Сущность подписки на ИИ заключается в преобразовании непредсказуемых затрат на вычислительные мощности в предсказуемую структуру доходов — это будет ключевым вопросом, который рынок будет задавать компаниям ИИ в ближайшем будущем.

Автор статьи, источник: У Дуи Дуи

В Китае ИИ наконец дошел до этого этапа: нельзя больше говорить только о пользователях, нужно говорить о прибыли

Этап бесплатного привлечения клиентов завершен, и применение ИИ переходит в этап «сегментация затрат + сегментация пользователей + проверка коммерческой модели».

Недавно на странице приложения Доуба в App Store появилась информация о платных подписках: помимо бесплатной базовой версии, могут быть доступны стандартная версия за 68 юаней в месяц, усиленная версия за 200 юаней в месяц и профессиональная версия за 500 юаней в месяц, с максимальной годовой стоимостью 5088 юаней.

Доубао подтверждает, что бесплатная услуга будет сохранена, а планы платных услуг всё ещё находятся в тестировании; соответствующие преимущества пока не отображаются в продукте.

Это событие можно рассмотреть с нескольких точек зрения.

Это связано с затратами, особенно с «затратами для интенсивных пользователей»

Самая большая проблема с таким продуктом, как Доубао, заключается в том, что чем больше пользователи его используют, тем выше затраты платформы.

Иногда обычный пользователь задает несколько вопросов, и стоимость может быть управляемой.

Но если пользователь начнет делать эти вещи:

Написание длинных статей, создание презентаций, анализ данных, глубокие исследования, генерация изображений, генерация видео, голосовой диалог в реальном времени, многократное выполнение задач агентом.

Тогда это совсем другой уровень затрат.

Основные возможности версии Доубао для Mac, помимо чата, включают «поиск, редактирование изображений, написание текстов, перевод, создание презентаций, анализ данных», а также акцент на генерацию изображений и видео, глубокие исследования, протоколы встреч и обработку документов и таблиц — все это в рамках единой рабочей среды. Эти функции по своей сути требуют больше токенов, большей вычислительной мощности для вывода и большей мощности для мультимодальной обработки, чем обычный чат.

Таким образом, скорее всего, DouBao взимает плату не потому, что «обычный чат приносит непереносимые убытки», а потому что:

Высокодоходные функции и тяжелые пользователи больше не могут предоставляться бесконечно бесплатно.

Бесплатная версия может остаться, чтобы служить входной точкой, повышать ежедневную активность и укреплять бренд; однако ресурсоемкие функции должны быть разделены по уровням: подписка, лимиты, приоритеты и профессиональная версия.

Сложность коммерциализации ИИ заключается в «фиксированном доходе, но переменных расходах»

У подписки есть естественное противоречие:

Платеж пользователя в месяц фиксирован, но количество потребляемых токенов не фиксировано.

Это отличается от Netflix, Tencent Video и iQIYI. У видеоплатформы, после завершения съемок сериала, пользователи могут смотреть его несколько раз, и предельные затраты относительно ограничены. AI иначе: каждый глубокий диалог, каждое создание видео и каждый анализ с длинным контекстом требуют повторного использования ресурсов для вывода.

Традиционная программная модель и модель Netflix больше похожи на:

Одна разработка → бесконечное копирование → предельная стоимость продажи дополнительной единицы близка к нулю

Но сервисы крупных моделей больше похожи на:

Разработка модели один раз → каждый вызов требует вычислительных ресурсов → чем больше пользователей и глубже их использование, тем выше стоимость вывода.

API от OpenAI, Azure OpenAI и других платформ взимают плату за токены, что по сути означает: входные токены, выходные токены, длинный контекст и кэшированные входные данные имеют разную цену, причем выходные токены обычно значительно дороже.

На официальной странице цен OpenAI для GPT-5.5 короткий контекст стоит 2,5 доллара США за миллион токенов на входе и 15 долларов США за миллион токенов на выходе, а кэшированный вход стоит значительно меньше.

Это не та же экономическая модель, что продажа Office, Photoshop или операционных систем.

Сама ByteDance также использует похожую логику в своем облачном сервисе Volcano Engine: цены на модели Doubao для разработчиков также рассчитываются за миллион токенов, например, Doubao-Seed-2.0-pro отображается как от 3,2 юаня за миллион входных токенов и от 16 юаней за миллион выходных токенов.

Это указывает на фундаментальную проблему:

Продукты ИИ выглядят как подписка с членством, но в фоновом режиме используются по фактическому потреблению. Однако они не полностью аналогичны ресторану.

Более точный способ сказать:

ИИ — это гибрид программной компании, облачной компании и энергоемкого производственного предприятия.

