Doubao Charges More than GPT, While DeepSeek Slashes Prices Dramatically: Who Will Win?

marsbitPublicado a 2026-06-11Actualizado a 2026-06-11

Resumen

The article discusses the divergent pricing strategies of two major Chinese AI companies. In May, Doubao (by ByteDance) began testing fees, with its professional tier priced higher than ChatGPT Plus. Meanwhile, DeepSeek permanently cut prices for its V4-Pro API to a quarter of the original, setting new global lows. Doubao, with high user traffic from ByteDance apps like TikTok, leads in monthly active users but faces massive compute costs from its free model. Its move to a freemium model targets heavy users, aiming to balance scale and monetization amid substantial investments. DeepSeek's price cut is attributed to architectural innovations that slash inference costs, adaptation to domestic hardware reducing dependency, and engineering optimizations. It focuses on the enterprise (B2B) market, aiming to become a leading model base. Both companies are currently unprofitable. The article contrasts their approaches with Anthropic, which is profitable by primarily serving enterprises with high-value use cases like coding and agents. It argues that sustainable AI business models require integrating AI into real workflows to deliver tangible ROI, rather than just offering chat services. DeepSeek's recent $7 billion funding round, including investments from Tencent, is noted to bolster its B2B position. The ultimate winner will be the player that successfully transforms AI into measurable returns, whether through consumer productivity ecosystems or enterprise platforms.

Author: Think AI, Aaron

The most surreal scene in the AI industry has emerged.

On one side, after testing a paid model in mid-May, Doubao confirmed on June 1st that it will officially begin charging fees by the end of the month. The pricing is quite high: the Standard version costs 68 RMB/month for continuous subscription, the Enhanced version 200 RMB, and the Professional version 500 RMB.

Calculated at these prices, Doubao's Professional version is already significantly higher than ChatGPT Plus's $20/month, even approaching some overseas high-tier AI subscription levels.

On the other side, DeepSeek announced a permanent price cut at the end of May. DeepSeek has made the 75% discount on V4-Pro permanent, reducing API prices to a quarter of the original. DeepSeek's cached hit input costs are as low as 0.02-0.025 RMB per million tokens, and output costs about 2-6 RMB per million tokens, setting a new global low. Regarding Doubao's fees, online criticism is widespread.

“Doubao is dumb and still charges” and “If Doubao charges, I'll uninstall it” have recently trended on hot searches. In contrast, Liang Wenfeng has received widespread praise, with DeepSeek being hailed as a shining example of domestic AI. Why did two leading domestic AI companies announce major moves in the same timeframe? Following these diametrically opposed operations, which company will have the last laugh?

Why the Divergence?

One raises prices, the other lowers them; essentially, the two companies are following different AI strategies. Doubao focuses on product experience, primarily targeting C-end users. DeepSeek strives to capture the B-end market, focusing on model calls. First, look at Doubao. Currently, Doubao has the highest daily active users (DAU) and monthly active users (MAU) among domestic AI products. According to QuestMobile data, Doubao's MAU reaches 345 million, while DeepSeek's is about 127-130 million.

Doubao's move to charge essentially signals the impending end of the free model for AI, and paid subscriptions are currently the main monetization method for AI companies targeting C-end users. ByteDance possesses massive C-end traffic, with引流 from Douyin and Toutiao, and initially used a free + subsidy model to rapidly capture users.

However, Doubao's current daily call volume exceeding 120 trillion+ tokens incurs massive computing power costs, especially in complex productivity scenarios like PPT generation, video creation, and data analysis which consume significant tokens. ByteDance currently states that its AI investment will increase to 200 billion RMB by 2026, with a daily investment exceeding 500 million RMB. A large portion of this is in computing power and other foundational resource investments, making the free model unsustainable. The massive investment has also significantly reduced ByteDance's company profits in the first quarter.

Currently, Doubao's fees target heavy users and premium features, with basic chat remaining free, aiming to balance free scale with value-added monetization. However, users worry whether the free version of Doubao will become 'dumber' or face usage restrictions later. DeepSeek's price cut is more than just a price war; it's a confident stance built upon an established moat.

