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豆包們，開始“上鏈接”

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豆包們，開始“上鏈接”


定焦One（dingjiaoone）原創
作者 | 王璐
編輯 | 魏佳
豆包 ， 開始“帶貨”了 。
近期有用戶發現 ， 在和豆包對話時 ， 其回復中嵌入了抖音商城的商品鏈接 ， 尤其是涉及消費類話題時 ， 出現頻次不低 。 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 ， 是整個大模型行業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共享與生態構建 ， 變現主要依賴提供配套服務、企業合作及社區支持；閉源模型的變現方式更為多元 ， 涵蓋直接商業服務、訂閱付費、定制化解決方案等領域 。 我們將重點聚焦閉源大模型的變現模式 。
綜合多位行業從業者的觀點 ， 目前比較成熟的變現模式包括API調用、會員訂閱、給企業做定制化解決方案 。 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路徑 。
眼下的帶貨 ， 會是一個好選擇嗎？
變現新探索：廣告不好做 ， 電商或許可行豆包們的新動作 ， 讓外界重新關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 。
其中廣告是互聯網最古老的商業模式之一 ， 但在AI聊天機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慎 ， 或是低調試水 。 因為一旦在AI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 ， 電商目前被從業者認為是更優于廣告的變現新模式 。
盡管兩者都依賴于AI搜索的兩大基礎優勢：用戶流量（高用戶活躍度）和大量的用戶行為數據（對用戶需求理解更精準） ， 但廣告模式是大模型公司通過GEO技術（生成式引擎優化 ， 即通過技術手段讓品牌內容優先被ChatGPT等AI平臺引用）為品牌提供曝光服務 ， 追求展示次數和點擊量 。 電商則更注重“成交” ， 通過嵌入購物鏈接 ， 引導用戶完成購買 。
廣告會被動干擾用戶 ， 電商鏈接通常由用戶主動點擊 ， 因此被認為更易于被用戶接受 。
目前 ， 國內大多數頭部TOC向的智能助手類工具都接入了電商鏈接 。
「定焦One」測試發現 ， 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 ， 其他問答回復中均出現了不同形式的電商鏈接 。
豆包在回復中插入文字鏈接 ， 點擊后會跳轉抖音商城；騰訊元寶、Kimi以圖片形式展現 ， 點擊圖片后跳轉到第三方平臺；納米AI和文小言則在參考網頁里出現購物鏈接 。 涉及的購物平臺包括淘寶、京東、得物、什么值得買等多個第三方渠道 。

豆包（左）、Kimi（中）、元寶（右）的回復中都出現商品了鏈接
【豆包們，開始“上鏈接”】專注于人工智能智能體領域的躍盟科技創始人王冉告訴「定焦One」 ， 在搜索過程中 ， 大模型需借助電商平臺的相關商品數據作為支撐 ， “因此 ， 有電商業務的大模型公司 ， 會優先聯動自家產品進行嘗試 ， 比如豆包接入抖音商城鏈接；而沒有電商業務的大模型公司 ， 會選擇和其他平臺合作 ， 但是這個合作落地的難度會更大一些 。 ”
而且合作的電商平臺數量越多越好 ， “信息越多 ， 模型交付給用戶的結果就越客觀 ， 更容易交付一個準確的用戶預期 。 ”
王冉表示 ， 在回答中插入商品鏈接 ， 屬于大模型在應用層上的變現模式 。 應用層的變現可分為L1-L5五個難度級別 ， 插入商品鏈接屬于L1也就是最基礎的級別 ， 依靠關鍵詞索引和內容匹配技術即可實現 。
但正因為這一變現方式的技術門檻不高 ， 很難拉開與當前主流的電商平臺搜索推薦的體驗差距 ， 更難媲美廣告商業模式帶來的收入 。
一位從業者表示 ， 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據訓練自己的電商推薦能力 ， 電商平臺則通過大模型的用戶點擊、瀏覽行為等反饋數據 ， 優化商品和運營 ， 但目前“電商變現”還處在初步嘗試期 。
國外的探索則更進一步 。
OpenAI先是在今年4月底宣布 ， ChatGPT內置了購物功能 ， 形式和國內類似 ， 也需要跳轉外部鏈接購買產品 。 9月底 ， 它又推出了“即時結賬（Instant Checkout）”功能 ， 用戶可以在ChatGPT界面內直接下單Etsy和Shopify兩大平臺的商品 ， 無需跳轉至第三方平臺 。 目前OpenAI表示 ， 會對通過ChatGPT完成的交易收取一定的費用 ， 不過暫未透露具體費用標準 ， 具體信息包含在與Etsy和Shopify的保密合同中 。
從業者認為 ， 這意味著OpenAI正試圖打通“搜索-推薦-決策-支付”的全鏈路 ， ChatGPT的商業價值再升級 。 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電商平臺的依賴 。
王冉表示 ， 支付功能的技術難度更高更復雜 ， 模型直接到了支付交付環節 ， 屬于應用層的變現的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現 。
雖然這一構想不錯 ， 但實施難度不小 。 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據開放給外部AI產品 ， 擔心會損害自己的流量入口、降低用戶粘性 。 因為付出了昂貴的獲客成本 ， 平臺更希望將流量沉淀在內部 ， 而不是把用戶的交易心智放在AI產品入口里 。
即便是走得比較靠前的ChatGPT ， 目前能在站內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達成合作 ， 但目前ChatGPT內的商品品類還比較少 。
「定焦One」也在測試中發現 ， ChatGPT內出現的大部分商品還需跳轉第三方平臺完成購買 。

