Сутність підпискової моделі ШІ полягає у перетворенні непередбачуваних витрат на обчислювальну потужність на передбачувану структуру доходів — це буде ключовим питанням, яке ринок буде постійно ставити перед ШІ-компаніями.

Автор статті, джерело: У Дуі

Внутрішній AI нарешті дійшов до цього кроку: треба говорити не лише про користувачів, а й про прибуток

Етап безкоштовного привернення клієнтів завершено, і застосунки ШІ починають переходити до етапу «сегментація витрат + сегментація користувачів + перевірка комерційної доцільності».

Недавно на сторінці додатку Доубао в App Store з’явилися інформації про платні підписки: крім безкоштовної базової версії, можуть бути стандартна версія за 68 юанів/місяць, підсиленна версія за 200 юанів/місяць, професійна версія за 500 юанів/місяць, а річна підписка — до 5088 юанів.

Відповідь Доубао: безкоштовна послуга буде збережена, схеми додаткових послуг все ще перебувають у тестуванні, і в поточному продукті відповідні переваги ще не відображаються.

Цю подію можна розглядати з кількох точок зору.

Це пов’язано з витратами, зокрема з “вартістю інтенсивних користувачів”

Найбільш складне в такому продукті, як Доубао: чим більше користувачів його використовує, тим вищі витрати платформи.

Звичайний користувач іноді задає кілька питань — витрати можуть бути під контролем.

Але якщо користувач почне робити це:

Написання довгих текстів, створення презентацій, аналіз даних, глибокі дослідження, генерація зображень, генерація відео, реальний голосовий діалог, багатокрокове виконання завдань агентом.

Тоді це зовсім інший рівень витрат.

Основні можливості версії DouBao для Mac, крім чату, — це «пошук, редагування зображень, написання, переклад, PPT, аналіз даних», а також акцент на генерацію зображень та відео, глибоке дослідження, протоколи зустрічей, обробку документів і таблиць — усі ці функції утворюють інтегрований робочий процес. Сутність цих функцій полягає в тому, що вони вимагають значно більше токенів, обчислювальних потужностей для висновків та мультимодальних обчислень, ніж звичайний чат.

Тоже саме, що Доба бере плату, найімовірніше, не тому, що «звичайні чати втрачають надто багато», а тому, що:

Високодоцільні функції та інтенсивні користувачі більше не можуть отримувати безлімітний безкоштовний доступ.

Безкоштовна версія може залишитися, щоб слугувати вхідним пунктом, підвищувати щоденну активність та формувати брендове сприйняття; але справжні ресурсоємні функції слід розподілити за рівнями через підписки, ліміти, пріоритети та професійну версію.

Складністю комерціалізації ШІ є «фіксований дохід, але змінні витрати»

Підписка має природний суперечність:

Користувач щомісяця сплачує фіксовану суму, але кількість споживаних токенів не є фіксованою.

Це відрізняється від Netflix, Tencent Video та iQIYI. У відеоплатформах, коли серіал закінчується, користувачі можуть дивитися його кілька разів, і граничні витрати відносно обмежені. З AI інакше: кожна глибока діалогова сесія, кожен згенерований відеофайл, кожен аналіз довгого контексту вимагає повторного використання ресурсів для висновків.

Традиційна програмна модель та модель Netflix схожі на:

Розробити один раз → копіювати нескінченно багато разів → гранична вартість продажу додаткової одиниці наближається до нуля

Але сервіси великих моделей більше схожі на:

Одна інференційна модель → кожен виклик вимагає обчислювальних ресурсів → чим більше користувачів і глибше вони використовують, тим вищі витрати на інференцію.

API від OpenAI, Azure OpenAI тощо стягують плату за токени, що підтверджує це: вхідні токени, вихідні токени, довгий контекст і кешовані вхідні дані мають різну ціну, причому вихідні токени зазвичай значно дорожчі.

На офіційній сторінці цін OpenAI короткий контекст GPT-5.5 коштує 2,5 долара США за мільйон токенів на вхід і 15 доларів США за мільйон токенів на вихід, а кешовані вхідні дані значно дешевші.

Це не та ж економічна модель, що продаж Office, Photoshop чи операційних систем.

Власний сервіс ByteDance — Volcano Engine — також використовує подібну логіку: ціни на модель Doubao для розробників також обчислюються за мільйон токенів, наприклад, Doubao-Seed-2.0-pro відображається як від 3,2 юаня за мільйон вхідних токенів, від 16 юанів за мільйон вихідних токенів.

Це свідчить про фундаментальну проблему:

Продукти на основі ШІ виглядають як підписка, але у бекенді оплачуються за використанням. Але вони не повністю еквівалентні ресторану.

