2026年05月06日：20260506 大模型收费：跟不跟 怎么跟？ - 提供未来建议

国产大模型“豆包”计划收费，年费最高超六千元，网络讨论众说纷纭。
担忧在于：需求持续攀升，算力越来越贵，大模型竞争风起云涌。商业化路径如何走通？而下游使用AI的应用和终端，成本压力就会加大，价格也会传导到用户。那么，大模型收费，跟不跟？怎么跟？

好，这里是正在直播的《央视财经评论》，我是张林。
字节跳动旗下AI大模型产品“豆包”开始收费了：标准版每个月六十八元，专业版每个月五百元，基础功能还继续免费。
一个看上去平常无奇、再正常不过的企业产品付费声明，却在用户圈子里激起了热烈的讨论：AI聊天刚玩熟了就要收费，这是要着急收回成本吗？把用户分成三六九等，到底是要差别提供更优秀的服务，还是劝退用户？国内大模型面对收费服务这一盘棋局，是跟还是不跟？
带着这些问题，我们今晚要请两位嘉宾来一起探讨。我们请到的是中国社会科学院大学教授魏翔和财经评论员黄梅挺。欢迎两位。
讨论之前，我们先通过短片详细了解一下AI大模型“豆包”收费的具体情况。

5月4号，字节跳动旗下AI大模型产品“豆包”，在苹果App Store页面更新了付费订阅服务声明。三档服务定价分别为：标准版每月六十八元、加强版每月两百元、专业版每月五百元。
消息一经披露，就引发了大量关注。豆包在随后的回应中表示：基础功能，如日常聊天、文案生成、作业辅助等，将继续免费；付费服务主要是为满足专业用户的PPT生成、数据分析、影视制作等高算力场景下的增值服务需求。
当前，豆包App内仍未开放任何付费入口或功能选项。
豆包是字节跳动2023年8月推出的自研大模型，目前已占据国内大语言模型第一梯队。公开报道显示，截至2026年3月，月活用户已达3.45亿。
豆包收费的消息在社交平台上引发了大量讨论。许多普通用户表示：豆包此前主打免费策略，如今要收费，担心未来免费功能会降低水准。有部分学生和轻度用户认为性价比不高，考虑转向其他免费AI工具。也有职场人和创作者表示支持，认为PPT生成、数据分析等高算力任务确实消耗资源，只要基础功能不缩水，即可接受。

我们看到，尽管还只是一份付费订阅计划，就已经冲上了热搜。那么魏老师，你怎么看豆包的这样一个付费计划？到底为什么大家会如此关注？

实际上，我们看到，豆包所代表的大模型的收费，引起了强烈的关注。当然了，我们要提醒我们的用户和消费者：跟以前我们使用传统的互联网不同，这一次大模型的商业模式有所不同。原来以往的数字平台，比如说我们的一些电商，甚至包括我们的一些软件，实际上是固定投入非常高，但是边际成本很低——也就是说，我用一次，厂商实质上不用再投入多少钱了。但是大模型是完全不同的一种运营模式：你每调用一次、用一次大模型，它背后的算力、电力，甚至是GPU的损耗，都是实实在在产生的。
那么以我们这一次的豆包为例，它现在月活超过了3.4亿。把这个算上，如果要每个月有3.4亿人开始调用，背后的算力、电力和我刚才说的GPU折旧，就是天文的数字。如果它一直用免费的话，实际上无法从“烧钱”到“价值转换”的过程。
第二个我们也会看到，还有一个大家挺关注的点，就是它的年费实质上挺高的，年费也接近了六千块钱。实质上我们对比一下，它比国际上ChatGPT的年费高出了大概两三倍。那么这个年费的收取也引起了大家关注：你有没有能力收这么高的一个年费？
反过来我们会看到，实际上中国的大模型在垂直搜索的能力方面，以及在其覆盖面方面，已经不亚于全球最顶尖的这些大模型了。所以说，它本身积累起了它的收费基础。
第二个呢，我觉得大家关键的一个点就是：这样的一个商业模式或者商业逻辑，他们能不能闭环？具不具有可持续性的问题？
比如说，可能很多用户会有这个疑虑，甚至担忧：我本来用你的大模型，我成为了你的一个数据用户，同时我也是你的一个数据的生产商，我帮助你呢做了优化、迭代和闭环，但是你现在还向我收这么高的一个费用。那么由此引起的这个数据不平等，或者说是产销不平等的问题，怎么解决？
所以我想，豆包引起了这些争议也好、关注也好、担忧也好，实际上正是中国的大模型从跑马圈地、从烧钱走向价值回归和价值转换中，必须要过的一个生意模式。他必须要打通这个商业模式。后续我们可能还会看到很多的大模型厂商，可能会把豆包的这一次涨价、这一次收费，当作一个风向标来看。

