Chatbot烧钱三年,还是AI时代的“新大陆”吗?

marsbit發佈於 2026-06-02更新於 2026-06-02

文章摘要

过去几年,AI行业曾将Chatbot视为类似移动互联网超级入口的“新大陆”,但烧钱三年后,其商业化和可持续性面临严峻挑战。 OpenAI的ChatGPT虽拥有庞大用户,却陷入亏损,每收入1美元亏损1.22美元。国内豆包尝试付费也引发用户负面反馈。相比之下,Anthropic以企业服务为主(85%收入来自企业),年化收入已反超OpenAI,显示B端路径更清晰。用户真正需要的是能完成任务的AI助手,而非单纯聊天的对话窗口。 Chatbot的商业模式存在根本矛盾。它形似互联网产品,但底层经济学不同:每次推理都消耗高昂算力,用户越多成本越高,且缺乏网络效应和数据飞轮。其用户迁移成本低,护城河主要依赖模型能力,而随着各模型能力趋同,竞争可能沦为价格战。 变现之路同样艰难。付费订阅率低(ChatGPT付费用户仅占5%),国内付费意愿更弱。广告模式则因Chatbot交互缺乏明确购买意图、答案形式单一、损害用户信任而难以奏效,Perplexity的失败便是例证。注意力经济在Chatbot上似乎失效——供给(算力)昂贵,用户注意力却短暂。 数据表明Chatbot增长放缓,用户日均使用时长远低于主流App。其产品形态将AI能力局限在被动、回合制的“询问”,而未来方向是能多步“执行”的Agent。但若长出这些能力,它就不再是传统Chatbot。更可能的方向是AI不再需要独立App,而是嵌入现有应用(如微信)、操作系统或硬件。 行业逐渐意识到,Chatbot可能只是通往AGI的中间形态。若继续固守“入口+流量”的旧地图,恐难找到真正的新大陆。未来的价值更可能在于AI作为底层能力,与各类产品和场景深度融合。

文 | 深流研究所

过去几年,似乎所有人都拿着同一张"地图"在AI行业里寻找"新大陆"。

这张"地图"诞生于2022年底。彼时,ChatGPT上线仅两个月就月活破亿,成为史上增长最快的消费级产品。似乎大家都觉得找到了一张"藏宝图":AI时代会和移动互联网时代一样,价值最终汇聚在一个新的超级入口——Chatbot里。

于是,业内纷纷认定谁先做出最强的Chatbot,就等于抢占了下一个时代。几年过去,押注Chatbot的那批玩家,却发现这张"地图"没有带领他们找到"新大陆"。

OpenAI打造了一个周活跃用户逾9亿的Chatbot,但还在亏钱。据《The Information》,截至2026年Q1,公司每收进1美元,就要赔1.22美元。回到国内看,Chatbot的C端变现也还在探索中。5月4日,国内月活第一的Chatbot豆包更新了三档付费方案,基础功能仍免费。当天"豆包付费"冲上热搜前三,用户反响较大。

走在另一条路上的Anthropic,反而看到了"新大陆"的曙光。2026年4月,Anthropic的年化收入突破300亿美元,反超OpenAI同期的约250亿美元。两家公司的收入结构截然不同。据美国企业支付平台Ramp数据,Anthropic约85%的收入来自企业客户,而OpenAI约85%的收入来自ChatGPT的个人订阅

早在去年4月,Anthropic研究了约450万条Claude对话记录,发现涉及情感交流的对话内容仅占2.9%,绝大多数用途都是与工作相关。整天和AI聊个不停的人还是极少数,绝大多数人是把AI当作工作助理。一个月后,专注AI coding的Claude Code正式上线,到2026年初其年化收入已达25亿美元。由OpenClaw引爆的"Agent热"自年初延续至今也说明,用户要的不是一个更会聊天的对话框,而是一个真的能帮自己把活干完的执行者

大家开始意识到,Chatbot只是通向AGI的过道,不是终点。

一、DAU越大,怎么越亏本?

