经历长达一年多的“百模大战”，大模型行业在这个5月不出意外地迅速陷入价格乱战。字节跳动、阿里、百度、腾讯、科大讯飞等企业接连调整旗下大模型产品的定价策略，部分中小创业公司无奈跟进。曾经“按分计价”的时代一去不返，“直降97%”的按厘计价迎面而来，“全面免费”的消息更是紧随而来，引发社会热议。业界普遍认为，2024年是大模型商用落地元年，那么，大模型向下竞价将如何改变AI产业格局？企业如何在愈演愈烈的竞争中撬动新杠杆？以上问题值得思考。

向下竞价 大厂卷出“地板价”映射产品趋同局面

在中国互联网发展史上，“烧钱出奇迹”的思维延续至今，如今AI产业也开始走以价换市场的老套路。不过，推倒本轮降价潮第一块多米诺骨牌的是一家金融公司。5月初，私募巨头幻方量化旗下DeepSeek（深度求索）发布第二代MoE（专家模型）DeepSeek-V2，API（接口）定价每百万tokens（文本处理过程中的最小单位）输入1元、输出2元（32K上下文），价格为GPT-4-Turbo的近1%。随后，头部厂商接龙式下场，大模型价格战愈发声势浩大。

降低价格门槛已成为部分大模型厂商吸引更广泛用户群体、加速构建生态圈最有效且快捷的途径。华龙证券研报称，随着国内外大模型厂商技术角逐进一步激烈，大模型行业开启价格战信号明显。通过降低价格门槛，大模型厂商有望吸引更广泛的企业用户群体，从而进一步平衡收入和成本。同时，更多C端用户有望免费使用基础AI应用，庞大的访问量有助于企业进一步提升模型服务能力，完成良性循环。研究机构Canalys称，随着多领域垂直大模型的扎堆爆发，国内头部厂商为稳固行业地位，必须通过“走量”的形式低价打入市场，降低大模型门槛以“跑马圈地”形成使用生态。蓝鲸财经网称，并非所有玩家都有资格加入价格战，降价涉及大模型的研发、训练、推理等成本的优化，一些中小企业会难以跟上大厂的脚步。

大模型算法革新与模型优化导致的成本骤降直接推动了本轮大模型“价格战”。《第一财经》称，公共云的技术红利和规模效应带来的成本和性能优势大幅度优化了大模型和AI基础设施利用率，进而使依托于自家云计算平台的龙头大模型价格更具优势，使得龙头企业敢于“压榨利润”，激进开拓市场。也有观点认为，本轮大模型的降价，本质上是将创造的边际成本大幅度下降，后续开发者可以降低开发成本，更高效地开发AI应用，缩短开发周期，从而推动AI应用场景大规模的涌现。赛智产业研究院院长赵刚称，随着用户和场景不断扩大，性能不断提升、价格不断下降将成为大模型发展趋势，主要是因为算法调用边际成本不断降低。

与此同时，价格战背后反映出当前国产大模型产品趋同的现状。红星新闻称，各大厂商价格战背后本质是大模型产品特性趋同的一种体现，这提醒了国内厂商要尽快形成差异化，是否能够在价格竞争、战略竞争之外，寻求核心技术上的突破。工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林称，价格战的背后，体现出国产大模型产品大同小异的现状，短期无法超越国外大模型，内部之间也拉不开差距。差距不大只能拼价格。猎豹移动董事长傅盛称，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。

此外，大模型价格战将加剧行业洗牌，初创及中小企业或被淘汰。中国经济网称，价格竞争或许是残酷的，但正是这残酷的“无形之手”，推动着企业不断提升自身的技术水平和服务能力，在这一过程中，能为用户提供更高性价比服务的企业将脱颖而出，而无法适应市场变化的企业则可能出局。界面新闻称，本轮价格战的核心是依托于自有“公共云”带来的“压榨利润拓宽市场”，公共云的技术红利和规模效应将直接碾压初创企业及中小企业的私有化部署。赛迪顾问人工智能与大数据研究中心常务副总经理邹德宝称，价格战会导致利润空间压缩，一些规模较小、实力较弱的模型提供商可能面临生存压力。行业媒体“极客公园”称，价格战收益的仍是少数龙头企业，背后没有绑定大型云计算平台的中小初创型企业，将面临激烈的行业淘汰洗牌。