Більш точним формулюванням буде:

Штучний інтелект — це гібрид програмної компанії, хмарної компанії та енергоємної промислової компанії.

Якщо користувач платить 68 юанів на місяць, але безумно створює PPT, відео та довгі звіти, витрати можуть з'їсти більшу частину доходу.

Якщо користувач щомісяця платить 500 юанів, але в основному використовує їх для високодоходних завдань із контролюваним споживанням, це вигідний бізнес.

Отже, підписка на AI суттєво полягає в одному:

Перетворіть непередбачувані витрати на обчислювальну потужність на передбачувану структуру доходів.

Перехід від конкуренції за кількістю користувачів до конкуренції за ARPU

Раніше конкуренція між українськими додатками ШІ в значній мірі полягала у безкоштовному привабленні користувачів.

Чому Бэйдзю вдалося досягти таких масштабів? Крім переваг продукту, це також завдяки трафіку ByteDance, сильним продуктовим здібностям та низькій вільній межі входу. Бэйдзю — найбільш використовувана китайська AI-чат-платформа; за даними QuestMobile, її тижнева кількість активних користувачів становить близько 155 мільйонів, а DeepSeek — 81,6 мільйона; одночасно Alibaba підтримує зростання користувачів Qwen за рахунок великих субсидій.

Але у безкоштовному режимі є одна проблема:

Чим більший користувацький масив, тим реальнішим стає тиск на витрати.

Зокрема, китайські AI-продукти зараз переживають цінову війну. DeepSeek значно знизив очікувані витрати на модель, а Alibaba, ByteDance, Tencent та Baidu не хочуть втрачати точку входу. Тому споживчий AI легко потрапляє в незручну ситуацію:

Користувачі вважають, що ШІ має бути безкоштовним; платформа розуміє, що ШІ не може бути безмежно безкоштовним; інвестори хочуть бачити зростання; всередині компанії прагнуть до комерційного замкненого циклу.

Випуск платної версії Доубає означає, що він хоче протестувати питання:

Чи готові китайські користувачі платити за робочі процеси штучного інтелекту?

Ви платите не за «чат», а за те, що допомагає вам зекономити час, робить презентації, пише звіти, проводить дослідження, обробляє дані та генерує відео.

Ця різниця дуже важлива.

Користувачеві важко щомісяця платити 500 юанів за «твою компанію в чаті».

Але якщо він справді може допомогти контент-мейкеру, продавцю, вчителю, студенту, оператору, консультанту економити 1–2 години щодня, то ціни 68, 200 та 500 юанів будуть сприйматися зовсім по-різному.

Це також означає: безкоштовна версія AI залишиться, але вона стане все більш «обмеженою»

Майбутній український AI-навійний застосунок, ймовірно, не матиме єдиного тарифу, а буде побудований за чотирьохрівневою структурою:

Перший рівень: безкоштовна версія

Для привернення клієнтів, формування звичок використання та збереження частки ринку. Звичайні чати, базові запитання та легкий пошук залишаться безкоштовними.

Другий рівень: недорогі підписки

Для звичайних частих користувачів: вищі ліміти, швидша обробка, менше очікування та кращі моделі.

Третій рівень: Профі

Продаж PPT, аналізу даних, глибоких досліджень, обробки документів, коду, довгих контекстів для контент-мейкерів, професіоналів, студентів, програмістів та дослідників.

Четвертий рівень: сервіси для бізнесу/API/агентів

Оплата за обсяг або пакет + оплата за перевищення. Саме тут знаходиться справжній бізнес-модельний потенціал.

Три рівні 68, 200, 500, які зараз поширюються для Доубао, сутью є перевірка цієї шаруватості.

Безкоштовна версія вирішує проблему «масштабу користувачів»; стандартна версія — «легкі платні користувачі»; підсиленою та професійною версіями вирішується проблема «відновлення витрат на тяжких користувачів».

ChatGPT, Claude, Gemini, Kimi, Tongyi, Zhipu, Doudou вже або майже перейшли до подібної структури. Різниця лише в тому, хто має найкращу безкоштовну версію, хто пропонує найбільш помітні платні переваги та хто краще контролює витрати.

Чому підписка на ШІ складніша, ніж традиційна SaaS?

Для кожного додаткового користувача, кожного додаткового діалогу, кожного додаткового довгого підсумку та кожного додаткового виконання завдання агентом збільшується споживання GPU-виведення, електроенергії, відеопам’яті, пропускної здатності, сховища та інженерного обслуговування.

Отже, найважливішим питанням для компаній, що розробляють AI-застосунки, не є:

Чи є користувачі?

замість цього:

Чим більше користувачів, тим більше прибутку чи витрат?

