人工智慧（AI）正在迅速滲透我們的日常生活，提供前所未有的便利與智慧服務。然而，這場技術革命的背後，隱藏著科技巨頭們難以承受的高昂運算成本。這份沉重的經濟壓力，正迫使企業從根本上改變其商業模式，將廣告引入我們最依賴的 AI 服務中。
一個標誌性的轉折發生在 2025 年 11 月 21 日左右，當時 Google 在歐洲地區，特別是在德語國家的 AI 搜索模式（Gemini 驅動）中，測試植入了贊助內容。這些廣告在視覺上與 AI 生成的引用超連結極為相似，並引發了外界對於搜索體驗是否將過度商業化的質疑。這項行動不僅是 Google 的單一決策，更顯示了整個 AI 產業面臨的集體變現焦慮。
核心經濟學：為什麼 AI 服務必須收費？
我們享受著免費 AI 服務的便利，但鮮少意識到每次互動背後，科技巨頭們都在支付高昂的「智慧稅」，理解 AI 服務的經濟結構，是解讀其商業化必然性的關鍵。AI 成本的天價之分：資本支出與營運費用
大型語言模型（LLMs）的成本主要分為兩類：
- 訓練成本（CapEx）： 屬於資本支出，是模型建構過程中的一次性巨額投資，例如購買大量 GPU 和建立資料中心的費用。
- 推論成本（OpEx）： 屬於營運費用，是模型上線後持續發生的消耗。這指的是每一次用戶發出請求（Prompt）並獲得答案時，模型運算所需的 GPU 算力、電力和伺服器時間 ，互動的推論成本累積之後十分可觀，尤其是在複雜的狀況下，例如影片或圖片產製。
運營案例：Sora 的「燒錢」速度證實了廣告的必要性
推論成本的壓力可以從 OpenAI 的文生影片模型 Sora 身上得到極端佐證。業界分析顯示，Sora 模型每天的運算成本估計高達 1,500 萬美元。
面對如此天文數字般的營運費用，單靠訂閱模式難以持續。儘管全球已有約 18 億人使用 AI 工具，但付費訂閱的轉換率目前仍徘徊在極低的 3% 左右。這使得企業必須轉向「混合變現模式」：透過廣告收入來補貼廣大的免費用戶群，同時針對重度用戶推行高階訂閱或按量計費，以確保邊際成本能夠被邊際收益覆蓋 。廣告變現，因此成為維持 AI 服務規模化運作的經濟必然選項。
Google 的商業化實驗：界線的模糊與信任的挑戰
作為全球最大的廣告帝國，Google 應對 AI 成本的方式，就是將其廣告模式無縫嵌入到新的 AI 搜索體驗中。
搜索廣告的新形態：無縫整合與不可隱藏的贊助內容
Google 測試在 Gemini 驅動的 AI Mode 中植入廣告，不僅是為了變現，更是為了對抗 AI 帶來的「零點擊」（Zero-Click）趨勢 ；AI Overviews 雖然直接提供答案，卻減少了用戶點擊傳統廣告的機會。
為了彌補收入流失，Google 這次試辦採取了「無縫視覺整合」策略：這些標註為「Sponsored」的贊助鏈接通常出現在 AI 答案底部，但它們的外觀與 AI 答案伴隨的有機引用超連結「幾乎一模一樣」 。
更具爭議的是，與傳統搜索結果不同，用戶發現這些嵌入式的贊助超連結似乎「沒有任何辦法可以隱藏或滑掉」；這種設計上的變動與趨勢，將平台犧牲用戶體驗與控制權，來最大化廣告點擊率 。
產業的集體焦慮：OpenAI 與 X 的廣告佈局
但是將廣告引入 AI 服務並非 Google 的獨家行為，是整個AI產業都正在行動：
- OpenAI 的基礎設施建構： 儘管 OpenAI 依賴訂閱和 API 服務，但面對高昂的 OpEx 壓力，他們在 2025 年 10 月左右積極招募相關人才，準備建立內部的付費行銷平台 。這項行動指向未來為品牌商在 ChatGPT 或其他 AI 應用介面上運行外部廣告活動。
