大模型探寻盈利新路径

2026中国国际大数据产业博览会举办专业展览，观众在中科曙光展位参观曙光8000十万卡AI超集群。新华社记者 李旭伦摄

近日，字节跳动旗下AI助手豆包正式落地费率调整政策，在豆包内成交的酒店订单，按独立渠道单独计费，其中软件服务费11.4%，支付手续费0.6%,综合费率约为12%。在AI大模型算力成本高企的背景下，这一尝试被业内看作AI对话入口开始脱离“导流工具”定位，走上独立商业化前台的标志。

AI流量首次单独计费

事实上，今年3月，豆包已经开始测试酒店预订功能。彼时，豆包仅作为抖音来客平台的“导流工具”，并无独立收益渠道。经由豆包导流的酒店订单，统一按照抖音主站8%的费率进行结算。此次调整后，豆包被正式划为独立的“特定成交渠道”，拥有了专属结算体系。酒店品类综合费率定价12%，这是字节跳动首次对AI对话产生的流量进行独立定价，也是国内AI对话入口商业化探索的关键节点。

国研新经济研究院创始院长、智能经济首席专家朱克力分析，这一举措是对话式AI流量完成独立资产定价的重要尝试，将AI引导形成的交易流量单独核算、单独计价，推动豆包从普通的问答工具，升级为独立的消费决策入口。

12%是什么概念？依据公开信息横向对比来看，目前主流在线旅游平台（OTA）的酒店基础佣金普遍在8%至18%之间，豆包的12%费率处于OTA赛道的中等区间。

记者在多个平台实测了不同档次酒店的价格，经对比，豆包推荐的酒店报价与传统OTA互有高低，也就是说，当前费率调整暂未传导至消费端，新增成本主要由商家承担。

4个百分点的变化，难免给商家带来“提价”的感受，但二者的计费逻辑并不相同。传统OTA平台以及抖音主站普遍采用“基本佣金+广告营销”的收费模式，商家想要获取平台曝光和流量，需额外投入信息流广告、直播推广等营销费用。相较之下，豆包的12%是交易成交后收取的渠道服务费。豆包公关负责人刘星此前公开表示，豆包生活服务业务目前没有付费推广，商家不能通过付费影响AI推荐排序。

在实际运营中，两种计费模式孰优孰劣还不好下结论，对商家而言，更有参考意义的是实际渠道成本和新增订单效果，新增渠道能否换来等值甚至超值的增量订单，才是关键。

据悉，酒店并非豆包本次试点的唯一品类。抖音来客官方通知显示，家居家装、教育培训、休闲娱乐等多个行业也已在豆包进行独立收费，综合费率较抖音主站均有所提升。目前，豆包全品类独立费率体系仍处于试点阶段，后续是否会扩大品类、调整费率，尚无官方明确时间表。

发掘可行盈利模式

工业和信息化部披露的数据显示，2025年我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业数量超过6200家；截至2025年12月，我国生成式人工智能用户规模已达6.02亿人，普及率提升至42.8%。用户规模与产业体量快速发展的同时，如何跑通商业化，成为全行业共同探索的命题。

摆在行业面前最直接的压力，是居高不下的算力成本。据中金公司测算，2025年国内大模型行业整体亏损超180亿元，2026年亏损规模预计突破200亿元。业内人士称，算力成本始终是厂商最大的支出项，通常占到运营支出的七成以上，用户规模越大，推理消耗带来的成本压力就越突出。

8月20日，阿里巴巴集团发布的2027财年第一季度财报也显示，本季度，千问所属的阿里巴巴AI实验室与应用收入33.38亿元，经调整EBITDA亏损138.61亿元，同比扩大超百亿元。据财报披露，亏损扩大主要源于AI模型能力的持续投入，以及千问App用户规模快速增长带来的推理成本上升，属于业务扩张阶段的战略性投入。

