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      豆包終究要回歸免費

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      豆包推付費墻,不是趕普通用戶走,而是篩出那5%愿意掏500元/月的生產力用戶。但問題來了:極客用戶的心智早被智譜、Kimi、MiniMax瓜分,豆包在大眾眼里仍是"聊聊天"的免費小助手。最后的結局,是不是豆包又回到“免費”的最初?

      ———— / BEGIN / ————

      從目前披露的信息看,豆包并不是要把普通用戶趕進付費墻。

      豆包App Store頁面訂閱信息顯示,標準版、加強版、專業版三檔月費分別為68元、200元、500元。

      豆包官方回應稱,免費服務會繼續保留,增值服務仍在測試階段,付費功能主要指向PPT生成、數據分析、影視制作等復雜任務,免費版繼續面向日常使用。

      簡單來說,豆包的收費模式,區分的是用戶“聊天”和“干活”的需求。

      基礎聊天、問答、寫作、查資料,仍然是豆包維持C端入口的基本盤。更可能被放進高價檔的,是那些具有生產力價值的任務。

      換句話說,豆包是在從幾億用戶里篩出一小撮更愿意付費、更高頻消耗模型能力的人。

      這類用戶,也是今天所有模型公司都想搶的人。

      過去兩年,大模型訂閱市場在海外已經日趨成熟。

      ChatGPT Pro和 Claude Max紛紛邁入 200美元/月的檔位;Google AI Ultra定價更是高達249.99美元/月,權益覆蓋Gemini、NotebookLM、Flow視頻生成等高階能力。

      AI訂閱會員,已經不只是Chatbot的進階版。它更像面向C端用戶的生產力工具包,是圍繞代碼、研究和Agent任務搭起來的“全家桶”。

      字節的特殊之處在于,它同時站在兩條路上。

      一條路是賣Token,像Anthropic一樣,和智譜、MiniMax、月之暗面這類模型公司爭奪極客用戶、開發者、內容創作者和高頻AI使用者。

      另一條路是賣流量,繼續依托豆包的C端入口,把AI搜索、內容生產、廣告、營銷、商家工具接進字節原本就擅長的商業體系。QuestMobile數據顯示:截至2026年3月,豆包月活接近3.45億,日活約1.4億,月人均使用次數54.8次。

      這個規模決定了,豆包哪怕只有很小比例用戶付費,也能篩出一批高價值用戶。但對于字節而言,下場開搶C端的極客用戶,似乎并非是業務層面的唯一選項。

      01

      把時間退回到3年前,早期AI訂閱制解決的是C端用戶體驗問題。

      2023年,OpenAI率先推出ChatGPT的付費訂閱服務——ChatGPT Plus,把20美元/月的付費用戶心智打進大眾市場。

      在GPT3.5時代,用戶買到的是以GPT-4為代表的更強模型,以及更快響應、更高額度。

      此時的收費提供的服務 “聊天助手”的進階版。然而,過去兩年中,原生AI產品訂閱制的重心,明顯轉向生產力。

      等到OpenAI推出ChatGPT Pro時,訂閱價格已經被拉到200美元/月。OpenAI當時給出的解釋是,Pro版會調用更多算力,去處理更復雜、更有難度的問題。

      也就是說,Pro級會員,本質上是把高難度、高消耗的任務單獨拎出來定價。

      另一邊,Anthropic迅速成為這一輪模型訂閱制的業內典范。

      Claude Max的兩檔價格是100美元/月和200美元/月,最高提供Pro的20倍使用量。這套定價不菲的會員背后,是Claude的生產力全家桶:Max檔把Claude桌面端、移動端和Claude Code放進一個訂閱里。

      用戶買的不是某個模型的API調用,而是一套跨寫作、研究、代碼、文件和工作流的綜合使用權。

      Claude Code是Anthropic面向開發者推出的編程工具,可在終端和代碼倉庫中調用Claude,完成代碼理解、修改、調試、提交說明等任務。

      公開信息顯示,Claude Code上線數月后,年化收入已接近10億美元;Anthropic向投資人披露,相關收入到2026年初已超過25億美元,較年初翻倍,周活用戶也較年初翻倍。

      這也是為什么“人人都想學Anthropic”。

      學的不是Claude的產品皮相,而是它證明了一件事:個人開發者、極客用戶和高頻AI使用者,已經帶動起了整個AI產業可兌現的一部分商業價值。

      這和API調用的邏輯并不完全一致。

      API是按模型、按token、按調用量計價,主要面向開發者、企業和更專業的使用者。訂閱制則是把模型、額度、工具、文件處理、代碼、Agent、研究等能力包裝成一個C端用戶能理解的套餐。

