽然这种模式目前还比较新颖，但已经在不少结果可量化、商业转化明确的垂直行业，如智能客服、电商营销、医疗辅助诊断、金融风控中得到使用。比如，客服AI企业IntercomFin按照有效结案收费，单次成功工单0.99美元。对于用户而言，这种模式非常有吸引力，因为它可以让他们有效规避使用失败的风险。但对于AI提供商来说，这意味着更高的责任负担和更大的收益波动。这个特征决定了，只有那些对自己的产品非常有信心的AI提供商，才敢于采用这种收费模式。我们不难看到，收费模式其实是伴随着产业实践的发展而不断演进的。起初，AI产品主要以软件形式售卖，因而买断制就是最流行的收费方式。此后，随着云计算普及，AIaaS成为主流，由此演化出了按调用计费、按流量计费等模式。而在生成式AI出现之后，AI输出结果的随机性增大，为了满足用户对成功率的要求，又诞生了按成效收费的模式。可以预见，随着行业发展，还会出现各种新的收费模式。比如，虽然传统互联网广告模式很难简单照搬到AI产品上，但很多AI供应商依然在积极探索将广告与AI服务结合的方法。例如OpenAI已经开始推进ChatGPT广告试点，并推出自助广告管理器、CPC竞价和效果衡量工具。如果这一尝试成功，交叉补贴模式就可能在AI时代以新的形态得到重生。AI收费的三组权衡需要指出的是，无论AI供应商采取哪一种收费模式，他们在具体操作中都需要进行一系列权衡。第一个权衡，是价格与销量之间的权衡。需求定律告诉我们，在其他条件不变时，用户对商品的需求通常会随商品价格上升而下降。因而，供应商出于利润最大化的考虑，就必须选择合适的价格水平，在销量和单位利润之间取得平衡。在AI行业，类似矛盾也依然存在。单价下调固然能够降低用户准入门槛，提升使用频次，但低廉单价会直接压缩企业毛利；而定价过高虽然能抬高单笔收益，却会抑制用户使用意愿，造成算力资源闲置、流量萎缩。因此，究竟应该为AI服务设定怎样的单价，就成了摆在AI供应商面前的一大难题。破解这个问题的关键，是搞清楚自身AI产品的“弹性”（elasticity），并以此为基础定价。所谓“弹性”，指的是一种商品需求量对价格变化的敏感程度。比如，如果一种商品的价格下降10%，对应需求上升20%，那么这种商品的弹性就是2。当一种商品的价格弹性大于1时，该商品被称为高弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度大于单位利润下降幅度，供应商就可以通过降价获利；而当价格弹性小于1时，该商品被称为低弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度会小于单位利润下降幅度，降价不但不会增加收益，反而会越降越亏。AI服务究竟是高弹性的，还是低弹性的呢？在现有叙事中，它经常被描述为高弹性商品。很多人还将“杰文斯效应”（Jevons Effect）套用在AI上，认为就像19世纪煤价降低催生了人们使用更多的煤，导致煤的总销售量大幅上升一样，AI价格下降也会吸引更多人使用AI，导致AI服务总销量上升。在这种叙事之下，很多AI供应商都全力开启了低价模式，试图通过薄利多销获得更高收入。但AI服务究竟是不是真的具有高弹性呢？从宏观层面看，这或许是对的，但具体到微观层面，至少到目前，可以支持这一判断的证据还很少。不久之前，麻省理工学院的梅尔特·德米雷尔（Mert Demirer）教授等人曾使用Open Router和Microsoft Azure这两个大型AIaaS市场的数据，对AI模型的需求弹性进行了测算。其公开摘要显示，研究估算出的初步短期价格弹性约在1附近，这意味着杰文斯效应的发挥空间可能有限。对于具体的AI产品而言，它们的弹性可能并没有想象中那么高，因此“卷”价格很可能不会让AI供应商的收入增加，反而会让其亏损。这有可能反过来压缩研发投资，让模型难以产生足以吸引用户付费的“方向性价值”，最终导致恶性循环。从这个角度看，如果AI供应商对于自己产品的吸引力没有足够信心，低价策略恐怕还是要谨慎使用。第二个权衡，是免费与付费的权衡。不同于传统实体商品，AI服务是高度体验化的。它的价值无法肉眼感知，用户对其的评价，以及对其的付费意愿，都高度依赖个人使用经验。这种特性让免费与付费的边界划分，成为企业最难把控的博弈难点。市场上有一个很有趣的现象：完全没有使用经验的新手用户，对AI能力仍处于模糊判断状态，往往主观高估人工智能的智能化水平，对服务抱有理想化预期，愿意为未知价值支付较高费用。出于FOMO，即“害怕错过”的心态，他们经常会花费大价钱抢先体验AI产品，或者报名学习相关课程。而对于那些使用频次高、经验丰富的熟手用户，他们反而会清晰认知AI存在幻觉、逻辑漏洞、能力上限等缺陷，从而产生“AI并无特殊价值”的主观判断，导致付费意愿下滑。这种特殊的用户心理，让免费模式陷入双向矛盾。免费版本的初衷是降低试用门槛、扩大潜在用户体量、培养他们的使用和付费习惯，但对于AI服务，如果过分扩大免费版本覆盖面，反而可能事与愿违。新手用户通过免费版快速体验后，常会发现AI达不到心理预期，预期落差导致付费意愿断崖式下跌；而资深用户通过长期免费使用，熟悉产品短板，也可能更加不愿为瑕疵服务买单。与此同时，免费边界过宽，会造成大量低质量流量挤占算力，同时弱化付费功能稀缺性。因此，企业在制定付费策略时，必须平衡好免费和付费的边界，用“留白”来吸引用户。具体来说，对于大模型，免费版应仅保留基础娱乐、简易问答功能，限制长文本、高推理、多模态等高价值能力，通过能力差异制造价值感知。唯有如此，才既能保障新手入门体验，又能避免熟手过度白嫖，在普惠引流与商业转化之间寻找平衡。第三个权衡，是不同版本之间的权衡。现实中，为了尽可能将不同用户的支付意愿转化为收入，多数AI供应商在收费时都会采取“版本化”（versioning）策略。