Chatbot这种产品形态在过去几年成为焦点,很大程度上是因为ChatGPT带来的震撼。它让普通人第一次通过熟悉的对话框,看见了AI通用能力的形状。

而这个对话框和搜索框实在是太过相似了:一个输入栏,敲字、回车,出结果。资本市场对Chatbot的最初想象,就建在这个相似性上。互联网时代的大生意很多都是基于入口,比如谷歌是搜索入口,Facebook是社交入口。

当ChatGPT看起来像下一个搜索框,市场就会本能地用上一个剧本来构建未来:AI时代的超级入口出现了,谁占住就是最后赢家。

但是几年过去,市场开始发现事情没有按照剧本来走。据QuestMobile数据,截至2025年9月,原生App用户规模2.87亿,Q3复合增长率3.4%;In-App AI用户规模7.06亿,Q3复合增长率9.3%,后者的规模和增速都比前者大。也就是说,AI似乎不需要一个新的独立的容器。

"超级入口"是PC和移动互联网时代的产物,其建立的前提是信息或服务必须经过某个统一的容器才能到达用户。但AI时代是否需要一个新的独立入口,依然存疑。这是因为AI不是分发层的革命,而是能力层的革命,它可以像电力渗到所有现有产品里

另一个在互联网时代的铁律,也在Chatbot上失灵了。过去市场普遍认可,流量就等于价值,那么DAU越大,生意就越大。这条铁律靠的是几条机制的叠加:边际成本接近零、网络效应、数据飞轮。

传统互联网产品的边际成本几乎为零,一次搜索或网页加载消耗的宽带和服务器开销小到可以忽略不计,多服务一个用户基本没有增量成本。Chatbot是反过来的,每一次模型推理都要烧掉真金白银的算力,用的人越多,成本反而就越高

以OpenAI为例,用户增长很快,同时烧钱也很快。HSBC分析师在2025年底测算,为支撑其庞大的算力需求,OpenAI到2030年前需要额外筹集至少2070亿美元,并认为OpenAI在未来十年内仍将持续亏损,需要不断通过融资来补贴用户和支付给数据中心所有者的高昂费用。

再看网络效应,在传统互联网产品的使用中,第N个用户的加入会让前面N-1个用户的体验变得更好。比如,多一个人玩手游,游戏队伍的匹配就能更快;多一个商家在电商App里,所有买家能选择的东西就多一点。但是,用户A写了一千句prompt,对用户B在Chatbot进行的对话没有影响

在Chatbot上,数据飞轮的转动也变弱。抖音、淘宝、美团能越用体验越好,靠的是用户的行为数据等反喂推荐算法。但Chatbot的驱动靠的是大模型的预训练,用户的对话数据要回到模型训练里,链路长、采集成本高、噪音大,且涉及隐私和延迟限制。况且,单个Chatbot的用户对话数据也对模型能力提升有限。

据晚点LatePost报道,2025年初,字节跳动CEO梁汝波曾在集团全员会上表述,豆包没显出"越多人用越好用"的互联网产品特性。这家以增长引擎著称的公司,也承认它的引擎在Chatbot这盘生意上碰壁。

说到底,Chatbot是一个长得像互联网产品,但底层经济学完全不是互联网产品的东西。

二、低壁垒生意

目前ChatGPT的商业化路径接近于传统互联网公司的"入口+流量"逻辑,即先建立最大规模的通用用户入口,再在这个入口上分层变现,比如个人订阅、广告、电商佣金等等。

ChatGPT最先尝试的订阅模式还没有跑通。2025年ChatGPT的9亿周活跃用户中,个人订阅用户约5000万,占比仅约5%。德银的研报指出,自2025年5月起,欧洲的ChatGPT消费者支出就已经出现停滞,暗示ChatGPT付费用户增长可能触顶。

到了中国市场,这个困难还要乘以3到4倍。据媒体综合a16z、Bessemer等机构数据,北美市场AI产品的C端付费率约在15%—40%之间,而中国市场仅为3%—13%,差距达到3至4倍。

