喝点VC｜a16z：广告是AI产品走向十亿用户的最佳方式，细数大模型的七种潜在变现路径

喝点VC｜a16z：广告是AI产品走向十亿用户的最佳方式，细数大模型的七种潜在变现路径 喝点VC｜a16z：广告是AI产品走向十亿用户的最佳方式，细数大模型的七种潜在变现路径 Modified February 20 图片来源： a16z 那么，解决方案是什么？正如我们从以往的消费级成功案例中早已知道的那样， 广告往往是将一项服务规模化、触达数十亿用户的最佳方式。 要理解为什么大多数人不愿为 AI 订阅付费，首先需要理解人们究竟用 AI 来做什么。去年， OpenAI 发布了关于这一问题的相关数据。 图片来源： a16z 简而言之， 大多数人使用 AI 是为了个人生产力 ：比如写邮件、查找信息，以及辅导或建议类用途。与此同时，像编程这样的高价值使用场景，只占全部请求中非常小的一部分。根据一些非正式的观察，程序员是 LLMs 中最为投入的一群用户，有些人甚至会为了最大化每日使用额度而调整自己的作息时间。对这些用户来说，每月 20 美元甚至 200 美元的订阅费用并不显得昂贵，因为他们所获得的价值（相当于一整群高产的 SWE 实习生）很可能高出几个数量级。 但对于那些将 LLMs 用于一般性提问、建议，甚至写作辅助的用户而言，真正掏钱的门槛就显得过高了。为什么他们要为 “ 为什么天空是蓝色的 ” 或 “ 伯罗奔尼撒战争的起因是什么 ” 这样的问题付费，而在过去，通过一次 Google 搜索就能免费获得一个 “ 足够好 ” 的答案？即便是在写作辅助这一场景中（一些人用它来处理邮件类工作或重复性劳动）， AI 往往也不足以完成一个人工作中足够大的部分，从而让个人为订阅付费变得合理。此外， 大多数人其实并不需要高级模型或高级功能 ：你并不需要最强的推理模型来写邮件或推荐菜谱。 让我们稍微退一步，先承认一个事实： 为 ChatGPT 这类产品付费的人数在绝对数量上依然极其庞大 ——800M 周活跃用户（ WAUs ）中有 5–10% 是付费用户。 5–10% 的 800M 意味着 4000 万到 8000 万人！此外， Pro 套餐定价 200 美元，达到了我们此前认为消费级软件订阅价格上限的十倍。但如果你希望让 ChatGPT 免费触达 10 亿人，甚至更多用户，就必须引入 订阅之外的产品形态 。 好消息是， 人们其实真的喜欢广告 。随便问一位 Instagram 的普通用户，他们很可能会告诉你，自己看到的广告 “ 有用得离谱 ” ：推荐的都是他们真正想要、也确实需要的产品，并且这些购买真的改善了他们的生活。将广告简单地框定为剥削性或侵入式，是一种倒退的看法：也许我们对电视广告有这种感受，但 定向广告在大多数时候其实是相当优质的内容 。 这里我以 OpenAI 为例（因为在使用趋势的系统性披露方面，它是最为透明的实验室之一）。但这套逻辑同样适用于所有 frontier labs ： 如果它们希望将产品规模化到数十亿用户，最终都必须引入某种形式的广告。消费级 AI 的变现模式仍未被真正解决。 在下一部分中，我将逐一讨论几种可能的路径。 ChatGPT 以及 LLMs 的广告形态与多元变现可能 我在消费级应用开发中的一个通用经验法则是： 在引入广告之前，至少需要达到 1000 万周活跃用户（ WAUs ） 。而许多 AI labs 已经达到了这个门槛。 图片来源： a16z 我们已经知道，广告单元即将出现在 ChatGPT 。那么，它们可能会是什么样子？又有哪些其他适用于 LLMs 的广告与变现模式？ 1 、更高价值的搜索型与意图驱动广告 ： OpenAI 已确认，这类广告（例如菜谱所需的食材、旅行中的酒店推荐等）将会向免费用户和低价档用户推出。这些广告将与 ChatGPT 的回答明确区分开来，并清晰标注为赞助内容。随着时间推移，这些广告可能会越来越像 “prompting” ：你只需表达一次购买意图， agent 就会端到端地完成你的请求，在包含赞助与非赞助内容的结果中进行整合。 在很多方面，这种广告形式让人想起 90 年代和 2000 年代最早期的广告单元，以及 Google 通过赞助搜索广告（ sponsored SEO ）所打磨到极致的模式（顺带一提， Google 直到今天，其绝大部分收入仍然来自广告业务，而订阅模式是在其成立 15 年之后才开始探索的）。 