      用戶不想手動選模型、算token、配密鑰。對于大部分C端用戶來說,訂閱制的周期性付費,免去了很多梳理需求的煩惱,而且往往訂閱套餐會支持多個類型、模態的產品。

      但AI的訂閱制,又和傳統互聯網會員不完全相同。

      比如視頻會員,其邊際成本可以被攤薄,用戶多看幾個視頻,對平臺的新增成本沒什么變化。但AI不一樣。一次閑聊、一次長文檔分析、一次視頻生成、一次代碼重構,背后消耗的模型、工具調用、推理時間和算力都不一樣。

      尤其是算力供不應求的2026年,AI深度用戶們不得不面對一個殘酷的現實:低價的訂閱套餐,幾乎提供不了多少生產力。

      也就是說,大部分關于豆包收費的爭論,本質上是因為大部分用戶的需求——聊天、問答、改改文案或者查查資料,基本不會觸及長鏈路的生產力場景,需求有限且價格敏感,自然也不會是500元檔會員的目標群體。

      事實上,對比美國同行動輒1、200美元的Pro級會員,豆包此時傳出的定價還算“便宜”。當然,這也取決于它正式上線后,套餐內提供的具體模型服務內容。

      說的更直白點,AI產品的訂閱制,在眼下只需要5%的用戶就夠了,并不需要讓所有人都付費。

      豆包收費引發的爭議,正是國內C端AI產品第一次把這層分化擺到臺前。

      02

      豆包有國內最龐大的C端流量,但要爭500元/月的高價用戶,面對的是一批已經被智譜、MiniMax、Kimi留下深刻印象的極客用戶。

      智譜是最直接的對照,其GLM Coding Plan是國內較早推出的AI編碼訂閱服務之一,國內版有Lite、Pro、Max三檔。

      GLM Coding Plan 在近期經歷了多輪調價,調價后月費分別為49元、149元、469元;每檔對應不同prompt配額,Lite、Pro、Max分別為每5小時80次、400次、1600次。

      而智譜漲價的理由,正是AI Coding需求的持續增長,并且已經形成真實付費需求。

      和智譜同期上市的MiniMax,也在不斷強化自身的 Coding和Agentic生產力場景。

      從M2.5開始,MiniMax就把主力模型打成“性價比生產力”模型。官方稱,M2.5連續運行一小時成本約1美元,如果以50 tokens/s運行,成本可降到0.30美元,目標是讓agentic應用不用太擔心成本。

      這也是很“戳”極客用戶需求的另一個點:讓模型能夠以一個相對較低的成本,長時間跑任務、調用工具、改代碼、處理工作流。

      月之暗面的Kimi則是另一條Agentic路線。

      Kimi K2.6的官方博客中,直接點明了“推進開源編程能力”這一主旨,重點強調長程編程、多智能體協作和主動執行任務的能力。

      其中一個案例是,Kimi K2.6連續執行13小時,對一個已有8年歷史的開源金融撮合引擎進行優化,期間發起1000多次工具調用,修改代碼超過4000行。

      這也解釋了在C端,Kimi產品入口的變化:它不再只強調長文本,而是把做PPT、生成網頁、處理文檔和表格、深度研究、代碼開發、多智能體任務等能力放到更顯眼的位置,試圖從“會讀長文”的助手,變成能完成復雜工作的生產力入口。

      所以,智譜、MiniMax、月之暗面搶的不是普通聊天用戶,而是更硬核的生產力用戶:開發者、Vibe Coding用戶、Agent任務用戶。

      而字節的問題,就出在用戶心智的建立,而非模型能力上。

      最新Coding Arena榜單里,GLM-5.1、Kimi K2.6和字節的Seed-2.0-pro都出現在榜單前20中,其中Seed-2.0-pro已經和Kimi K2.6接近,但仍落后于GLM-5.1。

      毫無疑問,Seed系列模型在生產力場景肯定不是“局外人”,字節在Coding場景里有著扎實的模型底座。

      但是,只看Seed 2.0 Pro的表現,又似乎難以稱作頂流,和GLM-5.1這樣的國產同行仍有距離。更重要的是,GLM系列、Kimi K系列、MiniMax M系列都已經生產力賽道中吸引了大量用戶,而豆包在大眾用戶中的心智仍然更接近AI助手。

      換句話說,豆包要搶極客用戶,不是模型能力的鍋。而是一個用戶心智的命題:用戶會不會把“豆包”當成Coding/Agent工作臺。

      這才是“豆包憑什么值500元”真正的核心爭議點,也是字節模型矩陣“大而全”帶來的一個矛盾。

      毫無疑問,字節在視頻生成、TTS、多模態內容生產上很強,視頻模型Seedance2.0在年初震撼業內后,已經接入豆包。

      對普通用戶來說,這些能力更容易被感知:生成視頻、做內容、改文案、寫腳本、做PPT,都是大眾用戶更容易接觸到場景。

      但在眼下最容易形成高付費心智的生產力場景里,Coding始終是唯一的決定性因素。

      曾有行業內分析把AI編程稱為生成式AI的“第一個殺手級應用”, 正如Code.org創始人哈迪·帕托維曾表達過的:今天受AI影響最大的領域就是軟件工程和編程,“不用AI寫代碼,有點像不用文字處理器寫作”

