未來是不同生態的碰撞。

作者 | 李威（北京）

這是《窄播weekly》的第89期，本周我們關注的商業動態是：豆包開始籌劃付費，國內頭部AI助手的競爭要從免費的Chatbot階段進入到付費的Agent階段了。

5月4日，豆包的App Store頁面出現了訂閱服務聲明，在免費的基礎版之外，增加了三個付費版本：標準版連續包月每月68元，連續包年每年688元；加強版連續包月每月200元，連續包年每年2048元；專業版連續包月每月500元，連續包年每年5088元。

消息傳出后，豆包官方對此的回應是：「豆包始終提供免費服務。在免費服務的基礎上，我們也在探索推出更多增值內容，以滿足不同用戶的差異化需求。相關方案細節目前還在測試階段，正式上線時會通過官方渠道發布完整信息。」

在付費聲明發布之前，《見實》就已經發現豆包在移動端開始灰度隱藏PPT生成、長文檔AI排版、Word一鍵美化等復雜任務場景的入口，同時還在移動端下線了AI思維導圖生成、流程圖自動排版的入口。這種針對移動端的功能下線，可以被看作是對任務場景進行的預先分層。

很明顯，豆包走向付費是消費端AI業務發展的一個分水嶺。

過去豆包雖然在基于一個Chatbot不斷增加新的AI能力，但用戶與豆包的交互大部分還是集中在聊天、搜索等對話場景中，缺乏高價值的付費功能，難以打破中國用戶的免費思維。并且，因為對話場景的Token消耗可控，大廠還能堅持采用互聯時代的先免費圈地，再規劃商業模式的思路。

但面向未來，對話成為標配，執行任務有了更強吸引力。豆包這樣的通用AI助手事實上需要與OpenClaw類產品進行博弈，爭奪大眾用戶而不是開發者用戶。這也意味著，豆包需要具備相應的能力，來滿足大眾用戶不是那么高頻出現的生產力需求，以此保證大眾用戶不會投入到OpenClaw類產品的懷抱，進而跑出新的競爭對手。

這個判斷有一個前提是，中國用戶也將開始習慣于為生產力場景中的AI服務付費。無論是在豆包中，還是在OpenClaw類產品中，AI完成生產力場景中的任務基本都需要依托于一套建立在AI Coding上的Agent能力底座。這套底座才是未來留存用戶、讓其付費的基礎。

豆包進行的付費嘗試是與這套能力底座相匹配的。通過梳理消費端AI業務，豆包會對用戶需求進行分層，將更耗費算力、成本更高的生產力場景抽離出來，按照不同層級調用這個Agent底座的能力，并付出相應的費用。

AI的商業模式遇到了挑戰

豆包提出付費模式，是為了應對Token用量的大規模爆發，提前鋪設一個可量化、可分層、可擴展的商業基礎設施。

一方面，當人們見識到了Agent具備了解決問題的能力，就會更有意愿讓Agent來解決復雜問題。這樣豆包就需要滿足大眾用戶解決復雜問題的需求，有了從免費走向付費的契機。之前的對話功能還是可以保持免費，而更復雜的PPT制作、思維導圖制作等會大大提升用戶付費的可能性。

另一方面，讓復雜問題獲得更好解決，就需要使用更高級的模型，消耗更多Token。沒有一家企業愿意承受指數級的Token消耗增長，生產力場景必然走向付費。只是這個過程中，Agent售賣的是一種解決問題的能力框架，其運行方式是變化的、不固定的，算力成本也會因此變得不可預測，按月付費的方式可能會遇到挑戰。

今年以來，AI廠商們頻頻傳出調整付費模式的消息。核心的變化就是從針對Chatbot的無限制月付模式，切換到了針對Agent的按消耗付費模式。

Kimi將付費會員的計費方式從「按次」改為「按實際消耗」。調整之后，經常有復雜任務需求的用戶可能就需要購買更高級的權益。GitHub也將基于請求次數的使用限制，變成了既限制對話數量，也限制每周token使用量。OpenAI則推出了每月100美元的新訂閱套餐。

