" 厂商应确保基础功能免费且不阉割功能、不限次数、不降速，缓解用户对‘先免费引流再倒逼付费’的心理反感。"

文 / 巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）

在酝酿了一个月后，豆包付费版正式上线。

专业版分为三档，分别是连续包月 68 元的标准套餐、200 元的加强套餐、500 元的高级套餐。三者的区别主要在于办公任务、专家模式等新增功能的使用额度上。

在正式付费的前一天，豆包上线了大模型 2.1，提升了端到端稳定交付需求的能力。

这不是豆包第一次试图突破聊天框。此前，它上线过豆包手机，近日，豆包又上线了打车服务，目前仍在灰度测试阶段。

种种动作背后，豆包显然并不满足于停留在聊天机器人，而是希望延伸至更多真实场景。知名数字经济学者刘兴亮认为，国内大模型竞争正在从 " 拼参数、拼免费 " 进入 " 拼场景、拼商业化 " 的新阶段。

而豆包付费之所以成为一个标志性的商业事件，在于它是当前用户群体最大的 AI 产品，月活已经超过 3 亿。因此，它能否让用户持续付费，某种程度上也是整个 AI 行业商业化能力的一次测试。

体验者

相比免费版，专业版最大的改变是新推出的 " 办公任务 " 模式，可以调用本地电脑、浏览器、飞书等工具，一步步完成任务，相当于给 AI 大模型这个 " 大脑 " 装上了 " 手 "。

具体来看，" 办公任务 " 模式拥有创意设计、创建技能、短剧创作、个股日报、应用生成等十多项技能。在给出较为详细的指令后，豆包输出的结果还不错，速度比免费版更快，质量和准确性有明显进步。

而根据网络上其他用户、媒体的反馈，豆包专业版的实力的确有所提升，无论是生成应用、操作浏览器，还是最常规的做 PPT、表格，都达到了确实可用的程度。并且，如果工作过程中遇到困难，豆包也会尝试寻找新方法。

不过，相比国外更为成熟的产品，豆包的一些能力依然略有欠缺，但在价格上，也更为便宜。

综合小巴体验和其他用户的反馈，对于主要聊天、偶尔干活的用户，豆包免费版已经够用，而对于经常要做 PPT、处理数据的打工人，豆包的确能接手一部分工作，成为真正的生产力。

刘兴亮表示，豆包选择先从 PPT 生成、数据分析、影视制作等场景收费，是典型的 " 先生产力、后大众化 " 策略。

这些场景能够创造直接价值，用户可能不会为了聊聊天付费，但如果 AI 能帮他节省几个小时做 PPT、完成数据分析，用户更容易接受付费，因为买的是效率。

不过，虽说豆包专业版是在免费版之外推出的增值服务，但也有许多用户担忧，豆包推出付费版之后，免费版会不会限额、降速，甚至越来越难用？收费后，如果 AI 犯错了，厂商是否需要负一定责任？

这些担忧并非毫无来由，仅在今年，AI 大模型行业就已经多次因为收费和服务调整引发争议。

比如 6 月，MiniMax 在发布新模型 M3 的同时，将原有的 " 按请求次数计费 " 调整为 " 按 Token 消耗量计费 "。这一改动迅速引发了轩然大波，许多用户发现，同等任务 Token 消耗量远超预期，并且，公司既没有提前通知，也没有和用户协商。第二天，MiniMax 公开致歉并宣布补偿措施。

争议的背后，不只是 AI 大模型 " 该不该收费 "，更关键的是，AI 大模型在收费透明度、价格合理性、保障用户权益等方面，都还没形成成熟的模式。

对此，上海财经大学特聘教授胡延平表示，付费的总体前提是产品价值已被用户充分验证认可，而非在用户尚未形成依赖时就急于变现。并且，厂商应坚守 " 服务水准不降级 " 承诺，确保基础功能免费且不阉割功能、不限次数、不降速，缓解用户对 " 先免费引流再倒逼付费 " 的心理反感。

试验者

免费，是过去十几年，被验证成功的商业模式。

互联网时代，搜索引擎、社交媒体等产品大多免费开放，厂商们通过免费跑马圈地，再靠广告赚钱，用户也习惯了用时间和注意力来换取免费服务。

然而，AI 时代，这套 " 羊毛出在猪身上 " 的商业模式似乎有些水土不服。

一方面，用户希望 AI 帮助自己解决问题，如果在回答中塞满广告，不仅影响体验，还可能损害用户对产品的信任。

另一方面，AI 大模型的每一次对话、每一次图片生成，背后都需要消耗大量算力。用户使用得越频繁，企业承担的成本反而越高。业内甚至流传着一句话：互联网时代，用户是资产，AI 时代，用户可能是成本。

