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最近，细心的用户可能会发现，我们常用的AI助手，比如豆包，正悄悄地变得“不一样”了。在和它们对话时，尤其是在探讨消费类话题时，你可能会不经意间看到一些商品链接。这不再是简单的信息提供，而是AI开始尝试“带货”，将自己化身为一个全新的交易入口。这种变化，不仅仅发生在字节跳动旗下的豆包身上，国内的腾讯元宝、文小言、Kimi等智能助手，也都在各自的领域默默布局，悄然“上链接”。即便是远在大洋彼岸，由OpenAI开发的ChatGPT，也在与美国知名零售巨头沃尔玛展开深度合作，让用户能够直接在聊天界面中完成商品购买和支付。这种从单纯回答问题到主动推荐商品的模式转变，标志着人工智能工具正在迈入一个全新的商业化阶段，它们不仅仅是我们的智慧伙伴，更在逐渐融入我们的消费生活。然而，这种“带货”现象的背后，隐藏着整个大模型行业在面对高昂成本和激烈市场竞争时的集体焦虑与深思。新媒网跨境获悉，如今的大模型公司，为了生存和发展，正竭尽全力探索各种盈利模式。

当前，大模型主要分为开源模型和闭源模型两大类。开源模型更侧重于技术共享和生态建设，其主要的盈利方式往往依赖于提供配套的技术服务、与企业进行深度合作以及获得社区的支持。而闭源模型则拥有更为多元的商业化途径，例如直接提供商业服务、推行订阅付费模式以及提供定制化的解决方案等。本文将主要聚焦于闭源大模型的盈利模式，探讨其最新的发展动态。综合业内多位资深人士的观点，目前较为成熟且普遍应用的变现模式主要包括API调用、会员订阅服务以及为企业提供量身定制的解决方案。但面对大模型研发与运营所带来的天文数字般的算力开销，仅仅依靠这“老三样”显然是杯水车薪，不足以支撑起这个庞大且高速发展的行业。于是，各大模型公司不得不开足马力，积极拼命地寻找新的变现路径。那么，在当下这个竞争激烈的时刻，“带货”这种模式，究竟会是一个值得期待的好选择吗？

变现新探索：广告不好做，电商或许可行

豆包这类智能助手的新动作，无疑再次点燃了外界对大模型公司“搞钱”新方式的关注热情。除了过去已经验证过的商业模式，它们正在尝试两种与用户距离更近的变现途径：其一是广告，其二是电商。

广告，作为互联网世界最古老的商业模式之一，其生命力毋庸置疑。然而，在AI聊天机器人这种全新的交互场景中，各大模型公司却普遍采取了异常谨慎的态度，或是仅仅进行低调的尝试。究其原因，一旦在AI的回复中直接插入广告，其带来的负面影响是显而易见的——用户的信任度会大打折扣。厂商们始终面临着一个两难选择：是要眼前的收入，还是要长期的用户信任？这道难题，一直困扰着所有试图在AI语境中融入广告的开发者。

相比之下，电商目前被业内人士认为是比广告更具潜力的变现新模式。尽管两者都依赖于AI搜索的两大核心优势：一是巨大的用户流量和活跃度，二是基于海量用户行为数据对用户需求的精准理解，从而实现更个性化的推荐；但广告模式更多地是通过生成式引擎优化（GEO，即利用技术手段让品牌内容在ChatGPT等AI平台上获得优先展示）为品牌提供曝光服务，追求的是展示次数和点击量。而电商模式则更注重“成交”，它通过在聊天界面中嵌入购物链接，直接引导用户完成购买行为。广告往往会被动地干扰用户体验，而电商链接通常需要用户主动点击，因此在用户接受度方面，被认为更具优势。

目前，国内大多数面向C端用户的头部智能助手类工具，都已悄然接入了电商链接。国内一些团队进行了一项有趣的测试，当在豆包、腾讯元宝、文小言、通义、Kimi、纳米AI这些主流智能助手工具中输入“敏感肌适合用什么样的面膜”时，除了通义，其他工具的回复里都巧妙地嵌入了不同形式的电商链接。比如，豆包会直接在文字回复中提供跳转抖音商城的链接；而腾讯元宝和Kimi则更倾向于用图片形式展示商品，用户点击图片后，便能跳转到对应的第三方购物平台。纳米AI和文小言的做法则是在其提供的参考网页内容中，植入相关的购物链接。这些链接覆盖了我们熟悉的淘宝、京东，以及得物、什么值得买等多个第三方电商渠道，显示出AI助手与电商平台的深度融合趋势。