在这种策略下，供应商会向用户提供不同版本的产品，不同版本之间存在明显优劣之分。比如，OpenAI就把ChatGPT分为免费版、Go版、Plus版、Pro版、商用版和企业版，每个版本可使用的功能和使用限额都存在明显差别，定价差别也很大。从产业经济学的角度看，这种策略其实就是一种纵向差异化。需要指出的是，在实践当中，版本化策略存在一个内在矛盾：如果将层级之间的差距设计得过小，高阶用户会选择低价套餐套利，造成高端收益流失，形 成 所 谓 的 “ 蚕 食 效 应 ”（cannibalization）。而如果将层级之间的差距设计得过大，就可能导致中间层级用户无法升级，产品销量断层。为了应对这一矛盾，AI供应商应秉承“强隔离、缓梯度”的思路。一方面，他们应该在算力优先级、功能权限、服务协议、商用资质上设置硬性壁垒，保证不同版本之间形成清晰区隔，从根源防止蚕食效应。例如豆包、ChatGPT严格区分普通算力与专属算力，免费用户会在高峰期卡顿限流，付费用户则有独享加速通道，在技术层面拉开服务差距。另一方面，他们还需要弱化层级之间的价格鸿沟，设置相对平缓的价格梯度，避免价格断层阻碍用户升级。不过，在此基础之上，AI供应商还应该如何具体设计每一版本的服务和价格组合，依然是一个“艺术”问题，需要视具体情况进行权衡。结语成功让用户为自己的产品付费，是打通商业闭环的关键一步，更是行业从野蛮扩张走向理性成熟的成人礼。互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流。只有读懂收费模式变化背后的逻辑，我们才有可能真正洞悉AI行业的本质，把握智能时代的发展大势。，蘑菇辶喿扌畐怎么用才省心

避坑指南：网站优化排名，蜘蛛池导入蜘蛛巢五大误区，实操复盘与反思

互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流作者：陈永伟封图：IC photo6月24日，“免费午餐”终于还是被端走了。字节跳动旗下的国民级AI产品豆包正式宣布上线专业版，传闻已久的收费方案尘埃落定：在保留免费基础版本的同时，推出68元、200元、500元三档阶梯式月度套餐。舆论场上出现了两种对立观点：一些人认为，头部AI平台先通过免费获取大批用户，然后再收费，是互联网行业新一轮的收割；另一些人则认为，为服务付费是商业社会的天经地义，AI平台选择收费，是摆脱行业内卷、维持行业健康发展的必然选择。值得注意的是，在欧美地区，关于AI是否应该收费的争论似乎很少。OpenAI在推出ChatGPT后仅两个月，就推出了每月20美元的ChatGPTPlus订阅服务，后来又追加了每月200美元的ChatGPTPro。Anthropic也先后推出每月20美元的ClaudePro和每月200美元的ClaudeMax。通过对比不难看到，ChatGPT和Claude的收费额度都远高于豆包，但网上似乎很少出现关于这些产品是否应该收费的类似争议。从“免费”到收费在讨论开始前，我们首先需要明确一个事实：讨论AI服务是否应该收费，本身其实就是一个伪命题。所谓“天下没有免费的午餐”，所有商品只要被放在市场上，终究都要以某种方式收费。问题的关键，是这种收费到底通过怎样的方式实现，商品的费用究竟由谁承担。在互联网时代，我们似乎享受了很多免费的商品。比如，我们用微信、刷抖音，但却从来没有为它们付过钱。但稍加分析就会发现，这种免费并非真的无人为产品付费，而是让付费主体从直接用户转移给了其他人。像微信、抖音这样的应用，本质上是平台，既可以连接人，也可以连接人和产品。通过算法，平台可以向用户推送定向广告，推荐相关产品，并从商户那里获得广告收入。从这个意义上讲，平台并没有提供免费服务，它只是用相关服务换取用户注意力，再将注意力货币化。在过去很多年里，上述交叉补贴模式一直是互联网企业最重要的营利模式。尤其是在我国，平台模式的发达程度远胜于欧美，所以很多人都已经对“免费”习以为常。那么，这种模式是否可以直接照搬到AI服务上呢？事实上，不少企业也曾尝试过这个模式，典型例子是微软。几年前，微软曾一度想将内置了GPT-4能力的BingChat，也就是后来的Copilot，免费、无限制地内置在Windows系统、Edge浏览器和必应搜索中。它当时的计划是：用免费的AI吸引用户使用必应，以此抢占谷歌的搜索广告份额，再通过广告收入和Windows生态补贴AI算力。然而，这个计划很快失败了。免费确实吸引了一部分用户，但没有带来预期收益。根据后来的媒体披露，微软在免费用户身上平均每人每月要亏损超过20美元，部分重度用户每人每月带来的亏损甚至超过80美元。面对巨大亏损，微软不得不不断加强对免费版BingChat的限制，并将更多营销资源放到实行订阅制的CopilotPro上。交叉补贴模式之所以难以适用于AI，是由AI产品的特征决定的。一方面，从供给侧看，AI产品具有边际成本较高且难以趋近于零的特性。传统互联网产品最大的优势是边际成本趋近于零。无论是服务器存储，还是信息分发的成本，都可以被海量用户无限摊薄，因而多新增一个用户所产生的额外资源消耗相对有限，反而会让产品平均成本变得更低。而AI产品完全不同，每一次对话交互、文档解析、图片生成、视频制作、逻辑推理，都会实时占用高性能GPU算力资源，机房供电、硬件散热、芯片折旧和带宽运维也会产生持续且刚性的费用。在这种情况下，AI企业的用户越多，成本压力就会越大。另一方面，从需求侧看，AI产品也很难植入广告等盈利服务。社交软件、电商平台、短视频平台要植入广告，或者调节产品可见程度，都是相对容易的。这就给相关企业获得收入创造了条件，而AI产品则不具备这样的条件。在使用AI时，用户对回复要求很高，尤其是高价值用户，更会苛求准确性。一旦AI插入广告，或者其他与用户要求无关的诱导性信息，用户评价就会大幅降低。