用户只在乎使命戒指，而非 Token

文/ 林书

剪辑 / 刘宇翔

全免费路线被撤消，整个 AI 运用都在转向 Anthropic 路线。

可能是 GPT 横空出世后，用户增速过于属目，在很长一段时刻，不管国内如祖国外的 AI 居品都是效法它的路线，以免费眩惑海量用户，再筹商怎么生意化变现。

然则，GPT 我方走着走着就发现这条路行欠亨，好像说不合算。AI 不同于传统互联网，算力需求不是每新增一个用户边缘递减，而是用户量越大，调用频率越高，使用场景越复杂，算力奢华的弧线呈指数级攀升。

这种"逆边缘成本"结构是整个这个词产业必须濒临的结构性拘谨，行业必须蜕变生意逻辑，不行再是"先圈地再收割"，而是从一启动就把算力当成中枢分娩身分来订价，要从"价钱战"转入"价值战"。

因此国内 AI 用户数第一的豆包上线付费订阅，就再浅薄不外了，致使，我都合计它推出的时刻有点晚了。

豆包坐拥 3.45 亿月活，比国内其他家 AI 运用的用户数加起来还多，算力需求过于恐怖，任何一个东说念主去负责豆包的 AI infra 都得头皮发麻。应知，谷歌用千亿好意思元级老本参加、自研 TPU 生态、万卡级集群守旧的 ‌Gemini，全球月活跃用户也不外 7.5 亿 ‌。

3.45 亿月活是豆包的"甜密的纳闷"，其中太多基础需求的"浅度用户"，但即即是浅度需求，也不行单纯通过"降智"缩短单元苦求的算力供给，那会崩了口碑。

而广宽"浅度"用户在某种进度上累赘了行家对豆包的专科度心智，以及跟付费意愿更强的专科用户"抢算力"，有限的算力被"浅度用户"奢华，还不行变现；复杂任务和分娩力场景，奢华更多算力与推理时刻，但用户却无需付费意愿。一根筋变两端堵，从生意逻辑上，是不合算的。

是以通过付费订阅完结需求分层，庸俗用户常用到的查费力、写基础案牍、日常问答、学习指导等功能，算力需求较少，赓续免费；复杂任务和分娩力场景，算力需求高，按需付费。这样既能留下海量用户，又能彩选出付用度户，是各家 AI 运用的通行作念法了。

事实上，专注于分娩力场景的 AI 早就建立了收费机制，比如 Anthropic 的 Claude，以及 Gemini、GPT 都是免费版 + 订阅模式。致使，订阅费都在飞腾，Anthropic 旗下企业级居品 Claude Enterprise 就在月费基础上，额外按推行奢华的算力付费。

国内方面，自 2026 年 2 月以来，智谱已相连三次上调模子订价， GLM-5.1 发布时再度提价 10%，戒指是 2026 年第一季度 API 调用订价进步 83%，但调用量仍然增长 400%，呈现"量价都升"的态势。Kimi 亦然，会员体系最低档从 9.9 元起迭代为 49 元，最高级到 699 元 / 月，并引入 Agent 集群权限等相反化升值。

它们据此反而在专科用户群体建立了"专科心智"，建造了生意飞轮的雏形。

豆包的付费订阅，虽迟但到，还没设蹊径收费的国产 AI 运用，朝夕也会跟进。然则，订阅模式也仅仅来源，AI 的结尾，应该是一门看"委派戒指"的生意。

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好奇羡慕好奇羡慕好奇羡慕好奇羡慕的是，就在豆包酝酿收费的几天前，DeepSeek 刚刚完成了一场令行业瞠主义降价，4 月 25 日，V4-Pro 文告价钱暴降 75%，输入价钱（缓存未射中）降至 3 元 / 百万 Tokens，输出价钱降至 6 元。

仅隔一天，V4-Pro 再次加码，缓存射中价钱奏凯打到 0.025 元 / 百万 Tokens ——两分钱。与此同期，V4-Flash 的缓存射中价钱更低，跌至 0.02 元 / 百万 Tokens。

