為了0.0003元，阿里和位元組槓上了

因為參考以往的商業歷史，價格戰通常不會帶來任何價值……

價格戰，突然就打響了

這波國產大模型集體降價，顯得非常突然，甚至有些毫無預兆。畢竟就在年初，大家競爭的焦點還是算力和參數規模。但如果參照海外就會發現，這波國內降價潮的「罪魁禍首」其實是OpenAI。

從Open AI最新公布的GPT-4o就能看出，其在技術層面上的疊代，已經不再是現象級的變革，而更強調模型的「性價比」。

自去年年初以來，Open AI在不斷釋放新模型的同時，進行了4次降價。

去年3月GPT-3.5-turbo，每千token的成本為0.002美元，價格比此前的GPT-3.5模型下降了90%。

從GPT-4和GPT-4o，其產品從GPT-4升級到GPT-4o，輸入價格從0.03美元/1k tokens下降到0.005美元/1k tokens，降幅為83%；輸出價格從0.06美元/1k tokens下降到0.015美元/1k tokens，降幅為75%。

整體降幅每年在50-75%的幅度，力度相當大。作為行業標杆的Open AI都邁出了這一步，其他人降價也就成了必選項。

就在Open AI發布GPT-4o的第二天，谷歌也也在I/O開發者大會上推出了一系列基於Gemini的「AI超級全家桶」，包括升級200萬Tokens上下文的Gemini 1.5 Pro、新模型Gemini 1.5 flash、類Sora的新視頻大模型Veo，以及包括AI搜索、AI + Gmail在內的多個AI應用。並聲稱我們更「cheaper」，以應對Open AI。

既然海外巨頭都開始「卷價格」，更擅長價格戰的國內大模型玩家們，自然選擇見招拆招。

國內價格戰最早要從一個幕後玩家DeepSeek講起。

事實上早在2024年1月，DeepSeek已經頻繁在大模型開源社區被作為對標對象討論。5月初，DeepSeek發布了DeepSeek v2版本——參數更多、能力更強。更致命的是，能力超群，價格超低，主打一個「便宜大碗」。

作為國內「AI 五虎」之一的智譜AI第一個跟進降價。

5月11日，智譜AI調整了旗下入門級大模型GLM-3-Turbo（上下文長度 128k）的價格，從0.005元/千tokens降低到0.001元/千tokens。

此外，開放平台新註冊用戶獲贈從500萬tokens提升至2500萬tokens（包含2000萬GLM3-Turbo和500萬GLM4）。而GLM-3 Turbo Batch比處理AP還進一步便宜50% —— 0.0005/千 tokens，即1元200萬tokens。

大模型明星創企加入降價熱潮，似乎成為了一個分水嶺，之後加入價格戰的玩家，都已經是巨頭級別。

5月15日，火山引擎一口氣發布9款大模型，同時升級了火山方舟、應用服務、機器學習平台、雲底座，並公布模型調用價格——豆包pro 32k模型推理輸入定價是0.0008元/千tokens，比行業價格降低了99.3%；豆包pro 128k模型正式定價是0.005元/千tokens，較行業價格降低了95.8%。

自此，位元組率先把「價格屠夫」的標籤打在了自己身上。

不過位元組所謂的行業底價並沒有堅持多久。

5月21日，阿里雲拋出重磅炸彈：通義千問GPT-4級主力模型Qwen-Long，API輸入價格從0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降了97%。降價後，阿里的通義模型約為GPT-4價格的1/400，直接再度擊穿全球底價。

很多人會有這樣的疑問，價格一下打到「骨折」，還能賺錢嗎？

對於最早挑起戰爭的DeepSeek來說，還真的有利潤。

而這實力利潤來源於哪裡？其實源自這家量化基金在較早時期下對了注，成為了國內為數不多的擁有超過1萬枚GPU的企業。從英偉達飆升的股價也能看出來，掌握足量的GPU等於掌握了大模型降價主導權。