对，关键这次的付费计划，正如您刚才所说的，网上的声音有很多。有的是表示理解，但是显然更多的人表示的是吐槽或者疑虑的声音。那我们也梳理了一下，大概有这么几类：一是免费服务会不会取消——当然这个在豆包之后的回应里已经明确了，是不会取消的；二是付费价格是否合理；三是免费与付费的边界是否清晰，会不会慢慢变成免费版功能缩水，逼着大家去付费；还有一个就是产品能力到底能不能匹配相应的收费水平。
黄老师，您觉得这些吐槽或者说疑虑有没有道理？如果真的收费的话，那作为服务提供方，他最需要回应的应该是哪点？

我觉得对于普通的使用者来说，存在这种各种疑虑，都是一个非常正常的现象。那么理论上来说，是否收费其实是属于企业的一个商业运行的策略。而收费这个策略能否成功，则取决于很多的市场因素，包括我们个体的AI使用习惯，包括其他厂商的AI定价策略等等。
那么我相信，对于现代的多数企业来说，推出一项新的运营策略，肯定是基于企业的发展需要，尤其是对企业的成本收益有一个动态的比较之后做出来的。对于消费者来说，你是否接纳并愿意为之付费，也是根据自己的实际情况去决定的，所以这就是一个市场机制的作用。
至于说付费的价格是否合理，我觉得这也是市场说了算的，不是说企业你说合理就是合理，或者老百姓说的合理不合理。如果说市场认可这样的一个收费标准，愿意为之付费，那就说明这个定价是合理的；如果说市场不认可这么一个定价，那么大量的用户流失了，那么可能这种定价策略就不符合整个市场竞争的形势。
那么对于企业来说，我感觉到，从开拓市场以及维护客户关系的角度，其实是有必要对于收费问题给予一定的回应的。这次我们看到豆包其实已经明确回应了：基础功能保持免费服务的策略。但是这里面有一个比较关键的问题，我要考虑一下，那就是付费用户能得到什么样的服务，以及这个服务的质量是怎么样的，这个是要关注的。
那么从保护消费者的角度，消费者对于付费服务要有充分的知情权，然后厂家也要保证你提供的服务是满足一定的标准的。这个我相信在豆包正式推出收费服务之时，是要明确出来的。

嗯，那刚才关于我们梳理的这几个网友的声音，魏老师你更关注哪些方面？

实际上我关注一个点，刚才我提到了一个“平权”的问题，还提到了一个“产销合一”的问题。因为我们使用大模型的时候，有一个非常重要的特征：我是使用者，但同时我是生产者。那么在这样的一个情况下，消费者就会产生一些希冀、一些希望，希望什么呢？希望我既然是生产者，那么我在使用的时候，是不是会给我一些更多的考量、优惠，甚至把我的生产的价值也折算进去。
相当于，我在使用大模型的时候，实际上我交了“AI税”。那么既然我交了AI税，实际上我们会发现，大模型它为什么要有一部分要免费呢？实际上它已经变成了某种基础设施、某种公共服务。因为我交了AI税，所以说我应该享受到这样的一个公共服务。
但是呢，随着豆包把产品分为收费版和免费版，那么大家就会担心，免费版会不会出现“隐性降质”或者隐性的限流的问题。所以从这个角度上，我们就要关心的是什么呢？就是不管是监管也好，还是我们对大模型的未来价格保持高度的关注也好，关注的焦点是：他的免费版能不能杜绝这种隐性的降质。刚才黄老师讲的是另外一个问题，他关心的是收费版能不能把质量提上去。所以我觉得这是跷跷板的两面，我们把两面都要把它做平衡了。