专注于人工智能智能体领域的跃盟科技创始人王冉指出，在AI的搜索和推荐过程中，大模型需要强大的电商平台商品数据作为支撑。因此，那些本身就拥有电商业务的大模型公司，自然会优先联动自家的产品进行尝试，比如字节跳动旗下的豆包就顺理成章地接入了抖音商城链接。而对于那些没有自有电商业务的大模型公司来说，选择与其他电商平台合作是必然的路径，但这种跨平台的合作落地难度会更大一些。王冉进一步强调，合作的电商平台数量越多，对于大模型来说越有利，因为“信息量越大，模型反馈给用户的结果就越客观、越全面，也更容易准确地满足用户的预期。”他表示，在AI回复中插入商品链接，属于大模型在应用层上的变现模式，是其商业化探索的初级阶段。这种应用层的变现模式可以被划分为L1到L5五个难度级别，而插入商品链接，仅仅是L1级别，也就是最基础的实现方式，其核心技术主要依赖于关键词索引和内容匹配。正因为这种变现方式的技术门槛相对不高，它在体验上很难与当前主流电商平台的搜索推荐功能拉开显著差距，更难以与广告商业模式带来的巨额收入相媲美。一位资深业内人士透露，大模型公司与电商平台之间的合作模式灵活多样，有的可能采取佣金分成的方式，有的则可能是资源置换，比如大模型利用这些用户点击和浏览数据来训练和优化自身的电商推荐能力，而电商平台则通过大模型的用户反馈数据，反过来优化商品运营和用户体验。但目前来看，“电商变现”仍处于初步的尝试阶段，未来发展空间巨大。

国际市场上的探索则走得更远。美国的OpenAI公司在今年4月底就宣布，其ChatGPT产品内置了购物功能，初期形式与国内类似，也需要跳转到外部链接才能完成购买。到了9月底，OpenAI更是推出了“即时结账（Instant Checkout）”的突破性功能，用户可以在ChatGPT的界面内直接完成美国著名的电商平台Etsy和Shopify上的商品下单，无需再跳转至第三方平台。目前，OpenAI表示将对通过ChatGPT完成的交易收取一定的费用，尽管具体的费用标准尚未公开，但无疑预示着其商业模式的重大升级。业内人士普遍认为，这意味着OpenAI正试图打通从“搜索—推荐—决策—支付”的完整消费链路，这将极大地提升ChatGPT的商业价值。如果这一模式能够成功推广，ChatGPT将有望成为一个全新的、拥有巨大流量的“购物入口”，消费者和商家对亚马逊等传统电商平台的依赖程度也可能因此而降低。

王冉指出，支付功能的实现涉及的技术难度更高、更复杂，它要求模型直接参与到支付交付环节，这属于应用层变现的L3甚至更高级别的难度。目前，大模型公司要实现这一目标，还有很长的路要走。尽管这一构想前景诱人，但实施起来挑战重重。其中最大的限制，或许来源于电商平台自身。王冉表示，许多电商平台并不情愿将自家的核心商品数据完全开放给外部的AI产品，因为它们担心这会损害自己的流量入口，降低用户在平台内部的粘性。电商平台为了获取用户付出了昂贵的成本，自然更希望将这些宝贵的流量沉淀在自己的生态系统内，而不是让用户的交易心智转移到AI产品入口。即使是走在最前沿的ChatGPT，目前也只能在站内查看并支持美国小众电商平台Etsy和Shopify的链接，商品品类相对有限。尽管美国零售巨头沃尔玛也宣布与ChatGPT达成合作，但目前ChatGPT内部的商品种类仍不算丰富。国内团队在测试中也发现，ChatGPT内出现的大部分商品，依然需要跳转到第三方平台才能完成购买。此外，电商变现还面临着用户信任的挑战。尽管OpenAI强调，其商品推荐的排序完全基于用户查询的相关性和上下文，换句话说，不存在商家付费购买排名的现象，但部分用户仍然担忧，一旦加入电商链接，AI的推荐结果可能会受到商家操控，影响其公正性。从广告到电商，大模型公司在不断尝试更多的变现可能，但前方的道路依然充满不确定性。

