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      豆包著急了

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      文:王智遠 | ID:Z201440

      本來不想再聊豆包收費這件事,最近刷到的相關內容全是同一個論調,翻來覆去就那幾個觀點,看得人實在審美疲勞。

      直到前兩天看到劉潤的一篇文章,終于繃不住了。

      01

      里面提出了一組很有意思的比喻,他說傳統互聯網是「路燈模式」,邊際成本幾乎為零,一盞路燈點亮,惠及所有人,不會產生額外開銷。

      但AI不一樣,屬于「燒餅模式」,每服務一個用戶,都要單獨消耗算力、資源和時間,相當于現做一個燒餅,成本是實打實產生的。

      基于這個邏輯,他得出AI收費是理所應當的結論。

      我也就是一個研究傳播的,在研究傳播時會關注一些事實;說實話,剛看到這個比喻的時候覺得還挺巧妙。

      可多想了一會兒,覺得不太對味了。他從這個客觀事實延伸出的后續推導,全程都在跳過關鍵邏輯,漏洞非常明顯。

      首先,他從「AI邊際成本不為零」,論證了AI收費的必然性,這一步沒問題。

      可全程默認豆包的三檔包月就是合理的收費方式,完全沒有討論過:為什么一定要用包月模式?AI收費,難道就沒有其他可行的方式?

      然后,他用「交叉補貼」的邏輯,來佐證AI收費是一件好事。

      拿民航航班舉例,頭等艙的高消費,補貼了經濟艙的低成本運營,對應到豆包身上,就是五百元的專業版用戶補貼免費版用戶,讓所有用戶都能獲益。

      這個類比看著很通順,稍微坐過飛機的人都知道,頭等艙、經濟艙的體驗差距非常直觀;更寬敞的座椅、更精致的餐食、優先登機的權益,所有差價對應的服務差異,是用戶能實實在在感知到的。

      反觀豆包,直到現在都沒有明確公示,付費三檔版本相比免費版,到底有哪些具體的權益升級、功能優勢。付費和免費的核心差異,至今一片空白。

      劉潤倒是替豆包想了幾個場景:

      什么視頻博主讓AI生成電影質感的視頻、咨詢顧問讓AI讀200頁報告生成50頁PPT、程序員讓AI檢查上萬行代碼。

      可這些都是他自己的想象,不是豆包官方說的;替別人想賣點,這本身就很說明問題。

      最后一點,也是我專門想寫內容聊聊這件事的核心原因。他的原話:你嫌AI收費貴,根本原因可能是你的問題不貴。

      雖然加了個「可能」,但整段話的意思很明確,在說用戶的需求不值那個價。

      我去,這句話看著通透,實則是在轉移核心矛盾。

      用戶不愿付費,真因為大家使用需求不值錢嗎?有沒有一種可能,是產品目前的體驗和價值,還撐不起對應的收費價格?

      當然話說回來,劉潤能把一個復雜的商業問題用路燈和燒餅講得這么通俗,這個能力本身是很強的;只不過通俗和正確是兩回事,講得明白不等于講得對。

      另外,我用工具梳理了近期所有討論豆包收費的文章,發現絕大多數內容,都套用了一模一樣的敘事模板。

      統一口徑都是AI邊際成本不為零,用戶越多、算力消耗越大、運營成本越高,所以,收費是必然趨勢。不吹不黑的說,很難不讓人懷疑里面混雜了不少水稿。

      這套邏輯本身沒有錯誤,確實解釋清了「為什么AI需要收費」,但完全回避了另一個關鍵問題,也就是「憑什么用戶愿意付費」,你拿什么收?

      02

      要回答這個問題,得先搞清楚一件事。豆包3億多月活,這么多人天天點開用,到底拿來干什么的?

      我是各種AI助手都在用的人,國內、國外開了一大堆會員,喜新厭舊的用。

      說實話,也不是什么技術極客,大部分時候就是查查資料、核對核對數據、做做趨勢分析、搞搞投資、偶爾讓AI幫忙整理點東西。

      再深入點,開發些順手用的小工具,算一個中等偏上的普通用戶;就這么基礎的使用需求,對比下來各家差距都挺明顯的。

      豆包的短板在哪?

