a16z: AI Can't Escape Advertising Either, Driven by Huge Monetization Pressure

marsbitPublicado a 2026-02-10Actualizado a 2026-02-10

Resumen

The article discusses the inevitability of advertising as a monetization strategy for AI services, using OpenAI's recent announcement to introduce ads for free users as a key example. It argues that advertising is the most effective way to scale internet services to billions of users, as seen with platforms like Google and Facebook. Data shows consumer AI subscription conversion rates are low (5-10%), as most users employ AI for personal productivity tasks (e.g., writing emails, searching) rather than high-value activities like programming. While premium subscriptions work for heavy users, ads are necessary to achieve mass adoption. The author outlines several potential AI monetization models, including intent-based ads, contextual advertising, affiliate commerce, gaming, outcome-based bidding, subscriptions for entertainment/companion AI, and token-based pricing. The core thesis is that advertising, despite criticisms, funds widespread access to technology and will inevitably become central to AI business models.

Author: Bryan Kim

Compiled by: Deep Tide TechFlow

Deep Tide Introduction: The internet is a universal access miracle of opportunity, exploration, and connection. And advertising pays for this miracle. a16z partner Bryan Kim points out that OpenAI's announcement last month of plans to launch ads for free users might be the "biggest non-news of 2026 so far."

Because if you've been paying attention, the signs of this happening are everywhere. Advertising is the best way to bring internet services to the largest possible number of consumers.

Data shows that the conversion rates for consumer AI subscription companies are very low (5-10%). Most people use AI for personal productivity tasks (writing emails, searching for information), not for high-value pursuits (programming). 5-10% of 800M WAU is already 40-80M paying users, but to reach a billion users, advertising is needed.

Full text as follows:

The internet is a universal access miracle of opportunity, exploration, and connection. And advertising pays for this miracle. As Marc has long argued, "If you take a principled stance against advertising, you are also taking a stance against broad access." Advertising is the reason we have great things.

Therefore, OpenAI's announcement last month of plans to launch ads for free users might be the "biggest non-news of 2026 so far." Because, of course, if you've been paying attention, the signs of this happening are everywhere. Fidji Simo joined OpenAI as App CEO in 2025, which many interpreted as "implementing advertising, just like she did at Facebook and Instacart." Sam Altman has been teasing the launch of ads on business podcasts. Tech analysts like Ben Thompson have been predicting ads almost since ChatGPT launched.

But the main reason ads aren't surprising is that they are the best way to bring internet services to the largest possible number of consumers.

The Long Tail of LLM Users

The term "luxury beliefs," which became popular a few years ago, refers to taking a stance not for principled reasons but for optical reasons. There are many examples of this in the tech world, especially regarding advertising. Despite all the moral hand-wringing over bingo words like "selling data!" or "tracking!" or "attention harvesting," the internet has always run on advertising, and most people like it that way. Internet advertising has created one of the greatest "public goods" in history at a negligible cost—occasionally having to watch ads for cat sleeping bags or hydroponic living room gardens. People who pretend this is a bad thing are usually trying to prove something to you.

Any internet history enthusiast knows that advertising is a core part of how platforms eventually monetize: Google, Facebook, Instagram, and TikTok all started free and then found monetization through targeted advertising. Advertising can also be a way to supplement the ARPU of low-value subscribers, as in the case of Netflix's newer $8 per month option, which introduced ads to the platform. Advertising has done an excellent job of training people to expect most things on the internet to be free or very low cost.

Now we can see this model emerging in frontier labs, specialized model companies, and smaller consumer AI companies. From our survey of consumer AI subscription companies, we can see that converting subscribers is a real challenge for all these companies:

So what's the solution? As we know from past consumer success stories, advertising is often the best way to scale a service to billions of users.

To understand why most people don't pay for AI subscriptions, it helps to understand what people use AI for. Last year, OpenAI released data on this.

