最近，AI圈裡悄悄流傳著一個變化：幾家頭部大模型公司正在和廣告商頻繁接觸。
OpenAI CEO山姆·奧特曼在一次採訪中輕描淡寫地說：“其實我對廣告挺喜歡的。”這句話乍聽平常，卻和他兩年前ChatGPT剛爆紅時“絕不會在產品裡塞廣告”的承諾判若兩人。據內部人士透露，OpenAI早已多次開會討論如何在AI界面中嵌入廣告。幾乎同一時間，谷歌也被曝正與多個消費品牌洽談Gemini的原生廣告合作，儘管官方很快出面否認，但市場顯然已經嗅到了風向。
目前還沒有哪款主流AI產品真的掛上了廣告，可頭部AI公司的動作則透露出一個信息：你眼中值得信任、提供無偏見知識的AI在不久的將來可能會變成一個導購。每一個推薦的鏈接裡都可能藏著一個你不知道的隱形交易。
那麼，曾經對廣告嗤之以鼻的AI公司為何悄悄轉了風向？AI上廣告，對普通人而言可能意味著什麼？
從燒錢到賺錢：AI的生存邏輯變了
過去幾年，訓練一個大模型動輒燒掉數億美元。OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind這些站在技術前沿的公司，長期靠風投或母公司輸血勉強維持運轉。但“只燒錢、不賺錢”的模式顯然撐不了太久，光靠用戶訂閱根本填不上前期投入的巨大窟窿。
以OpenAI為例，儘管2025年其訂閱用戶數已突破2000萬、上半年收入達43.3億美元，但高昂的算力成本和持續的研發支出使得會員制付費遠不足以覆蓋前期鉅額投入，每收入1美元就要搭上3美元，淨虧損達135億美元。
頭部AI公司持續虧損的背景下，回血和盈利成了剛需。廣告這個互聯網世界最成熟，也最高效的變現方式，自然而然地被提上了議程。互聯網過去二十多年的發展早已證明，當一項技術擁有海量用戶和高頻互動，廣告就是最直接、最成熟的變現方式。搜索時代，Google靠關鍵詞廣告崛起，廣告年收入最高超過2000億美元；短視頻時代，抖音用信息流廣告重構消費鏈路。現在，或許輪到AI了。
如今AI助手每天與數億人對話，不僅能理解用戶的意圖，還能在恰到好處的時機提供“建議”。這種能力，本身就暗含了巨大的商業潛力。
AI引入廣告的思路，其實和當年搜索引擎剛起步時很像。那時候，人們也覺得在搜索結果裡塞廣告會破壞體驗，但後來發現，只要做得足夠剋制，用戶反而覺得“這信息對我有用”。今天的AI，正站在類似的十字路口。
最直接的做法，是在界面里加一點輕量廣告，比如網頁側邊欄的品牌推薦、App底部的小橫幅，或者偶爾彈出一個非打斷式的提示卡片。這些設計通常不會干擾主要對話，但能帶來穩定的曝光和收入，算是最“安全”的嘗試。
另一種可能的形式是激勵式交互。免費用戶若想繼續使用高級功能或延長對話時長，可以選擇觀看一段15秒的品牌視頻獲得額外的模型調用額度。這種方式已在移動遊戲和工具類App中驗證有效，既能維持基礎服務的開放性，又能將部分流量轉化為收入。對很多人來說，這比直接付費更容易接受。
而爭議最大、最令人不安的則是今年剛流行起來的詞語——GEO（Generative Engine Optimization），即在多輪對話中潛入一點商品內容。
例如，當用戶詢問“哪款電動牙刷好用？”時，AI可能優先推薦某合作品牌，並以“客觀評測”的口吻呈現，實則暗含商業引導。
