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（来源：纪要研报地）

1,如何看待DeepSeek这款产品?其功能相对单一，但也有千万级的DAU?

DeepSeek是一款对话型助手，DeepSeek的用户画像主要分为两类：第一类是年龄在45至60岁之间，对前沿科技或专业领域有一定了解的用户，主要集中在一线城市。第二类是二线及以下城市的用户，以及部分有特定需求的政企用户(如公务员),他们可能仅接触到DeepSeek这一款产品。这一用户画像与DeepSeek及对话助手类产品的通识型特性相符，即在任何特定领域都没有特别突出的功能。

45岁以上用户群体倾向于选择DeepSeek,主要原因在于其产品的简约性满足了该群体的特定需求。这个年龄段的用户对Al的预期不高，主要希望通过与模型交互来解决信息整理和快速获取简洁答案的问题。相比之下，其他产品存在一些不足：豆包在打开时会推送天气预报、军事资讯等大量信息，可能引起部分用户反感；而Kim等产品在准确性上并未显著优于DeepSeek,但在交互中会过度强调其模型优势，有时会产生冗余信息。因此，对于期望有限、追求直接指令与信息反馈的用户而言，DeepSeek的简约反而成为其核心优势。此外，在弱网等环境下，DeepSeek的简洁设计使其响应速度可能更快。同时，在二线及以下城市，部分用户对Al产品了解有限，可能因广告触达或支持国货等因素而选择使用DeepSeek。

2,45岁以下的用户群体因为DeepSeek的功能性不足而更倾向于使用豆包这类产品?

45岁以下的用户群体已经被各类具备特定功能的应用所覆盖，而DeepSeek在这方面有所欠缺。例如，在35至45岁的用户中，有超过一半的人使用豆包是为了解决孩子的作业问题。相比之下，45岁以上用户的子女大多已进入高中或更高年级，他们使用Al产品更多是满足自身的需求。因此，不同年龄段用户的核心需求差异导致了产品选择上的分化。

3,目前行业内各主要产品在AI搜索方面的能力表现?

独立的Al搜索应用在国内市场基本已经转型，例如秘塔和天工都已转型为AI智能体，文心一言也进行了相应调整，目前知名的独立AI搜索项目主要剩下Perplexity。AI搜索本身的商业模式被认为是跑不通的。从模型检索信息的能力层面看，关键在于RAG技术的应用。国内有一家名为“博查AI”的公司，专门通过API提供服务，其数据源是将百度的实时数据清洗后进行再分发。

4,在豆包产品中，用户出于搜索意图发起的请求占比是多少?移动端和PC端是否存在差异?

豆包的移动端和PC端用户群体存在显著差异，日活跃用户中移动端约占70%-75%,PC端占25%-30%。在搜索意图方面，移动端用户发起的搜索类请求占比为42%;而在PC端，这一比例接近70%。

5,豆包的AI搜索能力主要依赖于哪些技术环节?其技术优势体现在何处?

豆包的在线检索能力涉及多个技术层面，其实现方式类似于一个简化版的Agent。首先，用户输入后会经过一个前置的意图理解小模型，类似于传统搜索引擎的意图识别。其次是多级检索策略：第一优先级是检索字节跳动内部经过筛选的知识库，如抖音和头条的内容，以保证信息的可控性；若无法满足需求，则进行联网查询。联网查询也分为两类，一是优先查询圈定好的高可信度网站，二是在必要时可能会使用如博查AI等第三方服务。最后，涉及到大模型本身的相关技术，一个技术难点在于，检索到的新信息很难覆盖模型在训练阶段形成的固有认知，因为这些知识的权重很高。因此，如何让RAG获取的信息(尤其是其正确性和新鲜度)有效覆盖模型的旧知识，是考验模型训练技术的关键。

综合来看，这是一个由Agent构建能力、自有数据源优势以及大模型相关技术共同构成的组合能力，字节跳动在这一领域的技术优势并不十分明显。当前搜索效果的提升，主要得益于自2024年六七月份起对模型进行的重构，并将第一数据源切换至抖音和头条，此后便在此基础上持续进行版本迭代和优化。

6,字节跳动对豆包的商业化规划?行业内是否存在其他可参考的成功路径?

