数据分析

百万门槛背后的野心：国内大模型广告商业化的突围与博弈

2026-02-03 10:35:50 Pea111 阅读：12

当 OpenAI 为 ChatGPT 广告测试版设置 20 万美元最低投放门槛，试图以高客单价撬动规模化盈利时，国内的大模型玩家们也正循着相似的路径，在广告商业化的赛道上加速奔跑。只不过，相比于海外市场的高举高打，国内厂商们的棋局更显复杂 —— 一边是动辄千万级的广告投放烧钱换流量，一边是企业级服务的百万级合作门槛初现，在技术迭代与商业变现的拉扯中，一场关于大模型广告商业化的突围战已然打响。
一、从烧钱获客到门槛设限：商业化逻辑的急转弯
2024 年以来，国内大模型市场的广告投放热潮，堪称一场 “不计成本” 的流量争夺战。月之暗面旗下的 Kimi，凭借长对话能力出圈后，短短 6 个月内广告投入将近 1.4 亿元，单月投放峰值逼近 5000 万元；字节跳动旗下的豆包更是来势汹汹，仅 2024 年 6 月一个月，投放费用就高达 1.4 亿元，相当于每天要烧掉 467 万元。地铁口的智谱清言大屏广告、播客节目里的 MiniMax 植入、B 站科技 UP 主的密集合作，大模型的广告身影几乎渗透到了互联网的每一个角落。
彼时，这些厂商的核心目标只有一个：用海量用户数据 “喂养” 模型，通过规模效应提升技术能力。一位曾负责豆包用户增长的员工透露，平台高峰期在抖音单渠道的日投放就达 60 万元，而行业内对话类大模型的获客成本（CPA）约为 10 元 / 人。按照这个成本计算，豆包仅在 iPhone 渠道的累计下载量就突破 2223 万，背后是数亿元的投放投入。
但烧钱模式终究难以持续。QuestMobile 的数据显示，当前主流 AIGC 类 APP 的月人均使用天数基本低于 5 天，活跃率普遍低于 15%，即便是月活用户 2750 万的豆包，与日活过亿的互联网超级应用相比，仍有一个数量级的差距。更现实的问题是，大模型的算力成本居高不下 —— 有研发人员测算，100 万用户的显卡月成本就达百万量级，加上其他运营开支，一年的成本高达数亿元。
在这样的背景下，国内大模型厂商的商业化逻辑开始急转弯：从 “撒网式” 的 C 端用户投放，转向 “精准捕捞” 的 B 端企业服务，而设置合作门槛，成为筛选高价值客户、平衡成本与收益的关键一步。这与 OpenAI 的 20 万美元门槛逻辑如出一辙 —— 通过高客单价筛选出具备付费能力的企业客户，既能保证短期营收，又能通过深度合作打磨行业解决方案，为规模化变现铺路。

