大模型價格普降，網際網路式“地盤争奪戰”再現大廠真的會虧錢嗎？

每日經濟新聞

2024-05-23 21:47釋出于四川每日經濟新聞官方賬号

每經記者：楊卉可楊每經編輯：魏官紅

今年年初，長文本領域的競速，讓不少國内大模型企業在“内卷”賽道上露了臉。進入5月，這場沒有硝煙的戰争“燒”到了最粗暴的階段——降價。從兩家海外AI（人工智能）巨頭OpenAI和谷歌，到國内位元組跳動、阿裡、百度、智譜AI、科大訊飛等企業，降價玩家還在“接力”。

單從各方官宣的資料來看，此輪降價一家更比一家力度強，大有“砸穿底價”之勢，一度引發業内熱議，難道未來API（應用程式接口）調用要“貼錢”引流？

要不要“貼錢”還不可知，但對眼下的大模型企業來說，無論是主動獲客還是配合市場被動調整，降價已是大勢所趨。值得深究的是，邁出這一步的玩家，真的會虧錢嗎？

OpenAI、谷歌等降半價國内廠商幹脆“摸底”

這輪降價有多狠？從目前各方宣布的幅度來看，海外兩家AI巨頭，OpenAI和谷歌最先開始降價，但幅度相對較小。其中，OpenAI的GPT-4o調用API的價格比GPT-4-turbo降低了一半，為5美元/百萬tokens；慢一步降價的谷歌要更便宜，Gemini 1.5 Flash的價格降到了0.35美元/百萬tokens，比GPT—4o便宜得多。

圖檔來源：視覺中國-VCG31N2008743681

國内方面，盡管零一萬物CEO李開複等業内知名人士公開呼籲要避免“ofo式”流血燒錢的打法，“慘烈”的降價大幕還是來得快且狠。

5月15日，位元組跳動率先“開槍”，旗下火山引擎宣布豆包主力模型在企業市場定價為0.0008元/千tokens，稱較行業便宜了99.3%，自此掀起了國内大模型廠商的低價“肉搏戰”。

為了詳細解釋降價力度，位元組跳動在釋出會上舉例稱，使用者花1元就能處理3本《三國演義》文字量的内容。彼時，GPT-4（0.42元/千Tokens），阿裡通義千問和百度文心一言（0.12元/千Tokens）也被拿來做了比較。

阿裡很快“回擊”。

5月21日上午，阿裡雲宣布通義千問主力大模型Qwen-Long的API價格直降97%，API輸入價格從0.02元/千Tokens降至0.0005元/千Tokens，直降97%，低于豆包。阿裡雲宣布大幅度降價後，百度在其公衆号發文稱，文心大模型兩大主力模型ERNIE Speed和ERNIE Lite全面免費，即刻生效；在此之前，智譜AI也将glm3-turbo價格調整到了每百萬tokens 1元。5月22日，科大訊飛宣布，訊飛星火API能力免費開放。

圖檔來源：網頁截圖

至此，誰先“動的手”似乎已經不重要了。

邊際成本不斷提高網際網路“圈地”打法還适用嗎？

從“卷技術”到“卷價格”，以大模型為代表的人工智能技術，在變革的過程中都遇到了什麼？在經濟學家、新金融專家餘豐慧看來，從國内到國外，降價可能更多的是廠商基于市場競争和成本的考慮而做出的自主選擇，希望借此吸引更多的使用者和市場佔有率。天使投資人，資深人工智能專家郭濤則認為，開源項目的增多也可能對商業化産品的價格形成壓力。

IDC中國研究經理程蔭告訴《每日經濟新聞》記者，從短期的發展來看，大模型能力更新疊代後将會走向趨同，無論是國内還是國外的技術供應商都不能建立起長久的護城河。一些技術供應商選擇直接砍掉大模型成本上的門檻，除了出于促進大模型落地應用，也有增加曝光度，争搶使用者、防止使用者流失的動因。

除了“主動出擊”這一觀點，清華大學新聞學院元宇宙文化實驗室主任沈陽還指出，廠商在這個時間點打“價格戰”，說明各個大模型的功能和性能在快速接近，模仿GPT-4的階段已經基本告一段落，AI已從創新試驗走向了大衆推廣階段。随着規模急速擴張的階段到來，市場佔有率成為首要關注點。“如果在這個階段落伍的話，功能好（也）沒有用了。”

總之，不管是主動選擇還是被動跟進，大模型價格戰确實已經到來。照此趨勢發展下去，難道真會降到業内調侃的“貼錢”引流客戶的程度？《每日經濟新聞》記者咨詢了多位業内人士，截至發稿未得到具體的降價數字或降價空間。

知名戰略定位專家、福建華策品牌定位咨詢創始人詹軍豪表示，降價其實是網際網路行業常見的發展模式，所有的網際網路項目早期一定是虧錢做流量、做使用者群體、培養使用者養成使用習慣。大廠的優勢在于整體能力，資金往往不靠盈利，而是來自二級市場。不過，詹軍豪坦言，降價肯定會給企業增加各種壓力。但在技術沒有特别突破的情況下，企業隻能通過降價這種“簡單粗暴”的方式來争取市場和使用者。

然而，以大模型為代表的人工智能引發的變革，和早期網際網路時期的變革已經有了很大不同。行雲內建電路創始人季宇就在近期活動中直言，過去增加一個使用者對網際網路廠商的基礎設施而言，增加的成本幾乎是可以忽略不計的。與之不同，大模型的邊際成本仍然非常高，每增加一個使用者，基礎設施需增加的成本是肉眼可見的。更為關鍵的是，眼下大模型要大規模商業化，在模型品質、上下文長度等方面還有進一步訴求，不排除會進一步增加邊際成本。