2 、类似 Instagram 的基于上下文的广告 ： Ben Thompson 曾指出， OpenAI 其实应该更早在 ChatGPT 的回答中引入广告。首先，这会让非付费用户更早适应广告的存在（尤其是在其能力明显领先 Gemini 的时期）。其次，这也能让 OpenAI 更早开始打造一个真正优秀的广告产品 —— 不是基于明确的购买意图 “ 顺势投放 ” ，而是能够预判你想要什么。 Instagram 和 TikTok 已经证明，它们可以提供极佳的广告体验：向你展示那些你此前并不知道自己想要、但看到后立刻觉得 “ 非买不可 ” 的产品，而且许多人认为这些广告是有用的，而非令人反感的。考虑到 OpenAI 掌握的个人信息和长期记忆能力， ChatGPT 完全有空间构建类似的广告产品。当然，两者在使用体验上存在差异：能否将 Instagram 或 TikTok 那种 “lean back” 的广告体验，迁移到 ChatGPT 这种高度互动、参与度极高的使用场景中？这是一个难度大得多、但一旦成功回报也更高的问题。 3 、联盟电商 ：去年， OpenAI 宣布与电商平台及独立零售商合作，推出即时结账功能，允许用户直接在对话中完成购买。可以想象，这一能力未来会被扩展为一个独立的购物垂直场景： agent 主动为你寻找服装、家居用品，或你正在关注、因稀缺性而难以入手的商品，而模型提供方则从所接入的电商平台中抽取一定比例的收入。 4 、游戏 ：游戏常常被忽视，或者被一笔带过，但它们本身其实也是一种独立的广告单元。我们并不确定游戏会如何具体融入 ChatGPT 的广告策略，但在这里值得一提。多年来，应用安装广告（其中很大一部分是移动游戏）一直是 Facebook 广告增长的重要来源之一；而游戏本身又具有极强的盈利能力，因此不难想象，这一领域会迅速形成规模可观的广告预算。 5 、基于目标的竞价 ：这是一个相当有意思的设想，尤其适合那些热爱拍卖算法的人（或者曾经优化过区块链 gas fee 、现在想转向 LLMs 的人）。设想一下：如果你可以为某个特定查询设定一个悬赏价格（例如：为 Noe Valley 的房产提醒出价 10 美元），让模型为达成某个结果投入远高于平均水平的计算资源，会发生什么？这样一来，你就能基于一个问题被判定的 “ 价值 ” ，实现近乎完美的价格歧视；同时，对于那些对你尤为重要的搜索，还可以获得更有保障的 chain of thought 推理质量。 Poke 是一个很好的近似案例：用户需要与 chatbot 明确协商，才能订阅该服务（当然，这并未真正映射到计算成本，但它很好地展示了这种机制可能呈现的形态）。 从某种程度上说，一些模型已经在以类似方式运作： Cursor 和 ChatGPT 都使用路由机制，根据对查询复杂度的判断为你选择模型。但即便如此，即使你可以在下拉菜单中手动选择模型，你依然无法决定模型在某个问题上实际投入多少计算资源。对于高度动机驱动的用户而言，能够用具体的美元金额来表达一个问题对自己的价值，可能会非常有吸引力。 6 、面向 AI 娱乐与陪伴的订阅模式 ：目前， AI 用户已经表现出明确付费意愿的两大使用场景是： 编程 和 陪伴 。 CharacterAI 是所有非实验室 AI 公司中 WAU 最高的产品之一；他们之所以能够对服务收取 9.99 美元的订阅费，是因为其产品本身是陪伴与娱乐的混合体。但即便如此，尽管人们确实愿意为陪伴类应用付费，我们仍未看到此类产品跨过一个门槛，能够稳定地通过广告实现变现。 7 、按 token 使用量定价 ：在 AI 创作工具和编程工具领域，按 token 使用量定价也是一种常见的变现方式。对于拥有大量重度用户的公司来说，这种机制尤其有吸引力，因为它允许企业根据使用强度进行差异化定价，从而向高使用频率用户收取更高费用。 总体而言， AI 的变现问题仍未被真正解决 ，绝大多数用户依然在享受其偏好的 LLM 的免费层级。但这种状态只会是暂时的：互联网的历史已经反复证明， 广告终究会找到自己的位置 。 原文： Of course they’re putting ads in AI https://a16z.com/putting ads in ai/ 编译： Yan Huang 请注意，本文编译自文末载明的原始链接，不代表 Z Potentials 立场。