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ChatGPT免费的“代价”

www.creaders.net | 2026-05-06 21:19:26  腾讯科技 | 0条评论 | 查看/发表评论

5 月 6 日,OpenAI 推进了两件事。

第一件,GPT-5.5 Instant 作为 ChatGPT 的默认模型,向包括免费用户在内的全部账户开放。新版本相对前代 GPT-5.3 Instant 幻觉率下降 52.5%,并新增“上下文管理”能力,模型可以引用此前的多轮对话、用户上传的文档以及授权连接的 Gmail 内容。

从这一天起,ChatGPT 的默认体验首次具备了“长期记忆”的最低可用形态。

第二件,OpenAI 推出自助式广告平台,并宣布这将是实现 2026 年 25 亿美元广告收入、2030 年 1000 亿美元目标的关键一步。公司广告与变现业务负责人Asad Awan在媒体沟通会上确认,自助式Ads Manager现已向全美各种规模的广告主开放beta,此前5万美元的最低投放门槛被取消,CPC(按点击) 计费同步启用,伴随推出的还有转化追踪pixel与Conversions API。第三方测量与CPA计费已在路上,但尚未确定合作方与时间表。

这背后看起来是一条精心设计的商业逻辑,也是互联网时代就被熟悉的商业模式:免费模型越强,免费用户基数越大,对话数据越丰富,广告库存越多,单位广告越精准,单位广告价格越高。

01 一个免费产品,两套商业模式

OpenAI 实际上在同时运行两个生意,目标客户、定价逻辑、收入结构都不一样。

第一个生意,是面向开发者和企业的“智能供应商”。GPT-5.5 旗舰版的 API 输入定价 5 美元/百万 token、输出 30 美元/百万 token,付费方是构建上层应用的开发者、做Agent 系统的企业、把模型能力嵌入自有产品的 SaaS 公司。这条业务线的逻辑是按调用量卖智能,盈利方式直接、链路短、客户单价高。模型越强,单位调用价值越高,定价权就越大。

第二个生意,是面向 9 亿周活用户的 C 端业务。ChatGPT 周活已超过 9 亿,但免费用户占比超 95%。免费版 GPT-5.5 Instant 的核心作用是最大化日活、对话频次、停留时长和长期留存。

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目前看来更接近互联时代的广告打法,为广告业务输送两样东西:触达规模,以及每个用户的高密度行为数据。这条业务线在商业模式上更接近 Google 搜索或 Meta 信息流。

5 月 6 日的发布让这条业务线的工业化程度上了一个台阶。在试点阶段,广告主只能按曝光(CPM)付费;广告平台正式启动于 2 月 9 日,启动期 CPM 60 美元,截至 4 月中下旬,CPM 已经从启动时的 60 美元下探至 25 美元。

价格走低本身,既反映广告库存增加,也反映广告主与平台的议价关系开始向“按效果付费”过渡。

CPC 的全量启用,是这个转向的标志。CPC 即 Cost Per Click,按点击付费,广告主不再只为广告被展示买单,而是为用户实际点击广告付费。配合 Conversions API 与转化 pixel,意味着 OpenAI 现在可以告诉广告主:“你为每一次有效点击付费,每一次点击之后的购买、注册、留资我都能告诉你结果。”

这是一套完整的效果广告基础设施,对标的是互联网时代,比如Google Ads与Meta Ads已经成熟的产品形态。

图片图:OpenAI 官宣广告平台向全美所有规模广告主开放 beta,正式启用 CPC 计费

负责广告业务的还有一位关键高管Dave Dugan,他是前Meta全球客户与代理商副总裁。5 月 6 日同时官宣的合作方包括Dentsu、Omnicom、Publicis、WPP四大广告控股集团,以及 Adobe、Criteo、Kargo、Pacvue、StackAdapt等广告技术公司。这个名单本身更像是一份对标声明。

4 月 30 日,OpenAI 更新美国版隐私政策,首次更明确披露其广告数据链路:一方面,OpenAI 可能接收广告主回传的购买、注册等转化数据;另一方面,也可能向营销合作方共享部分用于广告衡量和投放的数据。

换句话说,这次隐私政策更新,为广告系统建立“用户点击广告—站外完成转化—转化结果回流平台—继续优化投放”的数据闭环,提供了法律和合规前提。仅仅五天后,OpenAI 在 5 月 6 日面向广告主开放更完整的广告购买工具,时间上的衔接并不偶然。

02 “记忆”也是一项基础设施

除此之外,GPT-5.5 Instant 新增“上下文管理”,可更有效调用过往对话、已保存记忆、文件和已连接应用中的相关信息,减少用户重复交代需求。OpenAI 在 GPT-5.5 Instant 发布页中还提到,所有 ChatGPT 模型都会引入 memory sources。也就是说,当一次回答被个性化时,用户可以看到模型使用了哪些上下文来源,比如 saved memories 或 past chats;如果某条信息过时或不相关,用户也可以删除或纠正。

这项能力本身服务于回答连续性,但放到广告场景下,它也意味着 ChatGPT 可以基于当前对话、近期聊天、长期记忆以及其他可用上下文,更准确地判断用户意图。

OpenAI 的广告帮助文档对此写得比较直接:如果用户开启广告个性化,广告会基于用户聊天以及 ChatGPT 回答时使用的上下文进行个性化;如果 memory 开启,ChatGPT 也可能使用 memories和近期聊天来选择广告。用户可以在设置中管理 memory 和广告个性化。