二、百万级门槛落地：技术赋能下的广告新生态
国内大模型厂商的企业级广告合作门槛，虽未像 OpenAI 那样明确定价，但从实际合作案例来看，百万级已经成为行业默认的 “准入线”。而支撑这一门槛的底气，正是大模型技术为广告行业带来的效率革命。
百度文心一言与利欧数字的合作，堪称技术赋能广告的标杆案例。依托文心大模型日均超 16.5 亿次的调用量，双方联手打造的 “盘古” 系统，实现了百度系信息流与搜索广告的多账户、大规模自动化操作与优化。在 2024 年双十一期间，这套智能营销系统创下 3500 万次广告操作量的纪录，投放效率较传统模式提升 9 倍。更值得一提的是，利欧数字自研的 AIGC 生态平台 “LEO AIAD” 与百度多模态创意生产平台的协同，构建起了从灵感激发、内容生成到效果诊断的全链路服务体系。一键成片、数字人播报、文生图等功能，让电商、汽车等行业客户的营销物料生产成本降低 70% 以上，真正实现了 “品效销” 一体化增长。正是基于这样的技术价值，百度文心一言的企业级广告合作订单，普遍达到百万级规模，而利欧数字也凭借这场合作，在 2024 年实现了 188 亿元的营收。
商汤科技的 “秒画” 设计平台，则从另一个维度印证了大模型广告服务的商业价值。这款依托日日新 5.0 大模型打造的工具，已服务超 200 家广告公司，复购率高达 85%。对于广告公司而言，以往需要一个团队耗时数天完成的海报设计、文案撰写、视频剪辑等工作，如今通过 “秒画” 平台，输入简单指令就能生成数十套创意方案，不仅大幅缩短了项目周期，更降低了人力成本。有广告公司负责人算了一笔账：与商汤科技的合作年费虽达百万级别，但相比传统模式，一年能节省超 300 万元的人力开支，更能凭借高效的创意产出拿下更多客户。
这些案例的背后，是大模型技术正在重塑广告行业的生产关系。传统广告行业的核心壁垒在于创意能力和渠道资源，而大模型的介入，让创意生产工业化、投放优化智能化成为可能。对于企业客户而言，百万级的合作门槛，不再是一笔单纯的技术采购费用，而是撬动营销效率提升的杠杆 —— 这正是大模型厂商敢于设置高门槛的核心逻辑。

三、规模与盈利的平衡术：国内市场的挑战与机遇
尽管大模型广告商业化的路径逐渐清晰，但国内厂商们仍面临着诸多挑战。首当其冲的便是技术同质化问题。目前，国内主流大模型在广告创意生成、投放优化等功能上的差距逐渐缩小，企业客户的选择越来越多，这意味着厂商们不能再仅凭技术能力定价，而需要提供更具针对性的行业解决方案。例如，面向电商客户的大模型广告服务，需要打通直播带货、店铺运营等全链路数据；面向车企的服务，则需要结合试驾预约、用户画像分析等需求定制功能。
其次，成本控制仍是悬在厂商头顶的一把利剑。大模型的算力消耗与用户调用次数成正比，而企业客户对于广告效果的要求，往往需要模型进行高频次的迭代优化。如何在满足客户需求的同时，通过技术手段降低算力成本，成为考验厂商盈利能力的关键。百度通过优化模型压缩算法，将文心一言的推理成本降低了 60%；商汤科技则依托自研的 AI 芯片，构建起 “算法 + 算力” 的一体化解决方案，这些尝试都为行业提供了可借鉴的思路。
不过，挑战背后更蕴藏着巨大的市场机遇。《2024 AI + 生成式营销蓝皮书》的数据显示，2024 年中国 AIGC 营销技术市场规模约为 300 亿元人民币，预计 2025 年将突破 550 亿元，同比增长超过 83%，增速领跑全球。从渗透率来看，2024 年仅有 25% 的中国大型企业试点生成式 AI 营销工具，而 2025 年这一比例将跃升至 45%-50%，中小企业的渗透率也将从不足 10% 增长至 25% 以上。这意味着，大模型广告商业化的市场空间正在快速扩容。
更值得关注的是，随着生成式搜索营销（GEO）、多智能体协同等技术的成熟，大模型广告服务正从单一的创意生成，向全链路营销管理升级。未来，一个成熟的大模型广告系统，不仅能为企业生成广告素材，还能根据用户实时反馈调整投放策略、预测市场趋势，甚至自动完成客户转化。当技术能力与商业需求深度融合，百万级的合作门槛，或许只是大模型广告商业化的起点。
从 OpenAI 的 20 万美元门槛，到国内厂商的百万级合作，大模型广告商业化的本质，是技术价值与商业价值的双向奔赴。对于国内玩家而言，这场突围战没有捷径可走 —— 唯有以技术创新筑牢壁垒，以行业需求锚定方向，才能在规模化盈利的道路上走得更远。而当大模型真正成为广告行业的基础设施，我们或许会看到一个更高效、更智能的营销新生态。