同時，開發者們也發現云廠商的Coding Plan正在變成Token Plan，并且新的套餐也開始有了更嚴格的限制。比如，新版GLM Coding Plan有了5小時和周額度雙重限制，并且套餐周期內最多能進行1600次提示。阿里云下架了Lite版套餐，現在在售的是200元/月的Pro版套餐。

這些變化和測算背后的一個確定性趨勢是，人們會在未來越來越依賴使用Agent解決問題。

其中既有「按需型」Agent，由用戶發起任務后自主規劃、執行并返回結果，也會有「常駐型」Agent，比如持續在后臺運行的郵件監控、日程管理或數字生活助手。Agent在運行過程中會不斷消耗Token來持續監控上下文并在需要時主動行動。

GitHub產品副總裁Joe Binder表示，長時間運行、并行執行的工作流確實能為用戶帶來巨大價值，但也對GitHub的基礎設施和定價結構提出了挑戰。高盛的模擬數據顯示，Chatbot每次會話消耗約1000個Token，嵌入式Copilot每天消耗超過5000個Token，常駐型Agent每天的消耗可以達到100000個Token。

Agent是一種能力底座

豆包走向付費，提供了一個重新審視消費端AI發展的節點。這件事的意義不在于豆包開始收錢了，而在于它標記了一個時代的切換：Chatbot時代結束了。

Chatbot時代的產品邏輯是「模型即產品」——誰聊得更好、更聰明、更懂你，誰就贏。但這個邏輯正在失效。當所有主流模型的對話能力都進入到高水平時，「聊得好」就成為了一種標配。

在Agent時代，解決個性化問題的能力才是吸引和留存用戶的關鍵。這個辦事的框架像一個八爪魚。有一個承載用戶數據、Skill、模型和操作臺的統一基座，然后從基座向不同入口延伸出一個個通道——每個通道負責接收任務、返回結果，同時將新的數據和Skill沉淀回基座。

豆包只是字節這只章魚最粗壯的一根觸角。它連接著3.45億月活用戶，絕大多數時間在滿足閑聊、翻譯、講題等輕量交互。這些交互高頻但淺層，甚至不需要調用基座的深度能力，基座上的模型、工具鏈、知識庫在這類場景中處于閑置狀態。

但這些用戶還會有低頻但深層的需求：做一份講課PPT、為孩子生成一個生日視頻、把一堆散亂的筆記整理成報告。這些需求一旦觸發，就必須調用基座的能力，需要模型深度推理、需要工具鏈協作、需要Skill編排。

但是，用戶也可能會在飛書上用ArkClaw自動生成周報、用多維表格讓AI處理數據，或者打開扣子搭建一個專屬工作流來完成更復雜的任務。這些也是字節章魚的不同觸角。甚至相比豆包，它們連接著更多生產力場景中的高價值用戶。飛書上的企業員工、扣子上的效率極客，這些用戶天然就比豆包的閑聊用戶更容易被說服付費。

那為什么豆包還要為低頻需求做付費？因為豆包需要與整個字節AI生態形成協同，不是把用戶留在一個入口上，而是讓用戶將AI的未來使用習慣植根在自己生態中。入口只是觸角之一，真正的壁壘在基座——誰的數據最厚、誰的Skill最多、誰的模型最懂用戶，誰的飛輪轉得最快。

未來的Agent的競爭，也是一個個被打通、理順之后的生態體系的碰撞。用戶會更加慎重地選擇在某個生態體系內付費，將自己的數據積累在這個體系中，然后會對這個生態體系保持更強的忠誠度。所以，AI廠商未來的競爭策略可能是整理和收束業務布局，聚焦在一個Agent底座上，打通一套付費體系，然后服務同一群用戶。

從這一點看，豆包的收費可能會成為字節在基座層面構建Agent生態的護城河的開端。