没错。那您刚才提到成本的问题，我们看到算力是大模型运行的核心底座，伴随需求的持续攀升，算力也开始越来越贵了。我们通过短片先来了解一下。

4月9号，腾讯云发布公告称：鉴于全球AI算力需求持续激增，核心硬件供应链成本大幅上涨，腾讯云将于2026年5月9日起，对AI算力容器服务及相关产品价格全线上涨5%。
这是腾讯云年内第二次涨价。3月11号，腾讯云率先调整大模型服务计费策略，将多个第三方模型的限时免费转为正式商用服务，同时混元2.0系列模型的输入和输出价格涨价幅度普遍在4倍以上。
腾讯云的涨价并非孤立。3月18号，阿里云与百度智能云同日官宣涨价。阿里云公告显示：因全球AI需求爆发及供应链成本上涨，其AI算力、存储等产品价格上调5%至34%。百度智能云调价通知则显示：该公司AI算力相关产品服务价格上调5%至30%，并行文件存储等产品涨幅约30%。
从产业链来看，涨价最先受益的当然是上游的芯片、服务器这些硬件厂商，而下游使用AI的应用和终端，成本压力就会加大，价格也会传导到用户那边。
这一轮全球涨价潮由海外率先引爆：亚马逊云科技年初率先上调AI算力价格，谷歌云随后跟进，最高涨幅达100%。涨价背后的根本驱动力是Token消耗的爆发式增长。国家数据局披露：到今年3月，我国日均Token的调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿，增长了一千多倍。伴随需求端AI智能体的爆发式增长，未来的算力消耗还将大幅飙升。

在互联网发展的过程中，其实并不缺免费的模式。比如说搜索引擎是不收钱的，微信聊天也不收费，但是他们都活得很好。所以很多人就会有这样的疑问：这个AI到底能不能不收钱？黄老师，你的看法是怎样的？

其实在我们的日常生活中的确存在很多这种免费使用的场景，这在本质上我认为是一种企业的定价策略。但是免费不意味着没有人为之买单。
其实我们日常生活中经常遇到的一个场景就是：你要去看一段视频，或者说欣赏一个节目，你首先需要收看一段广告。那么广告商其实在为你付费，然后你看了他的广告，所以这是一个大家共赢的商业模式。这在国内外都是比较常见的。
那么从打造智能经济新形态的角度，我觉得应该鼓励众多的大模型企业打造多元化的商业化模式。特别是中国的超大规模市场，蕴含着很多不同的需求，不同的群体有不同的收入以及支付能力，这客观上为企业探索不同的商业化模式提供了空间，也为他们提出了相应的要求：你应该提供不同的商业化模式。
那么在具体的实践中，我们看到比较有意思的现象：我们看到国内的这种大模型，其实对企业用户大多数已经实现了收费，也就是我们说的B端收费。B端收费在国内外其实都是一个比较常见的商业模式，也符合商业逻辑和市场规律。
那么这次之所以引起比较大的关注，是因为豆包计划面向个体消费者提供付费服务。目前来看，C端收费在国外的普及率是比国内要高的，但是这并不意味着谁好谁坏。其实这取决于消费者习惯，以及我们整个市场竞争格局。
那么我们注意到，我们的大模型企业大多数是互联网大厂，其实这些企业已经具有了比较好的产品和生态基础。通过大生态，其实能够消化一部分大模型的成本，这也为大模型探索不同的商业化模式提供了更大的空间。

嗯，那刚才短片中我们看到，现在算力的调用量随着AI的快速发展是越来越高了。那魏老师，你觉得这是不是意味着，目前国内其他还没有收费的这些大模型公司，同样面临着很大的成本压力？或者说，接下来他们是不是迟早会向豆包一样，走入到这样一个收费的阵营中？

