当AI开始抽佣：下一代入口的商业模式困局

本文来自微信公众号： 沈太阳商读笔记 ，作者：沈太阳

8月10日，两件事在同一天发生。阿里旗下千问App上线付费会员，最低19元/月；字节旗下豆包宣布，通过豆包入口跳转抖音来客成交的酒店订单，综合佣金费率从8%上调至约12%。

一个向C端收订阅费，一个向B端抽交易佣金。方向不同，但指向同一个事实：中国AI助手的免费试用期，结束了。

这件事值得聊的不是"贵不贵"。真正值得追问的是：为什么是现在？为什么是抽佣？以及——当一个AI同时掌握你的偏好、推荐权和交易通道，它给你的那个"答案"，还是同一个答案吗？

△图片来源：微信公号「沈太阳商读笔记」

01

为什么会员费救不了AI公司？

先说一个很多人没注意到的数字。

QuestMobile数据显示，豆包专业版上线次日DAU冲到1.78亿；晚点LatePost则报道，豆包日活已超2亿，但日收入不足百万。庞大的用户基数与微薄的付费收入之间，落差巨大。

这不是豆包一家的问题。ChatGPT模型能力和用户心智全球最强，绝大多数用户仍停留在免费层，OpenAI认清现实后转向猛攻B端。国内市场更明显——千问最便宜的会员19元/月，豆包专业版688元/年，价格不算贵，但普通用户就是不愿意掏这个钱。

为什么？因为C端订阅制有一个先天缺陷：它卖的是"能力"，而大多数人对AI能力的需求是间歇性的。你可能今天让AI写个方案、明天做个PPT，但后天可能只是问个天气。按月付费意味着你在为"用不到的日子"买单，这笔账用户算得清。

更根本的原因是成本结构。

互联网产品的边际成本趋近于零——你多搜一次百度，谷歌多花的电费可以忽略不计。但AI不一样。每一次对话背后都是GPU集群在运转，旗舰模型的单次推理成本并不低。尽管免费版普遍采用轻量模型控制边际成本，且推理成本整体在下降，但QuestMobile数据显示，2026年6月国内AI原生App（即以AI对话为核心功能的独立应用，如豆包、千问、文心一言等，区别于嵌入微信、抖音等超级App的AI插件）月活接近5亿，人均月使用92.7次。这个量级的算力账单，仅靠C端订阅收入，远不足以覆盖大规模推理的算力成本。

所以你看明白了：会员费不是AI公司的"养家糊口"模式，顶多算"锦上添花"。真正能覆盖算力成本的收入，必须跟交易挂钩——因为只有交易的天花板足够高。

这一点，B端的数据已经给出了佐证。2026财年第一季度，阿里云智能集团收入同比增长38%至416.26亿元，其中AI相关产品收入占外部客户收入比重首次突破30%。企业愿意为AI生产力付费，但个人用户只愿意为"刚好够用"买单。

C端订阅走不通，广告又不敢轻易碰，剩下的路只有一条：抽佣。

△图片来源：微信公号「沈太阳商读笔记」

02

为什么是抽佣？为什么是现在？

互联网产品的商业模式常见的有三种：订阅卖能力，广告卖位置，抽佣卖结果。

广告为什么在AI上走不通？

因为搜索时代，一个关键词能带出几十条链接，中间夹几条广告，用户还有大量自然结果可以比较。但AI助手可能只给三个推荐，如果其中一个是广告，用户对整个回答的信任就会崩塌。蓝鲸新闻的报道里有一个判断很准：AI最值钱的地方，偏偏不能随便卖——因为广告与回答的物理距离越近，越可能透支信任。

这不是推测。更早尝试赞助内容的Perplexity后来收缩了广告业务；就连OpenAI也在免费版里谨慎测试广告，刻意把商业内容与回答隔开，并强调"广告不会影响答案"。

