AI大模型价格战：最先被卷死的是谁？_大模型知识库构建,每万字多少钱-优快云博客

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万万没想到，今年“618”竟然从AI大模型开始。

短短几天内，腾讯、阿里、百度、科大讯飞等国产大模型纷纷降价，让我们提前感受到了朴实的“购物节”氛围。

目前国产大模型降价情况汇总

不过在好戏开场之前，我们先弄清这些厂商所说的大模型价格到底指的是什么。

通常情况下，一家AI大模型公司在训练出自己的闭源大模型后，会将其API（Application programming interface，应用程序编程接口）出售给开发者并收取费用。

开发者在大模型API的基础上，通过投喂数据、微调等方式进行优化，这就是很多大模型厂商的变现模式。

不难看出，大模型价格的变动或许不会直接影响到消费者，但会直接影响到开发者制作应用的成本。

虽然目前也有一些AI大模型公司采用会员制、计时制等模式，但普遍还是按使用量计费，类似于手机流量套餐，只不过计费单位从流量的GB变成了token。

但token与汉字、字母的对应关系目前还没有统一标准，各家也有自己的定义。根据此前消息，腾讯1 token≈1.8个汉字，通义千问1 token=1个汉字，也有的是1 token≈0.5个汉字。

图片来自冰鉴科技研究院

因此，各家计费标准有所不同，但大致遵循大模型规模越大、定价越贵的规则，毕竟有训练成本在这里。

目前阶段，卖API调用量这一商业模式各大厂商仍在探索，很多厂商尝试通过各种方式提高大模型的API调用量，但增长却并不明显。

在这种情况下，大模型API降价可能会吸引一些开发者从“免费试用”开始尝试AI应用，对抢占市场、激活市场有一定的积极意义，这是这场“大战”的前提和背景。

预备，降！

5月6日，幻方量化率先打响这波降价“大战”第一枪，旗下大模型DeepSeek-V2的价格降到了每百万输入tokens仅需1元的价格，还打出了“登录就送500W tokens”的口号。

5月11日智谱大模型也“跟上节奏”，推出新的优惠措施，新注册用户可以获得额度从500万tokens提升至2500万tokens。

入门级产品GLM-3-turbo价格从5元每百万tokens降至1元，降幅达到了80%。

在公布价格的时候还“贴心”地把自己GLM-3-turbo与阿里、百度、ChatGPT做了对比，火药味十足。

随后云厂商的入局把这波降价“大战”推向了高潮。

5月15日，字节豆包宣布：“把大模型的价格打下来了！”火山引擎总裁谭待宣布豆包主力模型在企业市场的定价为0.0008/千tokens，对比百度阿里及市面上同等规格模型的定价一般为0.12/千tokens，做到了“从分到厘”的价格内卷。

他还举了一个例子：“一元钱就能买到豆包主力模型的125万tokens”，大约200万个汉字，相当于生成三本《三国演义》。

5月21日，面对字节跳动的价格战，阿里云相关负责人颇有反击意味地表示：“友商大模型公司提出各种降价主题，降价目的是普惠市场，在中国什么样的公司真正有能力、有资本降价，要看模型基模能力是否领先、有没有推理资源、当下模型是不是已有很多用户在使用、大模型是不是最核心业务。”

与此同时，阿里云还打出了“击穿全球低价”的口号，旗下9款大模型集体降价，“GPT-4级”助理模型Qwen-Long价格降到每百万tokens输入0.5元，输出2元。

也就是1块钱可以买到200万tokens，相当于5本《新华字典》的文字量，但价格却仅为GPT-4的约1/400。

仅仅几个小时后，另一个总是被对标的百度也展开行动，文心大模型两款主力大模型ERNIE Speed和ERNIE Lite直接全面免费。

这两款虽然不是其大模型中的旗舰款，却是目前百度文心大模型系列中服务用户最多的模型。

5月22日，科大讯飞也宣布加入“降价火拼”，讯飞星火Lite API永久免费开放，讯飞星火Pro/Max低至0.21元/万tokens，并表示“使用讯飞星火3.5 max仅需2.1元即可生成一部余华《活着》的内容量”。

