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　　。因为只要你一直在关注，就会发现所有迹象早已清晰可见。Fidji Simo于2025年加入OpenAI，担任Applications CEO，很多人将这一任命解读为：“要像她在Facebook和Instacart所做的那样，引入广告。”Sam Altman也早已在各类商业播客中不断暗示广告的推出。而像Ben Thompson这样的科技分析师，几乎从ChatGPT刚上线时起，就一直在预测广告的到来。但广告之所以并不令人意外，最根本的原因在于：

　　任何熟悉互联网历史的人都知道，广告始终是平台最终实现变现的核心方式：Google、Facebook、Instagram和TikTok都是先免费起步，随后才通过定向广告找到商业模式。广告也可以用来补充低价值订阅用户的ARPU（每用户平均收入），比如Netflix新推出的每月8美元套餐，就在平台中引入了广告。长期以来，广告成功地训练了用户，让人们习惯于认为互联网中的大多数东西应该是免费的，或者价格极低。

　　简而言之，大多数人使用AI是为了个人生产力：比如写邮件、查找信息，以及辅导或建议类用途。与此同时，像编程这样的高价值使用场景，只占全部请求中非常小的一部分。根据一些非正式的观察，程序员是LLMs中最为投入的一群用户，有些人甚至会为了最大化每日使用额度而调整自己的作息时间。对这些用户来说，每月20美元甚至200美元的订阅费用并不显得昂贵，因为他们所获得的价值（相当于一整群高产的SWE实习生）很可能高出几个数量级。

　　但对于那些将LLMs用于一般性提问、建议，甚至写作辅助的用户而言，真正掏钱的门槛就显得过高了。为什么他们要为“为什么天空是蓝色的”或“伯罗奔尼撒战争的起因是什么”这样的问题付费，而在过去，通过一次Google搜索就能免费获得一个“足够好”的答案？即便是在写作辅助这一场景中（一些人用它来处理邮件类工作或重复性劳动），AI往往也不足以完成一个人工作中足够大的部分，从而让个人为订阅付费变得合理。此外，大多数人其实并不需要高级模型或高级功能：你并不需要最强的推理模型来写邮件或推荐菜谱。

　　Instagram和TikTok已经证明，它们可以提供极佳的广告体验：向你展示那些你此前并不知道自己想要、但看到后立刻觉得“非买不可”的产品，而且许多人认为这些广告是有用的，而非令人反感的。考虑到OpenAI掌握的个人信息和长期记忆能力，ChatGPT完全有空间构建类似的广告产品。当然，两者在使用体验上存在差异：能否将Instagram或TikTok那种“lean-back”的广告体验，迁移到ChatGPT这种高度互动、参与度极高的使用场景中？这是一个难度大得多、但一旦成功回报也更高的问题。

　　5、基于目标的竞价：这是一个相当有意思的设想，尤其适合那些热爱拍卖算法的人（或者曾经优化过区块链gas fee、现在想转向LLMs的人）。设想一下：如果你可以为某个特定查询设定一个悬赏价格（例如：为Noe Valley的房产提醒出价10美元），让模型为达成某个结果投入远高于平均水平的计算资源，会发生什么？这样一来，你就能基于一个问题被判定的“价值”，实现近乎完美的价格歧视；同时，对于那些对你尤为重要的搜索，还可以获得更有保障的chain-of-thought推理质量。