Through architectural innovation, DeepSeek's V4 series consumes only 27% of the computing power of the previous generation when processing million-token-long contexts, achieving a technical reduction in unit inference cost. To some extent, it has achieved computing power autonomy, with models deeply adapted to domestic computing power like Ascend, reducing reliance on overseas high-end computing power and significantly lowering hardware procurement costs. Furthermore, engineering optimization capabilities play a crucial role. Extreme optimization on the inference side improves computing power utilization. Economies of scale dilute fixed costs, forming a virtuous cycle where 'usage feeds back into cost reduction.'

This technology-driven cost reduction makes the price cuts sustainable. In the enterprise-level model call race, DeepSeek has established a certain moat. By lowering prices, it continues to deeply expand into the enterprise market and is expected to become the most widely used model base domestically. According to Openrouter data, DeepSeek V4 ranked first globally in large model call volume in the past month. Perhaps one day, DeepSeek has the potential to become the 'Android system' for using AI.

Are There Better Monetization Models for AI?

However, whether it's Doubao or DeepSeek, both are currently in a stage of burning money and incurring losses. Even if Doubao moves to charge, it only helps offset the enormous computing power costs and will still struggle to achieve profitability. Compared to ChatGPT, which mostly relies on user subscription fees, OpenAI is still incurring heavy losses.

In contrast, Anthropic has taken the lead in achieving profitability, with market estimates projecting its Annual Recurring Revenue (ARR) to reach $47 billion by 2026, bringing new considerations to the entire AI industry. How did Anthropic do it? Mainly because over 80% of its revenue comes from enterprises and developers. Its customers have high customer value, predictable queries, and the company focuses on high-ROI scenarios like coding/Agents.

This offers a new line of thinking for the market. If AI merely chats with users, it can only charge membership fees of tens or hundreds. But if AI can save manpower for enterprises, it can charge software fees. When AI truly integrates into workflows and solves work problems, that's where AI starts making big money. In other words, solely developing pure AI large language models will not only become increasingly competitive but will ultimately become unsustainable due to cost pressures. Only by forming a complete commercial loop, embedding the model into real ecosystems and application scenarios, can companies completely escape the loss trap.

Latest news indicates DeepSeek has raised about $7 billion in its first funding round, with its valuation climbing to $59 billion. Liang Wenfeng personally contributed 20 billion RMB, Tencent invested 10 billion RMB, among others. Post-funding, it can continue to maintain its leading edge in the B-end market. If it can leverage Tencent and other richer industrial scenarios, it will greatly strengthen its advantage. Doubao excels in scale and closed-loop. The ultimate winner in the industry will be the player that truly converts AI into ROI—whether it's a C-end productivity ecosystem or a B-end agent platform.

AI commercialization is still in its early stages. Let's wait and see.

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QWhy are Doubao and DeepSeek taking opposite pricing approaches?

AThey are pursuing different business strategies. Doubao focuses on the C-end consumer market, using a free+freemium model to acquire users initially but is now moving to subscriptions due to high computing costs. DeepSeek targets the B-end enterprise market, aiming to dominate the model-as-a-service sector through aggressive price cuts enabled by technological cost reductions and efficient engineering.

QHow does Doubao's subscription price compare to ChatGPT?

ADoubao's professional tier, priced at 500 RMB per month, is significantly higher than ChatGPT Plus's monthly subscription of 20 USD.

QWhat key advantages does DeepSeek have for its price reduction strategy?

ADeepSeek benefits from architectural innovations that slash token processing costs, deep adaptation to domestic hardware (like Ascend chips) to reduce reliance on foreign high-end GPUs, and engineering optimizations that improve computational efficiency. This creates a sustainable cost advantage, forming its moat.

QWhat is mentioned as a potentially better business model for AI companies?

AThe article suggests that simply providing a conversational AI (C-end) has limited revenue potential. A more promising model, exemplified by Anthropic, is focusing on the B-end enterprise market, embedding AI into workflows to solve business problems and generate software-like revenue with higher ROI, rather than just charging chat subscription fees.

QWhat recent financial development is highlighted for DeepSeek?

ADeepSeek recently raised approximately $7 billion in its first funding round, with a valuation reaching $59 billion. Key investors include CEO Liang Wenfeng personally contributing 20 billion RMB and Tencent investing 10 billion RMB.

