轮到豆包收割了？|kimi|token|疯狂|腾讯版小龙虾|豆包

出品｜虎嗅黄青春频道

作者｜商业消费主笔黄青春

题图｜视觉中国

一场舆论风暴正在吞噬豆包。

5 月 4 日，豆包在苹果 App Store 悄然更新付费订阅声明：将在免费版基础上推出三档付费增值服务，标准版连续包月 68 元、年付 688 元，加强版 200 元 / 月、年付 2048 元，专业版 500 元 / 月、年付 5088 元。

乍一看，豆包完成了撑杆跳，年费一跃从免费跨入千元区间，瞬间引爆全网舆论：“豆包笨还收费”、“免费版要变阉割版”等吐槽迅速登顶热搜。

随后，豆包官方回应称，豆包始终提供免费服务，也在探索推出更多增值服务，以满足不同用户的差异化需求。相关方案细节目前还在测试阶段，正式上线时会通过官方渠道发布完整信息。

据虎嗅了解，付费功能将聚焦在复杂任务和高算力生产力场景，如 PPT 生成、数据分析、影视制作等，此类任务需消耗更多算力与推理时间，因此豆包计划上线付费服务，以更好满足这部分复杂场景需求。

行业人士猜测，ChatGPT、Claude 均采用基础免费 + 进阶付费模式，豆包核心逻辑也是用户分层 + 按需付费，背后考量不单单是满足差异化需求，更多是为分摊高算力任务带来的巨额成本压力。

豆包步子迈大了？

豆包此次公布的三档定价，是争议的焦点。

首先，横向对比竞品，豆包定价并不激进。海外头部 AI 产品中，ChatGPT Plus 月费 20 美元、Pro 版 100-200 美元；Claude Pro 月费 19 美元、Max 版 100-200 美元；Gemini Plus 月费 7.99 美元、Ultra 版 249.99 美元；国内竞品中，Kimi 初级会员连续包月 49 元，智谱、MiniMax 基础会员定价集中在 30-60 元区间，豆包初级会员仍以免费策略走全民普及路线。

其次，豆包在专业会员到顶级会员的价格区间，玩起了“心智锚定”的定价策略：用 68 元专业会员对标海外头部 AI 产品，形成同档比价效应；用 500 元顶级会员的价格锚点，凸显中档 200 元的极致性价比。

然而，网上吐槽最多的却是定价与产品能力存在错配：若豆包付费能力仅覆盖PPT 生成、数据分析、影视制作等基础生产力场景，核心权益不过是增加调用次数、提升响应速度就会显得缺乏诚意，因为这些功能通义千问免费版已全面开放。

即便对比同价位的 Kimi 高级会员，后者支持 Office 全格式深度处理、同花顺 / 天眼查实时数据接入，还开放了多 Agent 集群并行能力，可同时完成 10 个复杂任务，而豆包 200 元 / 月的加强版核心生产力能力落后一个代际。

唯一能拎出来当卖点的，是字节旗下 Seed 2.0 文生视频模型。可问题在于，Seedance 的高算力成本与豆包订阅价格之间存在难以调和的矛盾：生成 100 秒 Seedance 视频的成本约百元，若 200 元 / 月的加强版用户每月仅生成 2 分钟视频，单视频成本就已达 120 元，再叠加日常文本推理消耗，平台必然陷入“卖得越多亏得越多”的死局。

这意味着，即便用户付费，也很难获得无限制的视频生成额度，最终仍需按次购买点数，所谓会员权益会沦为有限额度的使用权。

更尴尬的是用户结构错配。

QuestMobile 数据显示，2026 年一季度 AI 应用新增用户呈现下沉 + 银发双向延伸趋势，豆包 3.45 亿月活中，学生、中老年群体占大头，使用场景集中在日常聊天、查资料，根本不需要付费的生产力功能；而真正有高频生产力需求的职场人、开发者、创作者，又普遍认为豆包的专业能力不足，更愿意选择 ChatGPT、Claude 或国内垂直模型。

这种“低端用户用不上，高端用户看不上”的局面，很容易让豆包付费版陷入两头不讨好的境地。

此外，花旗一项调研数据显示，45% 受访者虽愿意为 AI 高级功能付费，但可接受的月均价格仅为 48.3 元，比豆包 68 元的起步价低 30%。等于说，豆包订阅价格虚高于国内用户付费心理预期，但也没跳出文心一言、Kimi、讯飞星火等国内 AI 付费产品的主流基准线。

