21世紀經濟報道記者馮戀閣 實習生孔雅萱 廣州報道
如果要為5月的AI界找關鍵詞，“價格戰”一定是其中之一。5月以來，國內包括字節、騰訊、阿里在內的多家廠商密集宣布模型降價。先是字節打出“遠低于行業定價99.3%”的招牌，阿里喊出“1元最多=200萬tokens”的口號，再到百度官宣主力大模型免費。國內大模型市場飛快地跨入“厘時代”，又躍入“免費紀元”。
（圖說：“價格戰”時間線。21世紀經濟報道記者不完全梳理自公開資料）
事實上，早在大廠“杠上”之前，大模型價格戰的序幕就已悄然拉開。
5月6日，幻方量化旗下的DeepSeek正式開源第二代MoE模型：DeepSeek-V2，其定價僅為GPT4-Turbo的1%；5月9日，阿里云發布通義千問2.5，稱個人用戶可從APP、官網和小程序免費使用相關服務；5月13日，OpenAI發布GPT-4o，表示面向ChatGPT的所有付費和免費用戶發布，API價格還比GPT-4Turbo降價50%。
（圖說：各大廠商接入相關服務價格。21世紀經濟報道記者不完全梳理自公開資料）
無論體量、不分業務模式，在AI競速上，降價似乎成為了重要的方向。大模型走向價格戰或成不可逆轉的趨勢，這是何種原因？又將造成何種影響？
擴張的野望
一面是算力危機、數據之困；一面是路線之爭、生態待建……高投入、低產出的AI產業，為什么要在還沒找準變現路徑前就打價格戰？
多位受訪專家指出，技術加速演進帶來的算力成本降低和市場競爭趨向內卷引發的生存焦慮，共同推動了價格戰的發生。
模型訓練成本是橫亙在研究與應用間不可忽視的門檻。清華大學電子工程系系主任汪玉曾用公開數據做了一次針對算力成本的估算。不包括模型訓練的投入，假設GPT-4 Turbo每天要為10億活躍用戶提供服務，每年的算力成本就可能超過兩千億。
普遍的技術進步給大模型降價帶來了可能。
在天使投資人、資深人工智能專家郭濤看來，在技術層面，大模型降價能降價，主要受益于模型訓練的效率提升、硬件資源的優化使用、算法的改進等。
一般來說，模型的算力成本主要包括預訓練成本和推理成本。零一萬物CEO李開復在接受媒體采訪時指出，未來整個行業的推理成本可能會達到每年降低10倍的程度。據媒體報道，幻方量化的DeepSeek-V2采用稀疏MoE架構進行了共享專家等改進，節約了42.5%的訓練成本。
“此外，廠商或許還寄望于價格戰帶來的規模經濟效應，隨著用戶量的增加，訓練和推理成本也進一步攤薄，形成良性循環。 ”郭濤指出。
降價也有助于擴大市場份額，推動AI技術的普及和應用，為廠商創造更多的商業機會。如果說技術是降價浪潮的充分條件，那快速“落地”，搶占市場的緊迫需求則是必要條件。
“在國內，各大模型的能力對齊得比較快。”IDC中國研究總監盧言霞坦言，在國內大模型能力差距并不大的當下，通過價格戰分高下是很自然的策略。
獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛也公開評論：“誰也甩不開誰，誰也拿不出殺手锏，降低推理成本、降低售價成了現在每一家的高優先級任務。”
據麥肯錫報告分析，到2030年，大模型有望在全球推動約49萬億人民幣的經濟增量。但在當下，龐大而活躍的市場似乎只是廠商的愿景，并沒有完全成為現實，愿意出錢的人還是少數。