这种特性，几乎把交叉补贴最重要的实现渠道直接堵死了。在上述两方面特征之下，交叉补贴这种在过去互联网产品中被证明有效的模式，就很难被简单克隆到AI产品上。因而，将收费从间接转向直接，就成为AI企业的必然选择。为什么用户愿意付费？现在，我们已经知道了AI企业为什么要放弃“免费”加交叉补贴的传统互联网产品模式。接下来的问题是：究竟什么样的AI产品才可以让用户愿意付钱。在AI市场上，一个十分引人注目的现象是：不同AI产品的价格差距十分惊人。比如，以OpenAI较新的GPT-5.4模型为例，其API调用价为每100万词元（Token）的输入和输出价格分别为2.5美元和15美元，Anthropic的ClaudeOpus-4.7模型则分别高达5美元和25美元，两家公司的顶尖模型定价则更高。但用户对这两家企业的产品依然趋之若鹜，尤其是Claude，其客服支持向来被用户抱怨不够友好，账号封禁也时常引发争议，但用户却依然愿意为它买单。相比之下，很多AI竞品的价格只有它们的十几分之一，用户却丝毫不愿意买账。这看起来十分奇怪。因为从各类评测看，这些AI产品和GPT、Claude这些顶尖模型确实存在差距，但从数值上看，这个差距大概也就5%-10%，似乎并不算太大。为什么5%-10%的性能差异，会导致价格上十几倍的差别呢？根本原因在于，人们对AI产品的评价与所谓的AI性能数字之间，并不是简单的线性关系。人们是否愿意为一个AI产品买单，主要取决于AI产生的价值是否大到足以改变他们的生产和生活方式。为了后面讨论方便，我把足以导致类似改变的价值称为“方向性价值”（DirectionalValue）。有时候，两款AI产品性能似乎相差很小，但如果这个差距恰好决定了方向性价值的有无，那么人们对它们的评价就会截然不同。图像识别领域的例子可以说明这一点。2012年，辛顿（GeoffreyHinton）团队的AlexNet模型以84.7%的识别成功率斩获ImageNet图像识别大赛冠军。相比于2011年大赛冠军74.3%的准确率，AlexNet也只不过高了十个百分点。然而，就是这十个百分点，让两个模型的命运天差地别：2011年的冠军XRCE系统至今已几乎无人知晓，而AlexNet却向人们证明了深度学习算法的价值，最终掀起“深度学习革命”。在现实中，很多图像识别任务的准确率要求就在80%左右。比如在行人检测、商品识别、内容审核等任务中，如果AI识别的准确率超过80%，就可以具有实用价值，客户就愿意用它们替代部分人工工作。从这个意义上讲，辛顿团队表面上不过提升了10个百分点的准确率，但从根本上看，它是让AI从不可实用变成了可以实用，其“方向性价值”是不可估量的。明白了这一点，我们就不难理解人们对不同AI产品在支付意愿上的差别了。虽然从评测数字上看，Claude、GPT这样的顶尖AI产品只是比一般AI产品好了那么“一点点”，但可能就是这么“一点点”，让前者具有了“方向性价值”，让用户愿意为它们付费。这里需要指出的是，人们使用AI产品的目的是不同的，比如有的是为了编程，有的是为了生成图片。而由于资源限制，一个AI产品不可能同时在所有性能上都领先。那么，AI企业究竟是应该平衡发展所有能力，还是尽可能把资源用于发展某一项特定能力呢？根据“方向性价值”理论，后一种策略可能更优。所谓“伤其十指不如断其一指”，在资源有限的情况下，如果平均发展各种能力，最终很可能是每一项能力都比对手差“一点点”，不能形成“方向性价值”。在免费的情况下，用户可能愿意使用它们，但一旦收费，则可能一弃了之。相比之下，将资源押注某一个方向，更容易确保在这个方向上形成“方向性价值”。现实中，Anthropic投入主要资源专攻Claude的编程能力，OpenAI集中大量资源降低GPT的幻觉率，其原因就在于此。AI收费的各种方式在讨论完用户愿意为AI付费的必要条件后，我们继续来看AI企业可以用哪些方法实现收费。从总体上看，目前行业内的AI收费方案主要有如下几种：第一种是买断制。顾名思义，这种收费方式就是将AI产品直接作为商品，一次性出售给用户。购买之后，用户将永久获得模型使用权，部署在本地使用，企业不会对其后续使用额外收费。买断制源自软件行业的付费传统，是AI行业最早出现的收费方式，主要针对需要本地部署、需求固定、迭代缓慢的企业与机构，例如传统制造业、涉密单位、线下嵌入式智能设备厂商等。这种模式的优势十分明显：只需要一次性付费，交易便捷，产权清晰。由于数据都在本地运行，所以安全性也更有保证。不过，随着行业发展，买断制的弊端也逐渐显露。AI行业升级迭代十分迅速。对用户而言，一次性买断AI产品的使用权，不仅费用高昂，而且会限制他们及时使用更新、更好的模型。而从AI供应商的角度看，在销售AI产品之后，他们往往还需要持续提供售后服务。如果用户采用一次性付费，这些后续服务成本就会成为沉重负担。在这样的情况下，将AI作为商品，通过一次性买断进行销售的模式开始淡出市场。与之对应的，把AI作为一种服务搬到云端的AIaaS模式则开始成为主流。比如，特斯拉的自动驾驶系统FSD最早就实行过买断制，但后续实践证明，这种付费模式并不适应行业发展，因而不久之后就改为了订阅制。第二种是订阅制。这种模式是随着AIaaS出现的，目前是C端市场最主流的收费方式，其目标群体主要是高频个人用户、办公从业者、自媒体、固定用量使用者。在这种模式之下，用户按月度或年度缴纳固定费用，并获得固定额度、算力和特定功能的使用权限。订阅制的优势十分明显：预算透明、费用稳定、平台现金流连续稳定，用户无需担心突发扣费。不过，订阅制的短板也很突出：套餐额度和算力是固定的，而用户实际需求千差万别，这就导致供应量和使用量之间天然存在矛盾。俄罗斯人与ZOOM人的性格差异，低频用户使用过少，所以性价比很低；高频用户则容易触达额度上限，导致额度耗尽后算力被强制限流，模型质量断崖式下滑。