压力给到豆包这边了

文/长焦Focus

豆包要推出收费服务的消息，这几天已经上了热搜。

我们看了下苹果应用商店上豆包的订阅套餐，月费从68到500块不等（但具体什么时候开始推出未知）。

大家的普遍反应都是，国内的大模型也要开始收费了吗？

豆包的收费可以理解，毕竟豆包已经是国内规模最大的AI应用了。

根据研究机构QuestMobile的数据，截止到3月，豆包的月活用户接近3.45亿，日活约1.4亿。

每天这么大的数据吞吐量，财大气粗如字节，烧了这么几年钱，也不可能让一款产品这么久都无法盈利，且还是个巨大的吞金兽。

前段时间看了行业专家对字节搞基建投入的调研报告，大概意思是，把CPU、GPU以及IDC相关设备全部纳入统计，字节整体基础设施预算预计将达到4200亿到4300亿左右。

典型的如GPU，最初的预算是1600亿左右，后来上调到1800亿，目前说是已经拉高到2300亿了。

当然，这些基建肯定不是只用来搞大模型产品，但大模型一定是大头。

国外的大厂也是一样的，他们在AI上的投入，只多不少。

头部的几姐妹，今年都是1000多亿甚至2000亿美元的投入规模。

投入大是一方面，但想着怎么能快速收回来也是现实的考验。

比如OpenAI，今年也都开始一心想搞钱，聚焦在能带来收入的业务上。点这里

像视频生成大模型Sora，既不赚钱还特别消耗算力，首先就被无情关掉了。

现在OpenAI背上的支出承诺已经太大了（超过6000亿美元），导致它的财务负责人都和CEO有了分歧，担心公司可能无法支付这么大的开支。

之前在写MiniMax和智谱这些大模型公司商业模式的时候我们大概提过，要训练大模型，投入的费用是非常惊人的。点这里

以MiniMax为例，从2022年到2025年前三季度，它的总经营开支是6.5亿美元，有一半都用在了训练算力支出上。

而且，大模型的算力成本，除了前期的训练算力，还有产品使用过程中的推理算力成本。

常见的互联网服务，边际成本几乎可以忽略，多一个用户和多一百万用户，增加的服务器成本不会太大。

但大模型不同，前期的训练算力支出就像建厂房上产线来变成固定资产，推理算力就像生产过程中的原材料。

前期训练算力你还可以通过多生产（更多收入）来摊薄建设成本，但推理过程中用到的原材料（算力）这些你是无法完全消除的。

也就是说，用的人越多，成本就越高，问题越复杂，消耗的算力也就越大。

你每次给AI助手提个问题，AI大模型要理解你的问题并最终吐出答案，都得烧掉一笔钱。

这钱，就是推理算力的成本。

还是用MiniMax的例子。

MiniMax2025年前三季度收入5344万美元，总的销售成本是4096万美元，其中推理相关的云计算成本就达到了3800万美元，占比92.7%。

这就不像是微信这类产品，具有明显的网络双边效应，用户越多，价值越大，你的好友越多，你就越离不开微信。

但大模型是没有什么迁移成本的，这个产品不好用，或者它收费了，用户完全可以换别的产品，除非是这个产品比别家的强太多。

所以回到豆包的收费尝试上。

付费在国内真不是说就行不通，但大家的心理预期不一样，得看是为什么买单。

凡是让自己很爽的事情，其实大家掏钱都很痛快。

游戏中的氪金是这样，给主播打赏也是这样。

之前不是还有田野调查说，很多在直播中一掷千金打赏的人，往往是那些在流水线上的打工人。

因为在枯燥无味的工厂生活中，打赏获得的赞赏和恭维，是少数能让他们感受到自身价值和社交认同的场景之一。

游戏也是同理。

以前玩游戏的时候，我也没少氪金买皮肤，因为它提供的情绪价值不一样。

我是给快乐付费，掏钱之后的效果立马看得见，而且它没有可替换的方案。

我玩这款游戏，那我只能给这款游戏掏钱，不可能通过其他方式来满足我在游戏中的体验。

国内最大的游戏公司腾讯和网易，游戏业务从来都是很赚钱。

但你看豆包中的付费功能，那都是用来干啥的呀？

媒体报道说，场景可能是PPT生成、数据分析、影视制作这些。

简直就是牛马专属，清一色的生产力工具。

本来干这些活就已经够痛苦的了，还要自己为痛苦掏钱，这不是在伤口上撒盐嘛。

这两天我看了下，网上的声音大都出奇一致，大家觉得这些工具都是用来干活的，是生产资料，应该老板付钱。

就像我们工作中常用的万得终端，每人的年费要小几万块钱，不可能我们员工自己花钱吧，肯定是得公司掏钱的。

按照豆包最低一个月68块钱算，员工自己掏，真的不算便宜。

但如果是公司掏，真要用到这些功能的公司，这点钱，还不是洒洒水。

那既然这样，豆包显然更应该向国外的a社（Anthropic）学习，走生产力路线，把自己的产品从面向普通大众转向生产力终端。

毕竟a社现在的势头已经有赶超OpenAI的趋势了，短短一个月，年化收入（ARR）从300亿美元跳到了440亿美元。

看多它的机构，已经在押注它年底的年化收入要到1000亿美元。

显然，豆包也是回到了朴素的商业常识中，给智能密度进行分层销售。

之前智谱的管理层在业绩会上说，大模型未来的归途，一定是Token分层。

最基础的简单服务免费，可能会通过广告的形式收回来（从OpenAI的实践来看，低价+广告套餐远不如高端的编程套餐）。

而智能密度更高，能稳定完成复杂任务的，就瞄准生产力方向，有更高的定价权。

但这个模式能成立的关键，得看模型能力是不是能打。

a社的Claude确实贵，但顶不住它好用啊，所以大家就是原意掏钱。

现在，压力给到豆包这边了。