AI 公司真正的竞争，不在模型，而在失控的成本曲线。推理、流量与补贴堆成新“营销战”。
要理解这场竞赛，就得先问：钱都花到哪去了？
当AI进入大众阶段，成本正在失控
两年时间里，生成式AI从技术圈的实验品变成了消费互联网的入口级产品。但有一项成本比研发增长得更快——营销。
如果说过去AI公司的压力来自模型训练，那么今天，真正拖住各家公司现金流的，是每天源源不断的“推理开销+引流成本”。
AI产品不像传统互联网服务，用户多并不意味着成本摊薄。相反，每一次用户提问、每一次 API 调用，都会产生真实支出。因此，用户增长同时意味着亏损扩大；而在竞争极其密集的市场里，没有公司可以放慢脚步。
在这场新的成本战里，四家公司提供了不同范式：
1. OpenAI：爆款驱动的全球扩张，但规模越大成本越重；
2. Anthropic：靠企业合同支撑增长，营销更像“专业服务成本”；
3. 字节（豆包）：用生态系统完成低成本大规模扩散；
4. DeepSeek：以极低成本模型重构整个市场的经济性。
这些公司代表了当下AI行业最具影响力的增长模型。它们的差异，也塑造了不同的营销账本。
中美AI企业的增长路径分歧
OpenAI：爆红之后，增长的边际成本变得沉重
OpenAI的成功很容易被误读。
ChatGPT的早期增长仿佛不需要任何营销预算——用户通过短视频和聊天室自发传播，媒体争相报道，Growth团队几乎只需要保证服务稳定。但当用户规模突破上亿，故事开始反转。
🔸 用户越多，亏损越大
OpenAI的免费用户带来的成本结构令人惊讶。推理开销比传统SaaS的服务器成本高出一个数量级，峰值时期每天可能耗掉数十万美元。这意味着：每一个新增用户在带来声量的同时，也带来实际支出。在这个背景下，公司不得不开始为“规模”付费。
🔸 首次重建市场团队：品牌塑造不再是可选项
直到2024年OpenAI才开始系统性建设市场部门，聘请CMO、规划年度发布会、建立内容传播体系。
这些动作标志着公司进入下一阶段——需要从“技术奇迹”转向“品牌经营”。发布会成为公司最重要的“营销事件”，既要维持投资人信心，也要延长用户的关注周期。
🔸 依托微软渠道：既是盟友也是对手
OpenAI在B端市场的增长策略是依靠微软，将 ChatGPT能力深度嵌入Windows、Edge、Office，这为OpenAI带来了全球级别的入口。表面上是合作，本质上是一种极难被复刻的引流能力。但这种流量不是免费的：
- 与微软的合作意味着让渡部分商业能力；
- 产品节奏不得不和微软保持高度协同。
这是另一种隐形的“渠道成本”。耐人寻味的是，为了加速变现、维护独立性，据The information等多家外媒报道，OpenAI组建了企业直销团队ChatGPT Enterprise，与微软正面“抢单”，甚至不惜发起价格战。
这种“既合作又竞争”的扭曲关系，使得OpenAI的营销费用在获客开销的基础上增加了高额的摩擦成本，导致整体营销预算爆炸。
🔸 商业化冲刺：ToB 销售成本开始显性化
OpenAI的企业业务正在扩张，这让它的营销费用结构开始向传统 SaaS 靠拢：企业销售、方案交付、咨询式支持以及定制化Proof-of-Concept（PoC）。这些人力成本与广告无关，却构成 OpenAI 增长的主要支出。
OpenAI的困境在于，它正在同时承担ToC和ToB的成本曲线，而两者本身就难以同时优化。
Anthropic：企业市场中的“慢变量”与可控节奏
Anthropic没有追逐OpenAI式的爆款速度，也没有为了短期数据改写技术路线。它押注企业客户，并将“安全性”作为核心差异化。
🔸 ToB 的本质是咨询业务而非广告业务
Anthropic 的增长更多依赖高水平的销售代表、专职解决方案工程师、面向CTO/CIO的行业会议以及联合AWS、Google的生态活动。
这些投入没有短期流量回报，但能换来高合同价值的客户，且流失率低。这是典型的企业软件打法：ToB营销不是“曝光”，而是“人”。
🔸 长周期带来更可靠的财务结构
企业合同决策过程缓慢，但一旦落地，合同规模大，客户留存高，收入也更稳定。这使得Anthropic 的营销ROI更容易度量。
相比之下，OpenAI的消费端业务充满波动：新功能上线一天能带来千万流量，也能因为竞争者新模型出现而突然下滑。
虽然过去Anthropic相对低调，但随着竞争加剧，它开始提高品牌存在感，包括超级碗广告，“Keep Thinking”全球营销活动，以及面向企业管理层的安全叙述。这是一种“可控”的品牌投入，节奏上明显比 OpenAI谨慎。
Anthropic的战略优势在于它不参与最烧钱的ToC赛道，不追求短期最大声量，而是在最稳健的客户群中建立重复性收入。企业业务无法催生爆款，但却能建立“财务可预测性”。这让它的营销策略显得务实而节制。
字节（豆包）：流量体系重构AI的营销经济学
在中国市场，竞争更密集、成本更敏感，产品生命周期更短。在这种环境下，字节给出了另一条增长路径：流量导流。
🔸 字节的独特优势：流量自产自销
与需要购买广告的AI应用不同，豆包有着天然入口：抖音、今日头条、飞书、巨量引擎系统内推荐等。豆包数次用户增长峰值都来自这些内部资源，通过引导入口和流量倾斜实现。
这类“营销”并不会直接反映在财报的营销费用中，却构成最重要的增长杠杆。
🔸 不需要买量，但需要组织能力