那抽佣为什么行？

因为抽佣不出售推荐位置，只在交易发生后收费。至少在理论上，AI推荐越准确，用户越容易成交，成交越多平台佣金越多——用户体验和平台收入在这段链路里是"同向"的。

再看12%这个数字。根据抖音生活服务7月27日发布的政策，豆包成交的住宿类订单，软件服务费11.4%加0.6%支付手续费，综合约12%。此前抖音自然流量的费率是8%。也就是说，豆包作为"独立渠道"，比抖音自然流量贵了4个百分点。

12%是什么水平？传统OTA的酒店佣金率通常在15%-25%，美团到店大约8%-15%。12%正好卡在"平台流量"和"传统OTA"之间——这不是一个随意的数字，而是一个试探性定价：比纯流量贵，因为AI有筛选和决策能力；比OTA便宜，因为AI还没证明自己能带来同等质量的成交。

国际对比也值得一看。OpenAI 2025年9月推出Instant Checkout，Shopify商家的公开费率定在4%。当然，直接对比需要注意品类差异：4%对应的是Shopify上的综合实物电商，12%对应的是住宿类到店服务，两者佣金基准本就不同。但即便考虑品类因素，中国AI助手在交易链路中的议价权仍然显著更高——因为中国的交易基础设施高度集中在超级App手里，抖音有商城和支付，阿里有淘宝和支付宝，腾讯有微信支付，平台对商家的议价权远强于分散的美国市场。

为什么是现在？

至于"为什么是现在"，三个条件同时成熟了。

• 第一，算力账单到期了。千问今年春节搞免单活动日活冲到7352万，据行业媒体估算整体补贴规模约30亿元（20亿免单卡加10亿红包）。热闹过后，投资人要看到回报。

  
  

• 第二，战略定调了。8月6日，字节跳动CEO梁汝波在年中全员会上表示，"希望未来豆包也会是个'主干'业务"。当CEO在全员会上用"主干业务"定义一个产品的未来，它就不能再只讲用户规模的故事，必须讲收入的故事。

  
  

• 第三，先行者踩过的坑让后来者路径更清晰。OpenAI在2026年3月下线了Instant Checkout对话内直接购买功能，但它验证了一个方向：AI助手做交易是可行的，只是方式需要调整。国内大厂有OpenAI没有的东西——完整的交易闭环。

  
  

△图片来源：微信公号「沈太阳商读笔记」

03

OpenAI踩过的坑，国内大厂绕得开吗？

OpenAI的教训值得细看。

2025年9月，OpenAI高调推出Instant Checkout，与Etsy、Shopify合作，用户在ChatGPT里看完推荐不用跳出就能直接付款。到2026年初，Shopify费率定在4%。但不到半年，这个功能就因业绩未达预期被取消。

沃尔玛向美国《连线》杂志透露了一组矛盾的数据：ChatGPT带来的新客户率大约是搜索引擎的两倍——这说明AI确实能触达传统渠道覆盖不到的人群；但另一方面，通过ChatGPT在对话内直接完成交易的转化率，仅为跳转交易的三分之一。

AI能拉来新人，却留不住交易。问题出在哪？

因为信任的建立需要时间，而AI推荐的"黑箱感"恰恰在消耗信任。

当你在淘宝上看到一个商品，你知道排序背后有销量、评价、广告权重等多重因素，你可以自己翻评价、比价。但当AI说"根据你的需求，我推荐A"，你不知道它为什么推荐A，也不知道B和C为什么被排除了。信息更少了，不是更多了。

国内大厂有OpenAI没有的优势：交易闭环。豆包背靠抖音商城和抖音支付，千问打通了淘宝和支付宝，从推荐到下单到支付不需要跳出。这确实能减少摩擦。

但闭环也是围墙。豆包推荐的商品来自抖音商城，千问推荐的商品来自淘宝——AI嘴上说"帮你选最好的"，实际上它只能在自家生态的货架上选。新浪财经的记者实测发现，豆包推荐的部分民宿已经"查无此店"或处于歇业状态，存在明显数据同步缺口。AI"会推荐"不等于"会做生意"，商品供给的丰富度、实时信息的准确性、售后服务的可靠性，这些AI的短板不是一个对话框能解决的。