據媒體報道，2023年11月，IDC對全球889家企業開展了一次AI應用調研。結果顯示，三分之一的企業已經開始在生成式AI領域大規模投入，12.7%的企業尚未開始規劃生成式AI的應用；25.5%的企業雖然正在開發潛在應用場景列表，但未有技術投資；32%的企業已經開始模型的初步測試和概念驗證（POC），但還沒有固定的支出計劃。
對于大模型廠商來說，價格戰真的能快速搶占市場嗎？
一個比較明顯的事實是，加入降價車輪戰的廠商大多同時還提供云計算服務。目前廠商降低的則大部分是調用大模型應用程序編程接口（API）的費用。換言之，付費環節并沒有消失，而是由API向云計算轉移。
金沙江創業投資基金主管合伙人朱嘯虎在近日參加AI創生時代大會時表達了這樣一個觀點——大模型產業終將走向價格戰。在他看來，獨立創業的大模型公司“毫無生存空間”，因為大廠為了賣云服務，可能會直接將大模型免費。
“本質上這是擁有云的大廠為了銷售云服務而實施的一種類似‘跑馬圈地’的舉措。廠商的模型免費，可能會選擇在之后云計算服務環節收費，實際上是激發了新的商業模式。”企業智能體解決方案提供商孚知流（FuzFlo）創始人兼CEO白雙指出。
從大廠的進一步行動中也不難發現這種趨勢。比如，阿里云就在官宣降價的第二天表示，包括GPU云服務器、百煉平臺、大模型訓練與推理服務等AI產品及解決方案在內的阿里云AI算力及AI系列產品首次參與618滿減活動。此外，阿里云還在618活動中設置5億元加速上云算力補貼。
價格戰，難有贏家
人工智能廠商的生存焦慮早在價格戰之前就縈繞在從業者心頭。喊出口號后，廠商要面對的下一個問題同樣直接，用戶真的會為此買單嗎？
多位受訪專家告訴21世紀經濟報道記者，在當下，價格絕非用戶考慮的唯一因素。
“對降價浪潮的狂熱可能并不是市場真實的聲音。”白雙指出，API價格具體降到多少沒法讓用戶拍板做出決策，“決定因素還是AI的整體性能。換言之，接入AI會帶來多大程度的降本增效空間。”
大模型和產業端結合，目前有兩種主要的落地模式。其一是企業采用“公有云+API調用”的模式，成本相對較低；另一種則是私有化部署模式，成本較高，但數據安全方面將會獲得更多保障。
白雙告訴21記者，孚知流提供基于大模型的SaaS服務，也為客戶進行私有化部署。
SaaS套餐主要就是通過調用API接口的方式提供服務。“我們向用戶提供SaaS解決方案時，會按照規模收取席位費用，并附贈一定數量的流量包（tokens），如果用戶超額使用，就需要額外支付流量費用。”價格戰意味著單位token數花費降低，甚至能變為0。“價格敏感的客戶能夠以更低的門檻來使用我們的產品。”
但需要完成大模型私有化部署的大客戶實際上沒有受到什么影響。“目前降價的大模型大都是閉源的，而可私有化部署的模型通常是開源的。”她解釋道。
“這些客戶可能目前處于觀望狀態，期望有更垂直、小參數單位開源模型，在保障安全的情況下，不用消耗太多算力。”白雙告訴21記者。
盧言霞則指出，用戶使用生成式AI的主要挑戰，不是成本，而是效果。 不過，雖然業界和學術界目前都有評估大模型能力的標準，但這些標準主要聚焦模型效果，系統評估性能的標準目前還沒有出現。
“現在大家只宣傳價格降低，似乎很少提起模型的并發情況，也不大考慮響應速度。”在硅基智能科技有限公司CEO司馬華鵬看來，價格低、高并發、良好的應答質量是AI領域的“不可能三角”。“如果三項指標都能表現優異，從經濟學角度來看是不可持續的。”他直言。
第三方測評機構Artificial Analysis的測試結果顯示，低價區間的大模型已經非常擁擠，但質量仍良莠不齊。
