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大模型价格战，还能再狠一点

25天前

越狠越好。

来源 | 远川科技评论

作者 | 叶子凌

出品 | 投资人说（touzirenshuo）

谁也不曾想到，大模型产业的首次“集体会战”，居然围绕价格展开。

5月6日，私募巨头幻方旗下的深度求索，打响了降价第一枪。

深度求索发布的模型DeepSeek-V2（32k），在数学、编程、中英文等能力上已逼近GPT-4；

然而，DeepSeek-V2的使用价格仅约为GPT-4o的1/35。

DeepSeek-V2的输入与输出价格分别为1元/百万tokens和2元/百万tokens，远低于市场价。

比拼多多砍一刀还便宜的价格，惊动了不少美国专家。

知名分析师Dylan Patel读完DeepSeek-V2的论文后，激动地表示，“这可能是今年最好的一篇。”

DeepSeek-V2的论文

一周后，“卷王”字节跳动又添一把火。

豆包通用模型Pro-32k的输入价格，被一刀砍到了更低的0.8元/百万tokens。

火山引擎总裁谭待表示：

“豆包比行业价格低了99.3%，大模型从此以厘计价。”

眼看友商如此不讲武德，其他科技公司再也坐不住了。

阿里率先回击，一狠心，大举下调了所有模型的价格。

几个小时后，百度干脆冲向竞价终点：

宣布两款轻量级模型全面免费。

紧接着，科大讯飞星火Lite API、腾讯混元大模型lite 256k也相继宣布免费。

如此盛况，很难不让人梦回那段滴滴大战快的、ofo摩拜互扯头发的激情岁月。

然而，围绕大模型的价格战，远不如网约车、共享单车那般直观，各种专业名词让人摸不着头脑。

所以，这些大模型公司，到底在热闹些什么？

01

价格战的B面

想要理解这点，首先得知晓大模型的商业模式。

以阿里云为例，它所提供的大模型服务，共有3种：

（1）基础服务：模型推理。

模型推理，指的是根据输入的信息内容，给出回答的过程。

换句话说，推理就是“实际使用”模型的过程。

阿里云预置了多个性能不同的“标准版模型”，供用户推理。

该服务的计费方式很简单，即“以量计价”：

以消耗的token数量为单位，用得越多，费用越高。

并且性能越好的模型，收费越贵。

token是大模型用来衡量文本长度的一种计数单位，可以简单理解为“字数”。

3本篇幅为75万字的《三国演义》，大约需要125万个token。

（2）进阶服务：模型微调。

如果觉得“标准版模型”不好用，阿里云还提供了“定制研发”服务，即模型微调。

具体收费，则取决于“定制研发”消耗的计算资源与开发周期。

（3）超进阶服务：模型部署。

当用户需要长期使用大模型时，最好的方式是将它部署到独占实例中。

独占实例，指的是直接承包一个或多个物理服务器的全部资源。

翻译成人话就是，不再只是租一个商铺，而是将整个商业广场都租下来。

这么做的好处在于，没有别的商户和你抢计算资源，响应速度更快。

其收费模式，也是以量计价，但有两种形式：

阿里是直接按照“商业广场”消耗的计算资源计费；

除此之外，百度还支持按照模型推理的token数量计费。

这3种收费模式，面向的是企业与个人开发者，代表了大模型开发由浅入深的过程。

而各大科技公司疯狂砍价的，其实是上文提到的“基础服务”，即“标准版模型”的推理费用。

推理费用的具体定价，又分成了“输入”和“输出”两部分。

简单来说，输入就是用户提问的内容，而输出则是大模型的回答。

科技公司往往会根据输入和输出的token数量（字数），进行两次计费。

这种复杂又细微的差异，很容易成为科技公司的套路。

例如字节跳动的“0.8元/百万tokens”“比行业价格低99.3%”。

其实只是输入价格。

豆包通用模型Pro-32k的输出价格仍是2元/百万tokens，与DeepSeek-V2等同行持平。

由此可见，别看大模型价格战打得火热，背后实则另有洞天。

降价的千层套路

可以发现，本轮价格战最为活跃的，基本上都是云计算公司，代表厂商是BAT和字节跳动。

它们之所以敢如此降价，还是因为能从别的地方弥补损失，羊毛出在羊身上。