Если пользователь платит 68 юаней в месяц, но безумно генерирует презентации, видео и длинные отчеты, расходы могут поглотить большую часть дохода.

Если пользователь платит 500 юаней в месяц, но в основном использует их для высокоценных задач с контролируемым потреблением, это выгодный бизнес.

Таким образом, подписка на ИИ по сути делает одно дело:

Превратите непредсказуемые затраты на вычислительную мощность в предсказуемую структуру доходов.

Переход от конкуренции за количество пользователей к конкуренции за ARPU

Ранее конкуренция в области приложений ИИ в Китае во многом сводилась к бесплатному привлечению пользователей.

Почему Doubao смог добиться таких успехов? Кроме преимуществ продукта, это также связано с трафиком ByteDance, сильными продуктовыми возможностями и низким порогом входа благодаря бесплатному доступу. Doubao — наиболее часто используемое в Китае AI-приложение для чатов; по данным QuestMobile, его еженедельно активные пользователи составляют около 155 миллионов, а DeepSeek — около 81,6 миллиона. В то же время Alibaba стимулирует рост пользователей Qwen за счет значительных субсидий.

Но у бесплатного режима есть одна проблема:

Чем больше пользовательская база, тем реальнее давление на издержки.

В частности, китайские AI-продукты сейчас переживают ценовую войну. DeepSeek значительно снизил ожидаемую стоимость модели, а Alibaba, ByteDance, Tencent и Baidu не хотят терять доступ к пользователю. В результате потребительский AI легко попадает в неловкое положение:

Пользователи считают, что ИИ должен быть бесплатным; платформа знает, что ИИ не может быть бесконечно бесплатным; инвесторы хотят видеть рост; внутри компании стремятся к созданию коммерческого цикла.

Выпуск платной версии Доубао означает, что он хочет протестировать вопрос:

Готовы ли китайские пользователи платить за рабочие процессы ИИ?

Вы платите не за «чат», а за то, что помогает вам сэкономить время, создать презентацию, написать отчет, провести исследование, обработать данные и сгенерировать видео.

Эта разница крайне важна.

Пользователям сложно платить 500 юаней в месяц за «разговоры со мной».

Но если он действительно поможет контент-креатору, продавцу, учителю, студенту, оператору и консультанту экономить 1–2 часа в день, то восприятие цен в 68, 200 и 500 юаней будет совершенно другим.

Это также означает: бесплатная версия ИИ останется, но она будет становиться все более «ограниченной»

В будущем внутренние нативные приложения ИИ в Китае, скорее всего, не будут использовать единую модель оплаты, а будут иметь четырехуровневую структуру:

Первый уровень: бесплатная версия

Для привлечения клиентов, формирования привычек использования и удержания доли рынка. Обычные чаты, базовые вопросы и легкий поиск останутся бесплатными.

Второй уровень: недорогая подписка

Для обычных частых пользователей: более высокие лимиты, более высокая скорость, меньше ожидания в очереди и лучшие модели.

Третий уровень: Профессиональная версия

Продаем PPT, анализ данных, глубокие исследования, обработку документов, код и длинные контексты для контент-создателей, офисных сотрудников, студентов, программистов и исследователей.

Четвертый уровень: корпоративные/API/агентские услуги

Оплата по объему или пакет + оплата за превышение. Здесь находится настоящая возможность для бизнес-модели.

Три уровня — 68, 200, 500, которые сейчас передаются в Доубао, по сути, являются пробой на этом уровне.

Бесплатная версия решает проблему «масштаба пользователей»; стандартная версия решает проблему «легкой платной аудитории»; усиленная и профессиональная версии решают проблему «возврата затрат на тяжелых пользователей».

ChatGPT, Claude, Gemini, Kimi, Tongyi, Zhipu, Doudou уже перешли или скоро перейдут к похожей структуре. Разница лишь в том, у кого бесплатная версия наиболее мощная, у кого платные преимущества наиболее ощутимы и у кого лучше контролируются расходы.

Почему подписка на ИИ сложнее, чем традиционный SaaS?

Каждый дополнительный пользователь, каждый дополнительный диалог, каждый дополнительный длинный текстовый обзор и каждое дополнительное выполнение задачи агентом требуют дополнительных ресурсов GPU для вывода, электроэнергии, видеопамяти, пропускной способности, хранилища и инженерного обслуживания.

Таким образом, самая главная проблема компаний, занимающихся приложениями ИИ, не в том:

Есть ли пользователи?

а вместо этого:

Чем больше пользователей, тем больше прибыли или тем больше расходов?