数据显示，截至今年 6 月，仅豆包的日均 Token 调用量就已经突破 180 万亿。这意味着，我国各厂商维持 AI 大模型的正常运行，每天就要烧掉数千万元。

刘兴亮认为，复杂任务调用成本高，免费长期提供并不经济，收费有助于形成健康的商业闭环。

而为了解决 AI 大模型 " 越做越亏 " 的问题，各大企业也尝试过多种办法，比如，2024 年，月之暗面的 Kimi 上线了一个名为 " 给 Kimi 加油 " 的打赏功能，" 金主 " 可以获得高峰期优先使用权；又比如，ChatGPT 在近日尝试将广告以卡片的形式插入对话，与正常回答明确区分开来，不过，这一模式能否被用户接受、能否解决亏损问题，目前仍有待观察。

可以说，截至目前，AI 大模型在面向消费者市场，并没有形成稳定的商业模式。

对厂商而言，" 直接订阅收费 " 虽然面临着用户不习惯甚至抵触的问题，但既能一定程度覆盖高额的算力成本，又能筛选出高频使用、付费意愿高的核心用户群体，围绕他们的需求进一步优化模型能力与产品体验，可谓一举两得。

因此，虽然 AI 大模型的商业化路径仍在不断试错，但从整体趋势来看，走向订阅收费的概率正在变高。

不过，这并不意味着所有用户都会被 " 推向付费 "。在科技战略专家周掌柜看来，市场本身会形成分层，免费用户可以继续使用基础服务，而有更高需求的用户则会选择付费版本，这种模式已经被 OpenAI、Anthropic 等公司验证过，商业逻辑是成熟的。

那么，这次豆包推出付费模式，有什么考量？未来，我国 AI 大模型可能会形成怎样的收费模式，哪些功能、场景更可能收费？行业该怎么收费，用户才更容易接受？

为此，我们邀请了多位专家分享他们的观点，一起来看看吧。

大头有话说

胡延平

■ 上海财经大学特聘教授

在 AI 大模型商业化落地的具体措施上，除了坚守 " 服务水准不降级 "，还有两点需要关注：

▶▷一是按场景分流而非一刀切地限制，为专业用户增设高阶能力，做价值增量、功能增量，而不是将原来免费的改为收费。

▶▷二是设置合理免费额度，让免费用户也有机会体验复杂任务，避免在免费与收费之间形成过大的落差，产生智能鸿沟。

长远来看，我认为整个行业会继续呈现 " 多元分层 " 的发展常态：C 端通用场景走免费；B 端 / 开发者场景按 Token 计费，DeepSeek 继续倒逼全行业降价；拥有生态的平台（如 Meta、字节）以 AI 作为价值放大器，靠广告、电商等间接变现。

最后，中国 AI 大模型的商业化很有可能走出与海外不同的路径：

◎ 一是规模不如海外头部企业大，但是大模型企业的数量比美国更多，总体来说是好事，有利于竞争发展；

◎ 二是互联网大厂和独立模型企业的竞争与合作会长期化，智谱、MiniMax 已经独立上市并且市值不低，前者单季度出现盈利，Kimi、DeepSeek 等接连获得高额融资，估值也比较高，阶跃星辰、面壁智能等也有一定特点；

◎ 三是具有全栈 AI 能力的企业会更有生态竞争力，但是多家国产芯片厂商崛起、智能体爆发、手机企业也加入 AI 大战等重大变量，使得独立模型企业获得生态依托，中长期格局难料。

周掌柜

■ 科技战略专家

豆包的收费逻辑，与 OpenAI 持续开放更多应用能力的思路是一致的——单纯依靠大语言模型生成内容，精确度仍然有限，未来的发展方向，应该是通过集成更多专业插件和垂直应用能力，不断提高结果的准确性和可用性。

付费模式的前提是 AI 能够持续输出高质量内容，我预计，未来最先释放付费潜力的是企业场景和个人工作场景，只要 AI 能够显著提升效率，具备付费能力的用户并不会将付费视为障碍。