我觉得这是一个非常确定的趋势。实际上不仅仅是国内大模型，刚才黄老师也提到了，全球都是这样的一个趋势。
原因呢很简单：刚才我说了，他跟原来以往的双边垄断的平台经济是不一样的，他确实是有比较高的边际成本。就是我用一次，那么后边的成本非常的高，他不会因为你用的人多了，他的成本就迅速下降。所以他一定要有价值补偿。
所以我们认为，价值分层是合理的。那么同时它还有两个优势：
第一，我们中国只有通过自己最快的最好的商业闭环，我们才能够回馈到上中下游。比如说，我们如果大模型把这个商业收费的模式跑通了，那么对于上游，它就能反哺芯片和我们的高端制造业；对于中游来说，它就能够帮助其他的大模型找到自己活下去的渠道；而对于我们消费者来说，也有一个好处：通过收费与免费、通过收高费和低费，实际上我们把消费者的用户优化了。
你比如说，我就是做一个简单的搜索，那么你就把它当作一个社会化的基础设施，就对你免费；但是你如果要用它来检视频，我要用它来读万字的报告，这种具有深度需求的人，他既有意愿付费，也有动机付费，也有能力付费。那么我们用它来反馈或者说反哺我们的商业系统。
当然了我们可能还可以做本地化的部署，针对那些更有开发需求的人。
所以我觉得，这种收费的兴起或者收费的出现，我们不能简单地看“哦它收费了，就对我们的福利损伤了”。实质上从长远上来看，只有打通商业的逻辑闭环，那么他对上中下游、对国家、对产业、对我们的消费者，才能形成良性的反哺和互动。

嗯，那如果现在这种我们叫做“基础免费加高阶付费”的商业模式逐渐普及的话，黄老师，你觉得接下来对于我们国家众多的这些大模型厂商来说，下面面临的真正的考验是什么？各家的竞争核心焦点又会在哪里？

我觉得“基础免费加高阶付费”只是商业化模式的一种，它是否能够跑得通，取决于其他厂商的跟进以及实施的效果，这都是市场决定的。
对于大模型企业来说，我觉得最为根本的、真正的考验是：如何提升你大模型的性能以及实用性。也就是说，我做出让市场能够接受的一个好产品。我觉得这个才是最为根本的决定性因素。
我相信，只要你做出来了符合市场需求的好产品，形成了自己的竞争优势，那么商业化我觉得不是问题。使用者会愿意为之买单，而且这在商业上是司空见惯的，也符合市场经济运行规律。
那么目前我们在政策层面的话，其实我们国家已经把人工智能上升为一个国家战略。前不久两会通过的“十五五”规划已经明确提出来：要强化算力、算法、数据的高质量供给，要全方位推进数字技术赋能，营造健康有序的发展环境。相信在这种战略政策层面的加持，能够为我国大模型发展提供更为强大的一个支撑。
另外一个，我国主流大模型现在来看，跟国际比较来看，我觉得都有一个不错的表现。刚才魏老师也讲到了国内外的比较。下一步，我觉得应重点用好我们的人才优势以及我们的市场优势，加大产品与技术的研发力度，尤其是要用好用户的反馈——刚才魏老师提到了，形成一个闭环。通过需求为导向，优化我们的模型，加速迭代创新，形成供给跟需求的良性互动。
所以总体来看，我觉得提升大模型的效能，尤其是做好用户需要的这种好产品，是最为关键的任务。

嗯，那黄老师刚才说到，现在这种商业模式只是一种选择，并不代表是唯一的选择。那魏老师您来说说，你觉得现在大模型的商业化是不是只有订阅这一条模式可以走？还有没有，综合国内外的一些发展经验，还有其他的模式可以选择？

实质上呢，豆包打开了向C端收费的一个窗口以后，未来的收费模式从国际上的经验来看，从我们的探索来看，实际上是有多种的。
比如说，我们在B端已经有调用API接口、按流量、按Token来收费的一种模式；同时呢，如果我使用大模型的智能体，或者说通过它来建这个智能体，那么还有智能体分成的模式；最传统的，我们看到新闻今天其实API、OpenAI也提高了它的广告的费用，所以说广告依然是它的一个收费的渠道；同时我们会看到，我们针对一些特定的行业、特定的用户，我们还可以用大模型做私有化部署，那么做私有化部署相当于我还可以有专项的收费。
取决于什么呢？取决于每一个大模型的比较优势在哪里，它最后要走哪条道。那么它针对C端的时候，它也会进行它的用户的价值的分层。其实价格本身的这个分档，就是它在寻找自己在哪一条赛道上能采用什么样的收费模式。
我们会看到，豆包实际上它的比较优势是：它有一个在我们国内最大的日活的C端客户。也就是说，实质上它的优势是建立在其比较大的那个免费层的那一块，而对专业化、对深度要求不是特别高的那一块的用户。
但是我们知道，有一些大模型实质上是对用户深度挖掘得比较深的，那么它未来的收费模式很有可能会把B端和C端结合起来，把私有化部署和专项收费结合起来。