老方式“三强”：API、会员、定制，仍是基本盘

尽管新的变现尝试如电商带货正在如火如荼地进行，但目前其带来的收入体量仍相对有限，真正支撑起大模型商业化基本盘的，依然是那“三条老路”——销售API接口、推行会员订阅服务，以及为企业提供定制化的解决方案。

首先来看**“卖API”**，即将大模型的核心能力封装成一个“工具接口”，然后销售给其他企业使用。这些企业可以利用这个接口来构建自家的AI客服系统、开发智能办公软件等功能，从而提升效率和用户体验。一位资深业内人士认为：“目前，API服务是大模型公司最主要的变现方式之一。”在国际上，美国的OpenAI、Anthropic以及Google是其中的代表；在国内，字节跳动旗下的火山引擎、阿里巴巴的阿里云和百度的文心一言等也都积极投身于API服务的竞争中。

那么，卖API到底能赚多少钱呢？AI软件工程师覃相介绍说，估算一家大模型公司的API收入，主要涉及三大核心因素：一是API的调用量（通常以Tokens数来衡量），二是定价（每百万Tokens的费用），三是实际给予客户的折扣。如果仅从API的调用量和定价进行粗略计算，业内专家预估，美国的OpenAI和Anthropic公司凭借其领先的模型能力和庞大的开发者生态，无疑处于通过销售API赚钱的第一梯队。值得一提的是，国内的DeepSeek公司曾对外披露，如果按照其定价较高的DeepSeek-R1模型估算，其单日总收入可达到56万美元，而成本利润率更是高达545%，展现了不俗的盈利能力。海外外媒Moonpig AI负责人也曾分析，今年前6个月，美国的Anthropic公司和OpenAI公司的API收入分别达到了31亿美元和29亿美元。AI行业资深从业者云中江树综合DeepSeek、OpenAI、Anthropic等公司公开披露的收入数据以及该部分的营收占比，得出的结论是，国内外头部的大模型公司都能够通过API服务获得可观的收入。具体到国内市场，人工智能领域公司向量方程创始人沈仁奎表示，受国内市场竞争多元化和统计口径差异的影响，目前在API调用量上，字节跳动旗下的火山引擎表现领先，而在总营收方面，阿里云则占据首位。

其次是**“会员订阅”**模式，即个人用户通过支付一定的费用购买会员服务，从而解锁更多大模型的高级功能或享受更优质的使用体验。在这方面，美国的OpenAI公司依然是领先者，其ChatGPT最低的Plus会员费为每月20美元。英国《金融时报》曾披露，OpenAI的“年化经常性收入”已达到130亿美元，其中约70%的收入来自于ChatGPT用户的订阅费，按照这个比例计算，会员费带来的收入能够达到90多亿美元，这是一个相当惊人的数字。然而，这种变现方式与用户群体的消费习惯密切相关。国内部分大模型公司也推出了面向C端的会员服务，月费通常在30元人民币左右，但目前用户的付费意愿普遍不高。国内的Kimi在去年尝试了一种“打赏”模式，允许用户通过打赏获取高峰时段的优先使用权限，但这并非强制性的订阅服务。覃相表示，目前国内还没有特别突出的C端付费产品。用户付费习惯的差异以及国内市场“百模大战”的激烈竞争，使得国内厂商普遍将基础服务免费作为吸引和留住用户的重要战略。为了获取更多用户，大模型公司还需要不断投入巨额资金进行市场推广，这导致了用户获取和留存的成本居高不下。因此，目前主要依靠会员订阅赚钱的，仅有美国的OpenAI和Perplexity两家公司，且Perplexity的用户规模相对较小。即便OpenAI的会员总营收表现不俗，其付费会员占比也仅为5%，这在一定程度上也显示出订阅模式所面临的天花板。