In short, most people use AI for personal productivity: writing emails, searching for information, tutoring, or advice-like things. Meanwhile, high-value pursuits, like programming, make up only a small fraction of total queries. Anecdotally, we know programmers are among the most loyal users of LLMs, with some even adjusting their sleep schedules to optimize daily usage limits. For these users, a $20 or $200 monthly subscription fee doesn't seem exorbitant because the value they get (equivalent to a team of efficient SWE interns) likely exceeds the subscription cost by orders of magnitude.

But for users who use LLMs for general queries, advice, or even writing help, the burden of actually paying is too high. Why would they pay for answers to questions like "why is the sky blue" or "what were the causes of the Peloponnesian War," when a Google search would previously give you a good enough answer for free. Even in the case of writing help (which some do use for email work and routine tasks), it often doesn't do enough of a person's job to justify a personal subscription fee. Furthermore, most people don't typically need the advanced models and features: you don't need the best reasoning model to write an email or suggest a recipe.

Let's step back and acknowledge something. The absolute number of people paying for a product like ChatGPT is still huge: 5-10% of 800M WAU. 5-10% of 800M is 40-80M people! On top of that, the Pro $200 price point is ten times what we consider the ceiling for consumer software subscriptions. But, if you want to get ChatGPT to a billion people (and beyond) for free, you need to introduce products beyond subscriptions.

The good news is that people actually do like ads! Ask the average Instagram user, and they'll probably tell you the ads they get are quite useful: they get products they really want and need and make purchases that genuinely improve their lives. Characterizing ads as exploitative or intrusive is regressive: maybe we felt that way about TV ads, but most of the time targeted ads are actually pretty good content.

I'm using OpenAI as an example here (because they have been one of the most forthright labs in terms of full disclosure of usage trends). But this logic applies to all frontier labs: if they want to scale to billions of users, they will all eventually need to introduce some form of advertising. Consumer monetization models in AI are still unresolved. In the next section, I'll cover some approaches.

Possible AI Monetization Models

My general rule of thumb in consumer app development is that you need at least 10 million WAU before introducing ads. Many AI labs have already reached this threshold.

We already know ad units are coming to ChatGPT. What might they look like, and what other advertising and monetization models are viable for LLMs?

1. Higher-value search and intent-based ads: OpenAI has confirmed that these types of ads (recipe ingredients, travel hotel recommendations, etc.) are coming soon for free and low-cost tier users. These ads will be differentiated from answers in ChatGPT and will be clearly labeled as sponsored.

Over time, ads might feel more like prompts: you would prompt with an intent to buy something, and an agent would fulfill your request end-to-end, choosing from a list of sponsored and non-sponsored content. In many ways, these ads harken back to the earliest ad units of the 90s and 2000s, and what Google perfected with its sponsored SEO ad units (it's worth mentioning that Google still gets the vast majority of its revenue from its ad business and only entered subscriptions more than 15 years into its history).

2. Instagram-style context-based ads: Ben Thompson noted that OpenAI should have introduced ads into ChatGPT responses much earlier. First, it would have acclimated non-paying users to ads earlier (when they had a real lead in capability over Gemini).

Second, it would have given them a head start in building a truly great ad product that predicts what you want, rather than opportunistically serving ads based on intent-based queries. Instagram and TikTok can deliver amazing ad experiences, showing you products you never knew you wanted but absolutely need to buy immediately, and many find the ads useful rather than intrusive.

Given the amount of personal information and memory OpenAI has, there is ample opportunity to build a similar ad product for ChatGPT. Of course, there is a difference between the experience of using these apps: can you translate the more "lean-back" ad experience of Instagram or TikTok to the more engagement-focused model of using ChatGPT? This is a much more difficult, and more profitable, question.

3. Affiliate commerce: Last year, OpenAI announced partnerships with marketplace platforms and individual retailers to launch instant checkout features, allowing users to make purchases directly within the chat. You could imagine this being built into its own dedicated shopping vertical, where agents proactively hunt for clothing, home goods, or rare items you're tracking due to their limited availability, with the model provider taking a revenue share from the marketplace featured through this service.