Это сильно отличается от традиционной SaaS. В традиционной SaaS, после настройки системы, валовая прибыль от новых клиентов обычно высока; однако, если пользователи активно используют продукт ИИ, это может привести к более высоким затратам на вывод. Сейчас на рынке беспокоятся о рентабельности инвестиций Big Tech в ИИ — суть именно в этом вопросе. В этом году Alphabet, Microsoft, Meta, Amazon и другие крупные компании сделали огромные инвестиции в ИИ, и инвесторы все больше сосредотачиваются на том, когда эти расходы на ИИ принесут достаточную отдачу.

Однако подписку на ИИ нельзя просто сравнивать с рестораном, ведь ресторану сложно снижать стоимость «миски лапши» на 80% каждый год.

Но ИИ может.

Поскольку стоимость вывода модели постоянно снижается из-за нескольких факторов:

Во-первых, чипы становятся мощнее. Во-вторых, модели становятся меньше, применяется дистилляция, квантование и более точная маршрутизация MoE. В-третьих, кэширование, пакетная обработка и повторное использование контекста снижают стоимость повторных вычислений. В-четвертых, многие задачи не требуют самых мощных моделей и могут быть выполнены с помощью небольших моделей. В-пятых, компании перейдут от «слепого накопления токенов» к «снижению количества токенов, потребляемых на каждый бизнес-результат».

Таким образом, предельная стоимость ИИ не равна 0, но она также не является фиксированной стоимостью ингредиентов.

Это похоже на ранние этапы облачных вычислений: сначала они были дорогими, но масштабирование, оптимизация оборудования и программного обеспечения постоянно снижают стоимость.

Вот почему в ценовой политике OpenAI «кэшированный ввод» значительно дешевле обычного ввода. Само существование кэширования говорит о том, что поставщики ИИ стремятся превратить повторные вычисления в более дешевые, программно-ориентированные процессы.

Это заставляет компании, занимающиеся ИИ, одновременно отвечать на три вопроса:

Во-первых, сколько пользователи готовы заплатить? Это доходная сторона.

Во-вторых, сколько токенов потребляет пользователь в месяц? Это затратная сторона.

В-третьих, сможет ли скорость снижения стоимости модели опережать рост объема использования? Это вопрос с точки зрения прибыльности.

Если ответ:

Пользователь готов заплатить 200 юаней, но ежемесячные расходы составляют 150 юаней, поэтому этот бизнес не очень выгодный.

Если ответ: пользователь готов заплатить 200 юаней; стоимость составляет всего 20 юаней, и она может быть снижена до 10 юаней с оптимизацией модели.

Теперь приложения на основе ИИ снова приближаются к хорошему бизнесу на программном обеспечении.

Таким образом, настоящим ключевым показателем бизнес-модели ИИ является не DAU и не количество загрузок, а:

Доход на каждого платного пользователя / Стоимость выводов на каждого платного пользователя.

То есть модель единичной экономики в версии с ИИ.

Это, в свою очередь, повлияет на AI-рынок

В контексте фондового рынка это действительно важно.

Сейчас на рынке торгуют AI, на первом этапе смотрят на:

Возникнет ли всплеск спроса на вычислительную мощность?

Таким образом, выросли NVIDIA, TSMC, Broadcom, хранилища, энергетическое оборудование и центры обработки данных.

На втором этапе рынок спросит:

Есть ли у приложений ИИ пользователи?

Таким образом, количество пользователей ChatGPT, DouBao, Kimi, Qwen, Copilot и Gemini будет вызывать интерес.

Третий этап, который является следующим и самым важным этапом, рынок задаст вопрос:

Могут ли эти пользователи оплатить? Смогут ли они заработать после оплаты?

Появилась информация о том, что DouBao начнет взимать плату — это фактически начало третьего этапа.

Если в будущем будут наблюдаться эти сигналы, рыночные условия ИИ будут более здоровыми:

Хороший показатель конверсии платных пользователей; пользователи не массово уходят из-за платной модели; есть покупатели для дорогой профессиональной версии; корпоративные клиенты начинают закупать в масштабе; стоимость вывода постоянно снижается; функции ИИ обеспечивают реальную возможность повышения цен.

Но если увидеть противоположный сигнал:

Пользователи хотят использовать только бесплатную версию; платная версия имеет плохую репутацию; платформа постоянно снижает цены и проводит акции; частые пользователи разрушают издержки; доход от приложений ИИ растет быстро, но маржа прибыли низкая;

Тогда рынок начнет сомневаться:

Является ли уровень приложений ИИ выгодным бизнесом?

Это будет дополнительно передаваться вверх по цепочке. Ведь если приложения не зарабатывают деньги, провайдерам облаков и производителям моделей будут задавать вопрос: почему вы продолжаете увеличивать капитальные расходы?

