针对广告这件事儿，OpenAI CEO山姆·奥特曼的态度经历了明显的转变。

2024年5月，奥特曼表示，广告+AI让他感到特别不安，称广告是商业模式的最后手段。

2025年3月，奥特曼对广告的态度首次松动，他表示不反对广告，并提出收取营销佣金的构想。

2025年10月，奥特曼公开称赞Instagram的广告“带来实际价值”，并表达自己相信能做出对用户有净收益的酷广告产品。

2026年1月，奥特曼正式宣布启动ChatGPT广告测试。

图片来自OpenAI官方

这个转变的背后，是OpenAI的财务压力。数据显示，2025年OpenAI全年支出80亿美元（现金消耗口径），最终净亏损135亿美元（会计报表口径），算力相关成本（含模型训练/推理、服务器租赁、芯片采购）占2025年总支出的83.75%。

虽然ChatGPT周活跃用户超9亿，但付费转化率仅5%，而单轮交互成本可达0.01美元，每天处理10亿次交互就要烧掉1000万美元。巨大的财务压力逼迫OpenAI不得不加快广告策略落地。

一、OpenAI差异化的广告投放机制

1.目标定位：聚焦“免费/低价用户”，规避付费用户体验冲突

在OpenAI的广告策略里，目前只面向免费用户和ChatGPT Go（月费8美元）用户展示，ChatGPT Plus（月费20美元）、ChatGPT Pro（200美元）及企业版用户全程无广告，保障高价值用户的留存。

核心目标是，在不侵蚀用户信任的前提下，补充订阅收入的缺口，缓解算力成本压力，而非短期追求大规模广告营收。

2.投放模式：场景关联+轻量展示，主打效果广告

OpenAI表示，会优先在高商业意图投放广告，如购物咨询、商品比价、服务查询等，广告增加标签明确标注，独立于核心回答之外，不插入对话中间，避免打断用户交互流程。

OpenAI承诺：用户对话数据不会与广告商共享，个性化广告仅基于当前对话上下文而非历史聊天记录，用户可以随时关闭个性化推荐或删除广告数据；不向18岁以下用户投放广告；限制涉及健康、政治等敏感话题的广告；用户点击广告后直接跳转至商家页面，OpenAI不介入交易环节。

需要强调的是，免费用户可以选择关闭所有广告，但代价是每日消息额度会有所削减。

3.定价与门槛：高单价+高门槛，筛选优质广告主

目前，OpenAI的统一CPM定价为60美元，对标Netflix初期广告定价，远高于Instagram等社交平台，凸显信任流量的溢价，且明确单广告活动最低支出20亿美元，仅对大型广告主开放，避免中小广告主带来的体验杂乱等问题。

二、用户端喜忧参半的信任度反馈

整体来看，用户针对ChatGPT的负面反馈还是占比更高，大量用户吐槽在AI对话中看到广告像心理咨询室里竖广告牌，广告破坏了ChatGPT作为工具型产品的纯净性。同时，也有部分用户对个性化广告的底层数据使用逻辑表示质疑，担心对话的上下文被过度利用。

即便OpenAI强调的个性化广告依托内容相关性，但仍有部分用户反馈收到与对话场景无关的广告。

除了表达强烈的反对和不满之外，也有部分用户认可这一广告策略，他们接受广告是平衡免费与成本的合理选择这一说辞，也支持付费用户免广告的分层策略。甚至已经有用户在购物咨询场景中，明确接收到了符合其需求的广告推荐，节省了跳转电商平台的时间。

AI产品商业化必须在用户体验、数据安全和营收增长之间找到可持续的平衡点。当AI开始参与决策，用户对“信任”和“可控性”的敏感度远超传统产品。

上周，OpenAI官宣一项重磅决定：计划未来几周在美国测试ChatGPT广告，仅面向美国地区18岁以上的免费用户与ChatGPT Plus订阅用户（月费20美元），这两类用户占总用户的95%，却未贡献核心营收。外界普遍认为，这是其在持续烧钱压力下的“求生之举”——毕竟，山姆·奥特曼昔日接受采访时表示，广告是ChatGPT商业模式的最后手段。

随后，OpenAI披露了ChatGPT广告业务的更多细节。这部分公告从某种程度上确实转移了公众关注点：人们不再讨论GPT是否面临经营困境，而是直白地表示——ChatGPT的广告费用似乎太贵了。

根据披露内容，ChatGPT广告费用高达60美元CPM，这意味着在一整年的任何时间节点，广告商在AI渠道的投放成本与NFL超级碗期间（美国橄榄球职业联盟最重要赛事，堪称“美国春晚”）持平。相比之下，Meta社交媒体平日CPM仅需不到20美元。这意味着品牌若想通过ChatGPT触达消费者，需支付3倍溢价，且渠道未经测试、无对照组。至此，技术、定价、内容均不再重要，唯一的问题是：在广告行业竞争激烈的当下，OpenAI如何说服品牌为这一高风险新渠道买单？

数字广告昔日的困境，亦是AI广告今日的困境

如果回到2004年间，那段PC互联网广告刚刚崛起的日子，谈及彼时互联网广告面临的一些问题，不少经历过那个时期的数字广告从业者和创业者，都曾经对Morketing表示，当时最艰难的事情是如何说服广告主将原本投放电视广告的预算转移给互联网广告。