- X 平台的上下文廣告： X 平台及其 AI 聊天機器人 Grok 也計劃在 AI 查詢結果中導入廣告 。X 的策略是專注於「
上下文相關廣告」（Contextual Ads），確保廣告與用戶查詢意圖精準匹配，從而實現高效的變現，直接抵消算力費用 。
事實上，AI 廣告的商業潛力巨大。近期微軟廣告部門的報告也顯示，Copilot 輔助的客戶旅程比傳統搜索平均縮短了 33%，且用戶展現出明確行動意願的「高意圖轉換率」比傳統搜索高出 76% 。
使用者體驗的代價：信任的侵蝕與資訊的偏向
當 AI 服務從中立的資訊提供者轉變為廣告驅動的商業工具時，一般使用者將面臨重大的體驗質變。
信任危機：AI 披露導致信任度下降
AI 助手成功的基石是信任。然而，研究顯示，僅僅是公開承認使用了 AI，就可能引發用戶的信任危機 。
這種現象反映了用戶對「誠實助理」的期望與平台「商業利益」之間的根本衝突，使得 AI 搜索可能將面臨信任危機。另外 AI 在情感聯繫和長期品牌記憶留存方面，確實也仍然無法完全取代人類的創意。
搜索體驗的質變：從資訊發現到商業助理
AI 搜索的核心變革在於，它將用戶體驗從過去的「多元資訊源發現」轉變為「單一、整合的答案獲取」。當這個高度智慧化的「個人助理」開始嵌入難以隱藏的廣告時，用戶的資訊篩選難度將大大提高 。
由於廣告收入是 AI 運營的生命線，廣告商會尋求價格高昂且難以被忽略的 AI 廣告位。這導致長期來看，AI 系統在提供答案時，可能會被商業價值更高的資訊影響而造成偏差(biased)。用戶每一次從 AI 獲取「免費」答案，都付出了犧牲透明度、控制權和部分信任的「隱性成本」。這種質變使得 AI 搜索不再是中立的資訊來源，而是一個以轉換為核心、商業邏輯主導的效率渠道。
我們在「付費智慧」時代的生存之道
AI 廣告變現是高昂運營成本下的經濟必然選擇，AI 搜索可能會從純粹的資訊入口，質變為一個高度優化、以轉換為導向的商業渠道。
一旦未來免費AI推出大量廣告，我們可以使用的應對策略：
- 提高廣告識別的敏銳度： 由於 AI 平台正追求廣告與結果的無縫結合，甚至讓廣告「無法隱藏」，用戶必須主動認知到 AI 答案底部鏈接的商業性質 。每一次從 AI 獲取「免費」答案，都可能付出了犧牲透明度和控制權的「隱性成本」。
- 避免資訊被商業偏見引導： AI 系統最終可能會被商業價值更高的資訊影響而造成偏差。對於高風險或重大的決策，可能要必須警惕 AI 建議的客觀性，並始終尋求多元、傳統的資訊來源進行驗證。
- 重新評估訂閱的價值： 對於頻繁使用 AI 的用戶來說，付費訂閱不再僅僅是為了獲取進階功能，更可能是為了換取一個無廣告、相對更少受到商業邏輯影響的搜索體驗 。在當前 AI 巨頭的商業化浪潮下，這是可能會是維護自身資訊獲取品質和信任度的關鍵投資。
或許，當AI大量帶入廣告時，使用者面臨信任度危機，回到仍需增加涉獵與確認搜尋結果的狀況，以確保結果是對自己最有利的時，零點擊的網頁的狀況能夠稍微延緩紓解，對於大多數的文字創作者來說，反而是個福音也說不定呢~
延伸閱讀
Google is testing ads in AI Mode，20251122，engadget，Lawrence Bonk。
LLM Inference Benchmarking: How Much Does Your LLM Inference Cost?，20250618，Vinh Nguyen and Sergio Perez
