豆包收费这只靴子始终未落，相关的猜测也一直存在，近期也出现了不少热议。
为此，豆包6月3日发布《关于豆包即将推出专业版的说明》，提到对于用户日常使用的豆包功能，包含搜索问答、写作生图、以及语音和视频对话等，将保持目前的免费服务。
其中，针对专业人群的生产力需求推出的专业版，将包含软件开发、数据分析、专业设计、流程自动化、金融分析、科学研究等专业服务。专业版的服务，也将在一定额度内免费。
据了解，豆包专业版目前还在测试阶段。此前曾有消息预测，6月下旬，豆包将开始正式收费，但并未得到豆包方面的正式回应。
不过，打开豆包app，《科创板日报》记者发现，对话入口之上，已经出现“买前问豆包、AI创作、豆包P图、帮我写作、AI播客、视频通话、深入研究、拍照答疑、照片动起来、PPT生成、Seedance2.0、音乐生成”等一连串的任务。
而其中，比如PPT生成、数据分析等，很有可能会被纳入到未来增值付费服务的范围中。
豆包为什么要收费？
关于豆包收费的讨论一直未休。无论是“价格有点贵”“看自己需求”，还是“羊毛出在羊身上”“高阶算力收费能理解，世界上哪有免费的午餐”，讨论很多，豆包探索订阅商业化的路也走得很小心。
这种小心，一方面来自于豆包庞大客群。截止到2026年3月，AI原生APP月活用户规模已达到4.4亿，其中豆包的月活就达到了3.45亿，占比约78%，超过了千问（1.66亿）和DeepSeek（1.27亿）的月活总和。
春节的红包大战为豆包带来了活跃用户，但一旦收费，月活第一还能否持续，是豆包的担忧。毕竟，目前月活前三的另外两家，千问和DeepSeek面对C端用户还没有收费计划。
但不收费，烧钱可以烧多久呢？
大模型是个烧钱的生意，至少目前是如此。对于豆包来说，这场烧钱之战是以天、以亿算的。据统计，截至2026年3月，豆包大模型日均 Token 使用量已突破 120万亿，三个月翻了一倍，是2024年刚上线时的1000倍。
有机构曾做过测算，豆包一天的算力成本，保守也在几千万人民币。若基于Token量反推，以输入、输出各占一半计算，即使单价最低的模型，120万亿token消耗量每天需要花费近亿元，每年算力支出可能超300亿元。
但现在，除了模型，上游算力价格的膨胀，也让这根成本线处于“两头烧”的现状。2026年第一季度，英伟达H100 GPU一年租约的价格已经从去年10月份的1.70美元/小时飙升到3月份的2.35美元/小时，涨幅近40%。
国内头部云厂商方面，算力产品价格也是连续上调，涨幅5%至400%不等。
比如阿里云决定于4月18日起对AI算力、CPFS（智算版）等服务价格进行调整，其中平头哥真武810E等算力卡产品上涨5%~34%，文件存储产品CPFS（智算版）上涨30%。百度智能云发布公告，自4月18日起对AI算力、存储等产品调价，AI算力相关产品服务上涨约5%~30%，并行文件存储等上涨约30%。
稍早前，腾讯云也表示自3月13日起对混元系列模型进行涨价，部分核心产品涨幅高达400%。
自研芯片能缓解压力么？
字节一直想通过自研芯片缓解算力压力，但一位半导体从业者告诉《科创板日报》记者，对一家GPU公司来说，想推出一张新卡，保守估计都要2到3年。“卷到一年出一张卡，真的熟悉这个行业就知道是一个非常极限的事情。”
字节的芯片团队也早在2021年就已经组建。据有媒体此前报道，其代号 SeedChip 的 AI 推理芯片计划于 2026 年 3 月底前获得首批出样，目标年内量产至少 10 万颗并逐步提升至 35 万颗。
但目前，外购仍然是字节补充算力资源的主要方式。今年，字节跳动计划投入约850亿专门用于采购AI芯片。
近期，也不断有字节外购芯片的消息，字节方面并未公开确认。
打开应用商城，会发现豆包此前发布的不同档位的价格并没有改动。不过，字节关于算力的焦虑，还在持续。专家认为，近一个月豆包收费的消息不断，官方也在时不时发出新的消息，一方面是豆包在基础功能和收费体系上需要一个适配改造的时间，另一方面，公司也正在默默关注观察消费者对此的态度。
关于收费这件事，国外的大厂走得更早。
比如，ChatGPT早在2023年就首次推出付费模式，定价为$20/月。同年，Anthropic的Claude也推出付费，定价也是$20/月，与当时ChatGPT展开直接竞争。
后来，因为算力价格持续高涨，部分厂商的订阅服务已经涨价，价格档位越来越多。价格战打到2026年，大家的定价策略也越来越细分，模型收费的钱并不好赚。
近期，Google 的Gemini也因为最近一次计费模式更新中，配额设置不合理，引发舆情。随后谷歌也迅速补救，将核心开发场景下的配额永久提高3倍来平息争议。
目前用户付费意愿较高的场景还比较少，比如视频生成、编程类能显著提升效率的生产力工具。豆包这只收费的靴子，何时落地还未可知。但从国外厂商订阅收费的历程来看，收费还只是开始，大模型的商业化是一场持久战。
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