4. Gaming: Games are often forgotten or glossed over as their own ad unit, and we're not sure how they fit into ChatGPT's ad strategy, but they are worth mentioning here. App install ads (many of which are for mobile games) have been a huge part of Facebook's ad growth for years, and games are inherently so profitable that it's not hard to imagine a lot of ad budgets appearing here.

5. Goal-based bidding: This is an interesting one for fans of auction algorithms (or former blockchain gas fee optimizers looking to move to LLMs). What if you could set a bounty for a specific query (e.g., $10 for a Noe Valley real estate alert) and have the model invest a super-linear amount of computation on that specific result? You'd get perfect price discrimination based on the determined "value" of the question and also get better guaranteed chain-of-thought reasoning for searches that are particularly important to you.

Poke is one of the best examples of this: people had to explicitly negotiate subscription services with the chatbot (which of course doesn't map to compute cost, but it's still an interesting illustration of what it could look like). In some ways, this is already how some models work: Cursor and ChatGPT both have routers that choose the model for you based on the interpreted query complexity. But even if you select the model from a dropdown, you don't get to choose the underlying amount of computation the model invests in the problem. For highly motivated users, the ability to specify in dollar terms how much a problem is worth to them could be attractive.

6. Subscriptions for AI entertainment and companions: The two primary use cases where AI users show a willingness to pay are: coding and companions. CharacterAI has one of the highest WAU counts of any non-lab AI company. They can also charge a $9.99 subscription fee for their service because they offer a mix of companionship and entertainment. But even though people do pay for companion apps, we haven't seen companion products cross the threshold where they can be reliably monetized with ads.

7. Per-token usage pricing: In the AI creative tools and coding space, per-token usage pricing is also a common monetization model. This has become an attractive pricing mechanism for companies with power users, allowing them to differentiate and charge more based on usage.

Monetization is still an unsolved problem in AI, and most users are still enjoying the free tiers of their preferred LLM. But this is only temporary: the history of the internet tells us that advertising will find a way.

Preguntas relacionadas

QWhy is advertising considered the best way to bring internet services to the maximum number of consumers, according to the article?

AAdvertising is the best way because it allows services to be free or low-cost, enabling widespread access. It has historically funded major platforms like Google and Facebook, and it helps overcome low subscription conversion rates (5-10%) for AI services by monetizing the long tail of users who engage in low-value tasks rather than high-value pursuits like programming.

QWhat are the primary use cases for AI that make users reluctant to pay for subscriptions, as mentioned in the article?

AMost users engage in personal productivity tasks such as writing emails, searching for information, and seeking advice or tutoring. These are low-value activities compared to high-value uses like programming, which makes users less willing to pay for subscriptions since they can often get similar results for free from services like Google Search.

QHow does the article suggest AI companies like OpenAI might implement advertising in their platforms?

AThe article suggests several methods: higher-value search and intent-based ads (e.g., for recipes or travel), Instagram-style contextual ads that predict user desires, affiliate commerce with revenue sharing, game-related ads, goal-based bidding for specific queries, and subscriptions for AI entertainment and companion apps.

QWhat is the conversion rate for consumer AI subscription companies, and why is it a challenge?

AThe conversion rate for consumer AI subscription companies is low, typically between 5-10%. It is a challenge because the majority of users only use AI for low-value tasks and are unwilling to pay, as they are accustomed to free internet services. This limits revenue potential despite having a large user base.

QWhat does the article imply about the future of AI monetization beyond advertising?

AThe article implies that while advertising is a key solution for mass monetization, other models like usage-based pricing (per token), subscriptions for specialized uses (e.g., coding or AI companions), and affiliate commerce will also play roles. However, monetization remains an unsolved problem in AI, with most users still on free tiers.