那麼，ofo、美團、拼多多等網際網路企業的發展模式，還能套用在大模型企業上嗎？在程蔭看來，大模型的能力和相關産品的使用體驗會影響使用者是否選擇留存，但最後還是技術産品為王。部分生成品質/性能佳、商業模式和市場拓展趨勢良好，現金流相對充裕的廠商長期可以攤銷研發成本，但一些創業企業的财務風險則要更高一些。

記者注意到，知名創業公司沒有全員下場也是目前的一個趨勢。百川智能創始人兼CEO王小川就對外透露，在此輪降價裡，自己更像是“吃瓜看熱鬧”。在他看來，此次降價是B端政策，更像“四小龍”的降價方法，而不是像滴滴、美團那樣圍繞C端的價格競争。不是生産關系改變，而是直接做生産力供給，将AI直接供給生産力。“我覺得這件事情對我們而言，就是别摻和進去。”王小川稱。

雲廠商或将脫離傳統服務模式降價有望激活API模型調用

降價後的大模型企業該如何找平這一損失？

王小川給出了一個思路。據他介紹，此輪降價是僅限于雲服務廠商的動作。“核心要看你的商業模式是什麼，如果你是做To B服務的，降價最後賣的（就）不是模型本身，是整套雲服務，是以雲廠商是比較偏傳統的服務模式，進到了一個新的戰場。”

就這一觀點，剛剛釋出亮眼業績的AI巨頭英偉達，給出了更為詳細的可參考資料。

當地時間5月22日，英偉達公布了截至4月28日的2025财年第一季度的财報。在随後的财報電話會議上，英偉達執行副總裁兼首席财務官Colette Kress透露，在英偉達CUDA上訓練和推理AI可以推動雲租賃收入的增長，每1美元的英偉達AI基礎設施支出讓雲服務提供商有機會在四年裡獲得5美元的GPU即時托管收入。

英偉達總部圖檔來源：每經記者鄭雨航攝

除了為雲服務引流外，還需要注意的是，大模型商用不隻API模型調用一個商業路徑，還有付費訂閱使用者、打賞等多個模式，且API模型調用的程度也并不算高。李開複就曾在近日的釋出會上提出，今天的API模型調用還是一個非常低的比例。“我覺得整個行業每年推理成本降低到十分之一是可以期待的，而且必然也應該發生的。如果一年降低到十分之一讓更多的人可以用上，這是一個非常利好的消息。”李開複稱。

王小川也提出，大模型企業對模型降價本身有推理成本的降低預期。“我相信大廠也預期未來模型的成本會降低特别多，也許今天虧錢，再過一年不虧錢，這種情況大廠商也不是考慮短期虧損的問題，而是考慮未來有沒有機會，模型降到足夠的便宜，不隻是攬客。”在業内看來，目前很大一部分仍是大廠内部業務在調用做AI應用和業務探索，标準化的模型API并未迎來确定性的增長。期待降價能引來更多使用者，進而進一步激活市場。

大模型的使用成本拉低，應用端“起飛”？

将目光再延長至應用端，價格下降無疑是個利好。

從目前情況來看，國内端側模型在應用方面已經有了一定優勢。根據北京大學光華管理學院應用經濟學系教授翁翕在近期活動中的說法，目前國内很多領域都在應用人工智能進行數智化決策，并取得了一定成效。在他看來，中國發展人工智能的主要優勢，在于其在特定垂直行業和領域中應用人工智能的強大能力，例如在金融和營銷等方面。并且，中國社會對人工智能的開發和應用更具包容性，這也有助于人工智能在公衆中得到更廣泛應用。

随着大模型價格戰打響，屬于大模型的“iOS式成功”是否即将到來？對此，行行AI董事長李明順提出，價格戰可能會刺激應用公司更快地介入應用中去。“以前對于做一個應用，很多商家是不接受的，因為算力成本太高，很多應用都推行不下去，現在價格下來，對于應用的落地其實是有好處的。”李明順稱。

沈陽則認為，對應用側而言，目前的價格戰有利于To B使用者能更加低成本地擷取AI服務。對于C端而言，随着大廠介入，将會使得To C應用更難獲客。“頭部騰訊、阿裡、百度、抖音，他們如果全量推AI，其實瞬間網際網路就會普及AI應用。對于中小廠來說，要獲客就非常難了。”沈陽認為，現在中小廠商更多扮演的是試驗商業模式的角色，一旦成熟之後，大廠會迅速跟進。

而在王小川看來，雖然價格戰可能會催生一些小的應用，但這并不是百川智能的主要方向。“我們現在并不要跟這些更小的創業公司做競争，各有各的生态位，因為他們也不是做超級應用，他們可能想做某個垂直行業的小應用。”他認為，有開源甚至有低廉成本閉源大模型的出現，将使得每個廠商更加明确自身定位：究竟是專注于應用開發，還是自主構模組化型，或是模型與應用一體化。

“到現在這個階段，會有一些沒想清楚的公司退出去了；剩下的有人做模型，有人做應用，市場會變得更加健康。尤其是大廠這麼做貢獻，To B也好，做應用也好，會繁榮得更快。”王小川稱。

此外，程蔭提出，大模型使用成本持續拉低，短期會推動大模型的嘗鮮及試用，但真正到應用落地，還要看大模型的實際業務價值。對此，IDC方面建議技術供應商和行業使用者應先評估大模型的應用場景，根據其價值、複雜性等綜合評估用例，确定優先級；可考慮從價值高、實施複雜性低的場景入手。

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