直接开打！字节阿里腾讯争相参战 谁是大模型“价格屠夫”？

文丨胡镤心

编辑丨张睿

【亿邦原创】还没到618，价格战的腥风血雨已经来了。

字节高调“起头”，阿里“击穿底价”，百度直接“掀桌子”……不到一周时间，大模型厂商针尖对麦芒，每百万token的输入价格，先后从2元、1元、0.8元、0.5元跌到免费。

“大模型降价不是短期竞争行为，是长期战略选择。”阿里云公共云事业部总裁刘伟光表示。“我们绝不会选择亏钱做这件事。”火山引擎总裁谭待也宣称，“toB业务需要长期主义，用亏损换收入不可持续，我们不走这条路子，降价是因为技术够好。”

“中国有世界上最好最优秀的B端和C端市场，把做AI应用的门槛和成本降下来，就会激发出更大的产业应用空间。”商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆风认为。

但这场价格战主要集中在大厂之间，尤其是有云业务的大厂，大模型创业公司并未跟进。百川智能CEO王小川表示，“我也是看热闹，和大家的心态一样。”零一万物创始人李开复则公开质疑，“性能比价格重要，100万个token花十几块还是花几块钱差别不大。”

IDC中国研究总监卢言霞认为，厂商发起的这一轮价格战，目前不确定会有多大的市场影响，可能会有三种走向：

· 模型公司走向能力的趋同，进而失去竞争壁垒；

· 多模态大模型的发展带来新的竞争机会；

· 也有可能这轮价格战只是厂商的自嗨。

“因为现在限制用户使用大模型的挑战不仅仅是价格，还有模型结果的准确性、数据的就绪度等等。用户使用生成式AI的挑战，成本不是排在最前面，要紧的是效果。”卢言霞指出。

大厂大模型为何激情互卷？价格战能否重塑行业格局？

01

一周内大模型卷出“白菜价”

这是一场价格战由私募公司幻方量化旗下的AI公司深度求索DeepSeek拉开帷幕，随后字节、阿里、百度、腾讯相继入场，将价格战推向高峰。

· 5月6日，深度求索发布DeepSeek-V2，2360亿参数，性能比肩GPT-4 Turbo，价格却只有GPT-4的百分之一。支持32k上下文的模型API（应用程序编程接口）定价仅1元/百万Tokens（计算）、2元/百万Tokens（推理）。

· 5月13日，智谱AI宣布GLM-3-Turbo，价格从5元/百万Tokens，降低到了1元/Tokens。

· 5月15日，火山引擎发布豆包大模型，豆包主力模型在企业市场的定价0.0008元/千Tokens，号称比行业便宜99.3%。

· 5月21日，阿里云宣布主力模型Qwen-Long（对标GPT-4）价格降至0.0005元/千Tokens，降幅97%，Qwen-Max模型价格降至0.04元/千Tokens，降幅达67%。

· 5月21日，百度宣布免费开放两款主力模型：ERNIE Speed（上下文长度 8K、128K）和ERNIE Lite（上下文长度8K、128K）。

· 5月22日，腾讯云宣布混元-lite模型从0.008元/千Tokens调整为全面免费，同时API输入输出长度从4k升级到256k。

· 5月22日，科大讯飞宣布，讯飞星火API能力正式免费开放。其中，讯飞星火Lite API永久免费开放，讯飞星火Pro/Max API低至0.21元/万tokens。

“大厂今年会卷价格，这个是意料之中，只是没想到大家这么狠，都卷到0了。”同为AI决赛圈选手的王小川也感到惊讶。

降价源自对市场空间的预判。

据悉，阿里云内部将2024的AI类比为2012年的移动支付和2017年的短视频——2012年到2013年，3G过渡到4G过程当中，中国的移动支付两年增长了 800%；2017年到2018年，短视频增长爆发，整个短视频行业呈现8.5倍的增长。