从这个角度看，订阅制其实只适合使用频率稳定、需求波动不大的普通生产力人群。第三种是按调用收费。这种模式也诞生于AIaaS阶段，主要针对低频开发者、小型创业团队、简易工具类服务商。在这种模式下，平台以单次接口调用为计费标准，无论AI输出质量高低、任务是否成功，均统一扣费。该模式最大优势是规则简单、收益稳健、风险较低。不过，其缺点也明显：它无法区分高低价值用户，高难度专业任务与简单闲聊扣费一致，导致收费与其所产生的价值脱节，算力资源浪费严重。由于这些缺点，该收费模式的应用场景日益减少，只有在某些标准化场景仍在使用。第四种是按流量计费。顾名思义，这种收费模式就是将AI看作水、电一样的产品，在精细化流量使用的基础上收费。目前，这种模式是B端最流行的收费方式之一，被广泛用于专业开发者、技术团队和大中型企业。在现实中，流量的计费方式有很多。比如，使用时长、浮点数等，都曾经被作为计费单位。但目前更普遍使用的计费单位是词元。所谓词元，是AI大模型处理的最小单位。AI大模型在处理一句话时，总是会先把它拆成几个词。比如，它在处理“我喜欢吃炸鸡”时，就可能把它拆成“我”“喜欢”“吃”“炸鸡”，这里的每一个词就是一个词元。词元与汉字或者英文单词之间很难形成一一对应关系。平均而言，1个词元大致相当于2-4个汉字，或者0.75-1个英文单词。按流量计费的优势十分显著：它计费公平，能依据模型参数、文本长度、多模态难度动态调价，从而有效应对需求的高波动，保证资源高效利用。正是这些特征，让它非常适合“养龙虾”、氛围编程等使用量较大、使用强度波动较高的应用场景。至于其缺点，主要是计费逻辑较为晦涩，普通用户难以看懂，容易出现突发性高额账单。比如，在不久前的“龙虾热”中，就有一些用户因为没有控制好龙虾的词元调用量，收到了异常高额账单。第五种是按成效收费（OBP）。相比于前面的收费模式，这种收费模式最贴近价值逻辑。在这种收费模式下，平台不收取基础费用，仅在AI完成有效任务、达成商业成效后扣费。虽然这种模式目前还比较新颖，但已经在不少结果可量化、商业转化明确的垂直行业，如智能客服、电商营销、医疗辅助诊断、金融风控中得到使用。比如，客服AI企业IntercomFin按照有效结案收费，单次成功工单0.99美元。对于用户而言，这种模式非常有吸引力，因为它可以让他们有效规避使用失败的风险。但对于AI提供商来说，这意味着更高的责任负担和更大的收益波动。这个特征决定了，只有那些对自己的产品非常有信心的AI提供商，才敢于采用这种收费模式。我们不难看到，收费模式其实是伴随着产业实践的发展而不断演进的。起初，AI产品主要以软件形式售卖，因而买断制就是最流行的收费方式。此后，随着云计算普及，AIaaS成为主流，由此演化出了按调用计费、按流量计费等模式。而在生成式AI出现之后，AI输出结果的随机性增大，为了满足用户对成功率的要求，又诞生了按成效收费的模式。可以预见，随着行业发展，还会出现各种新的收费模式。比如，虽然传统互联网广告模式很难简单照搬到AI产品上，但很多AI供应商依然在积极探索将广告与AI服务结合的方法。例如OpenAI已经开始推进ChatGPT广告试点，并推出自助广告管理器、CPC竞价和效果衡量工具。如果这一尝试成功，交叉补贴模式就可能在AI时代以新的形态得到重生。AI收费的三组权衡需要指出的是，无论AI供应商采取哪一种收费模式，他们在具体操作中都需要进行一系列权衡。第一个权衡，是价格与销量之间的权衡。需求定律告诉我们，在其他条件不变时，用户对商品的需求通常会随商品价格上升而下降。因而，供应商出于利润最大化的考虑，就必须选择合适的价格水平，在销量和单位利润之间取得平衡。在AI行业，类似矛盾也依然存在。单价下调固然能够降低用户准入门槛，提升使用频次，但低廉单价会直接压缩企业毛利；而定价过高虽然能抬高单笔收益，却会抑制用户使用意愿，造成算力资源闲置、流量萎缩。因此，究竟应该为AI服务设定怎样的单价，就成了摆在AI供应商面前的一大难题。破解这个问题的关键，是搞清楚自身AI产品的“弹性”（elasticity），并以此为基础定价。所谓“弹性”，指的是一种商品需求量对价格变化的敏感程度。比如，如果一种商品的价格下降10%，对应需求上升20%，那么这种商品的弹性就是2。当一种商品的价格弹性大于1时，该商品被称为高弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度大于单位利润下降幅度，供应商就可以通过降价获利；而当价格弹性小于1时，该商品被称为低弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度会小于单位利润下降幅度，降价不但不会增加收益，反而会越降越亏。AI服务究竟是高弹性的，还是低弹性的呢？在现有叙事中，它经常被描述为高弹性商品。很多人还将“杰文斯效应”（Jevons Effect）套用在AI上，认为就像19世纪煤价降低催生了人们使用更多的煤，导致煤的总销售量大幅上升一样，AI价格下降也会吸引更多人使用AI，导致AI服务总销量上升。在这种叙事之下，很多AI供应商都全力开启了低价模式，试图通过薄利多销获得更高收入。但AI服务究竟是不是真的具有高弹性呢？从宏观层面看，这或许是对的，但具体到微观层面，至少到目前，可以支持这一判断的证据还很少。不久之前，麻省理工学院的梅尔特·德米雷尔（Mert Demirer）教授等人曾使用Open Router和Microsoft Azure这两个大型AIaaS市场的数据，对AI模型的需求弹性进行了测算。其公开摘要显示，研究估算出的初步短期价格弹性约在1附近，这意味着杰文斯效应的发挥空间可能有限。对于具体的AI产品而言，它们的弹性可能并没有想象中那么高，因此“卷”价格很可能不会让AI供应商的收入增加，反而会让其亏损。