最后是**“企业解决方案与定制化”服务。这种模式可以理解为，大模型公司根据企业客户的具体需求，量身定制开发一套专属的AI解决方案，比如为工厂打造智能质检的AI系统，或是为金融机构提供风险控制的AI工具。这种模式的优势在于其高利润率，因为企业通常愿意为能够解决自身痛点、提升核心竞争力的定制化服务支付更高的费用。覃相明显感觉到，与前两年相比，客户对这种定制化服务的接受度已经大幅提高。但他同时也指出，目前这种方式的变现规模仍然小于API销售和用户订阅，而且能够凭借这种方式获得可观收入的，主要是行业内的头部企业。至于生态系统分成**，类似于苹果App Store的插件（Plugins）或智能体（Agents）商店模式，开发者通过提供增值服务来获利，平台则从中抽取分成。但这一模式在整个行业内仍处于非常早期的探索阶段，尚未形成规模效应。

总而言之，在上述三种较为稳定且传统的变现模式中，API销售和会员订阅无疑占据了主头，为大模型公司提供了主要的现金流。

成本太高，不得不为

即使大模型公司从未停止过商业化的探索，但面对大模型研发与运营中那高昂到令人咋舌的训练和推理成本，目前所获得的收入仍然远远不够。即便是行业内的头部玩家，也难以承受持续的巨额亏损。根据美国OpenAI公司向股东提交的财务报告，其在2025年上半年的营收约为43亿美元，虽然比去年全年的营收高出约16%，但其同期亏损也高达135亿美元，这笔巨额支出主要用于人工智能的研发以及支撑ChatGPT的日常运行。综合多位业内人士的说法，这种高昂的成本，仿佛是这个行业无法逃脱的宿命。

一方面，模型训练成本正以火箭般的速度直线飙升。沈仁奎表示，前沿大模型的训练成本已经从2020年的数百万美元，激增至2025年的3亿美元以上，短短几年内增长了约66倍，并且这一数字仍在向更高的量级攀升。这背后是多重因素叠加的结果：包括高性能硬件的垄断、巨大的能源消耗，以及高质量数据资源的稀缺等等，都推高了训练的门槛。

另一方面，用户使用大模型时产生的**“推理成本”**也在不断上涨。“推理”是指用户在使用大模型处理任务时，模型实时计算并生成答案的过程。随着AI工具被应用于越来越复杂的场景，比如多步骤任务处理、长文本分析（处理长序列数据）等，用户对“推理”的次数和难度要求都在提高，这直接导致了推理成本的节节攀升。一次推理任务到底有多烧钱？覃相将完成不同复杂度任务所需的成本进行了形象的对比：如果只是处理简单的问答，比如让AI写一篇短文，一次可能不到0.6美元；但如果使用更高级的Agent（智能体）来完成复杂的分析任务，成本则可能直接飙升到上百美元，两者之间的差距高达数百倍。也正因如此，覃相认为，大模型的训练和推理，本质上就是一场没有硝烟的“烧钱竞赛”。单靠API接口费用和会员订阅收入，根本无法填补如此巨大的成本黑洞，大模型公司必须马不停蹄地寻找新的赚钱门路。

与此同时，行业竞争还在不断加剧，内卷程度有增无减。沈仁奎指出，如今头部大模型在性能上的差距越来越小，产品的功能和体验也变得越来越“像”。再加上国内开源模型技术的快速发展和普及，为了抢占更多的市场份额，各大公司不得不打响“价格战”。API接口的定价一降再降，过去调用一次可能需要几毛钱，现在甚至能降到几分钱，利润空间被挤压得越来越小，传统的赚钱老路越走越窄，盈利变得愈发困难。

如此一来，大模型公司就陷入了一个“想赚钱得先砸钱”的循环困境：要不断提升模型性能，就必须投入巨资进行训练；要留住用户，就必须持续承担高昂的算力成本；要抢占市场份额，就要勇敢应对价格战的巨大压力。即使是像美国OpenAI这样的头部企业，也必须持续不断地探索新的变现方向，以应对这些挑战。对于国内的厂商来说，“豆包们”在电商领域的积极试水，正是这种巨大压力下的必然选择，也是整个行业在求生求变中展现出的活力与创新。新媒网跨境认为，电商或许不是唯一的答案，但可能是当下最容易落地、最贴近用户消费行为的一条道路。在这场高昂算力消耗和激烈市场竞争的持久战中，哪怕是再低的转化率，也意味着新的希望，是通往未来可持续发展的宝贵机会。

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