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豆包AI开启付费:一条不得不跨越的死亡之谷_美国市场_用户_字节

添加时间:2026-05-06 09:15:04 点击量:273

“内容为王”这句话在哪个时代都不会过时。随着消费升级,日益庞大的中国高端群体对高品质的生活方式与旅行体验的需求为高端出境旅游市场带来巨大市场机遇。现今的旅游产品也更向个性化、定制化、品质化靠拢,对内容创新提出更高的要求。内地的旅游内容市场仍有5-10倍的增长空间。最近36氪接触了一家做移动端旅游社区电商的团队——河马旅居指南。

河马旅居定位中等收入人群18-34岁的年轻群体,想通过碎片化的PGC或UGC内容培养用户粘性,由内容社区模式切入出境游市场。传统的旅游内容多是以长图文的游记形式呈现,河马旅居并不刻意强调旅游路线或整个游历过程的感受,在内容呈现上更加碎片化、个性化、移动化以及品质化,以小众或特色地点作为维度输出内容,建立内容社区,类似于旅游界的“小红书”或“什么值得买”。

河马旅居在部分海外旅游城市有一个4到5人的自媒体小团队定期生产PGC内容,每月更新一次内容,以优质的内容导流。目前河马的获客成本低至2-3元/人。

优质的内容利于培养高粘性度的用户,当累计到一定数量的优质内容生产者,达到一定的用户规模时,将由PGC内容带动UGC内容的自发产出,进而开始搭建旅游内容社区,最后完成向旅游社区电商的转型,形成交易闭环。

目前河马旅居的流量较为分散,微信公众号累计粉丝3万,MONO 5万,豆瓣 1万,C端获客主要来自微博、豆瓣,上周刚上线微信小程序。后期需考虑转化用户集中流量,现阶段团队正尝试跟移动WiFi租赁和签证业务团队资源置换,互相增加入口。

商业模式上,河马旅居打算分两步走,第一阶段,先帮助用户解决去哪里玩的问题。河马打算与当地的旅游局或航空公司合作,帮助他们做中国市场的整体营销,宣传当地旅游资源。第二阶段,解决用户怎么玩的问题。平台可通过用户的行为数据分析社区调性从而推荐相应的特色化旅游产品,例如在京都的寺院坐禅、学习茶道、参观日本酒的蒸馏厂等等。

此外,河马旅居也在尝试开拓知识付费的营收渠道。从体验、艺术、咖啡、酒吧、餐厅、酒店等六个维度切入,做成各旅游城市的PDF版官方性质PGC攻略。3月份售出800多本,每本单价15元。

河马旅居创始人余晓盼表示,河马旅居的核心竞争力还是个性化的内容表达。“传统旅游社区把内容做的太死气沉沉了。人美、景美但流水账似的内容很无趣。好的内容本身就是门槛。原创的有趣的才有生命力。”

内容+电商并不是一个新概念,如今传统OTA、头部电商平台以及媒体型电商都在加码内容,但要持续产出有价值的内容并非易事,需要足够规模的内容生产团队长时间的内容积累,而具有极强传播力的爆款内容更是可遇而不可求,营造内容社区所花费的精力也许正是其门槛所在。

河马旅居目前的管理团队为4人,内容产出团队20人。创始人余晓盼任河马主编兼运营,曾任职于私募、资管、律师事务所,为《美食侦探系列》旅行畅销书作者。团队目前正在寻求天使轮融资。


01

在刚刚过去的五一***期里,一个意想不到的热点可能就是,眼尖的网友发现,豆包悄悄在苹果商店出现了付费订阅包,分为68-200-500三档按月订阅的付费模式。

这一下,豆包要收费了成为热搜,过节的时候也有企业家在问我要不要付费购买AI大模型。

那么,为什么豆包会开启付费订阅模式?是字节跳动缺钱了?还是整个AI盈利模式的大势所趋?

对于豆包本身来说,现在开启付费模式是明智之举,还是一大败笔呢?

02

其实,我们早在单仁行里就有过判断,AI未来一定是走向付费的。

为什么呢?

因为AI跟互联网的盈利模式存在成本上的根本区别。

在移动互联网的黄金十年,我们都特别熟悉这么一套剧本:

第一阶段,通过免费以及高额补贴获取用户、抢占入口跟心智,比如网约车大战、外卖红包雨。

第二阶段,形成规模壁垒后降低免费版体验,植入海量广告。

第三阶段,引导用户付费升级或者通过平台佣金实现垄断收割。

像春节期间各个大厂发起的“AI红包大战”,本质上也是延续了移动互联网时代大规模流量收割的业务惯性,目的是让用户在同质化竞争中“先用上我的AI” 。

但是,大模型的底层物理逻辑彻底颠覆了这套玩法。

对于App来说,多增加一个活跃用户访问,边际服务器成本微乎其微,几乎趋近于零,还能多看一份广告,所以“羊毛出在猪身上”。

但在AI时代,用户每一次提问,每一次文字的生成、每一张高精度的图像渲染、每一秒***的推断,都需要在云端实打实地唤醒、消耗昂贵的GPU算力。

而在2026年春季,豆包的月活跃用户高达3.45亿,用户体量已经超过了国内AI产品榜单上第二名千问跟第三名DeepSeek的总和。

哪怕这些用户问的问题很简单,但是一样都会消耗算力,面对这么惊人的流量洪峰,如果坚持永久免费,就意味着字节每天都在承担巨额的算力燃烧成本。

当然,字节有没有钱呢?