与之相似，ChatGPT现如今也面临着相似的困境，而且相比起互联网广告时期，ChatGPT的困难显然更胜一筹。

一方面，ChatGPT确实向品牌描绘了一张宏伟的蓝图，不少人猜测，认为ChatGPT的广告能够在很大程度上根据用户当下的实时聊天内容，在合适的时机投放相应的广告，毕竟相比其他平台而言，ChatGPT不但拥有用户的数据，他还拥有记忆，明确地知道用户是谁，他们曾经干过什么（当然，前提用户主动透露，且数据法规不会限制），这意味着ChatGPT不但能够向用户推荐产品，还能推荐更符合他们个人需求的产品。

例如，用户可直接针对广告内容追问细节（如 “这款辣酱的成分是什么”），实现从 “被动观看” 到“主动咨询”的转化，这是传统广告不具备的优势。

但事情并不会非常容易，如果将推荐的权力交给AI判别，那这就意味着需要先给AI提供大量的训练数据，以及大量的投放数据，让AI能够在推荐产品的前提下，还不会因为奇怪的幻觉，导致“平庸甚至错漏百出的广告”将机会浪费，甚至将广告转化为对用户的打扰，用户问“离婚协议模板”时推送情感咨询广告，这必然会被部分用户视为 “干扰性广告”，而非 “有价值的推荐”。

对此，广告行业资深从业者九月对Morketing表示，“在看到实际的测试和反馈之前，代理商可能不会那么快的投入大量真金白银，毕竟对于代理公司而言，比起赌一个可能性而言，别犯错是一件更实际也更重要的事情。”

但ChatGPT所面临的困境恰恰在于此，高昂的广告成本，未经过测试的广告服务，无论是哪一条，都明晃晃的向品牌和代理商展示着两个大字——风险。

这陷入了两难境地，ChatGPT想要实现自己的蓝图，降低广告出错的可能性都需要大量的数据和投放，然而可能出错的风险和高昂的试错成本，都在让广告主更加谨慎地面对在ChatGPT上投广告这件事。

另一方面，则是未来不止于AI，至少不只是在ChatGPT上。

具体来看，无论是PC还是移动互联网各类网页或应用内广告，两者的崛起都在一定程度上源自用户的流量转移。尤其是移动互联网时代的各个App，比起2014的PC互联网而言，移动互联网用户数量正在急速膨胀，用户迫切地需要新的App来填充空闲的时间。因此，这使得App获得流量的难度大幅降低，同时也让大量的数字广告公司只需要将不同渠道的流量聚合在一起，就能赚得盆满钵满。

对于广告主而言，随着用户的大范围迁移，此前的广告渠道开始失效。因此，品牌方也更加迫切需要新的流量池来承接其广告费用，且PC互联网珠玉在前，两者虽然基于完全不同的平台，甚至技术也不尽相同，但运行逻辑和技术思路却极为相似，这很大程度上降低了广告主的戒备情绪。

这使得数字广告顺势进入了高速发展期。

然而现如今的移动互联网流量确实已经见顶，之前那些已经被验证过的渠道依旧有效，而ChatGPT的流量并不能为其带来巨大的优势，甚至从某种程度上来说，无论是PC互联网还是移动互联网，PC互联网和移动互联网都能够为品牌带来他们此前很难直接触达的用户。

但对于ChatGPT而言，用户依旧是那些人，只不过他们正在变得更具体而已。甚至从某种程度上来说，如果把ChatGPT看作移动互联网未来的可能性，那么他也只能算作是可能性之一。而且比起目前势头正盛的CTV和短视频广告，都已经在一定程度上验证了其商业化的可能性不同，ChatGPT在广告领域几乎可以说是一张白纸，这必然会更进一步限制广告主投放ChatGPT广告的积极性。

最后，OpenAI 的核心原则是 “广告不影响回答独立性”，但在实际运营中，仍需在 “营收最大化” 与 “体验最小化干扰” 之间寻找平衡，这些都需要时间沉淀，尽管 OpenAI 承诺 “广告不会影响回答内容”，但用户仍担心 AI 的推荐逻辑会向广告商倾斜 —— 例如在推荐笔记本电脑时，优先推荐付费广告商的产品，而非客观最优的产品。这种信任危机是 ChatGPT广告业务面临的最大长期风险。

把AI，包装成搜索的未来

那么，ChatGPT广告完全没有未来了吗？

答案依旧是否定的。毕竟，从其描述的蓝图来看，ChatGPT 的广告模式在多个维度重构了广告逻辑，与传统搜索、社交广告形成显著差异。

首先，正如上文提到的那个辣酱的例子一样，传统广告的核心是 “预测用户需求”，而 ChatGPT广告是 “响应用户明确需求”，这是二者的本质区别。

对此九月也认为，这种差异如果能被明确证实，且平台能确保不会出现负面广告，那么这意味着这一差异导致 ChatGPT 的广告转化率潜力更高。比如当用户询问 “意大利面做法”或是“怎么做炸薯条才好吃” 时，直接向用户推荐相应的食材或是番茄酱，其成功率必然远高于在各类社交媒体中随机看到的广告。

更进一步来看，这种对话的形式，必然意味着更无缝的体验和更多可能的延展性。ChatGPT 的广告可与用户的具体场景深度融合，成为解决方案的一部分：例如用户问 “如何修复自行车轮胎”，广告可推荐相关工具，并提供使用教程；用户问 “旅行计划”，广告可推荐住宿，并联动预订链接。这种 “广告即服务” 的模式，不但能让广告从 “干扰项” 变成 “有用信息”，还能进一步省去用户留资后再咨询的“麻烦”。