      而豆包要跨過的也是這道門檻,等到豆包的會員模式正式落地,這將是一場大廠和“小龍”的正面對決。

      另一方面,在C端耕耘多年的豆包,也已經積攢了國內Top級的用戶流量基本盤。在去年月活反超DeepSeek后,豆包就一直占據著國內原生AI App的頭把交椅。

      正如前文所說,訂閱制會員瞄準的是一小部分用戶,其落地情況還有待驗證;但對于手持巨額流量的豆包而言,大部分免費用戶,未必就沒有商業化前景,賺流量的錢,恰恰是字節擅長的事情。

      03

      字節熟悉的流量生意,OpenAI最近的動作剛剛給了一個參照。

      一邊,OpenAI在近期繼續提升大眾用戶的基礎體驗,將 GPT-5.5 Instant作為ChatGPT新的默認模型,替代此前的默認模型。

      另一邊,OpenAI也在加速推進廣告商業化。

      今年1月,曾有媒體報道披露,OpenAI將面向美國免費層和Go計劃用戶測試廣告,廣告不會出現在Plus、Pro、Business和Enterprise等高價套餐里;OpenAI也強調,廣告不會影響ChatGPT回答,不會向廣告主分享對話內容。

      隨后,OpenAI官方又宣布擴大ChatGPT廣告購買方式,推出beta版自助Ads Manager,讓美國廣告主可以直接購買和管理ChatGPT廣告。

      這說明一個趨勢:即便是OpenAI,也在研究怎么賺免費用戶的錢。

      它在做兩件看似相反、實際互補的事:把更好的基礎模型下放給大眾用戶,維持ChatGPT作為超級入口;同時在入口之上嘗試廣告和商業轉化。

      當原生AI應用成為新的搜索和內容入口后,免費用戶的商業價值會被重新評估。

      字節和OpenAI在這一點上有相似處:二者都擁有原生AI時代少數真正具備C端大規模入口的產品。

      OpenAI今年2月披露,ChatGPT周活躍用戶達到9億,付費訂閱用戶超過5000萬;QuestMobile數據顯示,2026年3月豆包月活達到3.45億、日活約1.4億,月人均使用54.8次。

      這種入口級流量,決定了它們既能賣訂閱,也掌握著AI時代的流量命脈,甚至,字節跳動比OpenAI更熟悉流量變現這件事。

      從今日頭條到抖音,再到番茄小說、紅果短劇,字節一直擅長把免費內容、推薦分發和廣告/營銷變現連在一起。

      如今,豆包已經隱隱成為AI搜索、AI問答、AI內容生成的超級入口,未來自然有機會,接入更多的廣告營銷場景。

      這也是字節和智譜、MiniMax、月之暗面的核心不同。

      智譜、MiniMax、月之暗面更需要通過模型訂閱、API、企業客戶和開發者生態證明自己。月之暗面早年曾憑借Kimi,短暫的出現在原生AI應用日活Top3,但在后續各路大廠的圍攻中,逐漸失去了絕對意義上的流量入口。

      而對于大廠玩家而言,既有的成熟業務生態,都可以成為C端AI流量的加持。

      在這一點上,阿里已經先做了樣板。

      千問App今年接入淘寶、支付寶、飛豬、高德、釘釘等阿里生態,主打點外賣、買東西、訂機票等數百項“AI辦事”功能;春節活動還把日活做大了10倍。字節同樣有抖音、剪映、巨量引擎和電商資源,只是這些能力還沒有在豆包里被充分釋放。

      抖音和抖音電商承接流量和交易。剪映、即夢承接內容生產。巨量引擎承接廣告和營銷。火山引擎承接B端模型調用。豆包則可以作為AI入口和用戶需求入口,把用戶的搜索、問答、創作、辦公、代碼和內容生產需求收攏起來。

      這也是為什么豆包的訂閱制付費,其實不必理解成一種路線轉向。

      它更像雙線并行:高價會員篩出極客用戶和生產力用戶,免費產品繼續擴大C端入口。前者賺Token的錢,后者賺流量的錢。

      對純模型公司來說,訂閱和API可能是主線;對字節來說,訂閱只是第一層商業化,流量才是它更熟悉的生意。

      如果付費會員能篩出高頻生產力用戶,豆包就能參與Token生意;如果大多數用戶繼續免費使用,豆包仍然是字節手里一個龐大的AI入口。

      只是在生產力用戶這一側,躍躍欲試的豆包能不能打通訂閱制,就要看幾位領跑的“小龍”,和這家頭部大廠間的角力了。

      本文來自公眾號:字母榜 作者:李炤鋒 編輯:王靖

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