      搜索,幻覺太重了。但凡你問點需要精準事實、準確數據的問題,它經常瞎編內容,說得有模有樣,最后還得我們自己再去核對一遍,特別浪費時間。

      我平時寫完文章會用AI核對數據,對比下來就能發現,豆包精準度遠不如百度文心大模型,大家自己去試就能直觀感受到差距。

      做PPT,不如百度文庫和Kimi;做表格,釘釘、飛書的多維表格體驗碾壓它。AI視頻生成,可靈、即夢早就站穩了市場。

      圖片就更不用說了,最近愛上ChatGPT了,自從有了Image Gen 2,我都快成渣男了,呸。

      所以,說難聽點,豆包雖然日活很高,在干活的層面上,整個卡位在臀部,哪怕你往上一點,摸一下腰?

      不過說實話,豆包能做到3億月活,產品上肯定有它做對的地方;只是,做對的那部分,和它現在想收費的那部分,不是同一件事。

      我一年前在小紅書發過一條豆包用法的視頻,純自然流量,沒有任何推廣,最后拿到4000多點贊、2000多收藏,播放量突破五十萬,至今搜索相關內容,這條視頻的排名依舊在前面。

      視頻里分享的,全是豆包日常閑聊、趣味互動、生活化輔助這類輕用法。

      一些數據足以說明問題:

      用戶真正喜歡、愿意反復用的豆包功能,根本不是官方主推的PPT制作、數據復盤、專業創作這類硬核生產力場景。

      我有做AI情感陪伴產品的朋友,從他們一線運營數據里,能看到一個很真實的現象,最吃AI陪伴、最愿意主動使用的,主要是老人和孩子兩類人群。

      老人有錢有閑,付費率比年輕人高;孩子那邊更關鍵,家長愿意掏錢的決策點是教育,純陪伴是不會付費的。

      朋友說的一句話我覺得特別準:

      豆包拿來盯孩子寫作業,99塊錢包月,完全收得上來;孩子坐姿不對了提醒一下,題目不會了指導一下,這個場景家長是真愿意買單的。

      字節自己早就驗證過這件事,2024年中秋,字節推了一款搭載豆包模型的AI毛絨玩具「顯眼包」,一出來就爆了,閑魚上二手價炒到200到1000塊。

      情感陪伴加教育輔助,這兩個場景用戶已經在用腳投票了。

      離譜的是,豆包完全放著自己的優勢不用,這次付費套餐,偏偏死磕PPT生成、數據分析、影視剪輯這些自己并不擅長的生產力賽道,完全舍近求遠。

      這如同一個足療店,客人全是沖著按腳來的,老板突然掛了個牌子:本店即日起轉型骨科醫院,掛號費68起。

      斗膽說一下,智遠認為,豆包現在最大的問題,它沒搞清楚自己的用戶到底在用哪些功能、愿意為哪些場景付錢。

      不知道豆包有沒有做過后臺數據分析,把用戶真實使用行為拉出來看一看。

      如果你在小紅書上篩一下,Top 100的豆包熱門玩法中,聊天、陪伴、生活類的內容創作,這些場景排在前面的概率遠大于PPT和數據分析。

      這些從用戶手里長出來的真實需求,才是最值得關注、也最可能變現的方向。

      可豆包選擇了一條更「體面」的路,對標ChatGPT,強調生產力,講定價權;然后投了一大波游說,滿大街想找人拍馬屁,卻沒拍到點兒上。

      所以,與其花錢講「定價權」的事兒,不如先搞清楚你的3億用戶到底在拿豆包干什么,這是第一步。

      03

      第二步是,打算怎么跟用戶收錢,在這點上,豆包和絕大多數AI產品一樣,都踩了同一個大坑:直接照搬傳統互聯網的包月訂閱模式。

      包月這套玩法,適配傳統互聯網產品,核心賣「時間權限」。

      你開愛奇藝月卡、WPS會員,本質都是買一個月的使用資格。平臺按月提供固定服務,用戶按月續費,靠時間單位完成交易。

      這套模式在互聯網行業跑了十幾年,足夠成熟穩定;但AI和傳統互聯網產品根本不是一個邏輯,AI賣實打實的任務結果。

      不同任務的難度、算力消耗天差地別,簡單聊幾句幾乎零成本,復雜的視頻解析、數據分析、長文檔創作,算力消耗會成倍暴漲,用包月模式套AI產品,完全是錯位匹配。

      就像拿公交卡去坐出租車,邏輯根本對不上,包月模式最終只會造成雙向吃虧、兩邊都會罵娘。

      我拿自己的真實經驗舉個例子:

      我經常用千問的視頻轉文字功能;平時刷B站遇到一兩個小時的干貨長視頻,完整看完太耗時間,單純后臺聽又記不住重點。

      最實用的辦法,把視頻下載下來傳給千問,一鍵轉成完整文字稿。

      千問這項功能做得很穩,長視頻轉化成功率高、出錯少,轉出來的內容基本可以直接復用,對我來說實用性拉滿。

      像這種剛需的單一功能,完全愿意單獨付費。單次花兩塊、三塊、五塊都沒問題,用一次付一次,清晰又劃算。如果后續用得頻繁,再開通包月會員也心甘情愿,一切按需選擇。

      還有一個場景:

      Kimi之前做過一個事情,當你跟它聊天聊到一半,任務比較復雜,它會彈出一個提示說算力不夠了,問你要不要加錢繼續。

      很多人覺得體驗很差,在逼你付費,我反而覺得這個思路是對的。

      你想,我一個項目改到一半,它告訴我「這個任務比較重,需要額外算力,收你幾塊錢把它跑完」。任務完成了,錢花得明明白白,我覺得合理。

      比起一刀切的包月制,這種按任務收費的方式,跟AI的價值交付邏輯是對得上的。

      目前硅谷主流的AI商業化思路,早就轉向「按結果收費」了,像Sierra這類頭部公司,核心規則就是完成有效任務才收費,任務沒落地、沒出結果就不收費。

      這種按任務、按結果計費的模式,不光貼合AI的算力邏輯,還能反向推動產品迭代升級,形成良性循環。

      你想,Agent進化邏輯是什么?

      一個具體的任務被完成之后,任務流程、邏輯、經驗被沉淀下來;下次再有類似的任務進來,Agent直接接手,效率更高,成本更低。

      當然,我說的這套也不是萬能藥。按任務收費聽起來美好,真要落地,體驗設計本身就是個大難題。

      Kimi不就是個現成的例子嘛,思路是對的,結果彈付費彈得太頻繁,用戶罵他娘的一片。所以,方向對了,節奏沒踩好,照樣翻車。

      可即便如此,這個方向至少比無腦包月要清醒得多。

      目前行業里AI Agent已經跑通了好幾種按用量,反觀包月訂閱,是最傳統、最死板,也最不貼合AI特性的老舊模式。

      所以,AI收費這件事,不是收不收、收多少的問題,是怎么收?

      豆包與其糾結定價是68、200還是500,不如想明白最關鍵的問題:用戶愿意為完成一次具體任務買單,還是為一個月的閑置使用權買單。

      道理很簡單,你一旦搞包月,用戶就會拿你的綜合能力來審你;聚焦在某幾個點上按任務收,用戶反而會被那個點的價值錨住。

      劉潤說得對,AI確實是燒餅模式,我不反駁,反駁都是我的錯。

      只不過,忘了一件事:既然每個燒餅的算力消耗都不一樣,那按月打包收費,本身就是在跟自己的成本結構較勁。

      燒餅按個吃還行,上來就搞個猛的月卡,也夠干巴了,這又不是海鮮自助。



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