而對於豆包和通義千問這樣「含著金鑰匙」出生的「富二代」來說，如果能用價格戰打敗對手，那麼降價就不是問題。

同時，海量的數據也是豆包和通義千問能夠「出生即貴族」的原因之一，大廠過去的數據儲備，足以給其大模型的疊代升級提供充足語料與數據。即便是針對to B端的推理能力，也有大廠人才規模的加持。

值得注意的是，5月20日位元組跳動官方招聘公眾號發布了「Top Seed」計劃，針對豆包大模型相關崗位進行招聘。重點在於，其招聘門檻是2024年9月-2025年8 月畢業的博士同學，且研究方向在大模型、自然語言處理、計算機視覺等相關領域。

如果拼技術實力和創新，大廠足以用人數比例碾壓絕大多數小企業。

也因此能看出來，底氣最足的玩家，也是這場價格戰聲調最高的。

價格戰之後，是淘汰賽

小飯桌了解到，中外大模型不約而同地開啟價格戰，並非完全自願，而更像一次被市場倒逼的「自我證明」之戰。

畢竟即便是號稱代表未來的人工智慧，也要遵循一條最樸素的商業原理——價值決定價格。

在一級市場，如果想持續要到更高的估值，就必須持續證明自身價值。價值的證明方式可以是當下極高的市盈率，也可以是未來極高的市場想像空間。

而AI模型創企顯然更偏向於後者。

比如OpenAI從名不見經傳的小公司，膨脹到估值近900億美金的超級獨角獸，靠的顯然不是盈利，而是ChatGPT、GPT4.0和Sora不斷累積的用戶熱度，以及帶來的無限想像力。國內的AI模型獨角獸們，也大抵如此。

但要一直發布轟動性產品，顯然不切實際，只靠未來的想像力，也無法一直打動投資人。因此，從當前來看，突破價格成了一個更加方便的選項。

火山引擎總裁譚待就提到：「現在大模型還是太貴了，模型的應用成本不該是這樣……（通過）把成本做得更低，這樣大家就能更好地做各種創新嘗試，整個市場就起來了。」

但現實似乎並不像譚待說得那樣美好。

多位AI創業者告訴小飯桌，一旦大模型競爭被帶向「價格戰」的絞殺，對每一位入局者都是一個危險的信號。

沃頓商學院營銷學教授張忠曾在一篇論文中寫到：「在一個成長市場，各種良莠不齊的企業相互競爭，所以必須採取措施進行行業整合。唯一的途徑是發動價格戰，以降低價格，將效率不高的公司擠出市場。」

換句話來說，當一個行業進入全面降價階段，也就意味著大規模淘汰賽的開始。

因為在對價格更加敏感的國內市場，價格的變動將很大程度影響客戶留存，某些時候，價格因素甚至要比產品本身更加關鍵。

一旦大廠所引領的降價潮開始，更多AI大模型創業公司，其實沒有別的選項，只能被迫加入降價大軍，比拼資金和顯卡儲備等硬性指標，而非創業公司所擅長的模式創新，其風險性勢必陡然上升。

上述國內明星AI公司的內部人員就提到，「客戶已經多次問到價格問題，大家似乎都在期待著更低的價格……」

另一方面，即便是AI應用端創業者，對大模型的價格戰也帶有一些警惕心理。一位AI應用端創業者Alan就提到：「雖然模型側卷價格，應用側確實能受益，但一想到這次降價潮是由兩家國內的超級應用公司帶頭，總感覺有些不對勁……」。

Alan的擔憂並非杞人憂天。

在最近的採訪中，譚待談及一些使用量增長特別快的AI產品時，特別提到：「我們印象最深的就是豆包APP增長很快，貓箱（角色扮演類應用）增長也很快。」

作為一家超級應用工廠，位元組顯然很難成為大多數應用創業者的「朋友」。