美团 Tabbit 国际版上线后，将 GPT-5.5、Opus4.8 在内的多款高阶大模型与基础智能体功能开放免费使用。这类模型此前大多采用付费订阅模式，单月使用成本不低，免费开放的权益对高频用户有明确的吸引力，也自然成为产品的引流抓手。这件事看上去很像互联网时代熟悉的补贴拉新：用高价值权益换用户规模，靠规模赢下市场。但顺着商业逻辑往下拆解会发现，AI 产品的免费模式，和互联网时代的流量打法，从底层生产方式到竞争逻辑，都不是一回事。
两种免费的根基：生产方式的本质区别
互联网免费模式成立的核心前提，是数字产品的复制成本趋近于零。一套代码、一套服务架构完成后，每新增一个用户，几乎不会产生额外的生产成本。用户规模从十万扩张到千万，边际成本的增长极其有限。在这个基础上，才衍生出 “免费换流量、流量变收入” 的完整闭环：用免费功能吸引用户注意力，再通过广告、增值服务等方式完成商业变现。整个逻辑里，用户的核心身份是流量，是注意力的载体，规模是核心竞争力。AI 产品的生产逻辑完全不同。每一次对话生成、每一次智能体任务执行，都需要调用算力完成实时推理，对应着真实的 Token 成本与算力消耗。用户量越大、使用频次越高、单用户任务越复杂，厂商的总支出就会同步上涨，不存在 “规模做大就能摊薄核心成本” 的可能。这意味着，纯靠免费拉流量的方式，在 AI 赛道无法直接形成商业闭环。如果只是照搬互联网的流量打法，用户规模越大，亏损反而会越严重。
从抢流量到抢沉淀：用户价值的重新定义
生产方式的差异，最终指向了用户价值定义的变化。在互联网逻辑里，用户留下的核心资产是点击、浏览这类浅度行为数据，价值集中在注意力的二次变现。用户是流动的，今天用这个产品，明天可以换另一个，流量本身不具备复利效应，产品需要持续靠新功能、新内容留住用户注意力。在 AI 逻辑里，用户的每一次提问、每一次对输出结果的修正、每一次任务流程的调整，都是真实场景下的行为数据。这些数据会直接反哺产品：优化任务执行的准确率，适配用户的使用习惯，拟合用户的决策偏好。产品的体验会随着用户的使用持续变好，用户数据本身具备复利效应。对应的，留存逻辑也发生了变化。互联网产品的迁移成本很低，更换工具损失的大多是浅层使用习惯；AI 产品的迁移成本会随着使用时长逐步升高 ：使用时间越久，产品沉淀的个人使用习惯、任务流程、历史数据就越多，更换新产品意味着大量个性化积累要从头开始。这也就解释了，为什么 AI 厂商愿意承担高额算力成本做免费：他们要换的不是一次性的流量，而是可以持续产生价值的用户数据，以及绑定在产品上的工作流。流量是过路的，工作流和数据沉淀下来，才是真正的竞争壁垒。
行业的共识：免费是入场券，沉淀是终局
Tabbit 的选择不是孤例。把视野拉开，办公协同、通用大模型等多个赛道，几乎都采用了基础能力免费开放的策略。看似是不同赛道的各自选择，底层目标其实高度一致：用免费降低门槛，抢占用户的工作流沉淀。在 AI 浏览器赛道，免费开放顶级模型的核心目标，并不是抢占传统浏览器的市场份额，而是引导用户把网页端的信息汇总、跨站操作、资料调研这类工作流程，迁移到 AI 浏览器里完成。当用户的任务操作习惯、场景偏好沉淀在产品里，才会形成真正的使用粘性。在办公协同赛道，钉钉悟空、飞书智能伙伴、WPS AI 等产品，都将基础 AI 能力免费开放给个人用户与中小企业。这本质是降低 AI 办公的接入门槛，一旦企业把会议纪要、文档处理、报表分析、流程审批这些核心办公场景，和平台的 AI 能力深度绑定，把团队的协作数据、知识体系沉淀在平台上，后续的替换成本会大幅提升。在通用大模型赛道，各家普遍推出永久免费的基础版本，覆盖日常问答、简单创作这类轻量场景。一方面是渗透用户的日常使用习惯，让重度需求自然流向付费版本；另一方面，海量用户的交互数据，也会持续反哺模型能力的迭代，形成正向循环。
结尾
“收费龙虾凉了，免费龙虾起来了”，表面看是又一轮行业价格战，实际上是 AI 行业竞争规则的一次悄然切换。互联网时代的免费，终点是流量规模与注意力变现，竞争的核心是入口的争夺；AI 时代的免费，只是降低用户进场的门槛，真正的竞争落点，是用户工作流的沉淀与数据资产的积累。当流量不再是核心标尺，工作流沉淀的深度，才会成为下一阶段竞争的真正护城河。