这有可能反过来压缩研发投资，让模型难以产生足以吸引用户付费的“方向性价值”，最终导致恶性循环。从这个角度看，如果AI供应商对于自己产品的吸引力没有足够信心，低价策略恐怕还是要谨慎使用。第二个权衡，是免费与付费的权衡。不同于传统实体商品，AI服务是高度体验化的。它的价值无法肉眼感知，用户对其的评价，以及对其的付费意愿，都高度依赖个人使用经验。这种特性让免费与付费的边界划分，成为企业最难把控的博弈难点。市场上有一个很有趣的现象：完全没有使用经验的新手用户，对AI能力仍处于模糊判断状态，往往主观高估人工智能的智能化水平，对服务抱有理想化预期，愿意为未知价值支付较高费用。出于FOMO，即“害怕错过”的心态，他们经常会花费大价钱抢先体验AI产品，或者报名学习相关课程。而对于那些使用频次高、经验丰富的熟手用户，他们反而会清晰认知AI存在幻觉、逻辑漏洞、能力上限等缺陷，从而产生“AI并无特殊价值”的主观判断，导致付费意愿下滑。这种特殊的用户心理，让免费模式陷入双向矛盾。免费版本的初衷是降低试用门槛、扩大潜在用户体量、培养他们的使用和付费习惯，但对于AI服务，如果过分扩大免费版本覆盖面，反而可能事与愿违。新手用户通过免费版快速体验后，常会发现AI达不到心理预期，预期落差导致付费意愿断崖式下跌；而资深用户通过长期免费使用，熟悉产品短板，也可能更加不愿为瑕疵服务买单。与此同时，免费边界过宽，会造成大量低质量流量挤占算力，同时弱化付费功能稀缺性。因此，企业在制定付费策略时，必须平衡好免费和付费的边界，用“留白”来吸引用户。具体来说，对于大模型，免费版应仅保留基础娱乐、简易问答功能，限制长文本、高推理、多模态等高价值能力，通过能力差异制造价值感知。唯有如此，才既能保障新手入门体验，又能避免熟手过度白嫖，在普惠引流与商业转化之间寻找平衡。第三个权衡，是不同版本之间的权衡。现实中，为了尽可能将不同用户的支付意愿转化为收入，多数AI供应商在收费时都会采取“版本化”（versioning）策略。在这种策略下，供应商会向用户提供不同版本的产品，不同版本之间存在明显优劣之分。比如，OpenAI就把ChatGPT分为免费版、Go版、Plus版、Pro版、商用版和企业版，每个版本可使用的功能和使用限额都存在明显差别，定价差别也很大。从产业经济学的角度看，这种策略其实就是一种纵向差异化。需要指出的是，在实践当中，版本化策略存在一个内在矛盾：如果将层级之间的差距设计得过小，高阶用户会选择低价套餐套利，造成高端收益流失，形 成 所 谓 的 “ 蚕 食 效 应 ”（cannibalization）。而如果将层级之间的差距设计得过大，就可能导致中间层级用户无法升级，产品销量断层。为了应对这一矛盾，AI供应商应秉承“强隔离、缓梯度”的思路。一方面，他们应该在算力优先级、功能权限、服务协议、商用资质上设置硬性壁垒，保证不同版本之间形成清晰区隔，从根源防止蚕食效应。例如豆包、ChatGPT严格区分普通算力与专属算力，免费用户会在高峰期卡顿限流，付费用户则有独享加速通道，在技术层面拉开服务差距。另一方面，他们还需要弱化层级之间的价格鸿沟，设置相对平缓的价格梯度，避免价格断层阻碍用户升级。不过，在此基础之上，AI供应商还应该如何具体设计每一版本的服务和价格组合，依然是一个“艺术”问题，需要视具体情况进行权衡。结语成功让用户为自己的产品付费，是打通商业闭环的关键一步，更是行业从野蛮扩张走向理性成熟的成人礼。互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流。只有读懂收费模式变化背后的逻辑，我们才有可能真正洞悉AI行业的本质，把握智能时代的发展大势。，蘑菇辶喿扌畐怎么用才省心

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互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流作者：陈永伟封图：IC photo6月24日，“免费午餐”终于还是被端走了。字节跳动旗下的国民级AI产品豆包正式宣布上线专业版，传闻已久的收费方案尘埃落定：在保留免费基础版本的同时，推出68元、200元、500元三档阶梯式月度套餐。舆论场上出现了两种对立观点：一些人认为，头部AI平台先通过免费获取大批用户，然后再收费，是互联网行业新一轮的收割；另一些人则认为，为服务付费是商业社会的天经地义，AI平台选择收费，是摆脱行业内卷、维持行业健康发展的必然选择。值得注意的是，在欧美地区，关于AI是否应该收费的争论似乎很少。OpenAI在推出ChatGPT后仅两个月，就推出了每月20美元的ChatGPTPlus订阅服务，后来又追加了每月200美元的ChatGPTPro。Anthropic也先后推出每月20美元的ClaudePro和每月200美元的ClaudeMax。通过对比不难看到，ChatGPT和Claude的收费额度都远高于豆包，但网上似乎很少出现关于这些产品是否应该收费的类似争议。从“免费”到收费在讨论开始前，我们首先需要明确一个事实：讨论AI服务是否应该收费，本身其实就是一个伪命题。所谓“天下没有免费的午餐”，所有商品只要被放在市场上，终究都要以某种方式收费。问题的关键，是这种收费到底通过怎样的方式实现，商品的费用究竟由谁承担。在互联网时代，我们似乎享受了很多免费的商品。比如，我们用微信、刷抖音，但却从来没有为它们付过钱。但稍加分析就会发现，这种免费并非真的无人为产品付费，而是让付费主体从直接用户转移给了其他人。像微信、抖音这样的应用，本质上是平台，既可以连接人，也可以连接人和产品。通过算法，平台可以向用户推送定向广告，推荐相关产品，并从商户那里获得广告收入。从这个意义上讲，平台并没有提供免费服务，它只是用相关服务换取用户注意力，再将注意力货币化。