字节跳动内部对豆包的商业化路径有过调整。初期规划以订阅制为核心，认为凭借多模态模型、拍题解题等每日有百万人使用的功能，可以成功实现收费。然而，后续由于商业化负责人更换为广告背景的赵祺，加上豆包2.0模型发布有所延迟，以及Deep Research的功能表现不佳，当前的策略转向尝试在回答结果中插入广告。不过，根据现有数据判断，预计到2026年，商业化模式大概率仍将回归订阅制。

行业内其他可参考的模式主要有两类。一类是阿里模式，通过夸克或千问的入口，整合阿里生态内的多种资源(如网盘、高德、优酷、饿了么等)打包成一个订阅会员体系，例如88VIP,这种模式符合国内市场特点。另一类是海外以OpenAl为代表的模式，其推出的AgentKit和ChatGPT SDK等产品非常符合大模型原生应用的发展方向。智能体(扣子)被认为是一个潜力巨大的真实市场，因为它是一个低代码搭建平台，全民皆可参与，理论上调用量不设上限。OpenAl通过“星际之门”等项目与多国进行算力合作，使其智能体能力可以先于ChatGPT本身渗透到特定国家市场。在这种模式下，向开发者或使用者收取服务费是可行的，市场空间广阔。

7,豆包在订阅制和广告两种商业化模式上是否进行过测试?效果和反馈?

订阅制目前尚未进行实际测试，主要是因为公司对此比较谨慎。作为参考，了解到Kimi的付费转化率不到1%。国内推行订阅制普遍面临挑战，因为各家模型技术尚未拉开代差，市场竞争激烈。

广告模式方面，目前已在进行小范围灰度测试，但面临双重过滤问题，导致效果有限。首先，开放给用户的灰度量级很小。其次，在触达这部分用户前，系统会通过推荐算法进行前置过滤，判断用户是否对广告敏感，只有非敏感用户才会收到广告。经过这两重过滤，广告的日均展示量仅在百万次级别。此外，转化效果也存在问题。例如，当用户询问下月去深圳出差的建议时，回答中可能会直接出现“波司登羽绒服”的蓝色链接。很多用户并未意识到这是可点击的广告，因为字体区分不明显。同时，下单链路过长，需要跳转至独立的抖音商城App,而非抖音主App。这样设计是为了避免在办公查资料等场景下，直接跳转到短视频影响用户体验。综合以上因素，目前通过广告模式带到抖音商城的GMV成交额很低，每日仅数万元。

由于当前测试的电商链路转化率极低，可能只有百分之零点几甚至千分之零点几的用户能完成整个流程，因此不具备下一步放量的条件，也不太可能成为被采纳的商业化模式。从产品生态设计的角度看，用户选择豆包这类工具的核心原因之一是其简洁性。一旦加入商城模块，会严重损害产品的可信度，用户会质疑推荐内容的公正性，怀疑其是否为广告投放，从而导致用户流失甚至卸载，这会使豆包的核心业务无法继续开展。从技术和用户体验角度看，即使不采用内嵌商城，而是通过AI Agent直接完成下单，也存在诸多障碍。首先，技术上很难在AIAgent中完整实现拉取详情页、下单页及支付等复杂链路，并且在支付安全和用户售后方面难以提供保障。其次，即便技术上可行，也面临着类似美团之前尝试未成功的逻辑问题：用户为何要在一个AI助手中完成购物下单?如果模型不够智能，用户在几次问答后就会失去耐心而放弃使用。

8,阿里巴巴的千问在商业化路径上与豆包会存在明显不同?

阿里巴巴千问的商业模式并非直接变现，而是作为流量入口，将其引导至阿里生态内的其他应用，这与字节跳动的流量玩法相似。例如，当一个写字楼用户因出差需求，习惯性地使用PC端的千问查询行程、预订机票时，千问会直接调用并打开高德地图。如果用户有移动端的需求，千问可以提供一键将数据分享至高德移动端的功能，从而间接实现了PC端与移动端Al的互通。通过这种方式，千问可能帮助高德地图挤占百度地图等竞品的市场份额。这一逻辑同样适用于饿了么、优酷等阿里系应用。因此，千问本身可以不收费，其核心作用是为阿里生态内的其他业务(如高德、优酷、UC等本身也不直接收费的流量型产品)导流，帮助它们在竞争中胜出。这种模式下，千问无需跳转，而是通过类似OpenAl插件或GPTs SDK的模式，在AI辅助用户完成任务的同时，将数据和需求无缝衔接到生态内的其他应用。