如果您对本文有任何想法或见解，欢迎在评论区留言互动探讨。 Z Potentials 将继续提供更多关于 AI 、机器人、全球化等领域的优质内容。我们诚邀对未来充满憧憬的您加入我们的社群，与我们共同分享、学习、成长。 图片来源： a16z 那么，解决方案是什么？正如我们从以往的消费级成功案例中早已知道的那样， 广告往往是将一项服务规模化、触达数十亿用户的最佳方式。 要理解为什么大多数人不愿为 AI 订阅付费，首先需要理解人们究竟用 AI 来做什么。去年， OpenAI 发布了关于这一问题的相关数据。 图片来源： a16z 简而言之， 大多数人使用 AI 是为了个人生产力 ：比如写邮件、查找信息，以及辅导或建议类用途。与此同时，像编程这样的高价值使用场景，只占全部请求中非常小的一部分。根据一些非正式的观察，程序员是 LLMs 中最为投入的一群用户，有些人甚至会为了最大化每日使用额度而调整自己的作息时间。对这些用户来说，每月 20 美元甚至 200 美元的订阅费用并不显得昂贵，因为他们所获得的价值（相当于一整群高产的 SWE 实习生）很可能高出几个数量级。 但对于那些将 LLMs 用于一般性提问、建议，甚至写作辅助的用户而言，真正掏钱的门槛就显得过高了。为什么他们要为 “ 为什么天空是蓝色的 ” 或 “ 伯罗奔尼撒战争的起因是什么 ” 这样的问题付费，而在过去，通过一次 Google 搜索就能免费获得一个 “ 足够好 ” 的答案？即便是在写作辅助这一场景中（一些人用它来处理邮件类工作或重复性劳动）， AI 往往也不足以完成一个人工作中足够大的部分，从而让个人为订阅付费变得合理。此外， 大多数人其实并不需要高级模型或高级功能 ：你并不需要最强的推理模型来写邮件或推荐菜谱。 让我们稍微退一步，先承认一个事实： 为 ChatGPT 这类产品付费的人数在绝对数量上依然极其庞大 ——800M 周活跃用户（ WAUs ）中有 5–10% 是付费用户。 5–10% 的 800M 意味着 4000 万到 8000 万人！此外， Pro 套餐定价 200 美元，达到了我们此前认为消费级软件订阅价格上限的十倍。但如果你希望让 ChatGPT 免费触达 10 亿人，甚至更多用户，就必须引入 订阅之外的产品形态 。 好消息是， 人们其实真的喜欢广告 。随便问一位 Instagram 的普通用户，他们很可能会告诉你，自己看到的广告 “ 有用得离谱 ” ：推荐的都是他们真正想要、也确实需要的产品，并且这些购买真的改善了他们的生活。将广告简单地框定为剥削性或侵入式，是一种倒退的看法：也许我们对电视广告有这种感受，但 定向广告在大多数时候其实是相当优质的内容 。 这里我以 OpenAI 为例（因为在使用趋势的系统性披露方面，它是最为透明的实验室之一）。但这套逻辑同样适用于所有 frontier labs ： 如果它们希望将产品规模化到数十亿用户，最终都必须引入某种形式的广告。消费级 AI 的变现模式仍未被真正解决。 在下一部分中，我将逐一讨论几种可能的路径。 ChatGPT 以及 LLMs 的广告形态与多元变现可能 我在消费级应用开发中的一个通用经验法则是： 在引入广告之前，至少需要达到 1000 万周活跃用户（ WAUs ） 。而许多 AI labs 已经达到了这个门槛。 图片来源： a16z 我们已经知道，广告单元即将出现在 ChatGPT 。那么，它们可能会是什么样子？又有哪些其他适用于 LLMs 的广告与变现模式？ 1 、更高价值的搜索型与意图驱动广告 ： OpenAI 已确认，这类广告（例如菜谱所需的食材、旅行中的酒店推荐等）将会向免费用户和低价档用户推出。这些广告将与 ChatGPT 的回答明确区分开来，并清晰标注为赞助内容。随着时间推移，这些广告可能会越来越像 “prompting” ：你只需表达一次购买意图， agent 就会端到端地完成你的请求，在包含赞助与非赞助内容的结果中进行整合。 在很多方面，这种广告形式让人想起 90 年代和 2000 年代最早期的广告单元，以及 Google 通过赞助搜索广告（ sponsored SEO ）所打磨到极致的模式（顺带一提， Google 直到今天，其绝大部分收入仍然来自广告业务，而订阅模式是在其成立 15 年之后才开始探索的）。 