甚至，在未来 OpenAI 还可以围绕广告业务，构建 “广告主 – 大模型 – 用户” 的完整生态 —— 例如允许广告商直接在平台上传产品信息，AI 基于这些信息生成个性化推荐；同时通过 API 接口，将广告能力开放给第三方开发者，嵌入到更多场景中。广告业务产生的意图数据，将反哺大模型的语义理解能力 —— 例如通过分析用户对广告的反馈，模型可更准确地识别用户需求，提升回答质量。

对此，九月也认为，这一切确实都是有可能的，前提是AI不出现幻觉、不给出不切实际的答案（以免大幅拉高用户预期却无法兑现），这不但会让用户对广告感到失望，还会使用户不再信任GPT，最终形成一个恶性循环，但就像前面说的，实现这一切的前提仍需大量的广告主投入真金白银去做，这就又回到了之前的困境中去，如同“先有鸡还是先有蛋”的死循环。

随后，他补充道：“ChatGPT是可以尝试将自己定位成搜索广告的未来。一方面是两者的业态更加接近，很容易吸引拥有相似诉求的广告主。另一方面则是现阶段广告主最容易动摇的预算，就是搜索广告预算。虽然目前ChatGPT并不能完全取代搜索引擎的作用，但依旧可以尝试通过这样的定位来争取广告主的搜索预算。”

这点并非完全没有可能，Seer Interactive（一家2002年成立的数字营销机构，帮助企业进行搜索引擎优化、付费搜索营销和分析。）的研究显示，AI 推荐流量的转化率达 15.9%，而某搜索引擎的有机搜索仅为 1.76%。这一优势源于意图匹配的精准性 —— 用户主动表达的需求，比平台预测的需求更真实。

结语

总的来说，如果一定要找出应用广告与ChatGPT广告的差别，那么应用广告的核心是 “注意力经济”—— 平台通过算法最大化用户在线时间，然后将注意力卖给广告商；而ChatGPT广告则是 “意图经济”：平台通过理解用户的主动意图，将 “需求” 匹配给广告商，而不是将 “注意力” 卖给广告商，转变的核心是价值创造的逻辑从 “占用时间” 转向 “解决问题”。

但想要真正实现这一点，ChatGPT需要解决的问题还很多，虽然他确实做出了一张宏伟的蓝图，但能否实现这张蓝图，可能还需要更多的时间来验证。

作者：Morketing

来源：wj00816

据The Information报道，OpenAI已经为ChatGPT的内部广告进行了展示费用（CPM）定价，为60美元/1000次展示。

据称，这一价格远高于大多数数字平台，更接近于优质电视广告位，而非典型的社交媒体广告。

Affect Group的数据显示，Meta 广告的 CPM 通常在 10 美元到 15 美元之间，最高为 15 美元到 20 美元。

也就是说，ChatGPT的CPM费用差不多是Meta的3倍！

广告商将收到的效果数据

据The Information报道，在ChatGPT投放广告的广告主将只能获得有限的报告，提供的数据将包括例如总展示次数和总点击次数等。

报告指出，用户看到或点击广告后，后续行为将不可见。

广告商无法得知用户是否进行了购买、注册了服务或采取了其他任何操作。

这与谷歌和Meta等平台通常提供的转化和归因数据报告截然不同。

根据 OpenAI 计划在发布时提供的指标，早期广告活动可能更像是旨在扩大覆盖面或提升品牌知名度的购买行为，而非以效果为导向的广告位投放。

此前的报道显示，广告商将按展示次数付费，这意味着费用取决于广告的展示次数，而非点击次数。

广告商准入和推广计划

据The Information报道，OpenAI正通过代理商联系广告商，并重点关注大型知名品牌。该公司初期暂不瞄准小型广告商。

报道称，首批ChatGPT广告预计将在未来几周内上线，届时ChatGPT的免费版和低价版Go版用户均可看到这些广告。

OpenAI 将禁止 18 岁以下的用户看到广告，并且广告也不会出现在涉及心理健康或政治等敏感话题的对话中。

来源：雨果网的朋友们

“广告加AI让我感到有些不安，”山姆·奥尔特曼于2024年5月在哈佛大学的一次活动上说：“我认为广告是我们商业模式的最终手段。”

但两年不到，这一“最终手段”便初见端倪。当地时间1月16日，OpenAI表示，计划未来几周在ChatGPT的“免费版”和“Go版”中测试广告。

同日，该公司宣布将把月费8美元的“Go版”从美国市场推广至所有ChatGPT覆盖地区。

广告的形式相对保守，OpenAI承诺，将始终把用户信任和透明度放在首位，ChatGPT的回复不会受到广告影响——广告将独立显示并附带有清晰的标签。具体广告格式如下图所示：

除此之外，OpenAI声称，Plus、Pro等付费较高的ChatGPT服务不会收到广告，包含健康、心理健康或政治等敏感话题的聊天也将不适用于广告。

“我们的企业级和订阅业务已经相当稳健。我们相信，构建多元化收入模式很重要，而广告可以帮助让智能服务更加普惠。”

OpenAI应用业务CEO菲吉·西莫（Fidji Simo）说道。

广告或成为“必选项”