豆包与千问两者最核心的差异在于生态系统的广度和深度。字节的资源主要集中在泛娱乐领域，而在本地生活及其他垂直领域的布局相对薄弱。随着娱乐广告增长放缓和电商变现难度增加，字节缺乏其他可供导流的强大业务延伸。相比之下，阿里和腾讯分别掌握着关键资源：腾讯拥有熟人社交的绝对优势(微信),而阿里则在本地生活、娱乐、购物等多个领域有深入布局，即使自有业务无法覆盖，也有直接收购的公司作为补充。因此，千问可以将流量顺利导入高德等体系内应用。不过，千问若想成功扮演流量分发枢纽的角色，其自身首先需要成长为一个超级APP。目前观察到，千问的营销投入巨大，可能已超过去年同期豆包的广告费用，月度在线营销预算或已过亿。这种通过大规模投入获取用户的策略，与打车、外卖大战类似，反映了当前Al助手产品门槛不高，烧钱确实能吸引用户的行业现状。

9,对比国内公司，OpenAl的商业化节奏和策略有何不同?

OpenAl的决策和节奏更为合理，避免了国内公司普遍存在的“操之过急”的问题。国内厂商往往在模型能力尚未完全到位时，就急于推出上层应用，导致用户体验不佳，最终投入的推理和模型成本被浪费。

OpenAl的布局则更为清晰且分阶段进行：首先，其ChatGPT应用本身已是超级APP,使用频次高，3亿的日活能带来8亿的周活，而豆包6000多万的日活对应的月活不到3亿。其次，它明确先通过App SDK实现良好的交互体验，并利用欧美丰富的外部网站资源。当模型能力足够优秀后，推出Agent,将满足场景的能力开放给所有用户，这类似于智能化时代的小程序，这个节奏和战略选择是正确的。

然而，OpenAl面临的最大商业变数是Google的Gemini系列模型，尤其是从Gemini 2.5版本开始。当前多数用户对Al的感知仍局限于文字交互的Al助手，尚未感受到工业革命式的变化。这主要是因为大模型的的多模态交互能力较弱，而人类的交互习惯是先有声音和手势，后有文字。Gemini的优势在于其强大的多模态输入理解能力，无论将其植入安卓系统、作为API销售，还是在Google自身的C端产品体系中使用，都具备天然优势。例如，YouTube正计划利用Gemini 3.0的能力来深度理解用户观看视频时的具体内容、跳出节点及原因，从而全面升级其推荐系统。

10,字节跳动旗下大模型在B端的调用量位居国内前列，其主要驱动因素是什么,并且这一领先地位未来是否可持续?

火山引擎的MaaS服务(API服务)在国内的市场消耗量占比确实超过了50%,位列第一。这一领先地位主要由以下几个因素驱动：

首先，强力的营销和资源投入是关键。例如，在2025年3月，借助DeepSeek的热度，通过投入大量广告费用和计算资源，并以“DeepSeek满血版”进行宣传，实现了爆发式增长，当时每日新增注册用户达到上万级别。这种大规模的营销活动带来了巨大的初始调用量。同时，通过DeepSeek的旗号间接为豆包大模型引流，尽管广告回报率较低，但有效带动了消耗量。

其次，极具竞争力的价格策略和优惠措施。火山引擎提供了大量的优惠券和免费额度，这对吸引用户起到了重要作用。

再次，模型能力与生态优势的结合。豆包不仅具备基础大语言模型能力，还拥有多模态能力，如文生视频、文生图、视觉理解及音视频理解等。在推出这些服务时，相较于百度和腾讯，火山引擎具备先发优势；而相较于阿里，则在价格和免费额度上更具吸引力。

最后，Coze(扣子)智能体平台的贡献。在2025年，Coze平台的定位偏向B端，其智能体的新增量和绝对量均在国内处于绝对领先地位。Coze平台上的智能体数量已超过300万个，每日新增3000至4000个，远超百炼(数十万级别)和腾讯元器(每日新增数百个)等竞争对手，这为调用量做出了显著贡献。

展望未来，火山引擎的可持续增长将依赖于两条腿走路：一方面，将推出更多与主流行业(如电商、自媒体)紧密结合的新业务，例如智能营销师、智能广告投放师等，这些业务预计将受到市场欢迎。另一方面，将加强与字节跳动内部业务生态的协同，例如将火山引擎的智能分析能力与巨量引擎的广告投放数据相结合，为用户提供智能优化服务，形成业务上的强制绑定和相互带动，这被视为2026年的一个重要新增长点。

11,与阿里云相比，火山引擎在AI服务领域的核心优势体现在哪些方面?

