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来源：木禾商业财经 作者 | 龚正 编辑 | 杨晶 “2亿日活的豆包成了边缘产品” ，上了微博热搜 。 读这个帖子，有种粉丝应援某韩团女星 ，让她成顶流 ，然后苦口婆心劝她不要去法国参加某秀，结果她来了一句 ，“你没有被邀请 ”——一种大众的应援被白费了的感觉。 其实 ，不只豆包，在正在举行的阿里云栖大会上，阿里也开始大唱“机器智能 ”文明论 ，并开卖899元的办公机器人 。百度也开始大喊“产业智能体才是未来方向” 。DeepSeek的梁文锋更早 ，在一个月前流传开来的谈话中，有传他讲：“甚至一度我们都不想维护那些用户了 ，但是用户赶都赶不走。” 不管此话是真是假 ，总之豆包、千问 、百度 、DeepSeek早就集体转 B了 。普通用户的人头数，变得不再那么重要 。 但2023年 ，在这一波AI浪潮峰起时 ，各AI大厂都不是这么对我们的。 曾经，我们爱如潮水 2022年11月30日 ，第一代ChatGPT引爆全球 ，两个月月活用户突破1亿 。2023年3月16日，百度文心大模型发布 ，拉开了国内这一波AI浪潮的大幕 。 那些年 ，各大厂大佬，为了“扫盲 ”，没有少对大众进行“画饼喊话 ”。 吴泳铭在2023乌镇大会上说 ，“AI助理会无处不在 ，成为每个人工作、生活、学习中的助手 。” 雷军则在次年某一个重要场合声称：“要把AI工具用好，在刚开始大部分都不会用的时候 ，你会用对你来说就是机会 。 ” 李彦宏也喊话 ，认为普通人不必担心工作消失，因为新机会会在旧岗位的消亡中诞生 ，就像过去一百年发生的那样。 既然大佬们都这么说了 ，普通人中的嗅觉灵敏者，赶紧在脚上穿上“风火轮 ”。 一时间 ，AI成了2023年的“超级显学” 。 AI作画成了抖音新流量 。作画的提示词 、被以20条/9.9元的价格集体打包 ，在闲鱼卖爆。 快手可灵爆火是后来的事，但这不妨碍最早的一波“AI文化人 ” ，用它来做广告片和鬼畜短片 ，5万元一条接单，取代了传统动辄几十号人 、开价60万、拍摄一两周的传统广告商 。 AI培训风起云涌，299 、399 、599元的网课 ，纷纷被冠上“自从用了AI后 ，我每月副业收入突破5万 ”的炸呼标题，占领B站 。仿佛你不买个课 ，用一下DeepSeek ，就要落后于时代，一时人人都集体患上了Fomo症。 人民被成功“鼓动” ，各大厂那时为拉人头 ，也没少搞各种噱头花样 。 豆包靠“给足情绪价值 ”，成功出圈 ，并靠可爱声线和说俏皮话 ，成功打入小学生群组 。2026春晚，15-20亿元的豆包红包雨 ，滚滚落下 ，更是迷住了一批没打除夕夜麻将的大爷大妈。 千问更是展现“豪门财力 ” 。送奶茶、送咖啡 、送菜 。它估计也没想到过，自己的高端能力，也能和接地气的外卖大战 ，成为“友达以上 ，恋人未满”。 如今已经有点黯然失色的元宝，当初也没少用自家微信的一亩田三分地 ，悄悄拉着人头 ，直至被产品洁癖的张小龙发现 。 当年，大众与大厂 ，如此相亲相爱 。我们为各个AI产品加油打气 ，排队领鸡蛋，咋一夜之间 ，“普通用户用心应援出的明星产品 ” ，开始对我们变得“性缩力满满 ”。 原因其实没啥，跟婚姻一样 ，没有利益连结 ，“光有爱也撑不起一个爱情百年”。 “爱情不是你想卖，想买就能卖” 现在回头看，AI对普通人的爱 ，还没有撑过3年 。 从2023到2026 ，好不容易被AI驯服的一部分普通用户，却迎来了AI的倒戈和背刺 。一夜之间 ，普通用户的爱 ，对一款AI产品来说，变得不那么重要了。 一位豆包员工对媒体说 ，“豆包如今成了一个日活超过2亿的边缘产品 ” 。这释放了一条清晰的信号 。 曾经在企业里 ，谁的产品靠数人头得胜，谁就能在写周报时 ，大书特书 ，光宗耀祖。然而如今，“衡量一个AI产品价值的标尺 ，已经不再是有多少人在用 ，而是大家能带来多少钱 。 ” 当2亿日活的豆包，每天收入不足100万元，且多来自电商佣金 ，而不是会员付费时；当每日算力消耗成本大概率在数千万元时 ，这样的“爱情模式”，迟早会濒临破产 。 悬崖勒马的不只是豆包一家。 百度早就开始更加拥抱央国企大客户 。本来在当年文心App抢人头时 ，就没抢过豆包乃至元宝 ，所以它当年一心“to B ”，如今看 ，它因祸得福 ，那些年没浪费太多现金弹药 。如今“产业智能体 ”的提出，可以说与百度的决策实现了一脉相承 ，自圆其说。 千问办公来得慢了一些 ，但也算迎来“迟来的正道” 。它还抢先推出了899元的办公机器人 。左手喊着“机器智能 ”的远大文明，右手脚踏实地做机器变现 ，也终于知道了“当家方知柴米贵 ” ，现金流断不得，库里的金条用不得，宁愿市场上股权融资 ，获得一笔800亿港元无需偿还的永久资本 ，比啥都划算。 Anthropic也没少给中国同行弥足珍贵的hint。通过专注企业API和Agent部署，它用真金白银的收益 ，不断做高自己的估值 ，还跨越太平洋，振兴了智谱 ，启发了Kimi ，让后者启动FDE（前线部署工程师）模式，让工程师去客户现场帮企业把AI“装进核心业务里 。 