Це сильно відрізняється від традиційного SaaS. У традиційному SaaS, після налаштування системи, маржа на нових клієнтів зазвичай висока; але якщо користувачі дуже активно використовують AI-продукт, це може призвести до зростання витрат на виведення. Зараз ринок стурбований поверненням інвестицій у AI від великих технологічних компаній — і суть цієї проблеми саме в цьому. Alphabet, Microsoft, Meta, Amazon та інші великі компанії цього року зробили величезні інвестиції у AI, і інвестори все більше звертають увагу на те, коли ці витрати на AI принесуть достатній дохід.

Але підписку на ІІ не можна просто порівнювати з рестораном — ресторан важко зменшує вартість «однієї миски лапши» на 80% щороку.

Але це може штучний інтелект.

Вартість виведення моделі постійно знижується через кілька факторів:

По-перше, чіпи стають потужнішими. По-друге, моделі стають меншими, застосовується дистиляція, квантування та більш точне маршрутизація MoE. По-третє, кешування, пакетна обробка та повторне використання контексту зменшують витрати на повторні обчислення. По-четверте, багато завдань не вимагають найпотужнішої моделі — їх можна вирішити за допомогою менших моделей. По-п’яте, компанії перейдуть від «сліпої накопичування токенів» до «зменшення кількості токенів на кожен бізнес-результат».

Таким чином, гранична вартість ІІ не є нульовою, але вона також не є фіксованою вартістю інгредієнтів.

Це схоже на ранній хмарний сервіс: спочатку він був дуже дорогим, але з масштабуванням, оптимізацією апаратного та програмного забезпечення витрати постійно знижувалися.

Також саме тому в цінах OpenAI «кешовані вхідні дані» значно дешевші за звичайні вхідні дані. Саме існування механізму кешування свідчить про те, що постачальники штучного інтелекту намагаються перетворити повторні обчислення на більш дешеві, майже програмні етапи.

Це призводить до того, що AI-компанії повинні одночасно відповідати на три питання:

По-перше, скільки користувачі готові заплатити? Це доходна сторона.

Друге, скільки токенів користувачі витрачають щомісяця? Це витрати.

Третє, чи зможе швидкість зниження витрат на модель перевищити швидкість зростання використання? Це стосується прибутковості.

Якщо відповідь:

Користувач готовий платити 200 юанів, але щомісячні витрати становлять 150 юанів, тому цей бізнес зовсім не вигідний.

Якщо відповідь така: користувач готовий заплатити 200 юанів; витрати становлять лише 20 юанів, і з оптимізацією моделі їх можна знизити до 10 юанів.

Тоді застосунки на основі ШІ знову наближаються до добrego бізнесу з програмним забезпеченням.

Таким чином, справжнім ключовим показником бізнес-моделі ШІ є не DAU, і не кількість завантажень, а:

Дохід на кожного платного користувача / Витрати на висновки на кожного платного користувача.

Тобто модель одиничної економіки у версії з ІІ.

Це, у свою чергу, вплине на AI-ринок

Щодо фондового ринку, це дійсно важливо.

Ринок зараз торгують AI, на першому етапі дивляться:

Чи відбудеться вибух попиту на обчислювальну потужність?

Тож NVIDIA, TSMC, Broadcom, сховища, електрообладнання та центри обробки даних зросли.

На другому етапі ринок запитає:

Чи є користувачі у застосунків ІІ?

Тому кількість користувачів ChatGPT, DouBao, Kimi, Qwen, Copilot і Gemini буде під увагою.

Третій етап, який є найважливішим наступним етапом, ринок запитає:

Чи можуть ці користувачі платити? Чи зможуть вони заробити гроші після оплати?

Про те, що DouBao почне брати плату, — це просто початок третього етапу.

Якщо в майбутньому з’являться ці сигнали, ринок AI стане здоровішим:

Показники перетворення платних користувачів є хорошими; користувачі не масово відхиляються через платність; є покупці для дорогого професійного варіанту; корпоративні клієнти почали масово закуповувати; витрати на виведення постійно знижуються; функції ШІ надають реальну здатність до підвищення цін.

Але якщо побачити протилежний сигнал:

Користувачі хочуть використовувати лише безкоштовно; платна версія має поганий рейтинг; платформа постійно знижує ціни та проводить акції; часті користувачі знищили витрати; дохід від застосунків ШІ швидко зростає, але маржа прибутку погана;

Тоді ринок почне сумніватися:

Чи є шар застосунків ШІ вдалим бізнесом?

Це додатково вплине на ланцюжок поставок. Якщо додатки не заробляють грошей, провайдерів хмарних послуг і моделей запитуватимуть: чому ви продовжуєте збільшувати капітальні витрати?