核心优势主要体现在产品结构和业务模式的差异上。

阿里云的优势在于其传统laaS和PaaS业务非常稳固，其AI服务可以看作是在此基础上的标准化升级，例如提供通义千问的API和百炼这样的标准化智能体搭建平台。其最大的优势是庞大的存量客户基础，这些客户的数据和业务已经深度绑定在阿里云上，因此会自然地迁移或升级使用其AI服务，从而带来了较高的付费留存率。

火山引擎则不同，其传统云业务更侧重于PaaS和SaaS层，例如早期的数字人、在线推荐平台、A/B测试平台和用户增长平台等。当前及未来的策略是将豆包大模型与这些成熟的PaaS和SaaS产品进行深度结合。多数高贡献用户已经在使用这些结合了Al能力的服务，这使得火山引擎在功能结构上与阿里形成了显著差异。

12,基于火山引擎与阿里云在产品结构上的差异，是否观察到有客户从阿里云迁移至火山引擎的案例?

确实观察到了一些客户迁移或新增采购的趋势，主要体现在两类场景：

一类是深度依赖抖音生态的中小客户。例如，杭州作为直播基地，许多网红MCN公司原本的IT服务(如小型网站)部署在阿里云上。但由于其业务核心是分析直播间和电商数据，而火山引擎提供的智能分析工具与抖音生态结合得更紧密，这些公司开始大量采用火山引擎的服务，并逐步将部分IT应用迁移过来。不过，这类客户多为中小企业，其迁移带来的整体带动效应相对较弱。

另一类是新兴产业的头部客户。许多国内新能源车企以及像vivo、OPPO这样的手机品牌厂商，因为采用了豆包的多模态模型能力或相关解决方案，从而增加了在火山引擎上的IT采购。这表明AI服务的优势确实为火山引擎带来了一些头部客户的业务转化。

13,尽管Coze(扣子)平台上的智能体数量远超竞品，但此前有观点认为开发者对豆包模型的认可度不高，那么应如何看待Coze与阿里百炼在智能体层面的竞争格局?

Coze平台之所以能吸引大量开发者，其优势是综合性的，并不仅仅依赖于豆包模型本身。

首先，Coze平台是开放的，并不强制开发者只使用豆包模型，而是提供了多种模型选择，这化解了单一模型能力可能存在的短板。

其次，Coze平台自身的产品力在国内处于领先地位。无论是在整体交互体验、对开发者的技术服务能力，还是在配套功能的完善程度上，Coze都显著优于百炼和腾讯元器等竞品，对用户更加友好。

再次，字节跳动在生态建设上投入巨大。例如，为Coze平台准备了上千个覆盖各行各业的插件(如天气、地图等),生态系统非常完备。

最后，流量获取渠道的优势。Coze平台起步较早(已运营两年),并且通过付费合作打通了微信渠道，使得在Coze上创建的智能体可以分发到微信公众号或关联到企业微信。加上豆包App自身的流量入口，Coze能够获得的潜在流量远大于竞争对手。

因此，Coze与百炼的市场定位存在错层。百炼主要服务和转化其存量的B端客户，而Coze面向的是一个更广泛、数量更大但单个用户价值相对较低的开发者市场。

14,关于豆包大模型的Token日均调用量，是否有中短期的发展目标?

2025年3月，公司曾将2025年的日均Token消耗量目标修正为40万亿。截至目前(2025年11月),日均消耗量已达到约35万亿，完成年度目标确定无疑。

对于2026年，保守估计的日均有效调用量目标是100万亿Token(年底)。这里的“有效调用量”指的是由豆包公有云、C端原生大模型应用以及抖音、头条等产品中基于大模型的交互功能所产生的消耗。需要指出的是，当前公布的数据(如10月份的30万亿)中包含了大量由搜索、广告、推荐等用户无感知场景产生的消耗，真正的有效调用量大约为23-24万亿。因此，从有效调用量的角度看，2026年的目标意味着大约4倍的增长。未来公司对外公布的数字可能会包含搜广推等场景，但参考价值相对较小。