我一直认为，互联网时代所谓的 " 免费模式 "，本质上是一种 " 伪免费 "，平台往往通过免费入口获取流量，再通过广告、电商、增值服务等方式实现变现。因此，真正完全免费的商业模式很难长期存在，否则服务质量也难以维持。

目前，互联网大厂与创新型 AI 公司的竞争，我认为双方的优势并不像过去互联网时代那样明显。因为很多创新公司已经具备非常强的研发能力和融资能力，而 AI 大模型本身是一个全新的赛道，传统互联网公司的历史积累并不能完全转化为竞争优势。因此，未来相当长一段时间内，大厂与创新型 AI 公司的竞争仍将十分激烈，而行业格局也远未最终确定。

魏家东

■ 天使投资人

■ 企业超级增长顾问

大模型如果要推动收费，功能分层一定非常重要。用户需要明确知道：付费后究竟获得了什么能力提升，与免费版本相比有哪些本质区别。我认为豆包未来也会沿着这个方向演进。

此外，我认为支付信任体系也是一个重要因素。直到今天，很多中国用户在购买会员时，仍然会担心自动续费、隐形扣费等问题，这种心理负担会直接影响用户的付费意愿。

AI 大模型在收费时，如何降低用户抵触心理，有五个关注点：

◎ 首先要做的不是定价，而是找到正确的人群。企业不应该一开始就面向所有用户收费，而应该优先找到最愿意付费的核心用户。对于豆包来说，这部分人很可能就是创作者、白领等高频使用 AI 的人群。

◎ 其次，要把价值显性化。用户真正关心的并不是自己花了多少钱，而是自己省了多少钱、节约了多少时间。例如，不是告诉用户 " 会员每月 29 元 "，而是告诉用户 " 帮你节省 3 小时工作时间 "" 替代 500 元设计服务 "。

◎ 第三，建立清晰的价格锚点。比如，告诉用户一个月会员费相当于一杯咖啡、一个实习生日薪的一半，当用户能够找到熟悉的参照物时，接受度会明显提高。

◎ 第四，降低首次付费门槛。比如一开始先按次收费、按结果收费，用户可能不愿意直接购买月卡，但愿意为一份满意的 PPT 付费，当他多次获得正向体验后，自然更容易转化为订阅用户。

◎ 第五，是做好免费与付费的阶梯设计。用户可以先免费体验核心能力，当使用达到一定额度后，再通过高清导出、去水印、更高质量结果等功能引导升级。这样既降低体验门槛，也能够更自然地完成商业转化。

刘兴亮

■ 知名数字经济学者

■ 工信部信息通信经济专家委员会委员

未来，我国更可能出现 " 免费基础服务 + 付费高级能力 " 的混合模式。

不过，海外很多模型公司是独立创业企业，需要依靠模型本身赚钱；而中国很多大模型背后是互联网平台，它们拥有搜索、办公、短视频、电商、云计算等成熟生态。

因此，中国企业未必一定依靠模型订阅盈利，而可能把 AI 作为整个生态的基础设施，比如提升广告效率、促进电商转化、带动云服务增长等，都可以成为商业化来源。

董毅智

■ 上海正策律师事务所律师

对于付费产品而言，平台理应承担更高水平的注意义务和风险控制责任。例如，如果付费 AI 生成错误的法律文书导致用户败诉，或者提供错误医疗建议造成损失，平台是否需要承担责任？是否适用消费者权益保护法？这些问题目前仍处于法律探索阶段。

未来，责任承担和责任划分很可能成为行业关注的焦点。在我看来，免费产品仍主要适用过错责任原则；而对于付费产品，则应要求平台承担更高层级的专业审查义务，比如，对于法律、财务、医疗等专业领域的内容，应尽可能标明信息来源；加强重大利益场景下的风险提示和警示说明；建立完善的错误纠正机制和责任追溯机制等。

同时，我认为未来举证责任也有可能更多向平台倾斜。对于普通用户，甚至企业用户而言，要证明自身损失与平台过错之间存在因果关系，难度往往非常高，如果完全由用户承担举证责任，维权成本将过于高昂。因此，未来相关制度设计中，平台承担更多举证义务是值得关注的方向。

最后，我认为，AI 收费总体上是一件积极的事情——收费意味着平台需要更加重视数据安全、服务质量和责任承担，整个行业从 " 流量竞争 " 走向 " 价值竞争 "。