對此，不少從業者擔憂，一旦AI開始為商業利益服務，它的中立性就岌岌可危。用戶很難分辨某條建議是基於事實，還是算法對合作品牌的傾斜。更隱蔽的風險在於，平臺可能為了提升點擊率，在產品對比中微妙弱化競品缺點，或放大合作方優勢。這種軟性操控比彈窗廣告更難察覺，卻更容易影響判斷。
正因如此，儘管多家公司已在內部測試各類商業化方案，他們的公開表態仍顯得謹慎甚至矛盾。有人堅持“AI必須保持純淨”，認為信任一旦透支便難以重建，也有人無奈坦言：“商業本就是牟利，大模型不會因為理想主義而繼續運行。”
廣告只是冰山一角，甚至可能最終以更隱蔽的形式存在。但它的討論熱度本身恰恰折射出整個行業對盈利路徑的集體焦慮與探索。當燒錢難以為繼，資本耐心見底，AI公司必須證明自己是一門可持續的生意。
AI將走向商業時代
儘管截至目前，ChatGPT尚未在主流版本中正式上線廣告，但種種跡象已清晰勾勒出行業轉向的輪廓：OpenAI CEO山姆·奧特曼從早期強調“AI應為全人類服務”的理想主義立場，逐漸轉向更務實的表態。公司內部關於廣告產品和商業化接口的測試傳聞不斷，而競品如Perplexity、Claude甚至國內的大模型平臺，已開始嘗試在搜索增強或企業服務中嵌入變現機制。
這些信號共同指向一個事實：那個靠風投輸血、用戶免費暢用的AI烏托邦，正在加速退場。大規模商業化不是“會不會來”的問題，而是“以什麼方式、多快到來”的問題。
那麼，除了廣告，AI的商業化版圖究竟會如何展開？
首先，會員訂閱模式將不再只是基礎版與高級版的簡單分層，而是朝著精細化與場景化演進。未來，用戶可能為法律諮詢專用AI、留學文書助手或編程agent單獨付費。功能越垂直，價值感知越強，付費意願也越高。這種按需訂閱的模式既能提升ARPU（每用戶平均收入），也能讓產品真正嵌入用戶的高頻工作流。
其次，To B企業級仍然是大模型公司的商業化重心。無論是為銀行定製風控模型，為藥企加速分子篩選，還是為零售企業提供實時庫存與需求預測，企業願意為能直接提升效率或創造營收的AI能力支付溢價。根據微軟財年財報，在截至2025年6月30日的財政年度中，Azure雲服務全年營收超750億美元，同比增長34%。而谷歌、亞馬遜也在將大模型深度集成進各自的雲服務體系。對企業客戶而言，AI不是玩具，而是生產力工具。這決定了它的商業天花板在用戶付費意願尚未大規模解鎖的前期，仍遠高於C端訂閱。
與此同時，垂直行業的定製化模型正成為高價值賽道。通用大模型固然強大，但在醫療、法律、製造等專業領域，數據合規性、領域知識深度和任務精準度才是關鍵。於是，一批專注於定製模型的AI公司開始崛起：有的深耕醫療影像分析，有的專攻合同智能審查，有的為製造業提供預測性維護方案。這些小而深的模型雖不具大眾知名度，卻能以百萬甚至千萬美元的合同撬動穩定現金流。
更長遠來看，隨著多模態能力和工具調用技術的成熟，AI或將演變為整個數字生態的調度中心。它不再只是回答問題，而是主動調用日曆、支付、物流、客服等系統，在一次對話中完成從推薦、比價到下單、預約的完整閉環，大模型平臺則從中抽取交易佣金。這種“AI促成交易、分潤獲利”的模式，可能成為下一代互聯網的核心商業模式。
這些可能的變化意味著，到了2026年，我們或許不會突然面對一個滿屏彈窗廣告的AI助手，但我們一定會感受到某種微妙卻深刻的轉變：那個曾經免費、開放、充滿理想主義色彩的AI時代，正在悄然落幕。取而代之的，是一個更復雜、更高效，也更功利的商業體系。