嗯，好，我们也期待着更多的发展模式可以层出不穷地出现在我们面前。

欢迎回来。
就在几个月前，互联网巨头们还在用动辄数亿元的红包大战，竭尽全力希望大众记住和使用自家的大模型。但几个月之后，站在第一梯队的豆包就启动了对C端的收费。
这是否意味着行业风向的变化，或许还有待观察。但不争的一个事实是：各家大模型的基本功能，目前来看差异似乎不大；用户似乎也谈不上对哪家格外情有独钟。
在这种局面之下，无论是已经下场的公司，还是在场外观望的平台，市场对众多大模型真实能力的拷问，显然已经加速到来。

豆包要收费了？别慌，这笔账咱们得这么算

以前用AI聊天不要钱，现在突然告诉你，想用好点的功能，一年得掏六千块。你是不是心里咯噔一下：这是要把我当韭菜割吗？先别急着卸载，今天咱们就把这层窗户纸捅破，看看这背后的门道，以及你的钱包到底该往哪儿捂。

最近字节跳动的“豆包”搞了个大动作，推出了付费订阅。基础聊天、写作业这些日常功能，继续免费；但如果你要用它做PPT、搞数据分析、剪视频，那就得掏钱了。标准版一个月68，专业版一个月500，算下来一年确实不少。消息一出，网上炸锅了，有人骂它吃相难看，有人担心免费版以后会变卡。

其实，咱们得换个角度看这事儿。以前的互联网软件，比如微信、搜索引擎，那是“一次开发，无限复制”，多一个人用，成本几乎不增加。但AI大模型不一样，它是个“电老虎”。你每问它一个问题，背后都要消耗巨大的电力和算力，还要磨损昂贵的芯片。这就好比你家开餐馆，以前是卖预制菜，成本低；现在是现炒现做，还得请大厨，这成本能一样吗？

所以，魏翔教授说得特别透：大模型不能一直“烧钱”赚吆喝，它得从“公益心态”转向“生意逻辑”。只有收上来钱，才能反哺上游的芯片制造，才能让中游的企业活下去，最终保证给你提供的服务不缩水。你看腾讯云、阿里云最近都在涨价，因为全球算力都紧缺，这不是某一家的小算盘，而是整个行业的必经之路。

那这对咱们普通人有啥影响？咱们该怎么选？

首先，心态要稳。基础功能免费，意味着AI作为一种像水电一样的“基础设施”，国家是希望普惠大众的。只要你不是天天拿AI干重活，比如写代码、做复杂报表，现有的免费功能完全够用，不用焦虑。

其次，看清自己的需求。如果你是学生或者普通上班族，只是查查资料、润色个邮件，那就安心用免费版。但如果你是设计师、分析师或者自媒体创作者，AI能帮你把几天的工作压缩到几小时，那每个月几百块的订阅费，其实就是你的“效率杠杆”，这笔钱花得值，因为它帮你省下了更宝贵的时间和精力。

最后，给大家两条实在的建议。第一，别把所有鸡蛋放在一个篮子里。现在国内大模型很多，这家收费贵，你就去试试那家，市场竞争越激烈，对咱们用户越有利，谁家服务好、性价比高，咱们就用谁。第二，提升你的“提问能力”。不管免不免费，你能不能精准地给AI下指令，决定了你能白嫖多少价值。把AI当成你的实习生，你得学会怎么带它，这才是未来职场最核心的竞争力。

记住，技术变革的浪潮里，恐慌没有用，适应才有路。让免费的归免费，让专业的归专业，咱们只要守住自己的需求底线，就能在这场AI大变局里，做个聪明的旁观者，甚至受益者。

我是将来灯，关注我，带你把复杂的财经新闻，变成手里的真金白银。