只是普通用户的觉醒 ，有时会慢一些 。 直到很后来 ，大家才发现，自己的阵营也开始被分化。码农和白领 ，成了大厂最想要 、最值钱的付费者——他们有明确的效率焦虑 ，有可报销的预算，有在背后催着“赶紧用起来”的老板 。而坐在家里和豆包倾诉生活衷肠的自己，成了一个只贡献日活、不贡献流水的数字 。 “无路用的人 ”？ 面对AI ，现在很多人民大众 ，已经变得peace and love。 普通用户在AI格局里扮演的角色，不是“客户 ” ，而是AI能力的训练场和数据源 。是一个随时可以被调用的验证池 ，但不是收入来源 。 当然，有人说 ，这并不意味着 ，普通用户就被抛弃了。更确切的说法是，普通人从“被服务的对象” ，变成了“被顺带服务 ”的对象 。 2亿日活的入口 ，在字节需要验证生活服务时，完全可以随时变成流量 ，只不过豆包想要服务的对象 ，如今加上或者说偏向了供应商 。而对于普通用户自己，现在价值没有被充分发挥，不代表未来没有可能性。 这种“普通人的价值卡位 ” ，在移动互联网时代不是没有搞过 。我们免费看新闻 ，免费刷短视频，免费搜索 ，平台搜集了大众的数据 ，成为它们卖给to B的“算法”——某种程度上，移动互联网时代的卖广告 ，就是卖算法服务 。 AI时代也在重复这个逻辑。我们免费聊天 ，免费写一些基础文本，免费生图。但没有我们的数据投喂 ，每44天就要迭代一版的大模型 ，也将会遭遇“巧妇难为无米之炊” 。 普通用户虽然不再是当年那轮“爱如潮水 ”的C位担当，但一般人是大模型立足于世界的基数 。 在大厂的AI账本里 ，多少还是为普通人的付费预留了空间的。企业们将支付大头 ，而其余营收将由普通人为能干活的Agent支付来进行补充 。 回头来看，普通人与AI之间的“恋爱纠葛 ”，其实也很自然 。一开始 ，AI大厂以为朋友多了路好走 ，还是当年移动互联网逻辑的延续。 现在，AI大厂也清醒了——能付钱的朋友多了 ，路才能走顺 。 从此前独自为大众兜底 ，如今变成了AI与企业客户共同养家，这也不叫变心或离婚 。因为当年 ，AI虽然说过要给大家带来幸福生活 ，但自始至终没有承诺过：要养我们一辈子。 普通用户不是AI的负资产 。到了某一刻，也会要重估自己的价值 ，比如个人数据资产 。 2亿人的日常对话 ，喂出来的不只是模型的智商，还有它对这个世界的理解。这笔账 ，迟早要有人来算 。
AI 产品定价是否已经兜兜转转回到原点？一众科技企业纷纷推出 AI 折扣与免费权益 。亚马逊宣布 ，平台卖家可以免费使用其 Quick Plus AI 助手，为期一整年。与此同时，微软正在大幅下调 Copilot AI 订阅价格。两家企业的促销举措 ，只是 OpenAI 等软件厂商 、AI 实验室集体降价浪潮中的一部分 。 我们不断听到科技高管宣扬 AI 的变革力量 。但很明显 ，企业客户并不愿意按全价买单。而大规模搭建 AI 基础设施耗资巨大，这就形成了现实矛盾 ，局面必须有所改变 。阿波罗全球管理首席经济学家托尔斯滕・斯洛克在周一的每日研报邮件中指出：如今信贷投资者正在买入超大规模云厂商的债券 ，他们的前提假设是，这些企业的经营现金流将在 2025‑2030 年间增长两倍 。斯洛克写道：“如果该预期落空 ，AI 投资热潮就会降温 ，信用利差扩大，资本开支计划遭到削减。” 当下的定价环境 ，让人联想到两三年前 AI 革命早期的光景：当时 AI 企业拼命说服用户试用产品 ，营收反而退居其次 。曾经 OpenAI 、Anthropic、谷歌将旗舰大模型价格下调 90% 以上；但去年风向逆转，各家企业更看重收回投资成本 。 企业软件厂商也随之跟进 ，从按账号数收费转向按实际用量计费。此前按席位收费模式 ，在员工 AI 使用量暴增之后，已经陷入亏损 。但正如相关报道所述，客户又抱怨按用量计费反而账单更高 ，于是行业再度回到大打价格战的阶段 。消费市场也出现同类现象。前苹果 、Nest 高管托尼・法戴尔周三在社交平台 X 上表示：“消费者想要的 AI ，要实用 、易用，最好免费 ，或是打包进已付费服务当中 。 ” 当然 ，当下部分折扣另有目的，希望通过别的方式拉动客户总支出 。以微软为例 ，它依然保留按席位订阅 ，叠加按需按量计费。现在它压低席位费，寄望企业采购更多账号之后 ，用量产生的账单可以拉高整体收入。不难想见 ，客户终会看穿这套模式 。 化解当前困局的一个出路，就是淘汰一批争相涌入 AI 赛道的企业 。如今老牌软件公司、初创公司、AI 厂商都在做同质化产品。已上市的传统软件企业必须交出营收增长 ，哪怕增速很低 ，但这个目标未必现实 。企业客户的诉求更可能是：希望 AI 替代一部分现有软件开销，而不是总账单越变越高 。行业洗牌即将到来。对成本高昂的 AI 产品持续降价，不可能长久维系 。
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