向上创新 行业普遍期待超级应用的诞生

价格战硝烟四起，但大模型市场蛋糕究竟有多大，最终取决于能否出现合适落地的业务场景形成价值闭环。当前，大模型产业正面临“冰火两重天”，一方面，大模型投资巨大，但盈利水平远远赶不上其烧钱速度。以OpenAI为例，官方称OpenAI仍然处于亏损状态，预计可能还需筹集数百亿美元才能覆盖各类研发成本。另一方面，进入到2024年，资本市场的热钱已从大模型转向应用。以微软为例，其2024财年第一季度财报的数据显示，微软对AI的投资重心从配置算力，逐渐转向应用和业务开发。综合来看，AI技术所展现的新质生产力，大模型能否助力各行各业削减成本、提升效率及增进实际业务效益等“最后一公里”问题横亘在大模型商业化之前，构筑技术创新的“护城河”，更直接地说，如何创造出超级应用是产业链企业的关注焦点。

有业内人士指出，当前国内大模型商业链条尚不明晰，国内外差距或越拉越大。阿里巴巴原副总裁贾扬清、阿里云公共云事业部总裁刘伟光等行业人士称，当前大模型虽然已经爆发，但“如何利用大模型产生业务价值”的商业链条仍不清晰，且无论是国内还是国外，大模型落地产生价值多少仍不明确。新浪科技称，国内大模型企业一旦陷入单纯的价格战，现金流会持续承压，缺乏充足的资金投入到招募AI人才、升级基础设施等投资中去，模型进化与迭代也会受到影响，从而让国产基座模型进入发展瓶颈期，与世界一流水平的差距越拉越大。

也有观点认为，技术和业务需求如何匹配是大模型企业迫在眉睫的问题，需在不同场景快速验证、分阶段推进。海通国际研报称，2024年有望成为国产大模型全面商业落地的元年，或在金融、教育、法律、医疗等众多垂直行业持续落地，需求天花板将全面打开。《中国证券报》称，模型实际应用需对客户的真实数据进行训练和精调，并在实际使用过程中不断调整优化。腾讯云智能负责人吴运声称，大模型在落地过程中遇到的一个重要挑战，是需求和能力匹配的问题。很多客户对于大模型有很高的预期，业务的很多需求想通过大模型一下子全部解决，这个在现阶段较难实现。百度智能云事业群总裁沈抖称，其实我们决定免费的原因特别朴素，就是希望大家在这么低的成本下去大胆创新，快速验证、快速跑通、快速复制。

还有观点认为，大模型行业的下一步增长空间来自借助国家政策的东风，打造超级应用。上海市数据科学重点实验室主任肖仰华称，国家数据要素市场正在蓬勃发展，希望更多的大模型企业关注数据工程，数据科学，尽快借助国家发展数据要素的重大契机在数据方面形成竞争优势。百川智能创始人王小川表示，创业公司需要超级模型与超级应用双轮驱动，而不仅仅是调用API就完事。超级应用应再提升两个数量级才算成立，粗略来算，从日活100万变成1亿，上下浮动3.3倍，总得到三千万到三亿之间的日活数据，可以算作大模型时代超级应用的规模标准。蚂蚁集团副总裁王晓航称，未来一年，一定会出现现象级的生成式AI应用。每个行业都在等待自己的AI超级应用，谁在产业里更有数字化基础，谁把行业和技术结合得更紧密，谁就能够带来这样的产品。

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