字节的优势从来不是便宜，而是大规模A/B测试、内容驱动增长以及用户行为模型精细化管理。这让豆包可以以极低增量成本获得海量用户。
字节的优势是营销成本低、增长速度快、用户触达能力强。但是，流量红利不可无限扩大，AI产品本身仍需找到商业化路径。
🔸 中国市场的竞争特点：增长窗口极短
在监管与资本双重压力下，中国AI产品需要迅速跑出规模。字节的体系让它站在了起跑线前面。
豆包的成功不是因为技术，而是因为它站在一个拥有绝对分发能力的平台上。在中国市场，营销能力本质上是“渠道能力”。
🔸出海启示：流量降维与生态对冲
同样，字节证明了，中国AI出海最佳策略不是在底层技术上与硅谷硬碰，而是在经济增长模型上进行降维打击。
具体而言，豆包的核心模式是“渠道即产品，获客即分发”。它将AI能力内嵌到自身全球生态产品中（例如CapCut/Coze），这种打法有效避开了传统AI公司昂贵的获客成本。
在AI营销成本战中，这成为了中国AI出海对抗硅谷技术溢价的“唯一解药”：用流量生态的绝对优势来对冲模型推理的高额成本。
这警示所有试图在全球市场低成本扩张的中国AI企业，必须思考最大限度利用自身生态资源，而不是依赖传统的付费广告投放。
DeepSeek：用“破坏经济学”把营销变为病毒
DeepSeek 的策略与其他公司完全不同：它把技术路线走到极致，用极低成本撬动整个市场。
🔸技术路线决定传播方式
DeepSeek的选择是大规模开源、把成本压缩到行业均值的个位数以及API定价远低于OpenAI，用效率替代算力堆砌。
这几乎是一种极致的PLG(Product-Led Growth，产品驱动增长)哲学：传播不靠广告，而靠对比，它的爆红不是公司主动推动的，而是开发者自发的横向对比、社交媒体的压力测试、“以小博大”的叙事自然传播，以及市场对低价模型的巨大需求。
这种策略让DeepSeek在技术社区具备了天然的病毒式传播属性，比任何广告效应更强。
🔸DeepSeek的破坏性来自经济性
DeepSeek给整个行业带来的不是单纯的声量，而是战略性的压力。
它的“破坏性经济学”迫使市场重新评估：高成本模型是否真的具备长期优势？高价API是否具备价格空间？企业是否必须为“最先进模型”支付溢价？
DeepSeek证明了一个残酷的事实：在AI作为基础设施的阶段，极致的性价比就是最有效的营销。这使得其营销预算极低，但其对市场格局的影响却是最深远的。
营销成本为什么分化？四家公司代表了不同的路径，营销支出的差异不单单是公司的特点，而是商业模式和策略的结果，具体整理如下表：
行业的第二阶段：增长继续，但营销开始回归理性
过去一年，AI 行业的营销投入呈现爆发式增长。模型差距在缩小，产品趋同加速，免费额度被不断放大，用户的忠诚度却并未同步提升。
在这样的背景下，“增长”本身不再具备充分说服力，资本开始追问：这些流量能否转化？商业化路径是否可持续？真正的价值在哪里？
营销因此不再是比拼预算的竞争，而是回到更根本的判断：企业是否理解自己的增长逻辑，以及增长能否以健康的方式持续。
对于ToC型产品，规模是决定性因素，但规模和算力消耗紧密相连，增长节奏必须与成本曲线同步；ToB业务的关键是销售与交付，品牌可信度比曝光度更重要；而具备技术和成本优势的公司，产品本身就是传播渠道，研发与社区往往比营销更具杠杆。
无论采用哪种增长路径，行业正逐步形成一个共识：算力成本和营销成本必须统一管理。AI产品的特性在于，营销带来的增量用户会直接推高推理开销，使得两个部门原本分散的预算在经济上紧密联动。
因此，企业需要重新定义“高质量增长”：
- 新增用户的使用成本是否可控？
- 免费用户的活跃是否具有商业意义？
- 转化率是否足够支撑投入？
- 模型能力的迭代速度是否能匹配当前的市场节奏？
如果这些问题没有明确答案，增长可能只是账面上的规模，而非真实的价值。
判断营销投入是否健康，也成为管理层必须具备的能力。关键不在预算的绝对规模，而在于营销是否强化了企业的商业模式，是否带来了可持续留存，是否建立了差异化，是否与企业的财务能力匹配。
营销本质上是一个放大器：它能加速优势，也能让风险成倍扩大。在商业模式尚未稳固之前，大规模的营销只会让问题暴露得更快。
结语
纵观四家公司的增长模型，可以看到一个清晰趋势：AI产品的出海竞争不再是“技术即胜负”，而是营销经济学与成本结构的综合博弈。
对于所有希望在全球市场建立稳健增长曲线的中国AI企业，守住以下三点底线尤为关键。
第一，ToC产品必须“先算账再增长”。ToC选品的核心不仅是“能不能火”，“火了之后推理成本是否可控”也尤为关键。跑不通UE（单位经济模型）的流量，只会规模越大负债越重。
第二，ToB业务需要Anthropic式的“慢策略”。 全球企业客户不追求短期爆点，也不会因为一条发布会新闻而迁移核心系统。别用C端的流量打法做B端，专业的“慢内容”才是最高效的捷径。
第三，差异化必须建立在自身结构优势之上。出海企业若无法像字节一样控制全球流量入口，此时更现实的路径，是借鉴DeepSeek的“极客口碑+开源扩散”模式。AI时代，性价比本身就是最好的广告。
总的来说，行业的胜负并不取决于谁烧的钱更多，而在于谁能更清楚地回答一个简单却关键的问题：在这场漫长且昂贵的竞争中，企业究竟应该把钱花在哪里。
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