經濟觀察報 記者 任曉寧 錢玉娟 周悅 又有玩家加入了大模型價格戰(zhàn)。

5月22日，騰訊云宣布大幅下調旗下主力大模型混元系列的價格。當天，科大訊飛也宣布降價，它的策略和騰訊相似，輕量模型免費，高性能模型降價。

大模型（LLM，Large Language Model），即具有大規(guī)模參數(shù)和復雜計算結構的機器學習模型，代表著當前AI技術的主流方向，也是國內外互聯(lián)網公司重點布局的AI產品。

自5月15日字節(jié)跳動宣布旗下豆包大模型價格“以厘計費”以來，這場大模型價格戰(zhàn)愈演愈烈，阿里巴巴、百度等國內互聯(lián)網大廠相繼選擇參戰(zhàn)。

與之形成鮮明對比的是，多家大模型初創(chuàng)公司選擇了不降價的策略。截至發(fā)稿，除智譜AI以外，其他大模型明星初創(chuàng)公司——百川智能、Minimax、月之暗面、零一萬物并沒有調整價格。同時，智譜AI的大模型價格在下調后仍高于大廠。

國金證券互聯(lián)網傳媒首席分析師陳澤敏告訴經濟觀察報，這些公司此次選擇大幅降價，是看到了大模型第一性原理——尺度定律（Scaling Laws）的釋放，未來算力成本可能會更便宜。所以他們現(xiàn)在提前降價，先把自己的生態(tài)搭建起來。

談及大模型初創(chuàng)公司面對價格戰(zhàn)的不同選擇，陳澤敏說，降價或者不降價都可以理解。像智譜AI這種在B端（企業(yè)客戶）有優(yōu)勢的廠商，就沒必要徹底參與價格戰(zhàn)。

圖1：近期國內廠商大模型價格戰(zhàn)情況

數(shù)據(jù)來源：公司官網，經濟觀察報整理

大廠為何爭相降價

多家企業(yè)在宣布大模型降價時，都提到了技術進步帶來的成本下降。

百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏曾表示，與一年前相比，百度旗下文心大模型的推理性能提升了105倍，推理成本則降到了原來的1%。字節(jié)跳動旗下火山引擎總裁譚待也提到，該公司可以通過混合專家模型（MoE）、分布式推理等技術手段，優(yōu)化豆包大模型的推理成本，不會走用虧損換收入的道路。

創(chuàng)新奇智是一家企業(yè)級AI解決方案供應商。該公司首席技術官張發(fā)恩認為，技術進步的確推動了大模型推理成本的下降。一方面，得益于芯片技術的不斷突破，單位算力對應的成本在下降。“打個比方，原來（購買）單位算力需要1塊錢，現(xiàn)在5毛錢就能買到。”另一方面，現(xiàn)在大模型的量化壓縮技術也越來越先進。以前運行一個80億參數(shù)的大模型，一般需要16GB的顯存容量，現(xiàn)在只需要4GB。

不過，張發(fā)恩強調，技術進步可幫助推理成本每年下降到原來的1/2左右，大模型的降價幅度卻是以10倍來計算的。技術進步不是游戲規(guī)則改變的主要原因，商業(yè)決策才是本次降價的根本原因。企業(yè)希望盡快獲得更多客戶，占據(jù)更多市場份額，未來業(yè)務規(guī)模做大了，再去想辦法掙其他的錢。他還認為，當前大模型技術的場景滲透率還很低，價格戰(zhàn)并不明智。

經濟觀察報注意到，目前降低的只是調用大模型應用程序編程接口（API）的費用。與這一費用相比，客戶使用云服務后，付費環(huán)節(jié)更多、付費額度更高。

以百度云的千帆大模型平臺為例，雖然有兩款百度旗下的大模型可以免費調用，但是模型部署、精調、評估、數(shù)據(jù)管理、插件調用等環(huán)節(jié)都需要按量付費。以最基礎的模型部署為例，客戶租賃5天私有資源池至少需要7000元。

阿里云在大模型降價后的第二天，就推出了上云優(yōu)惠的組合拳，包括首次推出5億元算力補貼，以及為200余款云產品制定折扣價，這些產品包括覆蓋顯卡（GPU）云服務器、大模型訓練與推理服務等產品。

AI智能體（AI Agent）平臺公司瀾碼科技的創(chuàng)始人周健認為，國產大模型正處在“燒錢換數(shù)據(jù)，競爭優(yōu)質數(shù)據(jù)”的階段。他稱，大模型廠商實際上在燒錢進行大量的投入，多數(shù)廠商不太考慮定價能否覆蓋住成本或帶來利潤。從商業(yè)策略層面看，現(xiàn)在大模型廠商展開降價的主要目的是收集更多樣的數(shù)據(jù)。“競相降價的現(xiàn)象，不能說是一個噱頭，（廠商）互相之間在競爭數(shù)據(jù)，他們希望能夠有更多的開發(fā)者基于各自的大模型去開發(fā)應用。”周健說。