Разные компании ИИ имеют совершенно разные экономические модели

Еще одна проблема заключается в том, что нельзя объединять все компании, связанные с ИИ.

1. NVIDIA, TSMC, хранилище, электрооборудование

Это те, кто продают лопаты. Чем больше других используют ИИ, тем больше они зарабатывают.

Они не несут прямых затрат на токены конечных пользователей, а вместо этого сталкиваются с капитальными расходами, связанными с расширением AI-выводов и обучения.

2. Облако: Microsoft, Google, Amazon

Они находятся посередине.

С одной стороны, ИИ способствует росту доходов от облачных услуг; с другой стороны, они сами несут огромные капитальные расходы, амортизацию, расходы на электроэнергию и центры обработки данных. Reuters Breakingviews отмечает, что расходы крупных компаний на ИИ значительно растут, но рынок все больше беспокоится о том, принесут ли эти вложения четкую отдачу.

Таким образом, проблема облачных провайдеров заключается в:

Рост доходов от облачных вычислений на базе ИИ сможет покрыть расходы на центры обработки данных, GPU, амортизацию и электроэнергию?

3. Компании, применяющие ИИ: Copilot, ChatGPT, различные агенты

Чем больше пользователи используют платформу, тем выше затраты. Если действует фиксированная подписка, например, ежемесячная плата по фиксированной цене, но пользователи интенсивно используют сервис, то валовая прибыль будет съедена.

Таким образом, идеальное состояние применения ИИ — не «бесконечный чат пользователя», а:

Пользователи готовы платить высокую цену, но фактическое потребление токенов контролируемо.

Например, если компании готовы платить 30, 50 или 100 долларов в месяц за AI-помощника по продажам, AI-помощника по коду или AI-помощника по юридическим вопросам, при этом стоимость вычислений за этим составляет всего несколько долларов, это выгодный бизнес.

4. Традиционные программные компании плюс ИИ

Такие компании, как Microsoft, Adobe и Salesforce, могут превратить ИИ в инструмент повышения цен, если добавят функции ИИ в существующее программное обеспечение, повысив ARPU, не допуская неконтролируемого роста затрат.

ИИ не является для них новым стартапом, а представляет собой существующие каналы распространения программного обеспечения + пакет дополнительных функций на основе ИИ.

Так что здесь и заключается наибольшее расхождение в оценке ИИ

Нет необходимости спорить, полезен ли ИИ или есть ли у него будущее — ИИ, конечно, является будущим.

Более глубокий вопрос: является ли ИИ программным обеспечением с высокой маржой или капиталоемким производством?

Оптимисты считают:

Стоимость ИИ быстро снизится, применение взорвется, ARPU вырастет, и в конечном итоге это все равно будет программный бизнес с высокой маржой.

Пессимисты считают:

Искусственный интеллект превратится в гонку вооружений: всем придется покупать GPU, строить центры обработки данных и оплачивать электроэнергию, но пользователи未必 готовы платить достаточно высокую цену за каждый токен, в результате прибыль будет поглощена затратами на инфраструктуру.

Я считаю, что истина где-то посередине:

Базовые модели и облачная инфраструктура будут все больше напоминать капиталоемкие отрасли; только настоящие приложения ИИ, обладающие распределением, сценариями использования и ценовой властью, смогут вновь превратиться в бизнес программного обеспечения.

Это также объясняет, почему рыночные данные ИИ могут расходиться

На первом этапе рынок покупает:

Кто связан с ИИ, тот растёт.

На втором этапе рынок задаст вопрос:

Кто может превратить ИИ в доход?

На третьем этапе рынок продолжит спрашивать:

Кто может превратить доход от ИИ в прибыль и денежный поток от операционной деятельности?

ИИ не обладает свойством «почти нулевой стоимости» при продаже дополнительной единицы, как традиционное программное обеспечение, поскольку каждая услуга требует вычислительных ресурсов, поэтому он по своей природе имеет затратные характеристики ресторанов, облачных вычислений и производственных компаний.

Но ИИ не так линеен, как ресторан, поскольку оптимизация моделей, кэширование, прогресс в чипах, пакетная обработка и маршрутизация через небольшие модели приводят к постоянному снижению удельных затрат.

Таким образом, то, на что действительно стоит обращать внимание в бизнес-модели ИИ, — это не «есть ли доход», а:

Сколько GPU, электроэнергии и стоимости токенов расходуется на каждый доллар дохода от ИИ.

Это будет ключевой вопрос, который рынок будет задавать компаниям, занимающимся ИИ, в ближайшее время.

Какова прибыльность будущего ИИ?