去年底，OpenAI被曝计划筹资至多1000亿美元，以支持其雄心勃勃的增长计划。

据知情人士透露，这轮仍处于早期阶段的融资若按目标全额筹集，公司估值或将高达8300亿美元。

与庞大估值形成对比的，是其高达120亿美元的单季亏损额。尽管公司此前声称年收入有望在2027年达到1000亿美元。

但截至目前，大量公开信息表明OpenAI尚未实现盈利。

去年11月，更有汇丰分析师直言，到2030年底，OpenAI的用户基础将增长到占全球成年人口的44%左右，但是仍然无法实现盈利。

除此之外，OpenAI还需要至少再投资2070亿美元用于提高算力，才能跟上其增长计划。

可以说，拓宽变现路径，早已成为了OpenAI的必选项。

事实上，2025年12月，OpenAI便开始讨论在ChatGPT中投放广告的可能性。

其预期，通过“免费用户实现广告变现”，单用户年均收入或将达到2美元，并在2030年左右增长至15美元。

到2030年，来自非付费用户的累计收入将高达约1100亿美元。

为了精准触达用户，OpenAI甚至考虑过让广告直接出现在ChatGPT的回复内容中，而非如今的独立显示。

不过目前为止，OpenAI似乎尚未破坏曾经立下的原则：“用户与ChatGPT之间建立了一种信任关系，我们所采取的任何方式都将以尊重这份信任为根本前提。”

AI平台对GEO仍然谨慎

谈及AI+广告，就绕不开近期市场火爆的GEO概念。

与AI平台主动加入广告不同，GEO的本质是大模型的逆向工程。综合券商分析，广告商通过探索大模型的“喜好”，使广告主的内容更容易被获取、理解，从而输出特定数据。

事实上，GEO自传统搜索引擎优化SEO衍生而来，传统搜索引擎优化的目标是提升网页在搜索引擎结果页中的排名获取更多自然搜索流量。

在AI搜索时代，从行业逐步延伸出生成式GEO，其目标是提高品牌或产品被大模型理解、引用并直接纳入生成式答案与推荐结果中的概率。

当前机构普遍看好GEO未来市场空间，近日国泰海通证券援引机构数据称，2025年中国GEO市场空间约29亿元，预计2026年全年达240亿美元，到2030年有望超1000亿美元。

然而，不少从业者仍在依靠广告实现AI变现前保持谨慎。如奥尔特曼本人就明确反对付费影响AI客观性。

另有马斯克于本周宣布向公众开放平台推荐算法，旨在建立常态化的透明度机制。

国内方面，腾讯首席战略官James Mitchell曾表示，旗下的元宝不会嵌入商业搜索结果，当前重点是让元宝对用户尽可能有吸引力。

东吴证券强调，AI搜索用户意图更明确，解决问题需求更强。广告商不仅争夺固定广告位，也争夺“大模型输出文本的概率分布”，在不损害回答质量的前提下，让品牌自然融入AI的回答中。

东方证券则提醒道，目前GEO更偏向品牌建设，各家仍在跑方法论阶段。

GEO核心是帮企业量化品牌在AI中的可见性和引用情况并给出优化意见，考虑到AI搜索下的无点击情况，GEO很难直接与流量转化指标挂钩，更多是品牌建设，通过在AI回答中频繁出现强化用户的品牌认知。

作者：张真

来源：科创日报

最近，AI圈里悄悄流传着一个变化：几家头部大模型公司正在和广告商频繁接触。

OpenAI CEO山姆·奥特曼在一次采访中轻描淡写地说：“其实我对广告挺喜欢的。”这句话乍听平常，却和他两年前ChatGPT刚爆红时“绝不会在产品里塞广告”的承诺判若两人。据内部人士透露，OpenAI早已多次开会讨论如何在AI界面中嵌入广告。几乎同一时间，谷歌也被曝正与多个消费品牌洽谈Gemini的原生广告合作，尽管官方很快出面否认，但市场显然已经嗅到了风向。

目前还没有哪款主流AI产品真的挂上了广告，可头部AI公司的动作则透露出一个信息：你眼中值得信任、提供无偏见知识的AI在不久的将来可能会变成一个导购。每一个推荐的链接里都可能藏着一个你不知道的隐形交易。

那么，曾经对广告嗤之以鼻的AI公司为何悄悄转了风向？AI上广告，对普通人而言可能意味着什么？

从烧钱到赚钱：AI的生存逻辑变了

过去几年，训练一个大模型动辄烧掉数亿美元。OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind这些站在技术前沿的公司，长期靠风投或母公司输血勉强维持运转。但“只烧钱、不赚钱”的模式显然撑不了太久，光靠用户订阅根本填不上前期投入的巨大窟窿。

以OpenAI为例，尽管2025年其订阅用户数已突破2000万、上半年收入达43.3亿美元，但高昂的算力成本和持续的研发支出使得会员制付费远不足以覆盖前期巨额投入，每收入1美元就要搭上3美元，净亏损达135亿美元。

头部AI公司持续亏损的背景下，回血和盈利成了刚需。广告这个互联网世界最成熟，也最高效的变现方式，自然而然地被提上了议程。互联网过去二十多年的发展早已证明，当一项技术拥有海量用户和高频互动，广告就是最直接、最成熟的变现方式。搜索时代，Google靠关键词广告崛起，广告年收入最高超过2000亿美元；短视频时代，抖音用信息流广告重构消费链路。现在，或许轮到AI了。