对比 GPT-5.5 的 $2.5/ 百万 Tokens，和 Claude Opus 4.7 的 $15/ 百万 Tokens，这样的价钱，险些就是白送。

但廉价，果然意味着生意上的到手吗？

仍以豆包为例，在生意模式上，当下字节作念出的遴荐，是 SaaS 订阅。这条路最保守，也最安全。

问题是，将 SaaS 订阅套在 AI 居品身上，实质上仍然是在为用户奢华的 Token 买单——不管包装成"模范版"如故"专科版"，底层的成本核算逻辑并莫得变：用户多用一次模子，平台就多烧一份算力。

回思 2024 年的那场大模子价钱战，阿里云通义千问主力模子直降 97%，百度奏凯文告免费，整个这个词行业堕入一场 " 谁比谁更低廉 " 的竞赛。其时有东说念主甘心"大模子进入厘时期"。

其时就有东说念主安宁指出：当整个玩家都挤在吞并个计量单元上彼此压价，负毛利就不是不测，而是结构性的颠倒。

两年往时了，V4 把地板又凿穿了一层，但游戏律例莫得任何变化。

腾讯科技前段时刻出了一篇名为《Token 经济学》的深度分析，提供了一个值得青睐的不雅察框架：现时的 AI 生意化，早已不再是沿途" Token 单价"的算术题。不同的任务类型里检索、推理、万古运行、多轮交互，对应着透顶不同的成本结构。

一个轻量检索任务，搜索和 grounding 的用度可能是 Token 自己的四十倍；一个重度编程 session，模子推理成本才是大头。根蒂不存在一张通用的" AI 单元成本表"。

换句话说，"谁的 Token 更低廉"这个问题自己，还是是一个逾期的提法。它默许了行业存在一个统一的计量单元，而现实是，计费对象正在裂变，价钱维度正在扩散，Token 仅仅其中最底层的那一派。

《Token 经济学》给出了一个五层结算栈的框架来斡旋这种变化：最底层是公用业绩层，算力、Token、缓存、搜索，可计量、可路由，实质上和水电煤莫得分歧；往上是公约与才能层，包括 MCP、A2A 等跨平台互操作接口；再往上是常识封装层，涵盖 Prompt、Eval、Memory 这些行业 know-how 的序列化；第四层是施行委派层，Agent 看成被托管、被监控"数字劳能源"来运作；最顶层是戒指与背负层，按 outcome 收费，"戒指"自己变成合同化的结算对象。

V4 降价，实质上是把第一层的公用业绩价钱打到了接近免费。但国内厂商的生意模式，险些透顶压在这一层上。

从这个角度看，豆包的此次收费如故只在第一层鞭策，是"独一价钱不错打"的主动留心型政策。

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当国内还在围绕 Token 单价缠斗的时候，大洋此岸的 AI 生意，还是走到了一个透顶不同的阶段，具体来说，这是三条轨说念并行演进的路线，各有各的前提条款，也各有各的滋长逻辑。

第一条轨说念最激进，也最引东说念主雅致，即按戒指付费。

以 Intercom 的 AI 客服居品 Fin 为例，其订价 $0.99/ 单次管事，只在 AI 真确惩处了客户问题时才收费。什么算"惩处"？要么客户主动阐发问题已处理，要么客户在 Fin 酬报后莫得赓续追问。这个界说被写进了系统律例，不依赖东说念主的主不雅判断，不存在归因争议。

Fin 咫尺每周处理特出 100 万次客服对话，Intercom 也借此把 AI 谋划营收从险些为零拉到了过亿好意思元的量级。Zendesk 走的是吞并条路，但更郑重，按自动惩处工单收费，承诺量 $1.50/ 单次管事，2026世界杯赛事竞猜中国官网按需使用 $2.00/ 单次管事。

Sierra AI 则更为高调，由 OpenAI 董事长 Bret Taylor 荟萃创办，从第一天起就透顶基于 outcome 订价，企业合同价钱区间在 $50K 到 $200K/ 年不等，21 个月作念到特出 $150M 的 ARR，咫尺管事于特出 40% 的钞票 50 强企业，最近刚以 $15B 估值融了 $9.5 亿好意思元。