所以更准确的判断是：抽佣模式在中国比在美国有更好的基础设施，但能不能跑通，取决于AI助手能否解决两个问题——推荐的可信度，和交易的可靠性。OpenAI折在第一个上，国内大厂目前两个都还在交答卷。

04

12%背后的算法暗箱：比竞价排名更隐蔽的权力转移

豆包在抽佣消息发酵后快速回应：生活服务业务没有付费推广，商家不能通过付费影响推荐和排序，仅在成交后收取渠道服务费。这句话听着让人放心。但你仔细品，它说的是"现在没有"，没说"永远没有"；它说的是"商家不能付费影响排序"，没说"排序完全不受商业利益影响"。

这不是咬文嚼字。这是一个结构性问题。

交易分成模式本身隐含一个结构性风险：即便平台不开放商家直接付费干预排序，算法的优化目标一旦纳入收入指标，就可能产生向高佣金商品倾斜的内在动机——搜索引擎时代的竞价排名和短视频时代的流量分发，已经反复展示过这种机制如何运作。需要说明的是，截至目前并无公开证据表明豆包等平台已实际执行此类倾斜，这仍是一个值得警惕的潜在风险，而非既成事实。

想想看这个机制：AI推荐A酒店，成交了，平台收12%；推荐B酒店，也成交了，平台也收12%——如果佣金率一样，AI没有理由偏向谁。但如果A酒店的综合费率是12%，B民宿因为品类不同只有8%，C酒店未来愿意付更高费率换更多曝光呢？算法的优化目标里，"用户满意度"和"平台收入"的权重各是多少？这个权重谁来定？谁来审计？

搜索引擎时代，竞价排名至少标一个"广告"标签。你知道这是付费内容，可以选择忽略。但AI说"根据你的预算和需求，我更推荐A"——这句话听起来像一个了解你的朋友在给你出主意，没有"广告"标签，没有"赞助"标识，没有任何东西提醒你这个推荐可能涉及商业利益。

更值得警惕的是，第三方已经在通过更隐蔽的方式影响AI推荐了。今年3·15晚会曝光了AI"投毒"产业链：商家批量撰写结构化软文投喂AI，以每月数千到数万元不等的价格提供所谓的"AI推荐优化"服务，就能让品牌在AI回答中获得靠前位置。黑猫投诉发布的《2025年十大消费警示》显示，2025年涉及AI技术滥用的投诉超过1400件，涵盖视觉欺骗、知识焦虑变现等多种乱象，AI语料投毒正是其中日益突出的一类。

平台自己抽佣是"明枪"，第三方投毒是"暗箭"。明枪易躲，暗箭难防——而AI的黑箱特性让两者都难以被用户察觉。

这里有一个更深层的权力转移需要被看见。

过去二十年，互联网的核心商业逻辑是流量分配。百度决定哪些链接排第一页，淘宝决定哪些商品出现在前三个位置，抖音决定哪些视频上热门。商家花钱买的是"被看见"的机会。但"被看见"和"被选择"之间还隔着用户——你看到了广告可以划走，看到了排名靠前的商品可以不点，最终选择权至少在理论上还在你手里。

AI改变了这件事。当你说"帮我推荐一家酒店"，它不会给你一百个选项让你翻，它直接告诉你"我推荐A"。它把比较、筛选、犹豫全部替你完成了。你看到的不是一个列表，而是一个结论。

而当这个AI同时掌握三样东西：你的个人数据（消费偏好、支付能力、出行习惯）、推荐权（决定你看到什么）、交易通道（决定你怎么买）——这三者合一的权力，是搜索引擎和电商平台都不曾有过的。

市场监管总局今年7月对携程开出51.79亿元反垄断罚单（没收违法所得16.58亿元加罚款35.21亿元），核心问题之一是"二选一"。但携程是一个你能看见货架的平台，你还可以比价、换平台。如果未来你的消费决策主要发生在一个AI对话框里，而这个对话框的推荐逻辑不透明——你连货架都看不见，怎么知道自己有没有被"二选一"？