如今AI助手每天与数亿人对话，不仅能理解用户的意图，还能在恰到好处的时机提供“建议”。这种能力，本身就暗含了巨大的商业潜力。

AI引入广告的思路，其实和当年搜索引擎刚起步时很像。那时候，人们也觉得在搜索结果里塞广告会破坏体验，但后来发现，只要做得足够克制，用户反而觉得“这信息对我有用”。今天的AI，正站在类似的十字路口。

最直接的做法，是在界面里加一点轻量广告，比如网页侧边栏的品牌推荐、App底部的小横幅，或者偶尔弹出一个非打断式的提示卡片。这些设计通常不会干扰主要对话，但能带来稳定的曝光和收入，算是最“安全”的尝试。

另一种可能的形式是激励式交互。免费用户若想继续使用高级功能或延长对话时长，可以选择观看一段15秒的品牌视频获得额外的模型调用额度。这种方式已在移动游戏和工具类App中验证有效，既能维持基础服务的开放性，又能将部分流量转化为收入。对很多人来说，这比直接付费更容易接受。

而争议最大、最令人不安的则是今年刚流行起来的词语——GEO（Generative Engine Optimization），即在多轮对话中潜入一点商品内容。

例如，当用户询问“哪款电动牙刷好用？”时，AI可能优先推荐某合作品牌，并以“客观评测”的口吻呈现，实则暗含商业引导。

对此，不少从业者担忧，一旦AI开始为商业利益服务，它的中立性就岌岌可危。用户很难分辨某条建议是基于事实，还是算法对合作品牌的倾斜。更隐蔽的风险在于，平台可能为了提升点击率，在产品对比中微妙弱化竞品缺点，或放大合作方优势。这种软性操控比弹窗广告更难察觉，却更容易影响判断。

正因如此，尽管多家公司已在内部测试各类商业化方案，他们的公开表态仍显得谨慎甚至矛盾。有人坚持“AI必须保持纯净”，认为信任一旦透支便难以重建，也有人无奈坦言：“商业本就是牟利，大模型不会因为理想主义而继续运行。”

广告只是冰山一角，甚至可能最终以更隐蔽的形式存在。但它的讨论热度本身恰恰折射出整个行业对盈利路径的集体焦虑与探索。当烧钱难以为继，资本耐心见底，AI公司必须证明自己是一门可持续的生意。

AI将走向商业时代

尽管截至目前，ChatGPT尚未在主流版本中正式上线广告，但种种迹象已清晰勾勒出行业转向的轮廓：OpenAI CEO山姆·奥特曼从早期强调“AI应为全人类服务”的理想主义立场，逐渐转向更务实的表态。公司内部关于广告产品和商业化接口的测试传闻不断，而竞品如Perplexity、Claude甚至国内的大模型平台，已开始尝试在搜索增强或企业服务中嵌入变现机制。

这些信号共同指向一个事实：那个靠风投输血、用户免费畅用的AI乌托邦，正在加速退场。大规模商业化不是“会不会来”的问题，而是“以什么方式、多快到来”的问题。

那么，除了广告，AI的商业化版图究竟会如何展开？

首先，会员订阅模式将不再只是基础版与高级版的简单分层，而是朝着精细化与场景化演进。未来，用户可能为法律咨询专用AI、留学文书助手或编程agent单独付费。功能越垂直，价值感知越强，付费意愿也越高。这种按需订阅的模式既能提升ARPU（每用户平均收入），也能让产品真正嵌入用户的高频工作流。

其次，To B企业级仍然是大模型公司的商业化重心。无论是为银行定制风控模型，为药企加速分子筛选，还是为零售企业提供实时库存与需求预测，企业愿意为能直接提升效率或创造营收的AI能力支付溢价。根据微软财年财报，在截至2025年6月30日的财政年度中，Azure云服务全年营收超750亿美元，同比增长34%。而谷歌、亚马逊也在将大模型深度集成进各自的云服务体系。对企业客户而言，AI不是玩具，而是生产力工具。这决定了它的商业天花板在用户付费意愿尚未大规模解锁的前期，仍远高于C端订阅。

与此同时，垂直行业的定制化模型正成为高价值赛道。通用大模型固然强大，但在医疗、法律、制造等专业领域，数据合规性、领域知识深度和任务精准度才是关键。于是，一批专注于定制模型的AI公司开始崛起：有的深耕医疗影像分析，有的专攻合同智能审查，有的为制造业提供预测性维护方案。这些小而深的模型虽不具大众知名度，却能以百万甚至千万美元的合同撬动稳定现金流。

更长远来看，随着多模态能力和工具调用技术的成熟，AI或将演变为整个数字生态的调度中心。它不再只是回答问题，而是主动调用日历、支付、物流、客服等系统，在一次对话中完成从推荐、比价到下单、预约的完整闭环，大模型平台则从中抽取交易佣金。这种“AI促成交易、分润获利”的模式，可能成为下一代互联网的核心商业模式。

这些可能的变化意味着，到了2026年，我们或许不会突然面对一个满屏弹窗广告的AI助手，但我们一定会感受到某种微妙却深刻的转变：那个曾经免费、开放、充满理想主义色彩的AI时代，正在悄然落幕。取而代之的，是一个更复杂、更高效，也更功利的商业体系。

而资本的入场，从不仅仅是收费那样简单。

资本入场的代价

然而，资本的入场，从来不只是在界面上加个广告位、在功能里设个付费墙那么简单。它带来的是整个产品逻辑和价值取向的深层重构：从为用户服务逐渐滑向为投资方负责。这种转变往往悄无声息，却影响深远。