第二条轨说念求实得多，即按动作奢华。

Salesforce 的 Agentforce 莫得一刀切到"按戒指"，而是推出了 Flex Credits 体系：每个 AI action 奢华 20 credits，折合 $0.10/action。每个 action 粉饰最多 10，000 Tokens 的处理量，企业按 $500/100，000 credits 的单元批量采购。与此同期，客户面向的 Agent 仍然保留了 $2/conversation 的按对话计费选项，Copilot 类居品则保管传统的席位制。三种模式并存，企业不错把柄我方的使命负载遴荐最允洽的计价时势。

第三条轨说念最保守，即夹杂订阅。

ServiceNow 的 Now Assist 把 AI 才能打包进企业级 License，基础报价在 $150K-$400K/ 年，AI 功能看成附加模块重叠，酿成"固定底座 + 用量逾额"的夹杂结构。这条路之是以能走通，是因为 ServiceNow 的客户还是深度绑定在它的 ITSM 生态里，替换成本极高，AI 仅仅在已有护城河上加了一层。

三条轨说念的相反，名义上是计费时势不同，深层是计费单元不同。第一条轨说念计的是"已完成的使命"，第二条计的是"已施行的动作"，第三条计的是"已占用的席位和平台"。

但它们有一个共同的前提是不管计什么，被计的阿谁东西都必须在系统里有清亮的界说、可被自动纪录、且两边对其含义莫得争议。

把这个逻辑放回五层结算栈的框架里，会看到一个特别清亮的旅途：国外最新的 AI 生意模式并不是单纯地只规划 Token 奢华量，而是先把计费单元从 Token 升级为 Action（第二、三层），再从 Action 升级为 Outcome（第五层）。这是一个分阶段的基础设施树立过程，每一级台阶都有对应的系统才能看成守旧。

由此可见，与国内"按 Token 计费"的模式比拟，这样更多元、更精确的生意模式，无疑更切合当下广宽 B 端用户的痛点，因为归根结底，用户在乎的是使命的戒指，而非奢华的 Token。

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看到上述对比，可能有东说念主会说：国外 AI 厂商在生意上的收效，很猛进度上要归功于外洋 B 端用户更有余的预算，以及更强的付费意愿。

这样思诚然也没错，毕竟从数据来看，2025 年好意思国四大科技巨头（微软、谷歌、亚马逊、Meta）的 AI 老本开支加起来约 2.5 万亿东说念主民币，而中国七家头部互联网大厂整个才投了 6300 亿，连东说念主家的四分之一都不到。

但问题是：国外厂商的"按戒指付费"等生意模式，之是以在中国难以践行，一个更紧迫的原因是：中国的生意步履，后果太难界说，场景太碎。

Intercom 敢按单次管事收费，是因为 Zendesk 们花了十几年时刻，把"客户工单"这件事硬化成了一套完竣的系统经过，开单、流转、升级、关单，每一步都有日记，每一步都可纪念。Salesforce 敢按 action 收费，是因为它我方就是 CRM 系统——它明晰地知说念"发一封邮件""更新一笔纪录""创建一个契机"是什么，系统有原子级的操作日记。这些计费模式不是"生意模式创新"拍脑袋思出来的，它们是在锻练的业务基础设施之上，天然滋长出来的。

而在中国，就算是客服这样看似高度"模范化"的场景，其实也荫藏着一连串"碎屑化"的信息孤岛。

2025 年，中国智能客服的阛阓渗入率还是冲破 85%， 但问题是，这 85% 的渗入率背后，是十几条互不买通的渠说念在各利己战。淘宝、京东、抖音、微信、小红书、小要领、电话、钉钉、企微 …… 每个平台都有我方的后台，客服东说念主员得同期监控一堆窗口，信息透顶无法互通。

一个客户可能在抖音上问了"这一稔有莫得 L 码"，客服回了"有"；然后这客户又跑去微信私域问"刚才那件一稔能低廉点吗"，另一个客服接了；临了客户可能还在小红书私信里吐槽 " 发货太慢 "。

