LLM平台广告与订阅设计理论研究

2026年10月26日，Yuhang Ji、Fasheng Xu、Tianjun Feng 在 arXiv 人工智能板块提交论文，研究垄断性 LLM 平台如何联合决定响应质量、广告强度和订阅价格。该研究构建模型，其中广告会降低用户价值，但更好的服务会提高广告回报。研究发现，广告可以资助部分用户获得纯订阅模式下无法获得的服务，但会造成效用分化：部分全广告支持用户获益，部分广告支持用户与无广告用户受损；中间水平的广告上限可最大化消费者剩余；算力成本下降能提升质量并降低广告强度，但足够大的降本反而可能推高广告总收入。目前该研究处于论文提交阶段，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。