而資本的入場，從不僅僅是收費那樣簡單。
資本入場的代價
然而，資本的入場，從來不只是在界面上加個廣告位、在功能裡設個付費牆那麼簡單。它帶來的是整個產品邏輯和價值取向的深層重構：從為用戶服務逐漸滑向為投資方負責。這種轉變往往悄無聲息，卻影響深遠。
過去，大眾媒體通過版面編排引導注意力，直播帶貨靠話術製造衝動消費，這些影響雖強，但邊界相對清晰：我們知道電視廣告是推銷，明白網紅推薦可能拿佣金。而今天的AI，是以客觀、中立、智能的形象嵌入我們日常決策的，它幫你選餐廳、比手機、寫簡歷，甚至規劃人生路徑。正因如此，它的影響力更深、更隱蔽，也更具說服力。一旦這套看似無私的系統開始承載商業目標，其操控性反而更難被察覺。
用戶側能感知到的最明顯的變化是內容導向的扭曲。比如，當你問“哪款空氣淨化器值得買？”，AI列出的前三款恰好都是某電商平臺的主推品牌；或者在比較兩款手機時，對其中一款的電池問題一筆帶過，卻詳細描述另一款的“用戶好評”。這些推薦未必是錯的，但優先級和表述方式可能已經受到商業合作的影響。久而久之，用戶接收到的信息看似中立，實則經過了微妙的篩選和傾斜。
與此同時，隱私的邊界也在模糊。為了實現精準推薦，AI需要持續收集用戶的對話歷史、興趣偏好、地理位置乃至情緒狀態。這些數據一旦被用於商業畫像或跨平臺追蹤，用戶的“數字自我”就可能被拆解成一串可交易的標籤。表面上看，這只是為了讓回答“更貼合你”，但實際上，這些數據也可能被用來優化廣告投放、預測消費行為，甚至與第三方共享。而大多數時候，用戶並不清楚自己的哪些信息被用了、用在了哪裡。
更深遠的影響，正在重塑整個內容生態。當AI成為信息分發的新樞紐，創作者們很快意識到：要想被引用、被推薦、被流量看見，就必須迎合AI的“口味”。於是，越來越多的內容開始圍繞關鍵詞堆砌、結構模板化、觀點趨於安全平庸。因為只有這樣，才更容易被AI抓取、摘要並納入回答。公共討論因此加速流量化：深度分析讓位於爆款標題，多元聲音被同質化內容淹沒。久而久之，AI不僅反映現實，還在悄悄塑造一個更淺薄、更趨同的信息環境。
隨著AI越來越深地捲入商業利益，監管的目光也迅速跟了上來。各國政府開始認真審視：用戶的數據被用來訓練推薦模型，是否經過充分授權？算法在提供建議時，會不會因為商業合作而偏向某些品牌，甚至無意中放大偏見？
歐盟的《人工智能法案》已明確要求高風險AI系統提高透明度；美國聯邦貿易委員會（FTC）正在調查生成式AI是否存在誤導性內容；中國也陸續出臺了《人工智能大模型》系列國家標準，強調內容安全與可追溯性。這些動作傳遞出一個清晰信號：AI不能再以“我只是個工具”為由迴避責任。一旦它成為商業鏈條中的一環，就必須接受相應的規則約束。
說到底，AI的大規模商業化是資本邏輯下的必然選擇。但對普通用戶而言，這意味著我們必須重新校準與AI的關係：不再把它當作全知全能的導師，而是一個既聰明又“有目的”的參與者。
面對它的建議，多一分追問；面對它的推薦，多一分審視。唯有保持批判性思維，才能在信息洪流中識別真正有價值的內容。
畢竟，在一個連客觀都可能被定價的時代，能獨立思考、主動驗證，或許才是人最該守住的能力。
本文來自微信公眾號“腦極體”，作者：珊瑚，36氪經授權發佈。