在过去很多年里，上述交叉补贴模式一直是互联网企业最重要的营利模式。尤其是在我国，平台模式的发达程度远胜于欧美，所以很多人都已经对“免费”习以为常。那么，这种模式是否可以直接照搬到AI服务上呢？事实上，不少企业也曾尝试过这个模式，典型例子是微软。几年前，微软曾一度想将内置了GPT-4能力的BingChat，也就是后来的Copilot，免费、无限制地内置在Windows系统、Edge浏览器和必应搜索中。它当时的计划是：用免费的AI吸引用户使用必应，以此抢占谷歌的搜索广告份额，再通过广告收入和Windows生态补贴AI算力。然而，这个计划很快失败了。免费确实吸引了一部分用户，但没有带来预期收益。根据后来的媒体披露，微软在免费用户身上平均每人每月要亏损超过20美元，部分重度用户每人每月带来的亏损甚至超过80美元。面对巨大亏损，微软不得不不断加强对免费版BingChat的限制，并将更多营销资源放到实行订阅制的CopilotPro上。交叉补贴模式之所以难以适用于AI，是由AI产品的特征决定的。一方面，从供给侧看，AI产品具有边际成本较高且难以趋近于零的特性。传统互联网产品最大的优势是边际成本趋近于零。无论是服务器存储，还是信息分发的成本，都可以被海量用户无限摊薄，因而多新增一个用户所产生的额外资源消耗相对有限，反而会让产品平均成本变得更低。而AI产品完全不同，每一次对话交互、文档解析、图片生成、视频制作、逻辑推理，都会实时占用高性能GPU算力资源，机房供电、硬件散热、芯片折旧和带宽运维也会产生持续且刚性的费用。在这种情况下，AI企业的用户越多，成本压力就会越大。另一方面，从需求侧看，AI产品也很难植入广告等盈利服务。社交软件、电商平台、短视频平台要植入广告，或者调节产品可见程度，都是相对容易的。这就给相关企业获得收入创造了条件，而AI产品则不具备这样的条件。在使用AI时，用户对回复要求很高，尤其是高价值用户，更会苛求准确性。一旦AI插入广告，或者其他与用户要求无关的诱导性信息，用户评价就会大幅降低。这种特性，几乎把交叉补贴最重要的实现渠道直接堵死了。在上述两方面特征之下，交叉补贴这种在过去互联网产品中被证明有效的模式，就很难被简单克隆到AI产品上。因而，将收费从间接转向直接，就成为AI企业的必然选择。为什么用户愿意付费？现在，我们已经知道了AI企业为什么要放弃“免费”加交叉补贴的传统互联网产品模式。接下来的问题是：究竟什么样的AI产品才可以让用户愿意付钱。在AI市场上，一个十分引人注目的现象是：不同AI产品的价格差距十分惊人。比如，以OpenAI较新的GPT-5.4模型为例，其API调用价为每100万词元（Token）的输入和输出价格分别为2.5美元和15美元，Anthropic的ClaudeOpus-4.7模型则分别高达5美元和25美元，两家公司的顶尖模型定价则更高。但用户对这两家企业的产品依然趋之若鹜，尤其是Claude，其客服支持向来被用户抱怨不够友好，账号封禁也时常引发争议，但用户却依然愿意为它买单。相比之下，很多AI竞品的价格只有它们的十几分之一，用户却丝毫不愿意买账。这看起来十分奇怪。因为从各类评测看，这些AI产品和GPT、Claude这些顶尖模型确实存在差距，但从数值上看，这个差距大概也就5%-10%，似乎并不算太大。为什么5%-10%的性能差异，会导致价格上十几倍的差别呢？根本原因在于，人们对AI产品的评价与所谓的AI性能数字之间，并不是简单的线性关系。人们是否愿意为一个AI产品买单，主要取决于AI产生的价值是否大到足以改变他们的生产和生活方式。为了后面讨论方便，我把足以导致类似改变的价值称为“方向性价值”（DirectionalValue）。有时候，两款AI产品性能似乎相差很小，但如果这个差距恰好决定了方向性价值的有无，那么人们对它们的评价就会截然不同。图像识别领域的例子可以说明这一点。2012年，辛顿（GeoffreyHinton）团队的AlexNet模型以84.7%的识别成功率斩获ImageNet图像识别大赛冠军。相比于2011年大赛冠军74.3%的准确率，AlexNet也只不过高了十个百分点。然而，就是这十个百分点，让两个模型的命运天差地别：2011年的冠军XRCE系统至今已几乎无人知晓，而AlexNet却向人们证明了深度学习算法的价值，最终掀起“深度学习革命”。在现实中，很多图像识别任务的准确率要求就在80%左右。比如在行人检测、商品识别、内容审核等任务中，如果AI识别的准确率超过80%，就可以具有实用价值，客户就愿意用它们替代部分人工工作。从这个意义上讲，辛顿团队表面上不过提升了10个百分点的准确率，但从根本上看，它是让AI从不可实用变成了可以实用，其“方向性价值”是不可估量的。明白了这一点，我们就不难理解人们对不同AI产品在支付意愿上的差别了。虽然从评测数字上看，Claude、GPT这样的顶尖AI产品只是比一般AI产品好了那么“一点点”，但可能就是这么“一点点”，让前者具有了“方向性价值”，让用户愿意为它们付费。这里需要指出的是，人们使用AI产品的目的是不同的，比如有的是为了编程，有的是为了生成图片。而由于资源限制，一个AI产品不可能同时在所有性能上都领先。那么，AI企业究竟是应该平衡发展所有能力，还是尽可能把资源用于发展某一项特定能力呢？根据“方向性价值”理论，后一种策略可能更优。所谓“伤其十指不如断其一指”，在资源有限的情况下，如果平均发展各种能力，最终很可能是每一项能力都比对手差“一点点”，不能形成“方向性价值”。在免费的情况下，用户可能愿意使用它们，但一旦收费，则可能一弃了之。相比之下，将资源押注某一个方向，更容易确保在这个方向上形成“方向性价值”。现实中，Anthropic投入主要资源专攻Claude的编程能力，OpenAI集中大量资源降低GPT的幻觉率，其原因就在于此。