在"免费+广告"的互联网模式的长期影响下,国内用户没有养成为独立软件付费的习惯。今年5月豆包试水订阅,“豆包 笨还收费”冲上热搜。用户的负反馈正说明,国内大部分用户认定Chatbot应该是免费的。另据《36氪》最新消息,豆包要在六月底正式收费。顶着差评也要做,说明chatbot在巨额投入后,到了要证明自身商业可行性的时候了。

订阅模式之难,本质上是因为Chatbot的用户迁移成本低,是一门低壁垒生意。

互联网产品的护城河之一是用户迁移成本。比如在微信的熟人关系链、在淘宝的交易喜好、本地商户在美团搭建的服务网络等等。

Chatbot的切换成本却很低。Chatbot的默认状态是用户随时可以离开和回来,且同时用两三个Chatbot也可以。Chatbot也不需要配置、学习、导入数据等,普通用户掌握的提问方式在所有Chatbot里通用。

回过头看,ChatGPT给世界带的震撼其实来自于模型本身,Chatbot真正的护城河是模型能力。花旗Innovation Lab今年3月对1800名用户的调查也显示,在愿意付费的用户中,63%将"获取更先进模型"列为首要驱动因素。

三年前,GPT-4是用户能使用到的最强模型,能力代差肉眼可见。但如今各家的模型能力都在迭代变强,随着模型能力正在基础设施化,阶段性优势已经不明显最强大模型,保质期越来越短了。当模型能力差距收窄到普通用户感知不到,Chatbot就可能退化成一个"哪个免费用哪个"的性价比比赛。

在一门需要持续烧钱、用户随时可以走,护城河正受到冲击的生意上,很难挖到“金子”。

三、注意力经济失效

OpenAI的CEO Sam Altman曾经把广告称为ChatGPT的"last resort(最后的补救方法)"。

在付费订阅这条路堵住之后,ChatGPT也不再克制。今年2月起,ChatGPT开始在免费版和最低价付费版中向用户展示广告。到了5月5日,OpenAI正式推出自助广告平台Ads Manager,让广告主直接或通过代理商在ChatGPT上投放广告。

ChatGPT走这条路参照的是搜索广告。谷歌就是靠搜索广告挣得盆满钵满。ChatGPT面世前一年,谷歌2021年广告收入2080亿美元,占其母公司Alphabet总收入的81%。

2023年2月,微软整合ChatGPT推出New Bing。Bing主页原本细长的搜索栏被一个写着"ask me anything"的大对话框取代,相当于把搜索引擎的入口让给了Chatbot。微软CEO Satya Nadella曾表示,"we're going to make Google dance(我们要让Google跳舞)。"微软公开向谷歌宣战,正是盯上了Chatbot广告变现的潜力。

但是,Chatbot的搜索广告潜力并没有大家预想得那么高。数据服务商Statcounter的数据显示,从2024年到2026年4月,Bing全球搜索份额从约3.4%仅涨到约5.1%

搜索广告成立的前提是,用户搜索时是有明确的购买意图的;搜索结果是列表,可以多塞几条广告位;用户不期待答案是正确的,只要相关就行。

这三个前提Chatbot都不具备。用户与Chatbot的交互更多是回答、解释、情绪回应等等,天然没有购买意图。其次,Chatbot给出的是一条答案,没有多塞一条广告的版面。

这也是为什么OpenAI的广告策略最初是CPM(按每千次曝光付费),后来引入了CPC(按点击量付费)。据《The Information》报道,ChatGPT最初目标CPM高达60美元,对标流媒体电视等高端广告位,但部分广告主实际成交CPM仅为15至25美元,可能反映出竞标广告位的买家太少。广告主习惯了按效果付费和精准定向,而Chatbot的对话式交互特点难以套用传统数字广告的体系。

更为关键的是,用户期待Chatbot给出的是正确的答案。一旦答案里有广告,用户对每一句回答的信任都会被打折,而这种信任本身就是产品的核心,也让广告主觉得无法转化。