当然，抛开舆论争议，豆包选择此时收费，确实也有苦衷：海量用户规模带来的指数级算力成本，已经压得字节喘不过气。

作为国内 C 端用户基数最大的AI 原生应用，豆包的发育速度可谓一骑绝尘。

QuestMobile 数据显示，截至 2026 年 3 月，豆包月活跃用户已达 3.45 亿，超过第二名千问（1.66 亿）与第三名 DeepSeek（1.27 亿）的月活总和，日活峰值更是突破 1.5 亿；一季度月人均使用次数达 54.8 次，用户活跃率 33.5%，两项指标均大幅领先行业竞品。

可支撑数据陡峭上扬的，是海量的算力消耗。据火山引擎披露，目前，在火山引擎上累计 Token 使用量超过一万亿的企业，已从去年底的 100 家增长到 140 家；截至 2026 年 3 月，豆包大模型日均 Token 使用量已突破 120 万亿，过去三个月增长一倍，较 2024 年 5 月发布时暴涨 1000 倍——相当于每秒钟，豆包就要处理超过 138 亿个词元的请求。

要知道，大模型的成本逻辑与传统互联网产品有着本质区别：微信、抖音这类产品用户越多，分摊的服务器成本越低，高基数下的单个用户边际成本可以趋近于零；但 AI 大模型的每一次交互都需要 GPU 集群实时算力支撑——用户使用越频繁、需求越复杂，总成本就越高，不存在规模效应带来的成本摊薄。

一份在 CSDN 上流传的成本拆解显示，豆包免费服务单次推理成本结构中，硬件折旧占 58%，电力占 29%。至于 Token 成本，虎嗅保守估算，每百万 Token 的普通对话综合成本在 4 元，快速 / 高并发综合成本在 0.8～1.4 元，以此推算，豆包日均 120 万亿 Token 的消耗，仅文本推理成本单日就高达数千万元，一年就是百亿量级；若再计入 PPT 生成、视频制作等高算力场景，这类复杂任务的算力消耗是日常对话的数百倍，整体成本也将飙升数倍。

基于此，字节在 AI 算力上的投入堪称疯狂。据多家券商测算，2025 年字节跳动资本开支约 1500 亿元，其中大部分集中在 AI 板块；2026 年，字节计划再投入 850 亿元用于 AI 芯片采购。

硬币的另一面，持续高投入直接拖累了公司利润。据知情人士透露，2025 年字节跳动净利润同比下滑超过 70%，内部已出现“豆包商业化路径不明，大 DAU 推理成本严重挤压利润”的声音。

回顾过去两年，豆包之所以能坚持全免费模式，是因为字节将其视为抢占 AI 入口的战略投资。2024 年 5 月，豆包发布 API 定价时，直接比同行低 99.3%，以“价格屠夫”的姿态掀起了国内大模型价格战。彼时，用户规模和数据比短期利润更重要，免费策略帮助字节快速完成了 AI 入口的战略卡位。

如今，市场跑马圈地基本完成，用户习惯已然养成。CNNIC 数据显示，截至 2025 年 12 月，中国生成式 AI 用户规模已达 6.02 亿，普及率 42.8%，AI 已经从尝鲜工具变成日常生活助手，字节自然不愿再默默兜下全部成本，试图通过付费订阅，稀释部分深度用户的成本负担。

Token 经济大跃进

很多人将豆包收费解读为“AI 行业告别免费内卷的信号”，但事实上，国内大模型行业的竞争格局并未因此改变，反而呈现出更加明显的分化态势。

一方面，智谱、腾讯云等厂商正在跟进涨价。智谱年内已进行三次 API 价格上调，整体涨幅超过 60%；腾讯云宣布自 2026 年 5 月 9 日起，AI 算力、容器服务、EMR 相关产品价格上调 5%。这些厂商的用户主要是开发者与企业用户，对价格不敏感，更看重产品能力和服务质量。

另一方面，与豆包、智谱的涨价形成鲜明对比的是，DeepSeek 在 V4 模型上线后反而大幅降价：API 限时 2.5 折，输入缓存命中价格降至原价的 1/10，最低仅 0.02 元 / 百万 Tokens；阿里千问在去年 11 月公开表示，普通人可以随时用、免费用，目前不考虑收费，其还通过“请喝奶茶”、发补贴等手段疯狂获客。

