在過去的一年里，大模型市場(chǎng)經(jīng)歷了一場(chǎng)前所未有的價(jià)格戰(zhàn)風(fēng)暴，這場(chǎng)風(fēng)暴在新年到來時(shí)并未平息，反而愈演愈烈。各大廠商紛紛通過降價(jià)策略來爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額，但降價(jià)背后的邏輯遠(yuǎn)不止于此，它既是市場(chǎng)教育的手段，也是企業(yè)生存的必然選擇，而最終的勝者將由技術(shù)實(shí)力、生態(tài)構(gòu)建及用戶選擇共同決定。
就在2024年末，阿里云宣布了其年度內(nèi)的第三輪大模型降價(jià)，其中通義千問視覺理解模型的降價(jià)幅度超過80%，這一舉措并非孤立事件。早前，火山引擎在Force大會(huì)上宣布，豆包視覺理解模型的輸入價(jià)格已降至每千萬個(gè)tokens僅需0.003元，相當(dāng)于處理一張720P圖片的成本不到0.04元，這樣的“白菜價(jià)”讓人不禁質(zhì)疑其利潤空間。百度智能云則更為激進(jìn)，直接宣布兩款文心大模型核心產(chǎn)品全面免費(fèi)開放使用。
然而，降價(jià)并非沒有代價(jià)，它如同雙刃劍，在為大廠構(gòu)建生態(tài)壁壘的同時(shí)，也加劇了市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，使得小玩家的生存空間被進(jìn)一步壓縮。對(duì)于中小型大模型廠商而言，降價(jià)意味著利潤被嚴(yán)重?cái)D壓，研發(fā)資金不足，技術(shù)迭代困難，最終可能導(dǎo)致被迫退出市場(chǎng)。價(jià)格戰(zhàn)背后，實(shí)際上是行業(yè)對(duì)生存權(quán)的激烈爭(zhēng)奪。
在這場(chǎng)商業(yè)博弈中，大模型廠商的降價(jià)策略并非隨意之舉，而是經(jīng)過精心設(shè)計(jì)的。大模型市場(chǎng)的商業(yè)模式主要分為基礎(chǔ)服務(wù)、模型微調(diào)和模型部署三個(gè)層次。基礎(chǔ)服務(wù)是用戶最直接接觸到的部分，也是價(jià)格戰(zhàn)最為激烈的領(lǐng)域。模型微調(diào)則根據(jù)客戶需求進(jìn)行定制化訓(xùn)練，費(fèi)用相對(duì)較高，且通常采用后付費(fèi)模式。模型部署則針對(duì)大型客戶，提供專屬算力資源，收費(fèi)邏輯復(fù)雜且溢價(jià)顯著。
廠商們?cè)诮祪r(jià)時(shí)，往往采取“輸入便宜、輸出略貴”的策略，以吸引開發(fā)者試用，同時(shí)確保利潤空間。例如，豆包的通用模型Pro-32k的輸入價(jià)格遠(yuǎn)低于行業(yè)均價(jià)，但輸出價(jià)格卻相對(duì)較高。這種策略既降低了試用門檻，又保證了后續(xù)服務(wù)的盈利能力。
然而，真正的利潤增長點(diǎn)并不在基礎(chǔ)服務(wù)上，而是集中在定制化訓(xùn)練和專屬算力部署等高端服務(wù)上。這些服務(wù)的價(jià)格遠(yuǎn)高于基礎(chǔ)服務(wù)，是廠商們爭(zhēng)奪的重點(diǎn)。盡管如此，降價(jià)仍然是大廠們搶占市場(chǎng)的有效手段，通過低價(jià)吸引用戶，積累數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型，為后續(xù)的高端服務(wù)奠定基礎(chǔ)。
在這場(chǎng)價(jià)格戰(zhàn)中，字節(jié)跳動(dòng)旗下的豆包成為了備受矚目的焦點(diǎn)。盡管字節(jié)跳動(dòng)在大模型領(lǐng)域的起步相對(duì)較晚，但其通過“砸錢制造熱度”的策略，迅速在市場(chǎng)上嶄露頭角。豆包在廣告投放上持續(xù)加碼，成為國內(nèi)用戶量斷層式第一的AI軟件。然而，高昂的廣告投入并未帶來預(yù)期中的用戶粘性，用戶對(duì)產(chǎn)品的實(shí)際依賴度較低，活躍度平平。
面對(duì)C端市場(chǎng)的瓶頸，字節(jié)跳動(dòng)將更多精力轉(zhuǎn)向B端業(yè)務(wù)，試圖通過企業(yè)級(jí)服務(wù)建立穩(wěn)固的現(xiàn)金流。然而，中國市場(chǎng)與美國大相徑庭，AI產(chǎn)品很難通過單純的訂閱或平臺(tái)銷售實(shí)現(xiàn)盈利。因此，無論是初創(chuàng)公司還是巨頭，都必須善于維持行業(yè)熱度，以吸引更多客戶。但這種策略同樣有代價(jià)：熱度本身無法直接轉(zhuǎn)化為長期收益，尤其是當(dāng)產(chǎn)品的用戶價(jià)值尚未充分體現(xiàn)時(shí)。
隨著市場(chǎng)洗牌的加速，價(jià)格戰(zhàn)逐漸被技術(shù)競(jìng)速取代。在新一輪的競(jìng)爭(zhēng)中，技術(shù)成為了決定生死的關(guān)鍵砝碼。誰能以更低的成本提供更強(qiáng)的技術(shù)能力，誰就能在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。國內(nèi)廠商在快速追趕國際領(lǐng)先水平的同時(shí)，也在積極探索差異化的技術(shù)路線。
例如，DeepSeek-V3通過蒸餾技術(shù)實(shí)現(xiàn)了生成式AI性能的精簡(jiǎn)與優(yōu)化，為行業(yè)提供了新的探索方向。然而，這種技術(shù)也引發(fā)了爭(zhēng)議，業(yè)界對(duì)其真正價(jià)值仍存分歧。技術(shù)競(jìng)速的焦點(diǎn)已經(jīng)從“生成式AI”轉(zhuǎn)向“推理式AI”。OpenAI推出的o1模型通過延時(shí)推理的方式模擬人類邏輯推演能力，邁出了AI從“生成”到“推理”的關(guān)鍵一步。而國內(nèi)廠商雖然也在快速追趕，但仍未完全超越o系列的領(lǐng)先水平。
對(duì)于國內(nèi)大模型廠商而言，時(shí)間緊迫。在下一輪淘汰賽中，價(jià)格將不再是決定勝負(fù)的關(guān)鍵，技術(shù)能力將成為唯一的生存籌碼。因此，廠商們需要盡快提高產(chǎn)品性能、優(yōu)化服務(wù)體驗(yàn)，以贏得更多的競(jìng)爭(zhēng)籌碼。