使用者更看重性能

盡管價格戰(zhàn)打得火熱，但一些使用大模型的業(yè)內人士告訴經濟觀察報，與價格相比，他們更看重大模型的性能。

齊心集團是一家企業(yè)對企業(yè)（B2B）辦公物資服務和軟件即服務（SaaS）云視頻企業(yè)。該公司的首席技術官于斌平說，他的團隊從去年5月開始正式使用大模型，然后不斷地對百度文心大模型和GPT模型（美國AI公司OpenAI旗下的大模型）進行調試，會調用大模型的API，也會在云上做自己的預訓練和精調。

在將模型的準確率從80%多調試到90%多的過程中，于斌平發(fā)現(xiàn)，越往后調，越能發(fā)現(xiàn)模型能力存在的差異。在常見的聊天、文檔摘要、翻譯、智能客服這些功能上，大模型的推理、泛化能力可能差不多。但齊心集團需要將大模型應用于生產場景，對它的實際推理能力要求比較高。

從AI三要素來看，于斌平也認為大廠的大模型有較大優(yōu)勢。他說，在算法上，廠商的差異不大，大家都有一些好的工程師。在算力上，大廠投入較大，具備優(yōu)勢。在數(shù)據(jù)上，因為訓練大模型需要公共數(shù)據(jù)，做搜索業(yè)務的百度，優(yōu)勢明顯。

于斌平稱，他的團隊使用的百度文心大模型4.0，并不在此次降價的范圍內。但即便有廠商推出更便宜的大模型，他們也不打算更換，這不僅是由于文心大模型4.0足夠強大，也是因為他們在前期調試大模型的過程中付出了太多精力。

在為瀾碼科技選取大模型時，周健會考慮價格因素，但他更關注模型的質量、推理能力、參數(shù)和準確率。“在客戶算力有限的情況下，不同的參數(shù)、準確率，決定了我們能夠處理的項目規(guī)模。”周健說，不同的模型還會形成不同的客單價。此外，模型的連續(xù)性也會影響應用開發(fā)，例如更新速度是否足夠快，都在一定程度上對應用的能力、競爭力以及能否滿足市場需求有影響。

在周健看來，國內大模型廠商降價，對產業(yè)內的應用開發(fā)商帶來了直接影響。“過去成本高昂，開發(fā)商需要考慮token（大模型文本中的最小單位）的費用，許多嘗試受到限制。”大模型價格一旦降至“以厘計費”，甚至免費，應用開發(fā)商的成本曲線將大幅下降，這將促使他們更容易進行開發(fā)、試錯，從而找到一些適用于大模型時代的AI原生應用。

初創(chuàng)公司要找對場景

零一萬物創(chuàng)始人李開復和百川智能創(chuàng)始人王小川都對大模型初創(chuàng)公司加入價格戰(zhàn)持否定態(tài)度。他們認為成本并不是客戶選擇大模型的唯一因素，企業(yè)和開發(fā)者也會綜合考慮性能、市場、安全、需求等因素。

李開復認為大模型的性能優(yōu)勢是關鍵。他預計推理成本將會以每年10倍的幅度降低，但是瘋狂降價是雙輸，他不會靠貼錢、賠錢去做生意。對需要最好模型的客戶來說，購買100萬個tokens的資源包，支付幾元或者十幾元的費用差別不大。王小川也表示不會參與價格戰(zhàn)，他判斷大廠降價實質是云廠商的新戰(zhàn)爭。大模型初創(chuàng)公司沒有云服務的生態(tài)優(yōu)勢，不需要和大廠競爭價格，也不需要和其他中小企業(yè)競爭垂類賽道應用，而是要做一款超級應用。

一位與多家大模型廠商有合作的互聯(lián)網大廠人士稱，缺少落地場景是很多大模型廠商存在的通病。當大廠投入補貼來搶用戶時，那些缺少模型差異化能力又沒有商業(yè)化模式的大模型初創(chuàng)公司會被直接“卷死”。

據(jù)上述互聯(lián)網大廠人士透露，某家大模型明星初創(chuàng)公司旗下的C端（個人用戶）產品，每計算一次的成本高達一百多元。他并不懷疑該產品在某些細分場景的能力表現(xiàn)，但綜合來看，它的能力并沒有明顯地超越阿里通義千問模型、百度文心大模型，甚至它還缺少可驗證商業(yè)化的場景。當阿里、百度等大廠拉響大模型低價警報時，“它還不考慮生存的話，下一輪融資都沒有了”。

上述互聯(lián)網大廠人士還稱，在大模型初創(chuàng)公司中，他比較看好智譜AI這類在B端場景里專注行業(yè)賦能、并在模型層繼續(xù)向上走的廠商，以及像Mini Max這種已經找到了屬于自己的C端場景的廠商，這些商業(yè)模式清晰的公司才是能長久生存的。