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界面新闻编辑 | 文姝琪
每当工作遇到困难的时候，梁文峰总会想起量化投资先驱西蒙斯的话：“一定有办法对价格建模。”梁文锋是私募基金幻方量化的实际控制人。由他创立的大模型公司DeepSeek在业内被称为“价格屠夫”，是最近这一轮大模型价格战的始作俑者。
2024年5月6日，DeepSeek发布DeepSeek-V2开源MoE模型，在市场毫无预见的情况下改变了大模型厂商格局。其API接口定价直接下探至每百万tokens输入1元、输出2元（32K上下文），价格仅为GPT-4-Turbo的近百分之一。
不出半个月，智谱AI、字节跳动、阿里云、百度、腾讯云接连选择跟进降价。其中，腾讯和百度直接免费了几款大模型产品——正如梁文峰曾经相信的那样，由他发起的价格战正在重塑整个大模型产业格局。
过去一年多的大模型狂热推动英伟达市值一路暴涨。然而，除了提供GPU的英伟达赚到了钱，大模型厂商依然在大量烧钱。每一次模型训练，用户的每一次询问，开发者的每一次调用，都对应一份算力消耗，每次消耗都是一笔成本账。
这使得突如其来的降价潮更加出乎旁观者意料。“去年跟LP汇报时，我们预测三年后才能达到现在的价格水平，没想到不到一年就达到了。”一位硬科技投资人告诉界面新闻，降价肯定会促使AI应用迸发，只是这一天更早的到来了。
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引领这轮降价潮的梁文峰被认为是一个“搅局者”。
2008年，他从浙江大学毕业，并没有走入如火如荼的互联网创业。在外界无从得知的几年，传说他曾住在成都的出租屋，几经波折最终走上量化投资之路。多年后，由他主导建立的幻方量化成为突破千亿大关的量化私募机构。
投资和大模型有何关系？梁文峰就是两条路上交汇的那一个点。不少AGI信仰者声称： “Scaling law”（规模法则）是通往AGI的必经之路，即数据、算力、计算量越大，训练的模型越“聪明”。 而量化投资者们相信大数定律，当样本容量足够大时，样本均值将趋近于总体均值。
“DeepSeek创始人是理想主义者。”有投资人向界面新闻如此评价。梁文峰的理想主义“财大气粗”，带着一万枚英伟达A100 GPU、在北京租赁近2000平方米场地，“深度求索DeepSeek”在2023年7月横空出世，寓意“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。
万卡不一定是DeepSeek的上限。有行业人士向界面新闻表示，这家公司或许已经有超两万枚英伟达A100 GPU。除了互联网巨头，几乎没有创业公司有如此多算力储备。
在DeepSeek率先挑起价格战之后，“跟还是不跟？”成为行业里每个参与者必须面对的选择题。
最先坐不住的是掌握大量企业客户的智谱AI。这家公司率先将对标GPT3.5-Turb的入门级模型GLM-3 Turbo模型调用价格下调90%，由5元/百万tokens调整为1元/百万token。
随之而来的则是从未缺席过任何一场行业价格战的互联网大厂们。
字节跳动直接将大模型从以分计价带到以厘计价时代。旗下的豆包通用模型pro-32k版输入价格降至0.0008元/千Tokens，为同规格模型的1/150。
阿里云旗下的通义千问GPT-4级主力模型宣布降价97%，API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，旗下9款商业化及开源模型也纷纷降价。