刘伟光称，阿里云这次大幅降低大模型推理价格，目的就是希望推动AI应用的爆发。阿里云预计未来大模型API的调用量会有成千上万倍的增长。

模型层迭代放缓，也是诱因之一。

比如，2023年，百川智能以月为单位迭代，相继共推出12款大模型，涵盖开源、闭源、学术科研、国产算力等多个维度。到2024年，百川智能的迭代节奏放缓，开始按季度迭代，2024年1月发布Baichuan 3，5月发布Baichuan 4。

卢言霞指出：“因为最近各个大模型的能力对齐的比较快。也就是说，大家的大模型能力差距没那么大了，那就开始比价格。”

在做大市场和跑马圈地方面，互联网大厂都是熟练工。

“池塘有多大，鱼就有多大，现在整个池塘还在培养的过程。”谭待表示。“核心还是把模型做好，把应用做好，把成本降低，让更多人用起来。降价之后就是应用的爆发，我觉得火山最重要的事情，就是和大家一起把最佳实践做好，把市场做大。”

阿里云也是一样的思路，刘伟光在阿里云AI智领者峰会上表示：“我觉得AI推理成本只有每年有十倍甚至百倍的降低，才能真正推动行业各行各业的AI应用的爆发。”

华创证券认为，整体来看，降低成本是推动大模型快进到“价值创造阶段”的关键要素，更低的成本价格才能真正满足企业的复杂业务场景需求，充分验证大模型的应用价值，从而催化出超越现有产品和组织模式的创新。目前我国企业正处于AI转型的关键时期，低成本下AI模型生态将进一步完善。

不少人看好大模型降价潮对AI生态的激发作用。谭待认为，把模型的使用成本降得足够低，降低企业和开发者的试错成本，才能提高企业的尝试意愿。“你作为一个企业创始人，花1万元用大模型可能会觉得有点贵，现在我们把成本降到1%都不到，100元就能干一个事情，这样才能把大模型应用做起来。”

根据最新的《中国AIGC应用全景报告》数据显示，预计2024年中国AIGC应用市场规模将达到200亿人民币，到2030年将达到万亿规模，成为全球AI领域的重要增长点。其中，B端产品成为主力，占据了整个大模型市场中八成的营收，C端产品半数还是以免费为主。AI原生应用越来越被重视，占比近六成。

同时可以看到，本次积极卷价格的大多是云计算厂商，背后的考量是扩大云业务份额。“一块钱能买到豆包的200万汉字处理量，如果只是个人对话场景，可以聊天到地老天荒了。显然是对企业级市场更有吸引力，字节真正想推的，是火山引擎的云服务。”有从业者表示。

02

大模型商业模式走向分歧

云厂商们针尖对麦芒，AI创业公司成了“吃瓜群众”。

王小川认为，对国内互联网从业者来说，价格战是个熟悉的工具——移动互联网时期打价格战是为了建立双边网络效应，比如滴滴、美团；AI四小龙时期打价格战是为了提高供给；云厂商打价格战是要通过大模型卖云服务。

对此，王小川表示百川智能不掺合，“（价格战）不在我们的商业模式里，也不是一个创业公司该干的事情，我们要做差异化，即超级模型+超级应用的双轮驱动，这在大厂的射程之外。”

质疑价格战的还有创新工场创始人、零一万物总裁李开复。

5月21日李开复公开表示：“国内常看到ofo式的疯狂降价、双输的打法。我觉得大模型公司不会这么不理智，因为技术还是最重要的，如果是技术不行，就纯粹靠贴钱赔钱的方式去做生意。”

Lepton.ai创始人贾扬清也在朋友圈表达相似的观点，“价格战无可厚非，但观众应该将其看作一种市场营销行为，今天API的营收对于国内各家大厂都不多，因此对营收的影响非常有限。”

出门问问创始人李志飞也公开表示，“大家都很焦虑，有些动作已无法进行理性分析。但竞争最为火热的仍是国内巨头之间的竞争。”