2 、类似 Instagram 的基于上下文的广告 ： Ben Thompson 曾指出， OpenAI 其实应该更早在 ChatGPT 的回答中引入广告。首先，这会让非付费用户更早适应广告的存在（尤其是在其能力明显领先 Gemini 的时期）。其次，这也能让 OpenAI 更早开始打造一个真正优秀的广告产品 —— 不是基于明确的购买意图 “ 顺势投放 ” ，而是能够预判你想要什么。 Instagram 和 TikTok 已经证明，它们可以提供极佳的广告体验：向你展示那些你此前并不知道自己想要、但看到后立刻觉得 “ 非买不可 ” 的产品，而且许多人认为这些广告是有用的，而非令人反感的。考虑到 OpenAI 掌握的个人信息和长期记忆能力， ChatGPT 完全有空间构建类似的广告产品。当然，两者在使用体验上存在差异：能否将 Instagram 或 TikTok 那种 “lean back” 的广告体验，迁移到 ChatGPT 这种高度互动、参与度极高的使用场景中？这是一个难度大得多、但一旦成功回报也更高的问题。 3 、联盟电商 ：去年， OpenAI 宣布与电商平台及独立零售商合作，推出即时结账功能，允许用户直接在对话中完成购买。可以想象，这一能力未来会被扩展为一个独立的购物垂直场景： agent 主动为你寻找服装、家居用品，或你正在关注、因稀缺性而难以入手的商品，而模型提供方则从所接入的电商平台中抽取一定比例的收入。 4 、游戏 ：游戏常常被忽视，或者被一笔带过，但它们本身其实也是一种独立的广告单元。我们并不确定游戏会如何具体融入 ChatGPT 的广告策略，但在这里值得一提。多年来，应用安装广告（其中很大一部分是移动游戏）一直是 Facebook 广告增长的重要来源之一；而游戏本身又具有极强的盈利能力，因此不难想象，这一领域会迅速形成规模可观的广告预算。 5 、基于目标的竞价 ：这是一个相当有意思的设想，尤其适合那些热爱拍卖算法的人（或者曾经优化过区块链 gas fee 、现在想转向 LLMs 的人）。设想一下：如果你可以为某个特定查询设定一个悬赏价格（例如：为 Noe Valley 的房产提醒出价 10 美元），让模型为达成某个结果投入远高于平均水平的计算资源，会发生什么？这样一来，你就能基于一个问题被判定的 “ 价值 ” ，实现近乎完美的价格歧视；同时，对于那些对你尤为重要的搜索，还可以获得更有保障的 chain of thought 推理质量。 Poke 是一个很好的近似案例：用户需要与 chatbot 明确协商，才能订阅该服务（当然，这并未真正映射到计算成本，但它很好地展示了这种机制可能呈现的形态）。 从某种程度上说，一些模型已经在以类似方式运作： Cursor 和 ChatGPT 都使用路由机制，根据对查询复杂度的判断为你选择模型。但即便如此，即使你可以在下拉菜单中手动选择模型，你依然无法决定模型在某个问题上实际投入多少计算资源。对于高度动机驱动的用户而言，能够用具体的美元金额来表达一个问题对自己的价值，可能会非常有吸引力。 6 、面向 AI 娱乐与陪伴的订阅模式 ：目前， AI 用户已经表现出明确付费意愿的两大使用场景是： 编程 和 陪伴 。 CharacterAI 是所有非实验室 AI 公司中 WAU 最高的产品之一；他们之所以能够对服务收取 9.99 美元的订阅费，是因为其产品本身是陪伴与娱乐的混合体。但即便如此，尽管人们确实愿意为陪伴类应用付费，我们仍未看到此类产品跨过一个门槛，能够稳定地通过广告实现变现。 7 、按 token 使用量定价 ：在 AI 创作工具和编程工具领域，按 token 使用量定价也是一种常见的变现方式。对于拥有大量重度用户的公司来说，这种机制尤其有吸引力，因为它允许企业根据使用强度进行差异化定价，从而向高使用频率用户收取更高费用。 总体而言， AI 的变现问题仍未被真正解决 ，绝大多数用户依然在享受其偏好的 LLM 的免费层级。但这种状态只会是暂时的：互联网的历史已经反复证明， 广告终究会找到自己的位置 。 原文： Of course they’re putting ads in AI https://a16z.com/putting ads in ai/ 编译： Yan Huang 请注意，本文编译自文末载明的原始链接，不代表 Z Potentials 立场。