AI收费的各种方式在讨论完用户愿意为AI付费的必要条件后，我们继续来看AI企业可以用哪些方法实现收费。从总体上看，目前行业内的AI收费方案主要有如下几种：第一种是买断制。顾名思义，这种收费方式就是将AI产品直接作为商品，一次性出售给用户。购买之后，用户将永久获得模型使用权，部署在本地使用，企业不会对其后续使用额外收费。买断制源自软件行业的付费传统，是AI行业最早出现的收费方式，主要针对需要本地部署、需求固定、迭代缓慢的企业与机构，例如传统制造业、涉密单位、线下嵌入式智能设备厂商等。这种模式的优势十分明显：只需要一次性付费，交易便捷，产权清晰。由于数据都在本地运行，所以安全性也更有保证。不过，随着行业发展，买断制的弊端也逐渐显露。AI行业升级迭代十分迅速。对用户而言，一次性买断AI产品的使用权，不仅费用高昂，而且会限制他们及时使用更新、更好的模型。而从AI供应商的角度看，在销售AI产品之后，他们往往还需要持续提供售后服务。如果用户采用一次性付费，这些后续服务成本就会成为沉重负担。在这样的情况下，将AI作为商品，通过一次性买断进行销售的模式开始淡出市场。与之对应的，把AI作为一种服务搬到云端的AIaaS模式则开始成为主流。比如，特斯拉的自动驾驶系统FSD最早就实行过买断制，但后续实践证明，这种付费模式并不适应行业发展，因而不久之后就改为了订阅制。第二种是订阅制。这种模式是随着AIaaS出现的，目前是C端市场最主流的收费方式，其目标群体主要是高频个人用户、办公从业者、自媒体、固定用量使用者。在这种模式之下，用户按月度或年度缴纳固定费用，并获得固定额度、算力和特定功能的使用权限。订阅制的优势十分明显：预算透明、费用稳定、平台现金流连续稳定，用户无需担心突发扣费。不过，订阅制的短板也很突出：套餐额度和算力是固定的，而用户实际需求千差万别，这就导致供应量和使用量之间天然存在矛盾。俄罗斯人与ZOOM人的性格差异，低频用户使用过少，所以性价比很低；高频用户则容易触达额度上限，导致额度耗尽后算力被强制限流，模型质量断崖式下滑。从这个角度看，订阅制其实只适合使用频率稳定、需求波动不大的普通生产力人群。第三种是按调用收费。这种模式也诞生于AIaaS阶段，主要针对低频开发者、小型创业团队、简易工具类服务商。在这种模式下，平台以单次接口调用为计费标准，无论AI输出质量高低、任务是否成功，均统一扣费。该模式最大优势是规则简单、收益稳健、风险较低。不过，其缺点也明显：它无法区分高低价值用户，高难度专业任务与简单闲聊扣费一致，导致收费与其所产生的价值脱节，算力资源浪费严重。由于这些缺点，该收费模式的应用场景日益减少，只有在某些标准化场景仍在使用。第四种是按流量计费。顾名思义，这种收费模式就是将AI看作水、电一样的产品，在精细化流量使用的基础上收费。目前，这种模式是B端最流行的收费方式之一，被广泛用于专业开发者、技术团队和大中型企业。在现实中，流量的计费方式有很多。比如，使用时长、浮点数等，都曾经被作为计费单位。但目前更普遍使用的计费单位是词元。所谓词元，是AI大模型处理的最小单位。AI大模型在处理一句话时，总是会先把它拆成几个词。比如，它在处理“我喜欢吃炸鸡”时，就可能把它拆成“我”“喜欢”“吃”“炸鸡”，这里的每一个词就是一个词元。词元与汉字或者英文单词之间很难形成一一对应关系。平均而言，1个词元大致相当于2-4个汉字，或者0.75-1个英文单词。按流量计费的优势十分显著：它计费公平，能依据模型参数、文本长度、多模态难度动态调价，从而有效应对需求的高波动，保证资源高效利用。正是这些特征，让它非常适合“养龙虾”、氛围编程等使用量较大、使用强度波动较高的应用场景。至于其缺点，主要是计费逻辑较为晦涩，普通用户难以看懂，容易出现突发性高额账单。比如，在不久前的“龙虾热”中，就有一些用户因为没有控制好龙虾的词元调用量，收到了异常高额账单。第五种是按成效收费（OBP）。相比于前面的收费模式，这种收费模式最贴近价值逻辑。在这种收费模式下，平台不收取基础费用，仅在AI完成有效任务、达成商业成效后扣费。虽然这种模式目前还比较新颖，但已经在不少结果可量化、商业转化明确的垂直行业，如智能客服、电商营销、医疗辅助诊断、金融风控中得到使用。比如，客服AI企业IntercomFin按照有效结案收费，单次成功工单0.99美元。对于用户而言，这种模式非常有吸引力，因为它可以让他们有效规避使用失败的风险。但对于AI提供商来说，这意味着更高的责任负担和更大的收益波动。这个特征决定了，只有那些对自己的产品非常有信心的AI提供商，才敢于采用这种收费模式。我们不难看到，收费模式其实是伴随着产业实践的发展而不断演进的。起初，AI产品主要以软件形式售卖，因而买断制就是最流行的收费方式。此后，随着云计算普及，AIaaS成为主流，由此演化出了按调用计费、按流量计费等模式。而在生成式AI出现之后，AI输出结果的随机性增大，为了满足用户对成功率的要求，又诞生了按成效收费的模式。可以预见，随着行业发展，还会出现各种新的收费模式。比如，虽然传统互联网广告模式很难简单照搬到AI产品上，但很多AI供应商依然在积极探索将广告与AI服务结合的方法。例如OpenAI已经开始推进ChatGPT广告试点，并推出自助广告管理器、CPC竞价和效果衡量工具。如果这一尝试成功，交叉补贴模式就可能在AI时代以新的形态得到重生。AI收费的三组权衡需要指出的是，无论AI供应商采取哪一种收费模式，他们在具体操作中都需要进行一系列权衡。第一个权衡，是价格与销量之间的权衡。需求定律告诉我们，在其他条件不变时，用户对商品的需求通常会随商品价格上升而下降。因而，供应商出于利润最大化的考虑，就必须选择合适的价格水平，在销量和单位利润之间取得平衡。在AI行业，类似矛盾也依然存在。