现有的法规并非空白。《互联网信息服务算法推荐管理规定》第十六条要求平台"以显著方式告知用户算法推荐情况"，第十七条要求提供"不针对个人特征的选项"和关闭算法推荐的选项。但问题是，深度学习模型的决策过程连它的开发者都没法完全解释。要求一个黑箱"公示基本原理"，在实操层面等于让它自己描述自己——你能指望一个人客观地评价自己吗？

△图片来源：微信公号「沈太阳商读笔记」

05

旧逻辑在新载体上重演

千问走会员+智能体平台路线，豆包走交易抽佣路线，腾讯元宝走社交增值+导流路线。三条路径背后是三家大厂的生态基因：阿里有云和电商，字节有流量和内容，腾讯有社交和支付。

我的判断是，最终大概不会有唯一的赢家。AI助手大概会成为各自生态的交易前台——豆包是抖音生活服务的前台，千问是淘宝和阿里生态的前台，元宝是微信生态的前台。它们不是在同一条赛道上竞争，而是在把各自已有的商业版图用AI重新包装一遍。

这意味着什么？意味着AI助手的商业化，本质上不是新模式的诞生，而是旧逻辑在新载体上的重演。免费→获客→变现→信任危机→监管介入，这个剧本搜索引擎演过，电商平台演过，短视频也演过。只不过这一次，"舞台"从屏幕缩小到了对话框，"演员"从链接和商品变成了一个会说话的算法，而观众离舞台更近了——近到分不清台上的是建议还是广告。

真正需要被回答的问题不是"AI该不该赚钱"。它当然该赚，免费不可持续，这一点从OpenAI到豆包已经形成共识。真正的问题是：当推荐和交易合一，当算法同时服务于用户、商家和平台三方利益，谁来监督那个优化函数里的权重？

欧盟在推进《数字公平法案》（Digital Fairness Act），这是一项独立于DMA和DSA的消费者保护立法，已于2025年7月启动公众咨询，预计2026年第四季度提出正式提案；中国有《算法推荐管理规定》和新修订的《反不正当竞争法》；美国FTC也在调查AI推荐的透明度问题。但法律的迭代速度永远追不上算法的迭代速度。监管跟在技术后面跑，中间那段真空期，就是用户风险的暴露期。

对用户来说，我的建议很朴素：把AI当成一个聪明但可能有利益关联的朋友。听他的建议，但自己做决定。涉及预订、购买等消费决策时，花两分钟交叉验证一下其他平台。反向追问一句"除了A还有什么选择"、"A有哪些缺点"，你会很快发现推荐是真客观还是假中立。

对行业来说，有一个底线需要守住：AI推荐中的商业内容，应该有明确标识。这不是要不要的问题，是迟早的事。搜索引擎时代用了十几年才确立"广告可识别性"原则，AI时代不应该再走那么长的弯路。

8月10日那天，千问开始收费，豆包开始抽佣。有人评论说"时代变了"。

我倒觉得，不是时代变了。是一个时代的"试用期"结束了，而正式合同的条款还没谈拢。

在条款谈拢之前，每一次AI给你推荐的时候，你都可以多问一句：

你推荐给我的，到底是最好的，还是你最想卖给我的？

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06

答读者问

Q1：千问和豆包收费后，免费版还能用吗？

能用。千问基础功能继续免费，付费档对应2倍到20倍不等的使用额度和旗舰模型调用权限；豆包日常搜索问答、写作生图、语音视频对话保持免费，专业版覆盖PPT、复杂数据分析等生产力场景。简单说，轻度用户不受影响，重度用户需要评估付费价值。

Q2：豆包收12%佣金，会不会转嫁给消费者？

短期看，酒店价格在不同平台互有高低（新浪财经实测豆包价格与某OTA各有胜负），佣金未必直接体现为涨价。但长期看，如果豆包成为重要获客渠道，酒店可能将渠道成本纳入定价体系。这跟OTA佣金是否推高酒店价格是同一个问题，最终取决于市场竞争程度和消费者的比价意愿。