司馬華鵬向記者指出，目前參與降價的不是能力最強的大模型，廠商的“砍一刀”也沒有覆蓋所有產品。
在性能差別不大，甚至略微落后于競品的情況下，盲目的價格混戰對品牌聲譽帶來了一定風險。
司馬華鵬認為，如果模型間性能拉不開差距，每一家提供的服務都不夠驚艷，最后迎來的就是整個AI市場付費意愿的降低。“價格戰打久了，用戶心里揣測便宜沒好貨，是很正常的事。”
在他看來，字節、阿里、百度等大廠提供的核心服務是傳遞信息。而當前生成式人工智能應用實際上是傳播知識的工具。相比價格，AI服務的用戶會更關心知識的質量。“以OpenAI為例，其旗下的產品已經開始部分付費，但未對用戶熱情產生太大影響，究其根本就在于OpenAI應用的產品力是不斷提升的，這是個良性循環。”
大模型成“引流套餐”
降價、拉新、盈利、存活，這套生存邏輯比生成式AI浪潮來得還要早。互聯網時代的跑出來的公司、模式、產品背后，都少不了價格搏殺。后“價格戰”時代，大廠纏斗的漣漪已經隨著時間逐漸擴散到產業鏈的各個環節，但前路似乎還在迷霧之中。
郭濤認為，對于上游的芯片制造商和云計算提供商，價格戰可能會帶來更高的需求，但同時也可能導致利潤空間縮小；對于下游的用戶，價格戰將降低他們使用AI技術的門檻，有助于AI技術的普及和應用。
在司馬華鵬看來，如何利用大模型發掘應用、場景，是用戶和開發者更應該關注的問題。他在接受采訪時多次提到，大模型本質上是工具，最終還是應當找到合適的應用場景才能發揮價值。
大模型廠商處在爆炸核心，競爭格局激烈帶來的生存風險加劇是顯而易見的。有AI企業從業人員向21記者坦言，這輪價格戰頗有互聯網企業早期拓展市場的意味。
對于中小企業來說，更大的競爭壓力成為一種必然。“生存空間變小、甚至被淘汰出市場都是有可能的。”因此，郭濤認為，如何在競爭中保持創新和差異化將是這些企業面臨的挑戰。
在白雙看來，tokens價格降低甚至免費的當下，基于模型本身賣應用可能逐漸變成一種主要的變現思路。用模型的低價做“引流套餐”，銷售云計算或終端應用服務獲利的模式可能會越來越廣泛地出現。
除了大廠借價格戰拉用戶“上云”，toC賽道也有廠商做了類似嘗試。“當紅炸子雞”Kimi就在近期小范圍灰度測試了打賞功能。有用戶在使用時被提示可通過支付購買5.2元至399元不等的禮物以獲取總量不同的高峰優先使用時長。 “大模型可能會變成某種意義上的基礎設施，廠商通過構建在模型之上的應用盈利。”
此外，新用戶涌入也為繁榮AI生態帶來了可能。宣布降價消息的當天，火山引擎還官宣了與中國電動汽車百人會的合作。字節將與吉利汽車、長城汽車、捷途汽車、賽力斯、智己汽車等 20 余家廠商，宣布成立汽車大模型生態聯盟。
此外，火山引擎還與OPPO、vivo、榮耀、小米、三星、華碩宣布成立智能終端大模型聯盟。據悉，目前，OPPO小布助手、榮耀智慧辦公智能助手、小米“小愛同學”，以及華碩筆記本電腦的豆叮AI助手等應用，均已接入火山引擎的大模型服務。
“發展短時間內將會加速。但是，終局目前完全不好說。”盧言霞也坦言，當下toB的路徑比較明確，就是賣大模型應用與解決方案。但由于接下來大模型的產品形態并沒有確定，所以這種明確也只是暫時的。基于相同的困境，toC端的未來也難以判斷。“可能行業會‘卷’向能力趨同，失去競爭壁壘；又或者價格戰大浪淘沙，真的能帶來新的轉機。”
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