相比之下,Google 搜索广告的数据信号是单次的、显性的、点状的:用户在某一刻输入了“跑步鞋”,系统投放 Nike 广告。信号窗口短、上下文薄、用户意图明确。这套机制的瓶颈也很清楚,它只在用户主动表达需求的瞬间生效,对那些尚未形成搜索行为的潜在意图无能为力。

ChatGPT 的对话信号是连续的、隐性的、面状的。比如一次完整的购买决策可能横跨几周、几十轮对话:先抱怨膝盖在长跑后疼痛,再咨询是否需要换鞋,再问哪种缓震技术更适合,再讨论价格区间,最后才在某个时刻产生购买动作。

这种信号差异在新的广告系统里被进一步放大。在 ChatGPT 的广告平台上,广告主用自然语言描述某种产品可能相关的对话情境,平台的推理引擎做最终的匹配决策。

理想化的闭环至此比较完整了:用户对话产生记忆,记忆驱动个性化体验,个性化体验提升留存与对话频次,更高频次的对话生成更精细的画像,更精细的画像支撑更高的广告 CPC,更高的广告收入反哺模型训练,模型变得更强、更值得依赖。每一次循环放大一次。免费版本的 GPT-5.5 Instant 越好用,循环放得越大。

然而,理想的设计和现实之间一般都会有一道巨大的鸿沟。

03 真正的代价是信任

过去 20 年,互联网“免费”产品的代价是已知的,比如社交网络和短视频平台,让渡的是注意力和时间。这些代价被用户在心理上接受,部分原因是产品形态本身就是公开的、工具性的,工具的边界感始终存在。

ChatGPT 让渡的可能是另一种东西——信任。

当用户向 ChatGPT 倾诉焦虑、推敲消费决策、组织工作流程、起草个人邮件、讨论职业困境时,这种交互在体感上更接近一段一对一的咨询关系。模型用第二人称回应、记得用户提过的细节、在不同对话间形成连贯的“理解”,这些产品设计共同强化了一种类人格化的关系。用户对工具不会产生信任,对感觉像是“了解自己”的对象才会。

OpenAI 显然意识到了这一点。他们在广告原则中反复强调:广告不影响 ChatGPT 给出的答案,对话内容对广告主保密,不向广告主出售用户数据,用户可以关闭个性化、清除用于广告的数据,付费层级(Plus、Pro、Business、Enterprise)始终无广告。同时承诺,未满 18 岁用户不会看到广告,广告也不会出现在健康、心理健康、政治等敏感领域旁边。广告投放决策完全在 OpenAI 自有系统内完成,广告技术合作方只负责预算、出价和创意,对话数据停留在 OpenAI 一侧,广告主只拿到聚合的效果指标。

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图:OpenAI 在宣布对 ChatGPT 进行广告测试时详细阐述了其广告原则

但护栏之外仍有几个未解决的问题。

第一,护栏防的是“广告主拿到对话内容”,不是“对话内容被用于定向”。OpenAI 自己披露的广告匹配机制,明确包括用户的当前对话主题、过往聊天和过往广告互动。换言之,对话内容不会离开 OpenAI 的服务器,但它会被 OpenAI 自己用来决定向用户展示什么广告。

这是一种“内部使用”的隐私设计,它比“卖给广告主”更尊重用户,但也意味着用户向 ChatGPT 说的每一句话,都可能在另一时刻以广告的形式回到自己面前。

第二,“广告与回答分离”是视觉层面的承诺,不是认知层面的承诺。OpenAI 在广告产品中使用赞助标签,将广告清晰地标注并与正文区隔。但用户对 ChatGPT 的信任层级与对搜索引擎的信任层级并不对等:搜索引擎的广告即便没标,用户大多也能凭经验识别;而对一个被定位为顾问的对象,识别成本只能由用户独自承担,尤其当那个顾问同时知道你的健康焦虑、职业困境和消费习惯时。

第三,记忆和广告之间的隔离规则仍不透明。OpenAI 声明“用户可以关闭个性化、清除用于广告的数据”,但记忆数据具体如何进入定向系统、清除是否同步生效、被记忆的内容能否被部分删除而非全部删除,这些操作层面的细节并未公开。用户在做出“是否依赖”决策时,本应得到的是更清晰的信息颗粒度。

当一个 AI 同时记得用户的健康焦虑、消费习惯、职业困境和家庭关系,它推荐的每一个产品,用户是否还能清晰区分哪一句是建议、哪一句是付费内容?

25 亿美元是 OpenAI 自己给 2026 年广告业务定下的目标,1000 亿美元是 2030 年的远景。这两个数字能否实现,技术上取决于模型质量与触达规模;商业上取决于一个更根本的产品命题:AI与人是否是一种新型的亲密关系,把“亲密关系”转化为商业模式,可以走多远,又会在哪个节点遭遇用户的反感和抵触。

互联网的前一代免费产品教会用户的一件事是,免费从来不是真的免费。这一代的代价比隐私更深一层,它甚至发生在用户还没意识到自己已经把什么交出去的时候。

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