LLM模型的最终会出现广告生态么，虽然 Openai 已经在 ChatGPT 加入了广告，但是开元模型终局非要是广告么，难道不能是纯算力消耗就可以么，AI帮助商家解决售前问题，商家给AI平台支付算力消耗？

这个问题波波一直在思考，这关系到未来 AI 生态，流量的核心获取形式，影响着所有流量型公司的发展。

LLM 模型大概率会形成广告生态，但这并非唯一终局，开源模型更可走纯算力消耗付费等多元路径，核心取决于产品定位、用户分层与成本结构。波波设想的的 “AI 帮商家解决售前问题、商家按算力付费” 完全可行，且正成为企业级市场的主流选择之一。

首先我们来看下 ChatGPT 加广的原因：

1. 免费用户规模庞大（如 ChatGPT 免费用户占比约 95%），广告是快速挖掘其商业价值、覆盖算力成本的高效方式。
2. 大模型推理无明显边际成本递减，用户增长与对话量增加会同步推高算力支出，广告能补充订阅与 API 收入的缺口。
3. 对话场景的高意图流量使广告更精准，CPM 定价（如 OpenAI 约 60 美元）高于传统搜索，变现效率可观。
4. 闭源系统，统治力更强，轻松实现海量用户流量变现。

波波觉得大模型加入广告的问题也很明显：

1. 用户数据安全问题，如果用户数据被滥用，导致用户逃离。
2. 为了营收，阻断优质信息的自然触达，降低信息效率，使广告有更高转化。反而降低了大模型的核心竞争力：信任与效率。
3. 数据量大的企业，产品服务多，业务体量大，算力消耗是最高效的赚钱模式，广告的赚钱效率未必比算力高。

两种模式的关键差异与选择逻辑：

开源模型的商业化路径更灵活，广告只是可选项，不是必选项。

基于这种思考，波波在 AI 生态下，做了AIDSO爱搜，以流量数据为核心服务，帮助企业在 AI 时代高效的获取流量。颠覆我们过往主要靠效果广告赚钱的核心商业模式。

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