过去，大众媒体通过版面编排引导注意力，直播带货靠话术制造冲动消费，这些影响虽强，但边界相对清晰：我们知道电视广告是推销，明白网红推荐可能拿佣金。而今天的AI，是以客观、中立、智能的形象嵌入我们日常决策的，它帮你选餐厅、比手机、写简历，甚至规划人生路径。正因如此，它的影响力更深、更隐蔽，也更具说服力。一旦这套看似无私的系统开始承载商业目标，其操控性反而更难被察觉。

用户侧能感知到的最明显的变化是内容导向的扭曲。比如，当你问“哪款空气净化器值得买？”，AI列出的前三款恰好都是某电商平台的主推品牌；或者在比较两款手机时，对其中一款的电池问题一笔带过，却详细描述另一款的“用户好评”。这些推荐未必是错的，但优先级和表述方式可能已经受到商业合作的影响。久而久之，用户接收到的信息看似中立，实则经过了微妙的筛选和倾斜。

与此同时，隐私的边界也在模糊。为了实现精准推荐，AI需要持续收集用户的对话历史、兴趣偏好、地理位置乃至情绪状态。这些数据一旦被用于商业画像或跨平台追踪，用户的“数字自我”就可能被拆解成一串可交易的标签。表面上看，这只是为了让回答“更贴合你”，但实际上，这些数据也可能被用来优化广告投放、预测消费行为，甚至与第三方共享。而大多数时候，用户并不清楚自己的哪些信息被用了、用在了哪里。

更深远的影响，正在重塑整个内容生态。当AI成为信息分发的新枢纽，创作者们很快意识到：要想被引用、被推荐、被流量看见，就必须迎合AI的“口味”。于是，越来越多的内容开始围绕关键词堆砌、结构模板化、观点趋于安全平庸。因为只有这样，才更容易被AI抓取、摘要并纳入回答。公共讨论因此加速流量化：深度分析让位于爆款标题，多元声音被同质化内容淹没。久而久之，AI不仅反映现实，还在悄悄塑造一个更浅薄、更趋同的信息环境。

随着AI越来越深地卷入商业利益，监管的目光也迅速跟了上来。各国政府开始认真审视：用户的数据被用来训练推荐模型，是否经过充分授权？算法在提供建议时，会不会因为商业合作而偏向某些品牌，甚至无意中放大偏见？

欧盟的《人工智能法案》已明确要求高风险AI系统提高透明度；美国联邦贸易委员会（FTC）正在调查生成式AI是否存在误导性内容；中国也陆续出台了《人工智能大模型》系列国家标准，强调内容安全与可追溯性。这些动作传递出一个清晰信号：AI不能再以“我只是个工具”为由回避责任。一旦它成为商业链条中的一环，就必须接受相应的规则约束。

说到底，AI的大规模商业化是资本逻辑下的必然选择。但对普通用户而言，这意味着我们必须重新校准与AI的关系：不再把它当作全知全能的导师，而是一个既聪明又“有目的”的参与者。

面对它的建议，多一分追问；面对它的推荐，多一分审视。唯有保持批判性思维，才能在信息洪流中识别真正有价值的内容。

毕竟，在一个连客观都可能被定价的时代，能独立思考、主动验证，或许才是人最该守住的能力。

作者：珊瑚

来源：脑极体

2026 年，很可能是人类首次需要给 AI 安装「广告拦截器」的一年。

就在今天凌晨，据 The Information 爆料称，OpenAI 员工正在琢磨如何让 ChatGPT 在用户提出相关问题时，优先显示「赞助内容」。比如你问睫毛膏推荐，就可能看到厂商的软广。

近几周内，OpenAI 的员工还制作了多种广告展示方式的原型图，其中就包括可能会出现在 ChatGPT 的界面侧边栏中。

从 2023 到 2024 年，硅谷的主流想象是优雅的。不少人笃定，大模型可以走 SaaS 模式，用户会像订 Netflix、Spotify 一样，每个月付 20 美元，然后就能清清爽爽地用上 AI 的服务。

但到了今年，这个幻想基本破产了。

因为 AGI 还没来，账单先到了。可以预见的是，明年更多 AI 产品会开始试探性地「上广告」。有的会明说，有的会伪装成推荐和合作，有的干脆就埋在交互里。

这多少带点黑色幽默：当我们还在仰望 AGI 统治世界的宏大愿景，没承想，它先学会的生存技能，竟然是靠广告「恰饭」。

ChatGPT 投放广告的泄露代码 ｜ 图源自 Tibor

往 AI 加广告是回血捷径，也是想象力破产

先承认一个现实。在持续烧钱的大模型时代，「在 AI 里加广告」确实是最稳、最快的回血方式。

互联网已经替它们踩过一遍坑了。最早的门户网站卖广告位，后来搜索引擎卖关键词，社交网络和短视频平台卖信息流。

套路其实没变多少。先把人聚集过来，再把这些注意力打包卖给广告主。广告的形态越来越隐蔽，系统却越来越成熟。

AI 现在面临的处境，和当年互联网很像。

用户数狂飙，收入跟不上，订阅还在慢慢教育市场，企业付费项目周期长。理想和现实之间，隔着一个越来越大的亏损窟窿。

于是，贩卖广告成了一根放在 AI 牌桌上的救命稻草。谁压力大，谁就得先伸手。只是，谁先在对话里明目张胆地塞广告，谁就有可能先把最敏感、最挑剔的那批用户送到别家模型那里去。