Різні компанії з ІІ мають зовсім інші економічні моделі

Ще одна проблема полягає в тому, що не можна об’єднувати всі AI-компанії разом.

1. NVIDIA, TSMC, пам’ять, електрообладнання

Це ті, хто продає лопати. Чим більше людей використовують ШІ, тим більше вони заробляють.

Вони не несуть прямих витрат на токени для кінцевих користувачів, а замість цього залежать від капітальних витрат, пов’язаних із розширенням AI-виведення та навчання.

2. Хмари: Microsoft, Google, Amazon

Вони знаходяться посередині.

З одного боку, ШІ приносить зростання доходів від хмарних послуг; з іншого — вони ж несуть величезні капітальні витрати, амортизацію, витрати на електроенергію та центри обробки даних. Reuters Breakingviews зазначає, що витрати великих компаній на ШІ стрімко зростають, але ринок все більше ставить під сумнів, чи принесуть ці інвестиції чіткий дохід.

Отже, проблема хмарних провайдерів полягає в:

Чи може зростання доходів від хмарних обчислень AI покрити витрати на центри обробки даних, GPU, амортизацію та електроенергію?

3. Компанії з застосунками ШІ: Copilot, ChatGPT, різні агенти

Чим більше користувачі використовують платформу, тим вищі витрати. Якщо це фіксована підписка, наприклад, щомісячна плата за фіксовану ціну, але користувачі активно використовують сервіс, то маржа прибутку буде знижуватися.

Тому найідеальний стан застосунків ШІ — не «нескінченний чат користувача», а:

Користувачі готові платити високу ціну, але споживання токенів контролюється.

Наприклад, якщо компанія готова щомісяця платити 30, 50 або 100 доларів США за AI-помічника з продажів, AI-помічника з кодування або AI-помічника з юридичних питань, а вартість обчислень за цим становить лише кілька доларів — це вигідний бізнес.

4. Традиційні програмні компанії плюс ШІ

Наприклад, компанії, такі як Microsoft, Adobe, Salesforce, якщо зможуть додати функції ШІ до своїх існуючих програм, підвищивши ARPU, не дозволяючи витратам вийти з-під контролю, зможуть перетворити ШІ на інструмент підвищення цін.

Штучний інтелект не є для них новим стартапом, а є існуючими каналами розповсюдження програмного забезпечення + пакет додаткової вартості з використанням ШІ.

Отже, найбільша розбіжність у оцінці штучного інтелекту саме тут

Не треба суперечити, чи корисний ШІ чи чи має він майбутнє — ШІ, звичайно, є майбутнім.

Глибше питання: чи є ШІ високомаржинальним програмним забезпеченням, чи важким капіталом промисловості?

Оптимісти вважають:

Витрати на ШІ швидко знизяться, застосунки вибухнуть, ARPU зросте, і в кінцевому підсумку це все одно бізнес з високою маржою, подібний до програмного забезпечення.

Песимісти вважають:

Штучний інтелект перетвориться на змагання зі збільшенням озброєння: всім потрібно буде купувати GPU, будувати центри обробки даних, платити за електроенергію, але користувачі можуть не бути готові платити достатньо високу ціну за кожен токен, і в кінцевому підсумку прибуток буде поглинений витратами на інфраструктуру.

Я вважаю, що істина посередині:

Базові моделі та хмарна інфраструктура все більше будуть схожі на індустрію з високими капітальними витратами; справжній шанс знову перетворитися на бізнес з програмного забезпечення мають лише AI-застосунки, які мають розповсюдження, сценарії використання та цінову владу.

Це також пояснює, чому AI-ринки можуть розходитися

На першому етапі ринок купує:

Хто має відношення до ШІ, той росте.

На другому етапі ринок запитає:

Хто зможе перетворити ШІ на дохід?

На третьому етапі ринок продовжить питати:

Хто зможе перетворити дохід від ШІ на прибуток і вільний готівковий потік?

Штучний інтелект не має такої ж властивості, як традиційне програмне забезпечення, де продаж додаткової копії майже не має витрат — кожне його обслуговування вимагає обчислювальних ресурсів, тому він природно має витрати, подібні до ресторанів, хмарних обчислень та виробничих компаній.

Але ІО не є лінійним, як ресторан, оскільки оптимізація моделей, кешування, прогрес у чіпах, пакетна обробка та маршрутизація малими моделями призводять до постійного зниження витрат на одиницю.

Тоже справжній показник бізнес-моделі ШІ — це не «чи є дохід», а:

Скільки GPU, електроенергії та витрат на токени потрібно витратити на кожен долар доходу від AI.

Це буде ключовим питанням, яке ринок буде постійно ставити перед компаніями, що працюють з ІІ.

Яка прибутковість майбутнього ШІ?