而且 ， 電商變現也面臨著用戶信任問題 。
雖然OpenAI強調 ， 其商品推薦排名完全基于用戶查詢的相關性和上下文 ， 換句話說 ， 不存在商家付費購買排名的情況 ， 但部分用戶依然擔憂 ， 加入電商鏈接 ， 可能讓AI推薦結果受到商家操控 。
從廣告到電商 ， 大模型公司在嘗試更多變現可能 ， 但依舊充滿不確定性 。
老方式“三強”：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、給企業做定制化解決方案 。
先看“賣API” ， 即將大模型能力做成一個“工具接口” ， 賣給其他企業 ， 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方式之一 。 ”一位資深從業者認為 。
其中 ， 代表性公司包括國外的OpenAI、Anthropic和Google ， 以及國內的字節、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調用量（Tokens數）、定價（每百萬Tokens費用）和實際折扣 。 如果僅從API的調用量和定價粗略計算 ， 從業者預估 ， OpenAI和Anthropic屬于行業內靠賣API賺錢的第一梯隊 ， 其中 ， OpenAI主要依賴它領先的模型能力和全球開發者生態 ， 而Anthropic的API收入主要由編程貢獻 。
國內的DeepSeek曾披露 ， 若按定價較高的DeepSeek-R1估算 ， 其一天總收入為56萬美元 ， 成本利潤率為545% 。 Moonpig AI負責人曾公開分析國外的Anthropic和OpenAI的API收入 ， 今年前6個月 ， Anthropic的API收入達到31億美元 ， OpenAI則為29億美元 。
AI行業資深從業者云中江樹綜合DeepSeek、OpenAI、Anthropic公開披露的收入以及該部分的營收占比數據 ， 認為國內外頭部的大模型公司都能靠API賺到錢 。
具體到國內公司 ， 人工智能領域公司向量方程創始人沈仁奎表示 ， 受國內市場競爭的多元化和統計口徑差異的影響 ， 國內目前在API調用上出現了“調用量”與“總營收”兩個不同維度的領先者 ， 火山引擎（字節跳動）在調用量上領先 ， 阿里云在總營收上居首 。