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Japan's cabinet has introduced the 2026 Basic Policy on Economic and Fiscal Management and Reform, shifting its primary fiscal target. The new framework moves away from the traditional annual primary balance goal and instead prioritizes a stable reduction of the debt-to-GDP ratio. This change is tied to a strategy of increased "responsible proactive fiscal" spending, aiming to boost long-term growth through investments in strategic sectors like AI, semiconductors, energy, and robotics. The government estimates total public and private investment in 62 key technologies could exceed 370 trillion yen by 2040. The market reaction has been mixed and cautious. While equity markets may respond to policy signals, bond markets are focused on fiscal credibility. Concerns center on whether the weakening of the clear primary balance anchor could lead to looser fiscal discipline. If investors doubt that these strategic investments will generate sufficient productivity gains, tax revenue, and nominal growth to outpace rising interest costs, they may demand higher yields on Japanese Government Bonds (JGBs). Recent volatility in the yen and JGB yields, with the 10-year yield briefly reaching 2.9%, reflects this skepticism. The success of this new framework hinges on two factors: whether Japan can achieve a nominal growth rate consistently higher than its long-term interest rates, and whether future budgets demonstrate disciplined control over bond issuance. The government's narrative is that strategic investment is essential to break Japan's cycle of low growth, aging, and labor shortages. However, the bond market will continuously assess the credibility of this plan, pricing the risk that it may represent fiscal expansion rather than a viable growth strategy.

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Qué es GROK AI

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. El proyecto integra varias tecnologías de vanguardia que facilitan sus funcionalidades únicas: Infraestructura Robusta: Grok AI está construido utilizando Kubernetes para la orquestación de contenedores, Rust para rendimiento y seguridad, y JAX para computación numérica de alto rendimiento. Este trío asegura que el chatbot opere de manera eficiente, escale efectivamente y sirva a los usuarios de manera oportuna. Acceso a Conocimiento en Tiempo Real: Una de las características distintivas de Grok AI es su capacidad para acceder a datos en tiempo real a través de la plataforma X—anteriormente conocida como Twitter. Esta capacidad otorga a la IA acceso a la información más reciente, permitiéndole proporcionar respuestas y recomendaciones oportunas que otros modelos de IA podrían pasar por alto. Dos Modos de Interacción: Grok AI ofrece a los usuarios una elección entre “Modo Divertido” y “Modo Regular”. 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Desarrollado por xAI y guiado por el enfoque visionario de Elon Musk, Grok AI integra conocimiento en tiempo real con capacidades avanzadas de interacción. Busca empujar los límites de lo que la inteligencia artificial puede lograr mientras mantiene un enfoque en consideraciones éticas y la seguridad del usuario. Grok AI no solo encarna el avance tecnológico, sino que también representa un nuevo paradigma de conversación en el paisaje Web3, prometiendo involucrar a los usuarios con tanto conocimiento hábil como interacción lúdica. A medida que el proyecto continúa evolucionando, se erige como un testimonio de lo que la intersección de la tecnología, la creatividad y la interacción similar a la humana puede lograr.

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De acuerdo con la información encontrada, esta sección también se encuentra en estado de desconocido. ¿Cómo Funciona Euruka Tech, $erc ai? A pesar de la falta de especificaciones técnicas detalladas para Euruka Tech, es esencial considerar sus ambiciones innovadoras. El proyecto busca aprovechar el poder computacional de la inteligencia artificial para automatizar y mejorar la experiencia del usuario dentro del entorno de las criptomonedas. Al integrar IA con tecnología blockchain, Euruka Tech tiene como objetivo proporcionar características como operaciones automatizadas, evaluaciones de riesgo e interfaces de usuario personalizadas. La esencia innovadora de Euruka Tech radica en su objetivo de crear una conexión fluida entre los usuarios y las vastas posibilidades que presentan las redes descentralizadas. A través de la utilización de algoritmos de aprendizaje automático e IA, busca minimizar los desafíos de los usuarios primerizos y optimizar las experiencias transaccionales dentro del marco de Web3. Esta simbiosis entre IA y blockchain subraya la importancia del token $erc ai, que actúa como un puente entre las interfaces de usuario tradicionales y las capacidades avanzadas de las tecnologías descentralizadas. Cronología de Euruka Tech, $erc ai Desafortunadamente, como resultado de la información limitada disponible sobre Euruka Tech, no podemos presentar una cronología detallada de los principales desarrollos o hitos en el viaje del proyecto. Esta cronología, típicamente invaluable para trazar la evolución de un proyecto y entender su trayectoria de crecimiento, no está actualmente disponible. 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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.

470 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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