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Grok AI: Revolucionando la Tecnología Conversacional en la Era Web3 Introducción En el paisaje de rápida evolución de la inteligencia artificial, Grok AI se destaca como un proyecto notable que une los dominios de la tecnología avanzada y la interacción del usuario. Desarrollado por xAI, una empresa liderada por el renombrado empresario Elon Musk, Grok AI busca redefinir la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial. A medida que el movimiento Web3 continúa floreciendo, Grok AI tiene como objetivo aprovechar el poder de la IA conversacional para responder consultas complejas, proporcionando a los usuarios una experiencia que no solo es informativa, sino también entretenida. ¿Qué es Grok AI? Grok AI es un sofisticado chatbot de IA conversacional diseñado para interactuar dinámicamente con los usuarios. A diferencia de muchos sistemas de IA tradicionales, Grok AI abraza una gama más amplia de consultas, incluyendo aquellas que normalmente se consideran inapropiadas o fuera de las respuestas estándar. Los objetivos centrales del proyecto incluyen: Razonamiento Confiable: Grok AI enfatiza el razonamiento de sentido común para proporcionar respuestas lógicas basadas en la comprensión contextual. Supervisión Escalable: La integración de asistencia de herramientas asegura que las interacciones de los usuarios sean monitoreadas y optimizadas para la calidad. Verificación Formal: La seguridad es primordial; Grok AI incorpora métodos de verificación formal para mejorar la confiabilidad de sus resultados. Comprensión de Largo Contexto: El modelo de IA sobresale en retener y recordar un extenso historial de conversaciones, facilitando discusiones significativas y contextualizadas. Robustez Adversarial: Al enfocarse en mejorar sus defensas contra entradas manipuladas o maliciosas, Grok AI busca mantener la integridad de las interacciones de los usuarios. En esencia, Grok AI no es solo un dispositivo de recuperación de información; es un compañero conversacional inmersivo que fomenta un diálogo dinámico. Creador de Grok AI La mente detrás de Grok AI no es otra que Elon Musk, una persona sinónimo de innovación en varios campos, incluyendo la automoción, los viajes espaciales y la tecnología. Bajo el paraguas de xAI, una empresa enfocada en avanzar la tecnología de IA de maneras beneficiosas, la visión de Musk busca remodelar la comprensión de las interacciones de IA. El liderazgo y la ética fundacional están profundamente influenciados por el compromiso de Musk de empujar los límites tecnológicos. Inversores de Grok AI Si bien los detalles específicos sobre los inversores que respaldan a Grok AI son limitados, se reconoce públicamente que xAI, el incubador del proyecto, está fundado y apoyado principalmente por el propio Elon Musk. Las empresas y participaciones anteriores de Musk proporcionan un respaldo robusto, fortaleciendo aún más la credibilidad y el potencial de crecimiento de Grok AI. Sin embargo, hasta ahora, la información sobre fundaciones de inversión adicionales u organizaciones que apoyan a Grok AI no está fácilmente accesible, marcando un área para una posible exploración futura. ¿Cómo Funciona Grok AI? La mecánica operativa de Grok AI es tan innovadora como su marco conceptual. 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Si bien los detalles sobre su creador e inversores permanecen no revelados, la ambición central de combinar inteligencia artificial con tecnología blockchain se presenta como un punto focal de interés. Los enfoques únicos del proyecto para fomentar la participación del usuario a través de la automatización avanzada podrían destacarlo a medida que el ecosistema Web3 progresa. A medida que el mercado cripto continúa evolucionando, los interesados deben mantener un ojo atento a los avances en torno a Euruka Tech, ya que el desarrollo de innovaciones documentadas, asociaciones o una hoja de ruta definida podría presentar oportunidades significativas en el futuro cercano. Tal como está, esperamos más información sustancial que podría revelar el potencial de Euruka Tech y su posición en el competitivo paisaje cripto.

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Qué es DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con Web3 e Innovación en IA En una era donde la tecnología redefine la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Entra DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, mientras mantiene claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. 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Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

248 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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