战况愈演愈烈。百度文心直接将ERNIE Speed、ERNIE Lite两款免费。腾讯云随后也宣布混元大模型全面降价，主力模型之一“混元-lite”从0.008元/千tokens调整为免费，API输入输出总长度也将从目前的4k升级到256k。
然而，降价接力赛在大厂之间如火如荼，但创业公司的身影却鲜少出现。大部分备受关注的独角兽们均不动声色。
百川智能创始人王小川认为，这一轮大厂降价的实质是云厂商进到新战场，降价是大厂射程范围内的事。他劝创业公司别把这个商业模式作为业务重点，也别掺和进去。
零一万物创始人李开复的表态更早，也更强硬。
在这轮降价潮袭来之前，李开复就提醒说，“不应在行业内按照ofo式的烧钱打法重蹈覆辙。”而在大厂降价的苗头渐起后，他依然表达了不参战的态度，“如果以后中国市场可能就是这么卷，大家宁可赔光通输也不让你赢，那我们就走外国市场。”
李开复坚持认为价格战是一个“双输”的打法，创业公司如果认定自己的技术值得，就应当坚持一个合适的价格，而绝不能靠贴钱、赔钱做生意。
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大厂和创业公司面对降价潮态度不一的背后，是心态和资金储备的全然不同。
创业公司的视角是更好理解的。当前仍在牌桌上且手握大把筹码的大模型创业公司，大都认可研发和应用的“双轮驱动”理论，这意味着它们既要做模型，也要做产品。而模型要技术人才、万卡集群，产品要投流买量、跑马圈地，创业公司烧钱的日子还在后头。
更重要的是，创业公司的野望在C端（个人用户市场）而非B端（企业市场）。“没有一家大模型公司靠卖API活着。”一名关注大模型行业的FA（财务顾问）对界面新闻记者表示。
但如果选择不参战，创业公司也无法完全无动于衷，必须找到自己的应对策略。
猎豹移动董事长兼CEO傅盛认为，这次大降价基本宣告了大模型创业公司必须寻找新的商业模式。降的最凶的都是有云服务的大公司，通过大模型来获取云客户，“羊毛出在猪身上，降得起”，而大模型创业公司没有这样的生态，必须另寻商业模式。
除此以外，创业公司还需要警惕的是，自己是否会被可能出现的市场格局变动挤下牌桌。
活跃在投融资的FA和VC们告诉界面新闻，融到钱的创业公司其实已经到了向投资人和市场“秀肌肉”的时刻。但技术进展的漫漫征程摆在眼前，烧钱也烧不过大厂，当商业化进展不够顺利，估值处于第二、第三梯队的创业公司，会面临融资压力陡增的境地。
“今年很多大模型初创公司可能会出局，”前述FA表示，“市场上并不需要这么多家企业。”
而对资源储备雄厚的大厂而言，降价的决策其实“早有预谋”。
在这波密集动作之前，它们几乎已经都在通过代金券、场景合作、工程优化等各种方式，试图降低模型利用的成本，当前的定价也是结合技术和用户规模预期等综合因素考量的结果。
“坦白说，谁的算力更充沛，谁就会有更大的收益。”上述FA人士表示。一个可证实的数字是，据DeepSeek内部人士消息，该公司大模型服务在降价后的利润率仍超50%。
“关键是什么时候降价？”这可能是过去一年所有云厂商都在琢磨的问题，直到DeepSeek作为导火索出现。
从技术上来说，大模型价格战打得起来的根本原因在于，模型之间的差距不大。一位投资人直言，大厂之所以跟进，是因为在它们的视野中，DeepSeek所实现的架构创新自己可以在短期内达成，提前亏几个月无所谓。
一位前互联网云厂商从业人员告诉界面新闻，由于企业缩减预算，这两年云市场的行情并不太好。另一方面，大模型还是没有那么颠覆性，尤其国内大模型还远不如国外成熟。所以，以价格换市场成为自然而然的选择。
多名受访者认为，大厂降价的目的就是笼络更多企业和开发者，为自己搭建生态护城河。
一名火山引擎内部人士告诉界面新闻：“豆包大模型降价的真实原因在于，大模型在B端的应用还没有起来，场景太少。”他指出，虽然行业在讨论用AI大模型重构业务，但在日常工作生活里很少能感受到大模型能力的落地。“降价本质上是降低使用门槛。”
