AI助手变身“带货”新宠，商业化探索遇挑战

豆包，悄然涉足“带货”领域。

近期，有用户发现，在与豆包对话时，其回复中嵌入了抖音商城的商品链接，特别是在讨论消费类话题时，出现频率相当高。不只是豆包，腾讯元宝、文小言、Kimi等这类C端用户常用的智能助手工具，也都在默默“上链接”。国外的ChatGPT更是与沃尔玛合作，用户能在聊天界面内直接完成下单支付。

从回答问题到推荐商品，这标志着AI工具正迈入新的商业化阶段，它们不仅提供信息，还成为新的交易入口。

然而，“带货”只是表象。背后，折射出整个大模型行业在高成本和激烈竞争下的集体焦虑。

大模型主要分为开源与闭源两类。其中，开源模型注重技术共享与生态构建，变现依赖配套服务、企业合作及社区支持；闭源模型的变现方式更为多元，涵盖直接商业服务、订阅付费、定制化解决方案等领域。我们将重点关注闭源大模型的变现模式。

多位行业从业者认为，目前较成熟的变现模式包括API调用、会员订阅、定制化解决方案。但面对高昂的成本，“老三样”已难以支撑庞大的算力开销，大模型公司们不得不积极寻找新的变现路径。

当前的带货尝试，会是一个明智的选择吗？

1 电商变现新尝试：广告遇冷，电商或成新宠

豆包们的新动向，重新引起了外界对大模型公司盈利新方式的关注。除了传统路径，它们正尝试两种“贴近用户”的方式：一是广告，二是电商。

广告虽是互联网最古老的商业模式之一，但在AI聊天机器人这一全新交互场景下，各家大模型公司普遍持谨慎态度。在AI回答中加入广告，可能会降低用户信任度。因此，厂商们在收入与用户之间左右为难。

相比之下，电商被从业者视为优于广告的变现新模式。

尽管两者都依托AI搜索的两大基础优势：用户流量（高用户活跃度）和大量用户行为数据（精准用户需求理解），但广告模式是通过GEO技术为品牌提供曝光服务，追求展示次数和点击量；而电商更注重“成交”，通过嵌入购物链接引导用户购买。

广告可能被动干扰用户，而电商链接通常由用户主动点击，因此更易于被接受。

目前，国内多数头部智能助手工具已接入电商链接。

「定焦One」测试发现，在豆包、腾讯元宝、文小言、通义、Kimi、纳米AI上输入“敏感肌适合用什么样的面膜”，除通义外，其他回复中均出现不同形式的电商链接。豆包插入文字链接，点击跳转抖音商城；腾讯元宝、Kimi以图片形式展现，点击后跳转第三方平台；纳米AI和文小言则在参考网页里出现购物链接。涉及的购物平台包括淘宝、京东、得物等。

跃盟科技创始人王冉表示，在搜索过程中，大模型需借助电商平台的相关商品数据支撑，“因此，有电商业务的大模型公司优先联动自家产品尝试，如豆包接入抖音商城链接；没有电商业务的大模型公司则选择与其他平台合作，但这一合作落地的难度更大。”

合作的电商平台数量越多越好，“信息越多，模型交付给用户的结果就越客观。”

王冉指出，插入商品链接属于应用层的变现L1级别，依靠关键词索引和内容匹配技术即可实现。但因技术门槛不高，难以拉开与主流电商平台搜索推荐的体验差距，更难媲美广告商业模式带来的收入。

一位从业者表示，大模型公司与电商平台的合作灵活多样，有的以佣金分成方式合作，有的则进行资源置换。但“电商变现”尚处于初步尝试期。

国外的探索更为深入。OpenAI在今年4月底宣布ChatGPT内置购物功能，用户需跳转外部链接购买产品。9月底又推出“即时结账”功能，用户能在ChatGPT界面内直接下单Etsy和Shopify平台的商品。

从业者认为，这标志着OpenAI正打通“搜索-推荐-决策-支付”的全链路。如果成功，ChatGPT将成为新的巨大“购物入口”，用户和商家将减少对亚马逊等传统电商平台的依赖。

2 传统模式“三强”：API、会员、定制依旧稳健

新方式收入有限，真正支撑大模型商业化基本盘的仍是“三条老路”——卖API接口、搞会员订阅、给企业做定制化解决方案。

先看“卖API”，即将大模型能力做成工具接口卖给其他企业。

“目前API是大模型公司最主要的变现方式之一。”一位资深从业者表示。

代表性公司包括国外的OpenAI、Anthropic和Google以及国内的字节、阿里、百度。

据估算，仅从API调用量和定价粗略计算，OpenAI和Anthropic属于行业内靠卖API赚钱的第一梯队。国内方面，DeepSeek曾披露其一天总收入为56万美元。AI行业资深从业者云中江树综合公开数据认为国内外头部大模型公司都能靠API赚钱。

再看“会员订阅”，即个人用户花钱买会员解锁更多功能。

这一模式的领先者是OpenAI。目前ChatGPT最低的Plus会员费为每月20美元。

目前国内没有特别突出的C端付费产品。

用户付费习惯差异和激烈的“百模大战”，让国内厂商将基础服务免费作为获取用户的重要战略。Kimi去年推出的“打赏”模式算是一个新尝试。但非强制订阅。

最后是“企业解决方案与定制化”。

根据企业具体需求开发AI方案。这一模式的优势在于利润率高且企业愿意付费。与两年前相比客户接受度高了很多。但这一方式的变现规模仍小于卖API和用户订阅。

3 成本高企 迫不得已

即便大模型公司从未停止商业化探索但面对高昂的训练和推理成本还是远远不够。

头部玩家也扛不住亏损。根据OpenAI向股东提交的财务报告其在2025年上半年的营收约为43亿美元但亏损达135亿美元主要用于研发人工智能及运行ChatGPT上。

训练成本如火箭般上涨。

“前沿模型的训练成本从2020年的数百万美元激增至2025年的3亿美元以上增长约66倍且仍在攀升。”沈仁奎表示这背后是硬件垄断、能源消耗和高质量数据稀缺等多重因素叠加的结果。

“推理成本”也在上涨。

“推理”即用户使用大模型处理任务时模型实时计算生成答案的过程。随着AI工具被用于多步骤任务分析长文本等复杂需求用户所需的“推理”次数和难度都在增加成本也越来越高。