同一天，腾讯云宣布加入大模型降价阵营，其混元-lite模型API价格从0.008元/千tokens全面免费，新上线的混元-standard、最高配置的万亿参数模型混元-pro API均出现价格下调，并立即生效。

至此，几乎所有大模型大厂均已入局，似乎一夜之间，大模型就集体开启了疯狂的降价内卷。

“价格战”背后的技术革新

不仅是国产厂商，以OpenAI为代表的国外大模型也在不断下调大模型价格，虽然不像国产厂商这样集中，但行动的时间却比国产厂商更早。

2023年3月推出的GPT-3.5 turbo将每千tokens的成本降到0.002美元，相比之前的GPT-3.5 turbo降低了90%。

11月发布的GPT-4 Turbo输入tokens价格仅为GPT-4的1/3，输出tokens价格是GPT-4的1/2。

近期发布的GPT-4o相比此前的GPT-4 turbo，速度快了2倍，但价格却便宜了一半，从2023年至今已经连续四次降价。

不难看出，对于OpenAI而言，降价已经成为其不断升级与扩展市场的核心策略。其他大模型诸如Gemini等也都不忘在性能之后加上价格的变化，大降价已经成为大势所趋。

事实上，无论国产大模型还是国外大模型，降价的根本原因还是在于推理成本的快速降低。

不久前,DeepSeek-V2就在一篇论文中为我们介绍了其利用MLA（Multi-head Latent Attention，多头潜在注意力）结合MoE（Mixture-of-Experts专家混合模型），实现模型性能跨级别提升，同时减少计算量、推理现存及成本的案例。

随着算力的提升和算法的不断进步，这一趋势还将继续。创新工场董事长兼CEO李开复在近期的一次访谈中谈到近期出现的降价狂潮，也认为“整个行业每年降低10倍推理成本是可以期待的，而且必然也应该发生”。

不过，他也表示，目前出现的是一种不可持续的“ofo式”双输打法，表示“如果技术不行，就纯粹靠贴钱、赔钱去做生意，我们绝对不会跟这样一个定价来做对标”。

这源于他对其大模型的自信，“就像特斯拉，不会因为别的牌子车比他卖得便宜，他也要来降价。”

不过，我们也都知道特斯拉其实也并非不降价，甚至有的时候会成为降价先锋，不知道他的言论会不会在未来成为“回旋镖”。

浪潮近在眼前

除了李开复以外，百川智能创始人王小川也对此次价格战有不同的理解：“我觉得就像原来的滴滴美团，这会刺激整个to B市场更快繁荣，大家会更愿意尝试使用。”

他认为，价格战事实上也会提醒那些此前因为怕落后而盲目入局大模型的厂商，重新考虑自己的定位，并把一些“没想清楚”的公司清除出去。

“涨潮退潮最后才会有珍珠，一定有泡沫在里面，价格战会使得泡沫反而变得更加繁荣，并不是没泡沫就是好的状态。在之前的泡沫里面，很多公司觉得自己得去训模型，这是不健康的，市面上不需要那么多的模型提供方，不需要千模大战、万模大战。”

猎豹移动董事长兼CEO傅盛则认为这是大模型出现同质化，性能难以甩开差距后的无奈之举：“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。短期来看，大模型的性能遇到了瓶颈，谁也甩不开谁，谁也拿不出杀手锏，降低推理成本，降低售价成了现在每一家的高优先级任务。”