Perplexity已经证实这条路很难走通。2024年,这家由Chatbot驱动的搜索引擎公司推出了由品牌赞助的后续问题(Sponsored Follow-up Questions)等广告形式。然而,当年Perplexity的广告收入约2万美元,占当年总收入3400万美元的不到0.1%。今年2月,Perplexity正式放弃广告模式。

本质上,Chatbot打破了移动互联网时代的注意力经济能变现的依赖路径。在过去,注意力是稀缺的,内容供给是廉价的。但是Chatbot把这个结构反过来了,每一次回答都要花费算力,供给变得昂贵。与此同时,一次会话只占几分钟,用户问完即走,注意力反而变得不那么值钱。一门生意的供给越贵、注意力越短,它就越难靠广告活下去

但是,AI广告不是没有机会。截至2025年Q3,谷歌AI Overviews已覆盖超20亿用户,AI Mode日活超7500万人,这两个功能都嵌入了广告。同期,谷歌母公司Alphabet交出史上首个破千亿美元营收季度,其中Google搜索及其他(Google Search & other)同比增长15%至566亿美元。这是AI广告目前被证明能跑通的一个方法,把AI嵌进已经成立的商业系统里,而不是另起一个对话框

目前,国内的Chatbot还没有接入广告的尝试。投资人庄明浩在最近一期播客中和嘉宾讨论了背后原因,他们指出,现有广告系统是基于搜索的关键词匹配的,要和与用户的输入形成关联,这个过程涉及到数据脱敏问题,会面临非常大的监管压力。

此外,Chatbot还在尝试电商购物变现这条路径。继阿里千问接入淘宝开通AI购物功能后,据《36氪》报道,豆包接下来也将打通抖音电商,试图打通AI购物闭环。早在去年9月,ChatGPT就推出过"即时结账"(Instant Checkout)功能,却在5个月后取消。和搜索广告相似,在Chatbot购物也面临消费需求和用户信任等问题。不过,ChatGPT接入的是松散的第三方电商,千问、豆包接入的是自家完整的电商生态,国内Chatbot能否走通这条路还是个开放问题。

四、Chatbot是AI发展的中间形态

2026年Q1,ChatGPT的月活增速是6.78%。而一年前的同期,这个数字是18%

国内的情况也是如此。QuestMobile数据显示,截止到2026年3月,AI原生APP月活用户规模已达到4.4亿,行业月人均使用次数和人均使用时长分别为87.1次、173.3分钟。若按此推算,整个行业内用户日均使用时长不到6分钟。同一份报告里,抖音的人均日使用时长是1.5小时,是前者的十几倍。

Chatbot的发展潜力,可能被高估了。Chatbot的价值在于提供"通用对话"。这意味着,AI的很多能力无法在这样的产品形态里体现出来。

Chatbot结构性地把AI的能力关在了一个回合制的笼子里。NBER一份基于150万条ChatGPT对话的研究显示,用户和Chatbot高达49%的交互属于"询问"(Asking)类。用户问,AI答,会话结束,状态归零。它是被动响应模式,无法跨步骤执行任务、调用外部工具,也无法持续在后台工作。先后在Anthropic和Google就职的姚顺宇最近就在一档播客里感慨,AI的功能如此之强大,但大家只是用他来问问题。

上述NBER的研究还表明,40%的用户和Chatbot的交互开始走向"执行(Doing)"。当用户发现AI能做的事情越来越多,他就会倾向于去发掘它更多的作用。所以,Chatbot的一条演化方向就是"执行(Doing)"。这就意味着Chatbot要长出Agent的能力,比如多步执行、调用工具、后台运行、有记忆、有目标等等。

但悖论在于,一旦它长出这些能力,它就不再是一个纯粹的Chatbot了。而且更残酷的现实是,不是所有Chatbot都能完成这个蜕变,毕竟这要求底层模型、Agent架构、生态接入等能力同时升级。

更远的想象是,AI的未来可能连一个独立的原生App都不需要。

比如,AI会嵌入现有的App。OpenClaw的接入路径已经在预示这件事。它的interface是大家每天都在用的微信、WhatsApp等,用户在这些软件里向给同事发消息一样发给Agent。