囚徒困境的道理不外如此。

只要还有一家坚持不加广告，其它玩家在加广告时就会有顾虑，怕自己变成那个先被抛弃的人。而一旦多家同时迈出那一步，这种顾虑就被集体摊平了，谁也不用再装清白了。

把这个视角放到 Gemini 身上，就更清晰了。最近多家媒体援引广告代理商买家消息称，Google Gemini 的运营方已经告诉部分广告客户：计划于 2026 年在 Gemini AI 中植入广告。

从广告主视角看，这对他们来说是极具吸引力的新渠道：大模型的尽头不是 AGI，是 CPM(千次展示成本)，而聊天环境 + 巨量用户则 = 极有潜力的变现空间。

但很快，Google 全球广告部负责人 Dan Taylor 在社交媒体上直接否认了这一说法，称「Gemini App 目前没有广告，也没有当前计划改变这一点」。这说明，Google 至少在公开语境里是保持谨慎的。

把镜头拉到 OpenAI CEO Sam Altman 身上，则能看到一个很典型的摇摆轨迹。

ChatGPT 刚火的那一两年，他反复强调自己不喜欢广告，尤其是「广告 + AI」这种组合，在公开场合叫它「让人格外不安」。

他更偏爱的是干净的订阅模式：用户直接付费，用钱换取不被广告商左右的答案。最多可以接受一种「导购分成」的想象——用户自己做完调研、自己下单，平台从成交里抽一小口，而不是收钱去调换答案的先后顺序。

到了 2025 年，他的话锋明显软了下来。

他开始承认「自己其实挺喜欢 Instagram 上那些精准广告」，觉得能帮自己发现好东西还挺酷，顺势改口：广告未必一无是处，关键看形态是不是足够有用、足够不讨人厌。

根据 The Information 的报道，OpenAI 正在寻求创造一种「新型数字广告」，而不是简单照搬现有的社交媒体广告形式。

ChatGPT 可以通过详细对话收集大量用户兴趣相关信息，OpenAI 曾考虑是否可以基于这些聊天记录来展示广告。方案之一就是在用户使用 ChatGPT 提问时，对「赞助信息」给予优先展示，比如可被设定为在生成回答时优先插入广告内容。

据知情人士透露，最近一些广告原型图中，广告被设计为出现在 ChatGPT 主回答窗口的侧边栏。此外，员工还讨论了是否应添加类似「本回答包含赞助内容」的声明。

一位知情人士表示，OpenAI 的目标是让广告尽量「不打扰用户」，同时维护用户信任。例如，广告只在对话进行到特定阶段后才出现：当用户询问巴塞罗那行程时，ChatGPT 会推荐圣家堂(非赞助)，但点击链接后可能弹出付费导览服务的赞助商家。

与此同时，为了 OpenAI 的商业化发展，奥特曼更是操碎了心，一大早请来负责应用和商业化的高管，公开物色「广告负责人」，探索把 ChatGPT 变成广告平台的路径。比如 CFO Sarah Friar 就是实打实从广告系统磨炼出来的沙场老将。

包括即便奥特曼拉响了红色警报，但营收依旧是头等大事，并因此加码挖来前 Slack CEO Denise Dresser 做首席营收官，把「怎么赚钱」这件事提到了公司最高优先级。

嘴上是理想主义，实际心里全是生意。

当然，单看商业逻辑，这样做其实也没啥问题。数据不会说谎，OpenAI 的年化收入大概 120 多亿美元，听上去很亮眼，但烧钱速度却可能是公开数据的三倍。

预训练要烧钱，上线之后每一次推理也要烧钱。推理成本确实在降，但可杰文斯悖论印证了一点，当算力便宜一点，用户也只会立刻拿它去跑更复杂的模型，这也就造成企业需要购买越来越多的 GPU，电费账单也像滚雪球一样。

简言之，单位成本是降了，但总账一点没省。

根据 OpenAI 截至今年 7 月的统计，ChatGPT 约有 3500 万的付费用户，占周活跃用户的 5%，与此同时，订阅营收也占据了以 OpenAI 为代表的绝大多数 AI 企业的大头。

在这种背景下，所有 AI 公司都要面对一个简单粗暴的问题：钱从哪儿来。

最直接的答案，就是在 AI 里塞广告。

广告之所以成为原罪，是因为当年互联网缺乏其他有效的商业选择。同样在 AI 时代，如果没有创新模式，广告依然是覆盖大部分用户成本的唯一手段。

当然，如果照抄上一个时代赚钱方式的做法，显然是一种缺乏想象力的路径依赖。传统互联网已经证明过一次，当你手里只有锤子，所有问题都像钉子，当你只会做广告，所有产品都像广告位。

ChatGPT 广告同样面临挑战：截至今年 6 月，仅 2.1% 的查询涉及购物。为此，OpenAI 已接入 Stripe 支付、Shopify 电商、Zillow 房产和 DoorDash 送餐等功能，既培养用户购物习惯，也为广告投放积累数据。

收入模式决定产品形态，用户体验通常就会变成那个被牺牲的变量。AI 本被寄予厚望，被视为跳出旧时代泥潭的机会，谁也不希望兜兜转转，我们还是在同一个泥坑里打滚。

最懂你的 AI，开始给你带货

传统互联网加广告的方式，究其本质，不外乎 用一块块醒目的位置 贩卖注意力，更典型的是早年的搜索引擎广告。

页面看上去是搜索结果，实际前几条全是竞价排名。那时候的事故和争议，现在回头看都让人后脊发凉。

在 AI 里插广告，会比这些更危险。

经验丰富的我们对网页广告是有天然戒心的，对搜索结果也大概知道要多对比几条，知道上面这几个很可能是广告。但面对拟人共情的 AI 陷阱在于，我们可能会忘记屏幕对面可能站着一个销售团队。你把 AI 当老师，它把你当待转化的潜在客户。