正如前文提到，降价乃至免费的，其实只是基础服务。

毫无疑问，这可以帮助中小开发者以更低的成本构建应用。

然而，当开发者或者企业，需要更贴合自身业务，深入使用大模型时，往往绕不开进阶的模型微调和模型部署——

这两项服务，可不是本次价格战的主角。

例如百度宣布免费的ERNIE-Speed-8K，如果实际部署，收费就变成了5元/百万tokens[3]。

与此同时，各家降价最狠的，其实都是轻量级的预置模型；

相比之下，性能更强悍的“超大杯”模型，实际降价幅度没有那么夸张。

例如阿里的Qwen-Max，实际与字节跳动的豆包通用模型Pro-32k一样，只是降低了输入的价格；

而隔壁的百度，压根没提超大杯模型。

云计算厂商的价格战，更像是用“免费游戏”的形式吸引更多玩家加入，但若想继续“升级变强”，该氪金还得氪金。

当然，云计算厂商并非唯一的参与者。

以深度求索与智谱AI为代表的明星初创公司，之所以也敢跟进内卷，很大程度上是因为有充足的弹药，尤其是算力资源。

早在大模型尚未爆发的2020年，背靠私募巨头幻方的深度求索，就投资了上亿元筹建AI超级计算机。

目前，幻方是除BAT、商汤、字节跳动外，第六家拥有1万张以上英伟达A100 GPU储备的中国公司。

而智谱AI则背靠阿里和腾讯，是估值过百亿的AI独角兽公司。

2020年时，智谱AI也碰巧囤积了不少GPU资源。其CEO张鹏曾在接受交流时提到：

当时，他认识的一家云计算厂商，有一批GPU积灰了。

这批GPU原本是供应给游戏公司的，但阴差阳错之下，对方又不买了。

张鹏知道这个消息后，顺势接盘了这批计算资源。

现金流、算力资源都充足的情况下，即便烧钱换市场，这些初创公司也能扛得住。

那么问题来了：

当年移动互联网补贴换市场，尚可以简单粗暴地归因为“技术门槛低”，主打一手高科技的大模型，怎么也没走出价格战的怪圈？

03

必经之路

大模型智能化带给世人的震撼，往往让人忽视它的本质，其实是一种基础设施。

去年，知名计算机科学家吴恩达曾在公开演讲中提到：

AI其实是一系列工具的集合。

这些工具包括了监督学习、非监督学习、强化学习，以及现在的生成式人工智能。

所有这些都是通用技术，意味着它与电力和互联网等其他通用技术，并没有什么区别。

电力与互联网，并没法直接创造价值：

真正改变世界的，其实是电灯、电脑、电商、电子游戏。

然而，应用的爆发其实有一个前提：

即基础设施足够便宜。

此前，大模型应用没能快速铺开的一个主要困境，正是使用成本过高。

哄哄模拟器就是一个典型的案例。

今年年初，一位名叫王登科的独立开发者，开发了一款模拟“生气女朋友”形象的AI应用。

该应用的玩法很简单，用户必须斗智斗勇哄好对话窗口里的AI女友。

因为交互简单和立意颇有情趣，哄哄模拟器上线第一天就吸引了60多万用户。

突然的爆红，却让王登科哭笑不得。

哄哄模拟器使用了预置的GPT-3.5模型，运营一早上就花了他2000多美金的推理费用。

这就相当于，开发了个App，还没想到咋赚钱，先交了1万块钱电费。

纵观历史可以发现，当年移动互联网的大规模普及，也是建立在基础设施降本之上的。

2014年的一份调查报告显示：

当时由于流量费用高昂，手机用户每天使用流量不会超过3小时。

且不使用移动网络时，很多用户会选择将其关闭，以防止手机应用在后台消耗流量。

彼时，大多数用户，都曾做过“一觉醒来房子归中国移动”的噩梦。

2013年的时候，快手就明确了“短视频社区”的定位，但增长相对缓慢。

这背后，很难说没有大环境的原因。

事实上，直到电信运营商开始大搞“降费提速”，短视频行业才真正开始爆发。

2019年，手机上网流量资费较2014年时已下降了超90%。

至此，手机淘宝、微信、抖音等才逐渐成为字面意义上的“国民应用”。

由此可见，降价其实是大模型产业发展的必经之路。

也许在这轮价格战中，云计算厂商与初创公司，各有各的小九九，但对开发者和普通用户来说，建议可以打得再狠一点。

· END ·

近期活动

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