再看“會員訂閱” ， 即個人用戶花錢買會員 ， 從而解鎖更多大模型功能 。
這一變現模式的領先者還是OpenAI ， 目前ChatGPT最低的Plus會員費為每月20美元 。
英國《金融時報》曾披露 ， OpenAI的“年化經常性收入”為130億美元 ， 其中約70%來自ChatGPT用戶的訂閱費 。 按照這一比例計算 ， 會員費能達到90多億美元 。
但這一變現方式與用戶消費習慣密切相關 ， 國內部分大模型公司也推出了C端會員服務 ， 收費在30元/月左右 ， 但付費意愿低 。 Kimi在去年推出的“打賞”模式算是一個新嘗試 ， 即用戶通過打賞獲取高峰時段的優先使用權限 ， 但也非強制訂閱 。
覃相表示 ， 目前國內沒有特別突出的C端付費產品 。 用戶付費習慣差異和激烈的“百模大戰” ， 讓國內廠商將基礎服務免費作為獲取用戶的重要戰略 ， 且為了吸引用戶 ， 大模型公司還需不斷投入大量資金進行市場推廣 ， 導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用戶規模較小 。 即便OpenAI的會員總營收不錯 ， 其付費會員占比也僅為5% ， 顯示出訂閱模式的天花板 。
最后是“企業解決方案與定制化”和生態系統分成 。
企業解決方案與定制化可以理解為 ， 根據企業的具體需求 ， 專門開發一套AI方案 ， 比如給工廠做智能質檢的AI系統 。 這一模式的優勢在于利潤率高 ， 企業也愿意為定制而付費 。 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規模還是小于賣API、用戶訂閱 ， 而且能憑借這種方式賺錢的 ， 主要是頭部公司 。
至于生態系統分成 ， 是建立類似App Store的插件（Plugins）或智能體（Agents）商店 ， 開發者通過提供增值服務獲利、平臺從中抽取分成 ， 但行業整體仍處于早期 。
總之 ， 上述三種較為穩定的變現模式中 ， 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化探索 ， 但面對高昂的訓練和推理成本 ， 還是遠遠不夠 。
頭部玩家也扛不住虧損 。 根據OpenAI向股東提交的財務報告 ， 其在2025年上半年的營收約為43億美元 ， 比去年全年營收高出約16% ， 但虧損也達135億美元 ， 主要支出花在研發人工智能以及運行ChatGPT上 。
綜合從業者的說法 ， 這種高成本 ， 是全行業的宿命 。
一方面是訓練成本“坐火箭”似的往上漲 。
沈仁奎表示 ， 前沿模型的訓練成本已從2020年的數百萬美元激增至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、能源消耗和高質量數據稀缺等多重因素的疊加 。
另一方面是用戶使用時的“推理成本”也在上漲 。
“推理“也就是用戶使用大模型處理任務時 ， 模型實時計算生成答案的過程 。 隨著AI工具被用于多步驟任務、分析長文本（長序列）等越來越多的復雜需求 ， 用戶要的“推理”次數和難度都在漲 ， 成本也越來越高 。
一次推理任務究竟有多燒錢？覃相將完成不同復雜度任務時所需的成本進行如下對比：

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）做復雜分析 ， 成本直接達到上百美元 ， 差距能有上百倍 。 也正因如此 ， 覃相覺得 ， 大模型的訓練和推理就是一場“燒錢競賽” ， 單靠API接口和會員費的收入 ， 根本填不滿這么高的成本 ， 必須找新的賺錢路子 。
與此同時 ， 行業競爭還在不斷加劇 。
沈仁奎表示 ， 如今頭部大模型的性能差距越來越小 ， 產品變得越來越“像” ， 再加上國內開源模型發展得很快 ， 為了搶市場份額 ， 各家公司不得不打起“價格戰” ， API接口的定價一降再降 ， 以前調用一次可能要幾毛錢 ， 現在能降到幾分錢 。 結果就是 ， 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“想賺錢得先砸錢”的循環里：要提升模型 ， 就得投錢訓練；要留住用戶 ， 就得扛住算力成本；要搶占市場 ， 就要應對價格戰壓力 。 哪怕是OpenAI這樣的頭部企業 ， 也得不停探索新的變現方向 。
對于國內廠商來說 ， “豆包們”在電商領域試水 ， 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 ， 哪怕再低的轉化率 ， 也意味著新的希望 。
*題圖來源于pexels 。

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