“升级了付费套餐的大模型，能覆盖我日常工作的九成需求。”广东某高校的博士生张帆分享他的体验。自今年3月起，他开始使用海外大模型的高级版本，借助AI完成音频转写、PPT润色等任务，这让他的精力得以专注科研。专注于AI幻觉领域研究的张帆还注意到，付费版本的使用让模型产生幻觉的情况变少了。
AI大模型开始向用户收费，这已成为行业趋势。6月24日，豆包专业付费版正式推出，设置三档月度价格：标准版68元、加强版200元、高级版500元。不同套餐在专家模式、办公任务模式等功能额度上有所区别。
大模型行业从“流量经济”转向“算力经济”，这一转变也带来了不少现实问题：AI企业如何平衡算力成本与用户需求？计费后为何企业和个人用户拿不到清晰的Token账单？国产AI大模型的商业模式前景如何？
“算力荒”问题凸显
大模型试水付费，背后反映了AI企业在算力成本与用户需求之间的矛盾。
上海财经大学特聘教授胡延平指出，AI大模型性能提升，高可用性催生用户需求激增。国家数据局局长刘烈宏在3月24日国新办新闻发布会上透露，今年3月，中国日均Token调用量突破140万亿，两年前这一数字仅为1000亿，增幅高达千倍。
但AI算力卡等基础设施供不应求，资源短缺导致价格飙升，大幅推高AI大模型的运营成本，局部区域出现“算力荒”。
同时，专业领域如企业用户对AI需求扩大，不仅Token消耗量增加，还需要更强大的模型和更全面的智能服务。“这三点让过去的免费、烧钱模式难以为继。”胡延平剖析。
作为AI初创企业创始人，易必盈的石思奇对AI成本极为敏感。他观察到一个现象：创业近一年，单次Token价格总体下降，但整体AI支出因研发、运营和客户需求增加而上升。“AI成本逐渐从零散工具费用，变成企业必须持续投入的基础设施支出。”
AI大模型的市场化逻辑与移动互联网时代不同。胡延平对《锋面》记者说，互联网“信息经济”下，用户越多单位成本越低，边际成本呈递减。而AI模型则相反，增加一个用户就会提升成本，幅度取决于用户使用频次和Token量。“有时候一个用户产生的成本，可能超过前十个用户。”石思奇补充。
视角转向付费方，国产大模型付费套餐定价集中在每月几十元至几百元。与海外大模型相比，更多采用“低价分层”策略。
胡延平分析，国产大模型定价策略受多重因素影响。“中国用户习惯‘免费+广告’模式，AI产品偏向娱乐社交属性，定价过高容易引起市场反弹。”此外，模型能力同质化也限制定价。“多数模型智能水平接近，用户转换成本低，价格高的模型可能流失用户。”他强调，低价分层本质上是为了匹配不同需求，控制算力成本。