记者梳理行业公开信息发现，从终端收费逻辑来看，现阶段，国内AI大模型的商业化路径大致可以划分为三大类。

第一类是面向企业售卖模型能力，企业按照词元调用量或项目进行收费。数据显示，2026年中国大语言模型收入中，企业级市场收入规模约150亿元，占总市场的90%左右。公开数据显示，智谱AI企业级MaaS（开放平台及API业务）增长迅速，2025年度经常性收入（ARR）达17亿元；阿里巴巴AI云收入近年来保持高速增长，百度GPU云业务同比增速达283%。可以说，面向企业售卖模型能力是目前AI商业化最成熟、收入占比最高的一条路径。

第二类是面向个人售卖增值服务，按周期订阅收费。像豆包、千问等部分国内AI助手已经推出会员分级体系，以豆包为例，其在今年5月正式推出的付费版本，月费区间为68元至500元不等。

如果说企业端是目前AI最成熟的“赚钱机器”，那么面向普通用户的增值服务则是另一番景象：产品不缺用户，但缺乏愿意付费的消费者。据外媒报道，即便是最早开启付费会员模式、用户规模处于全球领先地位的ChatGPT，也仅有5%的使用者愿意为付费会员服务买单。

于是，开辟新的收入渠道，成为一些平台的选择，第三类商业化模式应运而生——撮合交易赚取服务费，按成交效果收费。这正是豆包当前试水的交易分佣模式，既不向普通用户收取会员服务费，也不向企业售卖模型能力，而是通过精准的需求匹配促成交易，从最终订单中按比例抽取服务费。

谈及三类模式的计费逻辑差异，朱克力表示，面向个人售卖增值服务需要用户为模型能力提前付费，面向企业售卖模型则为按资源消耗向企业收费，而交易分佣是成交后付费，只有订单真实完成，平台才获取收益，与商家“纯成交付费”的诉求相契合。在参与关系上，前两者是平台与使用者两方关系，交易分佣则形成平台、商家、消费者三方联动，平台还要对接线下履约、售后等服务，业务边界远超单纯的模型输出。

工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林认为，字节跳动此举不只是为了覆盖算力成本，还可以看作向互联网平台经济模式的回归，依托豆包打通交易全链路，撬动生活服务行业的存量格局，从而进一步扩张商业生态。

商业化之路仍需观察

交易佣金模式对本地服务业数字化与消费提振都具备正向产业价值。但这条商业路径能不能走通，目前仍是未知数。

朱克力表示，对中小商家尤其是精品酒店而言，AI能精准匹配需求，再加上按成交付费的机制，可减少无效营销投入，带来差异化发展空间；从产业层面看，也能倒逼本地服务业完善线上信息、补齐数字化短板，推动商家打磨产品服务；对消费端来说，AI能够高效筛选匹配供给，降低用户选择成本，释放潜在消费活力。

不过，AI交易分佣这条路要面对的挑战并不少。盘和林认为，这一价值的实现有着明确的前提：平台必须保持推荐中立，不能让佣金高低左右推荐排序。用户希望从与AI的对话中得到客观、中立的决策参考，一旦感知到推荐结果与平台收益挂钩，就容易对AI助手的信息公正性产生怀疑，损耗产品长期积累的用户信任，模式的根基就会被动摇。

而竞争者的跟进速度，可能比想象中更快。该模式复制门槛有限，如果其商业价值得到验证，同行可快速跟进落地，对于平台而言，难以形成长期独家优势，赛道竞争可能迅速进入同质化比拼阶段。朱克力认为，交易分佣的价值上限会受到场景规模、商家接受度、推荐公正性等多重条件约束。

整体而言，AI交易分佣这条新路径还处在早期探索阶段。“只有模型价值转化成实实在在的产业收益，规模化盈利才会真正到来。”朱克力说。

豆包这次在生活服务领域的抽佣试点，更像是一次探路，这一步能走多远，接下来几个季度的订单数据和商家反馈，会比任何判断都更有说服力。（中国经济网记者 秦佳鸣 来源：经济日报）