如果您对本文有任何想法或见解，欢迎在评论区留言互动探讨。 Z Potentials 将继续提供更多关于 AI 、机器人、全球化等领域的优质内容。我们诚邀对未来充满憧憬的您加入我们的社群，与我们共同分享、学习、成长。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/qXyp0pcZ... https://mp.weixin.qq.com/s/qXyp0pcZ... Bryan Kim Bryan Kim Z Potentials2026年2月20日 13:41 北京 图片来源： Unsplash Z Highlights • “AI 真的能成为未来最强的广告平台。 ” 广告不只是短期变现； AI 能理解用户的实际意图、全部会话和上下文，从而提供更有价值、更相关的商业推荐，这将创造远超当前互联网广告的长期价值。 • “ 如果一个 AI 模型不能赚到钱，它最终就不会被持续训练、持续优化、持续服务人类。 ” 依赖订阅无法覆盖所有用户与开发者的生态成本，而广告是让 AI 得以长期存在与规模化发展的 经济基础 。 • “ 广告需要融入体验，而不是破坏体验。 ” 就像推荐引擎一样， AI 广告要做到在帮助用户解决问题的同时，对齐用户、开发者和平台的长期利益，而不是简单 “ 打断式 ” 的插入内容。 Bryan Kim 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，长期负责消费互联网、广告技术与新兴平台投资，近年重点研究生成式 AI 的商业模式，被认为是硅谷少数系统性思考 AI 原生广告的投资人之一。 广告是 AI 走向十亿用户的必经之路 互联网本身就是一个奇迹 —— 它让人们可以普遍地获得机会、进行探索与建立连接。而 广告为这个奇迹买单 。正如 Marc 长期以来所强调的那样： “ 如果你在原则上反对广告，其实你也在反对广告的可及性。 ” 正是因为广告，我们才能拥有这些美好的东西。 因此，上个月 OpenAI 宣布计划为免费用户推出广告，或许是 2026 年迄今为止 最大的一条 “ 其实并不算新闻的新闻 ” 。因为只要你一直在关注，就会发现所有迹象早已清晰可见。 Fidji Simo 于 2025 年加入 OpenAI ，担任 Applications CEO ，很多人将这一任命解读为： “ 要像她在 Facebook 和 Instacart 所做的那样，引入广告。 ”Sam Altman 也早已在各类商业播客中不断暗示广告的推出。而像 Ben Thompson 这样的科技分析师，几乎从 ChatGPT 刚上线时起，就一直在预测广告的到来。但广告之所以并不令人意外，最根本的原因在于： 广告是让互联网服务触达最多用户的最佳方式。 “Luxury beliefs” （奢侈信念）这个词在几年前开始流行，用来形容那些并非出于真正的原则，而是出于 “ 看起来正确 ” 的立场。科技行业里充斥着这类观点，尤其是在谈到广告时。围绕着 “ 出售数据 ”“ 追踪用户 ”“ 注意力收割 ” 等一系列道德化的焦虑和口号反复上演，但事实是： 互联网从一开始就是靠广告运转的，而且大多数人也乐于接受这一点。 互联网广告以几乎可以忽略不计的代价 —— 偶尔看到一些猫咪保暖垫或水培客厅花园的广告 —— 创造了人类历史上最伟大的 “ 公共产品 ” 之一。那些假装这是一件坏事的人，通常只是想向你证明些什么。 任何熟悉互联网历史的人都知道，广告始终是平台最终实现变现的核心方式： Google 、 Facebook 、 Instagram 和 TikTok 都是先免费起步，随后才通过定向广告找到商业模式。广告也可以用来补充低价值订阅用户的 ARPU （每用户平均收入），比如 Netflix 新推出的每月 8 美元套餐，就在平台中引入了广告。长期以来，广告成功地训练了用户，让人们习惯于认为互联网中的大多数东西应该是免费的，或者价格极低。 如今，这种模式已经开始在 frontier labs 、专注型模型公司以及更小规模的消费级 AI 公司中反复出现。根据我们对消费级 AI 订阅公司的调研结果，将用户转化为付费订阅，对所有公司来说都是真正的挑战：