又或者,AI会嵌入操作系统。比如苹果公司在今年4月面向iPhone、iPad和Mac推出的个人智能化系统Apple Intelligence。甚至AI还会嵌进硬件,就在去年9月,Meta发布了带显示屏的AI眼镜Ray-Ban Display,用户不需要打开App或者手机。

行业曾经以为,只有原生AI应用是未来。但是当AI开始嵌入社交App,嵌入OS,嵌入各种硬件,AI真正落地的方式,出现了更多的可能性。

在AI时代,如果还拿着"旧地图",就找不到"新大陆"。只有更新地图,才可能找到一块真正有价值的大陆。 

相關問答

Q文章指出,Chatbot的商业模式与传统互联网产品有何本质区别?

A其本质区别在于底层经济学不同。传统互联网产品(如搜索、社交)边际成本接近零,用户越多,网络效应和数据飞轮效应越强,价值越大。而Chatbot的每一次模型推理都需要消耗高昂的算力,用户越多,成本反而越高。同时,Chatbot缺乏网络效应(用户A的使用数据难以提升用户B的体验)和高效的数据飞轮(用户对话数据反哺模型训练的链路长、成本高、效果有限),因此无法简单套用“流量即价值”的互联网逻辑。

Q为什么说Chatbot的付费订阅模式在中国市场面临更大困难?

A主要原因有三点:1. 市场成熟度差异:北美市场AI产品的C端付费率在15%—40%之间,而中国市场仅为3%—13%,存在3至4倍的差距。2. 用户付费习惯:在“免费+广告”的互联网模式长期影响下,国内用户尚未普遍养成对独立工具软件付费的习惯。例如豆包试水付费时,“豆包 笨还收费”的负反馈就体现了用户认为Chatbot应免费的普遍心态。3. 产品壁垒低:Chatbot切换成本极低,用户无需迁移数据或学习新界面,可以轻易在多个免费或低价产品间选择,使得付费转化更加困难。

Q文章认为Chatbot在广告变现方面面临哪些核心挑战?

A主要面临三大核心挑战:1. 用户意图不匹配:搜索广告成立的前提是用户有明确的购买意图,而Chatbot交互更多是回答、解释等,天然缺乏商业意图。2. 产品形态限制:Chatbot通常只给出单一答案,缺乏像搜索列表页那样可插入多个广告位的空间。3. 信任与效果冲突:用户期待Chatbot提供准确答案,一旦答案掺杂广告,会损害产品核心的信任度,同时广告主也担心转化效果。例如,Perplexity尝试后广告收入占比极低(不到0.1%),最终放弃;ChatGPT的广告实际成交价格也远低于预期。

Q根据文章,Anthropic与OpenAI在收入结构上有什么关键不同?这说明了什么趋势?

A关键不同在于:Anthropic约85%的收入来自企业客户(B端),而OpenAI约85%的收入来自ChatGPT的个人订阅(C端)。这说明了AI的价值实现路径可能正在向企业端(B端)倾斜。企业客户有明确的付费意愿和场景(如工作提效、编码辅助),需求更稳定,商业化路径更清晰。Anthropic通过聚焦企业市场,其年化收入已实现反超。这反映出市场的一个认知变化:用户(无论是个人还是企业)真正需要的不只是一个会聊天的对话框,而是一个能实际完成工作任务的“执行者”(如Claude Code的成功所示)。

Q文章如何预测Chatbot或AI未来的演化方向?

A文章预测了三个主要的演化方向:1. 从“询问”到“执行”:Chatbot将演化出Agent能力,如多步执行、调用工具、后台运行等,变得更主动、更能干。2. 嵌入现有应用:AI能力将不再局限于独立App,而是嵌入到微信、WhatsApp等用户日常使用的社交软件中,成为无缝的工作流一部分。3. 融入底层系统:AI将更深地嵌入操作系统(如苹果的Apple Intelligence)或硬件设备(如Meta的AI眼镜),成为无处不在的基础能力。总之,AI的未来可能不是一个独立的“超级入口”,而是作为一种“能力层”渗透到所有现有产品和服务中。

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