当然有钱,甚至可以说字节是现金流最为充沛的中国企业之一,因为字节的出海非常成功。

根据我们的分析统计,TikTok小店在2025年的GMV同比增速接近70%,规模逼近千亿美元大关,全球平台活跃的消费者突破4亿,在各大市场的扩张速度令人惊叹。

比如美国市场销售额同比增长108%,欧洲核心市场增幅均超过100%,东南亚市场稳居行业第二,这都给字节储备了极为充沛的美元现金流。

但是,天底下没有免费的午餐,如果看过我们之前对于AI投入的分析,你就知道光是2026年,美国四大巨头已经联手砸出7000亿美元,这些钱几乎绝大多数都流向了AI领域。

当然,因为中国基建设施更好,投入会少很多,但是,体量依然庞大。

字节2025年的资本开支预估是1500亿,26年进一步扩大到1600亿,光是AI芯片***购这一项,字节就预留了850亿的天量资金。

面对这么大的开支,如果找不到回报路径,那会严重影响市场对于字节的评估,就像谷歌证明自己用AI实打实赚了钱,市值立马上涨,Meta没能证明,市场也是说卖就卖的。

当然,我们分析认为AI大模型领域,目前有三套盈利模式:

一是B端的API调用,但现在这个市场正在打价格战,像DeepSeek最新的pro大模型又降价到了每百万token输出只要6元。

所有厂商在B端市场都在拼底价,争夺生态调用量。

二是AI广告,但目前没有哪个企业敢在AI大模型里植入广告。

其实,全球范围里也只有OpenAI敢这么做,当然,它的广告只给免费用户看,而且很克制。

三就是C端的付费订阅,这是目前最可行,也是豆包这个绝对规模的头部,可以尝试去跨越的死亡之谷。

一旦跑通了这条“C端付费订阅”的商业化闭环,豆包就建立中国AI行业的定价锚点,牢牢锁定那些真正需要AI作为生产力的专业用户。

因为,对于专业用户来说,你只要长期使用某个AI,AI同样也会学习你,适应你,了解你,长久对话下来,你几乎很难换到另一个AI上。

就像习惯苹果生态的人,很难去用安卓;习惯安卓生态的人,也很难切换到苹果生态,这就是转换成本。

所以,生意从第一天开始就要思考你的盈利模式是什么?你的优势在哪里?

对着目标去跑,跟跑在路上找目标,一定是截然不同的结局。

但是,还有一个最大的问题在于,盈利模式找到了,但你能给出用户“非你不可”的付费价值吗?

03

尽管我们上面把“AI的盈利模式、豆包为什么要逐步付费”的逻辑讲的很清楚了。

但是,目前的豆包能让人心甘情愿的付费吗?

我觉得要打上一个大大的问号。

豆包的问题在哪里?

第一、模型能力。

可能说一句不好听的话,如果你懂AI,你的场景需要花钱去用目前的豆包,那这笔钱完全可以让你用上更好的AI。

如果你的场景不需要用付费的豆包,那可能随便换一个AI都能满足你。

豆包现有模型的能力可以满足普通人的日常需求,但在专业领域,豆包还需要进一步迭代。

当然,豆包现在也确实在以周为单位进行迭代,不断集成更新,付费订阅预估会跟新模型同步推出,但seedance的***生成,大概率会放到最贵的500元/每月那一档。

所以,免费时期,用户对AI产生的幻觉往往具备较高的宽容度,毕竟没花钱,但就这,还有人会骂你。

好了,如果用户付费了,大模型没能表现出绝对严谨、精准、零容错的专业水准,那用户的评价标准就完全不同了,因为他真的花钱了,你看他骂不死你。

第二、付费对免费带来的挤压。

尽管豆包诚恳强调“免费基础版将永久保留”,日常对话、翻译这些轻量级需求不受影响。

但一方面,中国庞大的网民群体经过了过去十几年国内互联网商业化路径,大家都被“免费获客-降低免费体验-付费升级”的模式反复毒打过。

另一方面,中国用户对线上无形的服务没有付费的意识,像微博上对豆包付费的意愿调查就显示,6293个样本中,仅仅只有3%的人愿意付费。

一旦开启付费后,免费用户遇到的任何问题跟功能缺失,都可能责怪是豆包故意降智,逼迫用户付费,从而引发报复性流失。

那么,豆包的用户就可能因为情绪的反弹,转手投向千问、元宝跟DeepSeek的怀抱,当然,大概率是DeepSeek。

所以,从全球AI发展的大势来看,算力成本的物理定律决定了“Token自由”跟“专业能力的免费”,那是不可兼得的悖论。

对于豆包乃至字节来说,迈向付费这一步会走得极其凶险,但也是领先者不得不跨越的死亡之谷。

决定这场商业化最终胜负的,就是底层的大模型,是不是真的具备让专业用户心甘情愿、非你不可的付费价值。

当然,对企业来说,掏钱买订阅,用付费AI只是基本,你的私有数据,你提问的方式才是使用AI的壁垒。

而且,我非常不建议全公司只买一个大模型的付费账号给所有人轮流用,不仅效率低,还容易污染数据。

更合适的方法,是审核自己的业务环节,在那些关键的业务节点挑选匹配、专业的AI垂直应用,比如说营销环节、***环节、客户数据、行业分析、编程代码、项目开发,真正去降本增效,最大化发挥出AI的价值。

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责任编辑 | 罗英凡

图片均来源于AI

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