这种截然相反的策略，源于 AI 厂商之间资源势能与市场定位的差异：智谱、MiniMax 用户基数小，主要服务专业用户，ARPU 值高，涨价对用户流失的影响较小；DeepSeek、千问仍处于用户增长阶段，需要通过免费策略抢占市场份额；而豆包稳居国内 C 端 AI 应用榜首，用户规模接近触顶，必然开始重视商业化变现。

问题在于，字节过往的商业化主要依赖广告、电商，擅长的是“免费 + 广告”的流量变现模式，而订阅模式需要长期的用户运营与服务能力，这恰恰是字节的短板。

再加上国内 C 端订阅市场环境本就“恶劣”——暂且不说多人共享优爱腾会员已是大家心照不宣的策略，年轻人白嫖的消费观念更在一轮轮互联网补贴大战中越发坚定。

百度文心一言就是最好的前车之鉴：2023 年推出 59.9 元 / 月的订阅会员，仅坚持一年多就在 2025 年 4 月 1 日免费。滑铁卢的原因很简单：国内用户对 AI 产品付费意愿普遍偏低，甚至形成了“AI就该免费”的固有认知，这种情况下付费用户太少，还会严重影响用户增长。

眼下，豆包的用户规模远大于文心一言，但面临的困境如出一辙：若付费转化率达不到预期，收费反而会成为拖累。

此外，AI 付费产品核心卖点是生产力，ChatGPT、Claude 的会员之所以抢手，很大程度上得益于 AI 编程能力；反观豆包，生活场景是基本盘，Trae、扣子（Coze）等编程工具又未深度整合，导致其无法真正胜任专业办公场景，连 DeepSeek 免费版在代码编写、深度推理等核心场景的表现都全面超越豆包当前版本。

与此同时，在字节系庞大的用户规模及影响力加持下，豆包收费一度被解读为“国内 Token 经济跃进”的标志性事件。

火山引擎总裁谭待曾表示：“Token 的价格差异，本质是其承载的能力差异。下一代模型能力更强，单 Token 成本会有所上升，能创造的经济价值也会同步提升”；黄仁勋更是直言：“Token 是新的商品，更多的容量就能生成更多的 Token，收入就会增加。”

但剥开层层包装，所谓的Token 经济更像 AI 厂商发明的成本转嫁话术——它把 AI 变成了按流量计费的“算力水电煤”，只算自己烧了多少 GPU 和电费，却绝口不提用户为模型迭代贡献的核心价值。

首先，Token 经济混淆了成本与价值的边界。传统软件按功能收费，用户购买的是确定性服务；而 Token 经济按算力消耗收费，内容越长、步骤越多、模型越复杂，收费就越高。尴尬之处在于，原本 AI 服务的价值，应该体现在为用户解决问题、创造收益的能力上，现在却直接将算力消耗等同于价值。

其次，Token 经济存在严重的信息不对称。对于普通用户而言，没有人能准确说出生成一份 PPT 需要消耗多少 Token、1 元钱能稳定买多少 Token。平台掌握着 Token 的定价权、计量权和解释权，可以随时调整价格、调高功能的 Token 消耗，也可以在不通知用户的情况下限制会员额度，这无疑会让用户处于弱势地位，既看不到花费明细，也无法监督平台是否存在虚标 Token 消耗的行为。

更重要的是，Token 经济完全忽略了用户数据的价值。大模型的迭代依赖海量真实交互数据，用户既是消费者，更是免费的数据劳工。

据行业测算，一次优质的对话数据，其价值远高于一次推理的算力成本。但在 Token 经济体系下，用户不仅没有获得数据贡献的回报，反而要为模型的进步付费。这种用户提供数据、平台提供算力、用户最终买单的模式，本质上是平台对用户的双重剥削。

还有一个被刻意回避的叩问：Token 经济如何真正实现盈利？

从海外经验来看，答案并不乐观。OpenAI 2024 年运营亏损超过 50 亿美元，即便拥有数千万付费用户，订阅收入仍无法覆盖研发和算力成本。原因很简单：愿意付费的用户，往往也是算力消耗最高的重度用户，他们的使用成本很容易超过订阅费用。