单价下调固然能够降低用户准入门槛，提升使用频次，但低廉单价会直接压缩企业毛利；而定价过高虽然能抬高单笔收益，却会抑制用户使用意愿，造成算力资源闲置、流量萎缩。因此，究竟应该为AI服务设定怎样的单价，就成了摆在AI供应商面前的一大难题。破解这个问题的关键，是搞清楚自身AI产品的“弹性”（elasticity），并以此为基础定价。所谓“弹性”，指的是一种商品需求量对价格变化的敏感程度。比如，如果一种商品的价格下降10%，对应需求上升20%，那么这种商品的弹性就是2。当一种商品的价格弹性大于1时，该商品被称为高弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度大于单位利润下降幅度，供应商就可以通过降价获利；而当价格弹性小于1时，该商品被称为低弹性商品，此时降价造成的需求量扩张幅度会小于单位利润下降幅度，降价不但不会增加收益，反而会越降越亏。AI服务究竟是高弹性的，还是低弹性的呢？在现有叙事中，它经常被描述为高弹性商品。很多人还将“杰文斯效应”（Jevons Effect）套用在AI上，认为就像19世纪煤价降低催生了人们使用更多的煤，导致煤的总销售量大幅上升一样，AI价格下降也会吸引更多人使用AI，导致AI服务总销量上升。在这种叙事之下，很多AI供应商都全力开启了低价模式，试图通过薄利多销获得更高收入。但AI服务究竟是不是真的具有高弹性呢？从宏观层面看，这或许是对的，但具体到微观层面，至少到目前，可以支持这一判断的证据还很少。不久之前，麻省理工学院的梅尔特·德米雷尔（Mert Demirer）教授等人曾使用Open Router和Microsoft Azure这两个大型AIaaS市场的数据，对AI模型的需求弹性进行了测算。其公开摘要显示，研究估算出的初步短期价格弹性约在1附近，这意味着杰文斯效应的发挥空间可能有限。对于具体的AI产品而言，它们的弹性可能并没有想象中那么高，因此“卷”价格很可能不会让AI供应商的收入增加，反而会让其亏损。这有可能反过来压缩研发投资，让模型难以产生足以吸引用户付费的“方向性价值”，最终导致恶性循环。从这个角度看，如果AI供应商对于自己产品的吸引力没有足够信心，低价策略恐怕还是要谨慎使用。第二个权衡，是免费与付费的权衡。不同于传统实体商品，AI服务是高度体验化的。它的价值无法肉眼感知，用户对其的评价，以及对其的付费意愿，都高度依赖个人使用经验。这种特性让免费与付费的边界划分，成为企业最难把控的博弈难点。市场上有一个很有趣的现象：完全没有使用经验的新手用户，对AI能力仍处于模糊判断状态，往往主观高估人工智能的智能化水平，对服务抱有理想化预期，愿意为未知价值支付较高费用。出于FOMO，即“害怕错过”的心态，他们经常会花费大价钱抢先体验AI产品，或者报名学习相关课程。而对于那些使用频次高、经验丰富的熟手用户，他们反而会清晰认知AI存在幻觉、逻辑漏洞、能力上限等缺陷，从而产生“AI并无特殊价值”的主观判断，导致付费意愿下滑。这种特殊的用户心理，让免费模式陷入双向矛盾。免费版本的初衷是降低试用门槛、扩大潜在用户体量、培养他们的使用和付费习惯，但对于AI服务，如果过分扩大免费版本覆盖面，反而可能事与愿违。新手用户通过免费版快速体验后，常会发现AI达不到心理预期，预期落差导致付费意愿断崖式下跌；而资深用户通过长期免费使用，熟悉产品短板，也可能更加不愿为瑕疵服务买单。与此同时，免费边界过宽，会造成大量低质量流量挤占算力，同时弱化付费功能稀缺性。因此，企业在制定付费策略时，必须平衡好免费和付费的边界，用“留白”来吸引用户。具体来说，对于大模型，免费版应仅保留基础娱乐、简易问答功能，限制长文本、高推理、多模态等高价值能力，通过能力差异制造价值感知。唯有如此，才既能保障新手入门体验，又能避免熟手过度白嫖，在普惠引流与商业转化之间寻找平衡。第三个权衡，是不同版本之间的权衡。现实中，为了尽可能将不同用户的支付意愿转化为收入，多数AI供应商在收费时都会采取“版本化”（versioning）策略。在这种策略下，供应商会向用户提供不同版本的产品，不同版本之间存在明显优劣之分。比如，OpenAI就把ChatGPT分为免费版、Go版、Plus版、Pro版、商用版和企业版，每个版本可使用的功能和使用限额都存在明显差别，定价差别也很大。从产业经济学的角度看，这种策略其实就是一种纵向差异化。需要指出的是，在实践当中，版本化策略存在一个内在矛盾：如果将层级之间的差距设计得过小，高阶用户会选择低价套餐套利，造成高端收益流失，形 成 所 谓 的 “ 蚕 食 效 应 ”（cannibalization）。而如果将层级之间的差距设计得过大，就可能导致中间层级用户无法升级，产品销量断层。为了应对这一矛盾，AI供应商应秉承“强隔离、缓梯度”的思路。一方面，他们应该在算力优先级、功能权限、服务协议、商用资质上设置硬性壁垒，保证不同版本之间形成清晰区隔，从根源防止蚕食效应。例如豆包、ChatGPT严格区分普通算力与专属算力，免费用户会在高峰期卡顿限流，付费用户则有独享加速通道，在技术层面拉开服务差距。另一方面，他们还需要弱化层级之间的价格鸿沟，设置相对平缓的价格梯度，避免价格断层阻碍用户升级。不过，在此基础之上，AI供应商还应该如何具体设计每一版本的服务和价格组合，依然是一个“艺术”问题，需要视具体情况进行权衡。结语成功让用户为自己的产品付费，是打通商业闭环的关键一步，更是行业从野蛮扩张走向理性成熟的成人礼。互联网时代以免费为底色，靠流量与广告完成价值循环；而步入智能时代，高昂算力成本与边际成本难以趋近于零的特性，决定了直接付费必将回归主流。只有读懂收费模式变化背后的逻辑，我们才有可能真正洞悉AI行业的本质，把握智能时代的发展大势。，蘑菇辶喿扌畐怎么用才省心

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