毫无疑问，各大厂商纷纷降价，对于很多大模型行业的创业公司而言，意味着更大的竞争压力。

事实上，当一个行业进入全面降价的阶段，也就意味着大规模淘汰赛的开始，最后往往只会剩下少数几个公司。

我们常常看到，在行业发展初期，由于“风口”的巨大诱惑，市场上往往会出现各种良莠不齐的企业相互竞争，但在一轮或几轮大规模降价后，行业重新洗牌，效率不高的公司被挤出市场。

目前来看，AI领域的这一进程似乎正在加速，尤其对于部分大模型在市场并不具备优势的厂商而言更是如此。

不过另一方面而言，大模型降价对于用户而言却是一个好消息，因为这意味着他们可以用更低的成本访问和使用先进的AI技术，市场上也更容易催生出优秀的AI应用。

目前而言，整个行业商业化距离形成生态还有很远的距离，国内除了大模型公司以外，AI应用的开发团队仍然有很大缺口。

根据百度公布的最新数据显示，文心大模型日处理文本2500亿tokens，字节跳动日处理文本1200亿tokens，但其中一大部分是大厂内部业务在调用AI应用和业务探索，可见目前其实整个行业还没形成生态。

彭博社此前也有分析师也指出：“中国在AI盈利方面将面临着漫长的道路，行业洗牌可能会推动该行业盈利，但这种情况似乎不太可能很快发生。”而成本的问题一直是限制行业发展的重要因素。

IDC预测，2026年中国AI大模型市场规模将会达到211亿美元，人工智能将进入大规模落地应用关键期。

相信随着大模型价格的下降，以及多模态发展、推理速度加快、成本降低，无论搜索、AI PC/手机或其他消费电子产品，都会成为AI应用发展的广阔空间。

这样的机会，或许会让很多人想起当初互联网方兴未艾之时，事实上两者也确有很多相似之处，这也是黄仁勋说当前正是“下一次工业革命”的重要原因。

边际成本下降，或许会成为AI平台革命的直接原因

A16Z合伙人Martin Casado曾有这样一个观点，认为历史上曾经发生过两次由于边际成本下降，引发的平台转移和行业革命的案例，即芯片和互联网。

芯片的诞生，将计算的边际成本降到了趋近为零。在此之前，计算需要通过手工完成。人们需要在一个大房间里徒手作对数表。

然后ENIAC及其他机器被引入，计算速度迅速提高了四个数量级，随后引发的计算机革命带来了大批新的产业，让很多企业焕然一新，也催生出一批新的企业。

随后在互联网时代，分发的边际成本降到了0，以前无论你发送什么（一个盒子或者一封信）都需要一定的成本，互联网出现后，每bit的价格急剧下降。

也是四个数量级的改进，促成后来相关产业迅猛发展，引领了互联网革命。这一时期出现了亚马逊、谷歌和Meta等公司都是其中代表。

与上述两种技术类似，AI也同样是一场成本驱动型生产力革命。大模型则是将创造的边际成本降到了0，比如创建图像和语言理解等等，他还举了这样一个例子。

假如想要创造一个关于他自己的皮克斯风格动画人物，大模型制作的成本约为0.01美分，且只需1秒钟，但雇用一位平面设计师1小时大约需要100美元，或许更贵。

人工智能不是稍微好一点，而是便宜且快了多个数量级。

1865年，英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯观察到，提高煤炭使用效率的技术改进，反而会导致广泛行业煤炭消费量增加。

他认为，与很多人的直觉相反，效率提高导致了价格的下降，反而会刺激更多的需求。

换言之，当技术进步提高了使用资源的效率，但成本降低导致需求增加，令资源消耗的速度上升而非减少，这就是著名的“杰文斯悖论”。

曾经的芯片、互联网就是这样一种资源，由于它的计算、信息效率提高、价格降低，刺激了更多的需求，产生了更多的价值和服务，催生出新的平台转移和行业革命，从而增加了生产力和人们的收入，最终改变了整个世界的样貌，也改变了我们每个人的生活。

这是芯片、互联网多年前的故事，也是如今关于AI，正在发生的故事。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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