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商业虎嗅·荔观lab··AI 生成
越努力亏越多，豆包和ChatGPT「同病不同药」
文章对比分析了字节跳动豆包与OpenAI ChatGPT在巨额亏损下的根本差异：豆包面临“有流量无变现”的结构性困境，其免费获客模式无法覆盖高昂的推理算力成本；ChatGPT虽已实现强劲的B端和订阅收入，却因追逐AGI极限导致算力成本指数级飙升，陷入“有收入无利润”的烧钱竞赛。文章指出，与传统互联网不同，AI的边际成本无法趋近于零，导致“规模不经济”，两家公司都在寻找能够覆盖高昂边际成本的新商业模式。适合关注AI产业商业逻辑、大模型盈利模式及科技公司战略的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍豆包和ChatGPT都面临巨额亏损，但症结不同：豆包困于“有流量无变现”，通过免费模式获取2亿日活，但C端商业化收入极低，难以覆盖每年数百亿的算力成本；ChatGPT则陷于“有收入无利润”，其B端和订阅收入已超200亿美元年化，但因追逐AGI极限导致的算力军备竞赛，亏损规模依然巨大。
- ▍AI大模型面临的是“结构性亏损”而非“战略性亏损”，因为AI的边际成本永远无法趋近于零，每次对话都在消耗真实的电力和算力，使得传统互联网“先规模化后盈利”的商业逻辑失效。
- 01豆包日均Token调用量达120万亿次，是上线初期的1000倍，年度算力投入超300亿元。
- 02豆包每日收入不足100万元，几乎全部依赖电商佣金带货，广告变现尚未跑通，C端订阅制遭到用户强烈抵触。
- 03OpenAI 2025年化收入突破200亿美元，B端收入已超过C端；其C端广告业务上线不到200天，年化收入就突破10亿美元。
- 04OpenAI预计到2030年，其算力与基础设施总开支将高达8560亿美元，超过其未来五年总收入预测。
- 05OpenAI每创造1美元收入，对应约1.22美元亏损，2025年账面净亏损高达数百亿美元。
- 06文章援引了亚马逊（连续5年净亏损后通过云计算逆袭）和特斯拉（Model3量产危机后通过电池成本下降和软件服务盈利）的案例，说明“规模不经济”在历史上是科技公司常面临的阶段性陷阱。
反方 / 局限
- — 文章引用“规模不经济”的历史案例（亚马逊、特斯拉）暗示，当前巨额亏损可能是未来盈利前的必要投入，这弱化了文章自身“结构性亏损”这一核心判断的悲观色彩，形成一种未明言的张力。
- — 文章未深入探讨B端商业化能否独立支撑盈利，也未分析如果技术路线（如更高效的推理框架、硬件成本下降）发生突破，是否会颠覆“边际成本无法趋近于零”的核心前提。
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