日活最快破亿的国产AI产品是哪个，这个问题如今终于有了答案。日前36氪爆料称，豆包的日均活跃用户数已经突破1亿大关，并且据字节内部人士透露，豆包的UG、市场推广费用，是字节跳动所有日活破亿的产品中花费最低的。

在国内互联网江湖，日活破亿往往就意味着一款产品成功“上岸”，拥有了现象级的影响力。当然，纵观过去的历史，互联网产品日活破亿通常也代表着它要开始“搞钱”，商业化会成为新的目标，微博、抖音、快手、哔哩哔哩、小红书莫不如此。

之所以说在日活成功跨过亿级这个节点后，豆包的下一步是商业化，是因为它实在是太烧钱。几乎是同一时间在火山引擎FORCE原动力大会现场，火山引擎方面就宣布，截至今年12月，豆包大模型日均调用量已突破50万亿Tokens，较去年同期增长超过10倍。

当然，豆包大模型的API不仅仅只有豆包在用，根据火山引擎总裁谭待透露的信息，2025年有超过100家企业在火山引擎的累计Tokens使用量超过了一万亿。即便按照豆包大模型Tokens调用中只有50%服务于豆包App，日均25万亿Tokens所需的成本也是一个天文数字。

目前，豆包主力模型的输入单价约0.0008元/千Tokens，输出约0.002元/千Tokens，按照最常见的对话场景、即每五次输入对应一次输出的比例进行加权，豆包大模型的综合单价就在1元/百万Tokens。简而言之，以豆包大模型对外提供API服务的方式计算，日活过亿的豆包每天仅这个成本就要花费250万元。

当然，豆包实际的日均成本肯定比这个数字低，因为豆包大模型采用了混合专家（MoE）架构，通过UltraMem稀疏激活机制，MoE架构在推理时只激活10%的参数，相比全参数激活的传统AI大模型，理论上可以节约90%的推理算力。

同时KV缓存优化和PagedAttention等推理优化技术在2025年的陆续落地，也使得大模型的GPU利用率提升了3倍以上，更进一步降低了成本。按照第三方机构的测算，通过技术优化和规模效应，在抛开研发摊销的情况下，豆包App的实际运营成本大概率是在200万元/天。

如果按照这个数字计算，一年7.3亿的成本对于字节跳动来说只能算得上是九牛一毛，可问题在于豆包的运营成本并不是一成不变。如果技术演进停滞，豆包的成本反而会不断上涨。这是因为随着用户对于豆包能力的开发程度不断加深，他们的需求就不会再局限于对话、问答总结、写作润色，而是可能会开始探索文生图、文生音视频、编程、深度研究等进阶功能。

相比于单纯生成文字，图片、音频、视频所需的Tokens就呈指数级提升。相比于搜索引擎、SNS等传统互联网技术，目前AI技术还无法从网络效应中获利，它的边际成本与传统互联网产品截然相反，用户规模的增加不仅不能摊薄成本，反而会带来更多的推理需求。这也是为什么用户对ChatGPT说“谢谢”，竟然会给OpenAI带来数千万美元的额外开销。

相比互联网厂商的商业模式是“烧钱换市场”，AI行业则是“烧钱换技术”，如今微软、谷歌、阿里、字节跳动、OpenAI、Anthropic等AI厂商的核心目标其实是AGI（通用人工智能），这才是改变现有市场格局的“核弹”。可问题在于，继续深挖Transformer架构能否实现AGI，如今业内人士还是各执一词。

至少到目前为止，还没有哪一家AI厂商能给出实现AGI的具体时间点，反而迈过损益分歧点，已经成为一众AI厂商必须研究的课题。

回到豆包身上，它的市场推广费用是字节跳动旗下一众日活破亿的产品中最低的，并不代表它就不费钱，因为推理成本、电力成本才是大头。

实现了亿级日活后，豆包的下一步是商业化并非空穴来风。最近一段时间，智谱、MiniMax、月之暗面等AI独角兽开始IPO的消息大量出现，背后的原因其实很简单，因为投资机构的“烧钱”意愿正在下降，AI行业的叙事已经从“仰望星空”变成了“脚踏实地”。

当一级市场的VC/PE变得谨慎，从二级市场获得新的“弹药”，就成为了AI独角兽继续留在牌桌上的方式。即便现在财大气粗的字节跳动还没有资金压力，但显然也不太可能承受一个每年以亿为单位吞噬资金的“黑洞”。

如果豆包要开始商业化，会以何种形式出现呢？目前主流AI产品的变现方式是付费订阅。以ChatGPT为例，用户以每月20美元的价格购买ChatGPT Plus，可以获得比免费版更稳定的服务响应速度与新功能优先体验权。然而即便强如ChatGPT，现在的付费渗透率也只有5%。

其实不是ChatGPT Plus的权益鸡肋，而是需要它的用户实在太少。普通用户使用ChatGPT基本是为了“图一乐”，不是把其当作搜索引擎就是聊天搭子，根本就不需要ChatGPT Plus的进阶功能。ChatGPT Plus能有5%的用户会订阅，还是建立在欧美用户的软件付费习惯比较强这个基础上，如果换到付费意愿更低的国内市场，情况可能会更难看。

所以豆包未来大概率会以广告的方式来完成商业化。比如，它会在用户寻求构建健康食谱时，自然地推荐某品牌的橄榄油，这样的方式显然就既隐蔽、又高效。