回顾历史，苏东坡给卖馓子的小摊写了「纤手搓来玉色匀，碧油煎出嫩黄深。夜来春睡知轻重，压扁佳人缠臂金。」，从此客似云来。人们买的不是馓子本身，而是名人苏东坡的信任。

今天的 AI，在许多场景里就是那个被普通用户默认可信任的苏东坡。

尤其危险的一点，是现在不仅是简单的广告植入，还有人在用 GEO 做「内容投毒」。

GEO，顾名思义，是「生成式引擎优化」（Generative Engine Optimization），目的是让某篇网页或文章在 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等 AI 回答引擎中被优先引用。

想象这样一个场景：某些厂商或利益方，提前发布大量优化过的网页文章，专门针对某种产品或服务写得很权威、很完整，并加了结构化标签、SEO 元数据、关键字提示等。

他们的目的不是为了帮助，而是为了确保当用户在 AI 里询问相关问题时，他们的内容被优先输出。接着，AI 把这些内容编入答案。

对用户来说，这就是「权威建议 + 中立信息」。而实际上，它可能是一个包装得像专家建议的商业推广／投毒结果。

这比传统的广告或者软文更可怕，因为它隐藏在「答案」的核心里，不是在醒目的广告位，而是在用户最信任的建议或者结论中。每隔几段文字，我们都需要确认，AI 的这个建议，到底是在为我着想，还是在帮谁带货。

光是把广告藏进一句话里，危险已经不小了。更重要的是，AI 还在谋划下一步，把自己挪到所有 App 的上游，干脆接管「谁来给你打广告」这件事。

传统互联网时代，每个超级 App 都想当入口。各自圈地、自建城墙。用户直接打开它们，再由它们负责往你眼前塞内容、塞服务、塞广告。

超级 App 做了十年的围墙花园，但 AI Agent 想一夜推平。

理论上，它具备跨应用操作能力，可以帮你完成「打开某 App 搜一下、多平台比价、自动填表下单」这种操作。你不再需要自己点来点去了，甚至不需要记住每一个 App 的入口。

这就点出了最近豆包手机助手一上线就被各家 App 集体「拉黑」的根本原因。

本质上，这是一场零和博弈的入口之争。

谁离用户更近，谁就能决定用户看到什么。当豆包通过和手机厂商合作，拿到了系统级权限，可以帮用户跨 App 点外卖、订机票、比价购物，甚至回消息，也就意味着所有 App 成了豆包手机助手的「后端服务」。

于是不出意外，各大 APP 纷纷以「安全」为理由，限制豆包手机助手的自动化操作，甚至直接强制下线。

这是一次不折不扣的预演。

未来真正的 AI Agent，如果成为大多数人默认的上网入口，那些原本靠广告赚钱的应用，要么被迫给 AI 交「保护费」，要么退回后台，当一个没有品牌存在感的接口。

新闻网站已经先走了一遍。据媒体公司 Raptive 预计，Google 新上线的 AI 概览功能最终将导致许多出版商网站流量流失 25%。虽然目前受影响程度还不算最严重，但随着 AI 概览应用范围扩大，影响将进一步加剧。

有了聚合平台之后，它们慢慢从直接面向读者的平台，变成了内容供应商，现在轮到消费者应用迎来同样命运。甚至于所有应用都要排队伺候 AI 管家时，最需要有人盯紧的，其实是这个管家本身。

一方面，过去广告的目标是说服一个个具体的人：想尽办法抢占人的注意力，在人的时间线里插播内容。而在 AI Agent 主导的世界里，广告主首先要说服的，变成了帮人做决策的 Agent。

另一方面，这也意味着未来大部分广告团队都需要认真思考：当用户不再自己逛应用，而是让 Agent 替自己逛时，我的广告要投给谁？要怎么投？

是的，如果 AI Agent 同时又是广告平台，它就会同时拥有两种权力。

决定你去哪儿，决定你看到什么。它可以替你选酒店、选机票、选保险、选医生，还可以在每一个选择的背后挂上自己的返佣和广告逻辑。

尤其是，AI 助手可以深入理解用户当前的需求和意图，从而插入高度相关的广告推荐，这比传统网页根据关键词投放广告更进一步，可能达到类似真人顾问的推荐效果。

以及 AI 助手与用户的交互积累了大量个人隐私数据——包括用户的偏好、习惯、地理位置、社交关系等。如果这些被用于广告定向，广告的针对性将前所未有地强。

回到开头那个预言。

2026 年的杀手级应用可能不是某个聊天机器人，而是「Adblock for intelligence」。每一代新技术都声称自己不一样，最后都在广告里找到了归宿。

过去老牌浏览器插件 Adblock 拦的是网页广告，现在的「Adblock for intelligence」要拦的，是那些未来渗透在 AI 回答里、伪装成中立建议的软性广告和不客观的信息。

在 AI 试图接管我们大脑的时代，保持怀疑，并拥有「拒绝被喂养」的能力，将是人类最后的尊严。

本文来自微信公众号“APPSO”，作者：张三丰