Q3：OpenAI的Instant Checkout为什么失败？中国市场会重蹈覆辙吗？

OpenAI失败的核心原因有两个：一是美国缺乏统一的交易闭环，从ChatGPT跳转到商家网站的转化率远低于预期（沃尔玛向《连线》透露，对话内转化率仅为跳转的三分之一）；二是消费者对AI推荐的信任度不足，多数用户在看到AI推荐后仍会转向其他渠道交叉验证后才敢下单。中国市场的交易闭环更完整（抖音/支付宝/淘宝），但信任问题同样存在。能否跑通取决于推荐准确度和数据可靠性，目前还在验证期。

Q4：AI推荐中的商业内容应该标注"广告"吗？

从法律和伦理角度看，答案是肯定的。《互联网广告管理办法》强调广告可识别性原则，央视也报道过AI"种草式推荐"未标注广告的问题。工信部信息通信经济专家委员会委员刘兴亮建议，应将可识别原则扩展到AI生成内容，对含商业推广的回复进行主动标识。难点在于AI广告是动态生成、深度嵌套在文本中的，传统监管手段难以覆盖，需要技术溯源机制和平台主动标识双管齐下。

Q5：普通人怎么判断AI推荐是否客观？

三个实用方法：①交叉验证——在其他平台或AI工具上搜索同一问题，对比推荐结果是否一致；②反向提问——问"除了A品牌还有什么选择""A品牌有哪些常见缺点"，客观推荐通常会列举多个选项并分析优劣；③警惕过度具体——如果AI通篇只夸一个品牌且给出专属优惠链接，大概率是商业推广而非客观建议。

Q6：豆包说"商家不能付费影响排序"，这句话可信吗？

这是一个承诺，但承诺和机制是两回事。目前豆包确实没有开放竞价排名，抽佣模式下所有同品类商家的费率基本一致，算法没有明显的厚此薄彼动机。但两个变量需要观察：一是未来是否会出现不同费率档位（比如更高佣金换更多曝光），二是平台自营商品与第三方商品在推荐中是否享有同等待遇。算法的倾斜往往不是显性的"收钱改排序"，而是在模型优化目标中纳入收入指标后产生的隐性偏移。这种偏移用户几乎不可能察觉，需要独立的外部审计来约束。

△图片来源：微信公号「沈太阳商读笔记」

07

参考资料

• QuestMobile，豆包DAU及AI原生App月活数据，2026年

  
  

• 晚点LatePost，豆包日活与收入相关报道，2026年8月

  
  

• 蓝鲸新闻，《通用AI助手，难逃互联网老路？》，2026年8月23日

  
  

• 新浪财经/看点资讯，《豆包抽佣、千问招商：AI流量商业化按下快进键》，2026年8月18日

  
  

• 上观新闻，《豆包酒店订单"抽佣"12%，AI商业化迈入独立定价时代》，2026年8月12日

  
  

• 北京商报，《从请客到收费的千问》，2026年8月12日

  
  

• 央视新闻/中国之声，《大事小情习惯"问问AI"？警惕AI的"种草式"推荐》，2026年1月25日

  
  

• 海报新闻/大众新闻，《酒店业调查：AI订酒店，12%佣金背后是什么？》，2026年8月17日

  
  

• 阿里巴巴集团2026财年第一季度财报

  
  

• 美国《连线》（WIRED）杂志，沃尔玛高管谈ChatGPT转化率，2026年

  
  

• 国家市场监督管理总局，携程反垄断行政处罚通报，2026年7月25日

  
  

• 欧盟委员会，《数字公平法案》（Digital Fairness Act）公众咨询及立法进程文件，2025-2026年

  
  

• 《互联网信息服务算法推荐管理规定》第十六条、第十七条

  
  

• 黑猫投诉，《2025年十大消费警示》，2026年3月

  
  

• OpenAI官方公告及Shopify合作伙伴文档，Instant Checkout相关信息

  
  

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