这个观点在跟进降价的大厂中间是共识。大模型仍然处于市场培育阶段，降价或免费都是为了让更多企业和开发者能快速用上，并接入到自己的业务场景中。毕竟，让更多人参与进来是行业发展的前提。
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降价能不能最终带来AI生态的繁荣？
AI应用层的投资人对此持乐观态度。杨泉在去年大模型公司融资势头最为火爆的时候，见过月之暗面创始人杨植麟，也见过王小川，但他所在的机构最终没有买下那张通用大模型的入场门票，而是转向了AI应用层。
“我跟朱啸虎的观点比较一致，所以我是乐于见到所谓降价潮的。”杨泉说，只有基础设施的成本极低，在上面做应用的公司才能迎来爆发。
过去移动互联网的发展已经证明了这一点。当运营商的网络资费，云服务厂商的成本大幅下降之后，才逐渐长出了微信、抖音等等超级应用。
而大模型领域也许能复制这一过程。当前在基础大模型领域，中国公司的能力与OpenAI等美国引领者还有较大差距。多位投资人表示，中国弯道超车的机会在大模型应用层。
一位美元基金硬科技投资人对中国的大模型发展更加乐观：“中国不擅长于做颠覆性的创新，但特别适合做增量式创新，或者叫‘快速跟随者’。”
他进一步指出，短期内，大模型领域的创新层出不穷，中美存在较大差距。但把时间拉轴拉长来看，创新斜率总会慢慢变平，当曲线当变平，中国就会有机会去反超，这是在电动车领域已经发生的故事，“当特斯拉的技术创新放缓，中国电动车就追上来了。”
李飞飞团队也提到，中国在全球AI专利申请方面占据主导地位，美国在AI模型的发展上保持领先。今年上半年，中国大模型创业公司和互联网大厂对于模型更新和产品发布的节奏，在战术上已有对于OpenAI的全面追赶之势。
不过也有人持不同意见，作为一家大模型应用初创公司的创始人，李灵昊没有被这轮降价潮打动。在他的观察中，更大参数、更大模型能力的高参量模型并没降价或者降幅不多，主要是放开了一些低端的使用场景。
因此，从技术角度来说，他认为这轮降价并没有为下游带来太多变化。相较而言，他们更期待的是真正的技术变革。
李灵昊认为，但如果行业志在看到颠覆性的创新繁荣，大模型厂商们的最好做法，仍然是推进Scaling Law，真正从性能上让下游开发者感受到何为如虎添翼。
大厂对此不是没有认知。百度内部人士告诉界面新闻：“长期来看，模型厂商最终竞争的还是模型本身的能力，只有把基础模型效果做得足够好，才能构筑竞争壁垒。”
前述关注大模型行业的FA也指出，API价格战不能代表什么，因为价格本身已经足够低了，它更多来源于技术架构更新叠加市场剧烈竞争，“大家只是被迫卷，想先拉出身位差 。”
不过，正如投资人所预言的那样，降价难以影响模型性能升级，但有机会促使AI应用的大迸发。
尽管王小川定义下的“超级应用”只与“超级模型”深度绑定，正在降价的大模型API无法催促超级应用的诞生。但在整个应用生态中，当大模型时代的“电价”足够普惠，垂直应用生态有望进一步繁荣。
回看当下，降价潮并不会偃旗息鼓。前述FA判断，“价格战仍未触底，硅基流动所引领的AI infra（AI 基础软件）还能将大模型的性能和价格再次‘击穿’，只是还没有对外发布。”——从这个角度而言，AI 2.0时代的“电力普及”或许才刚刚开始。
发起这场价格战的DeepSeek已经开始悄悄谋划从幻方量化独立出来，酝酿成为大模型赛场的大玩家。理论上，梁文峰彼时会手握量化交易、大模型两张王牌。交易出身的他，曾无数次证明过一个普通道理，即价格可以重构市场。
（应受访者要求，李灵昊、杨泉为化名）
（界面新闻记者肖芳、崔鹏对此文亦有贡献）