他们关注的焦点在于，大模型的商业模式是否成熟，降价是否有助于生态繁荣。

“今天企业在使用AI的时候，并不是成本驱动的，”贾扬清认为，“今天不是说API贵才没有人用，而是因为要搞清楚，到底怎么用起来产生业务价值”。

产生价值的难度来自多方面。北大国发院管理学助理教授侯宏认为，国产大模型发展其实处于一个不利产业结构中。

· 上游成本刚性，因为上游有一个近乎垄断的供应商英伟达，GPU的稀缺让英伟达成为攫取最多价值的互补品。

· 模型层，开源促进了替代品的出现并刺激同业竞争，相当于对知识产权的放弃。

· 应用层，国内的C端用户没什么付费意愿，B端用户数字化基础薄弱（SaaS化程度低是一个重要因素），所谓的场景优势难以兑现，落地起来尤其费力。

·

创新获利理论认为，创新者不一定获利，可能因为：（1）缺乏知识产权保护导致创新被模仿；（2）互补品稀缺导致价值流向互补品。大模型恰恰同时踩上了这两条红线。

由此，模型厂商需要提供更细致的服务，也要提供更便利的配套设施。李开复表示：“我们（零一万物）对自己的模型表现是非常自豪的，绝对不会跟这样的一个定价来做对标……如果以后还是这么卷，大家宁可赔光通输也不让你赢，那么我们就走海外市场。”

当然，不愿降价的AI创业公司也在商业模式上绞尽脑汁，目前仅有的亮点来自月之暗面。

Kimi近期推出的“打赏”功能，让王小川觉得很惊艳。用户可购买5.20元至399元不等的礼物，获取不同的高峰期优先使用时长。

礼物有“送Kimi一朵花（5.2元）”、“给Kimi加鸡腿（9.99元）”、“请Kimi喝咖啡（28.8元）”、“给Kimi充充电（49.9元）”、“请Kimi吃顿饭（99元）”、“和Kimi一起登月（399元）”等六个选项。高峰期的优先使用权限天数分别为4天、8天、23天、40天、93天、365天。

“打赏”意味着用户不是为工具买单，而是把大模型当成一个伙伴来看，而“API收入和大模型本身的收入都不是最性感的商业模式，不是我们要追赶和类比的。”王小川认为。

03

降价能带来生态繁荣吗？

尽管自己不降价，但在价格战后，百川智能的客户确实变得更积极一些。

王小川透露，不少企业找到百川的需求发生了变化——以前是企业想基于开源模型，自己从0到1训练，还想把自己调好的模型对外出售，现在客户愿意直接找一个便宜的闭源模型，微调一下自己用。

大模型厂商希望通过降价促使生态繁荣，但生态不一定这么认为。

To B应用需要与企业内部价值链和IT系统整合，价值创造高度依赖其他互补性资源。这导致即使泛化能力最好的模型，也不能直接拿来用，还是需要和业务做适配。

模型能力成为关键考量因素。执行应用落地最后一公里的SaaS厂商认为，性能比价格重要。

“价格不是我们选择大模型的核心理由。”智能营销服务商王阳告诉亿邦动力，“我们每月Token的费用在10万左右，省这点钱，对我们来说不影响产品本身的价值，也不影响我们商业化。它去掉97%的成本，对我的商业化没有太大影响，不如你们真的把模型能力做好一点。”

“国内和海外仍有差距。”有智能客服企业CTO告诉亿邦动力，“我们AI产品经理的反馈，拿智能服务总结这个场景来说，在同样的input下，国内对于服务分类和信息总结的准确率比海外要低30%左右。”该企业在海外用OpenAI，国内用文心一言。

也有创业者抱怨，Token支出占了每个月成本的大头，降价以后也赚不回成本。

归结起来，对to B场景来说，对性能的重视超过价格。王小川认为：“今天，模型自洽性都不够，模型思考的严谨性，有足够好的逻辑，都是更加重要的事。”

模型技术的攀升，是API调用商业模式成立的前提。如果技术拉不开差距，价格也一定拉不开差距。价格战带来的优势也难以持久。

有更多SaaS企业则回复，根本没太关注价格战，“天天开会，埋头做项目，只有大厂销售员上门拜访的时候，才知道他们在干什么。”

卢言霞总结，价格战短时间内将会加速大模型发展。但是，终局目前完全不好说。因为现在是阶段性的大模型能力突破，后面还会有很大的提升空间，包括多模态大模型目前也没有成熟的技术。整体产业的发展方向目前不可预测。