这三个对话，在企业的系统里可能是三条透顶零丁的纪录，致使可能根蒂莫得纪录，尤其是微信私域里的聊天，许多就躺在销售个东说念主手机上。

要是说国外的 AI 生意化正在沿着五层结算栈逐级上移，那么国内的景色是：第一层的地板还是被打穿，但第二到第五层之间，却连台阶都还莫得修好。

尽管国内如实有东说念主在搞按戒指付费，但跟国外那套"惩处一个工单收若干钱"的玩法比拟，中国的版块更像是"后果营销"的变种，而不是真确的 AI 管事计费立异。

咫尺国内这类效仿"按戒指付费"的模式中，最成表象的是 GEO（生成式引擎优化）这个赛说念。说白了就是帮企业优化在豆包、DeepSeek、Kimi 这些 AI 搜索里的品牌曝光，然后按后果收钱，即品牌被 AI 保举到第几位、名次进步了若干，对应不同收费档位。

而在金融和营销鸿沟，也有部分企业启动了访佛的尝试。

举例国内的蚂蚁数科，就激进地提议了银行只须提供业务主义、预算和客群，智能体自动均衡全链路，临了按往复鸿沟增长净值的万分位到千分位收费。

相似地，在数字东说念主直播鸿沟，中科深智从 2024 年底就启动跟电商客户试水分润模式，到 2025 年认真推出 AI RaaS 业务，跟客户商定：素材投不出去不收钱，ROI 没达标按比例退费。

但要是细究下来，国内的 AI 按戒指付费，咫尺更像是营销外包的后果对赌，而不是 AI 管事的模范化计费立异。

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现阶段，国内的 " 按后果付费 "，更多是把生意风险逶迤给客户—— GEO 优化按名次收费，但名次能不行带来着实调理，没东说念主打保票；蚂蚁数科按往复增长收费，但增长里有若干是 AI 的功劳、若干是阛阓环境的功劳，归因扯不清；而直播带货的 GMV，则更像是一种销售对赌，而非时刻管事。

没罕见字化的工单，就莫得 AI 管事的计费单元。这不是 AI 时刻自己能惩处的问题，而是企业数字化转型深度的映射。

这样的具体差距，在计费颗粒度上，体现得尤为明显。国内企业濒临的现实是：里面系统琳琅满目，一个"动作"的颗粒度根蒂没法统一。你怎么解说" AI 作念了一个动作"而不是"职工手动点了一下"？

咫尺，国内除了蚂蚁数科，在金融行业作念出了相对明确的"万分位到千分位"抽成公式外，大部分企业还停留在"一事一议"的定制化谈判阶段，莫得酿成可复制的模范化计费单元。

当归因颗粒度不够细的时候，这样的生意模式就难以成立。

是以，真确的正说念，扎塌实实地将业务模范化、企业数字化的这些课补上去。

这并不是一个恣意的工程，它们并非时刻上的艰苦，更多是组织层面、经过层面、生态层面的脏活累活。但正因为脏、正因为累，才组成了真确的壁垒。

DeepSeek V4 是开源的，任何东说念主都不错下载部署，连 API 用度都不错省却，这天然是高大的目田度。但反过来看，也意味着厂商和客户之间险些莫得绑定关联——莫得生态锁定，莫得器具链粘性，

作念个比方的话：国内的 AI，当今卖的是裸电。客户拿到手，还得我方拉电线、装变压器、修配电房。

V4 把电价打到了两分钱一度，如实很低廉。但生意客户真确需要的不是更低廉的电，而是一个插上插头就能用的完竣供电系统。

若按照先前《Token 经济学》的分法，现阶段，国内 AI 在第一层的利润空间还是趋近于零，不往上走，就只可等着被出清。而往上走的第一步，不是发明一个新的计费模式，不是喊一句"按戒指付费"的标语，而是回到最基本的建立可计量的数字基础设施。

当下，Token 的成本鄙人千里2026世界杯赛事竞猜中国官网，AI 的价值却在上移。这两条线的交叉点，就是基础设施。谁先到达那处，谁就能在 Token 成本归零的那一天，依然站着收钱。