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僅僅一周，大模型從“厘”時(shí)代跨入了“免費(fèi)”時(shí)代。而在大模型廠商集體降價(jià)的背后，仍有一系列問(wèn)題值得探討。

6.18卷價(jià)格的風(fēng)吹到了大模型圈。

5月15日，火山引擎率先亮劍，宣布豆包主力模型在企業(yè)市場(chǎng)定價(jià)為0.0008元/千 tokens，較行業(yè)便宜99.3%。其精準(zhǔn)狙擊同行的做法，直接掀起了一場(chǎng)大模型廠商低價(jià)肉搏戰(zhàn)。

阿里、百度、科大訊飛、騰訊紛紛站出來(lái)應(yīng)戰(zhàn)。

5月21日，阿里云官宣通義千問(wèn)主力模型Qwen-Long輸入價(jià)格降至0.0005元/千 tokens，直降97%；僅隔了幾個(gè)小時(shí)，百度智能云祭出必殺技，宣布文心大模型兩大主力模型ERNIE Speed、ERNIE Lite全面免費(fèi)。

自百度之后，大模型徹底與免費(fèi)掛上了鉤。

5月22日，科大訊飛宣布訊飛星火Lite API永久免費(fèi)開(kāi)放。下午，騰訊云公布全新大模型升級(jí)方案，主力模型之一的混元-lite模型調(diào)整為全面免費(fèi)。

僅僅一周，大模型從“厘”時(shí)代跨入了“免費(fèi)”時(shí)代。

表面是降價(jià)，背后的根本驅(qū)動(dòng)力來(lái)自于技術(shù)。在經(jīng)歷過(guò)一年多的技術(shù)追趕后，國(guó)內(nèi)大模型廠商在算力、推理、算法等多個(gè)層面都實(shí)現(xiàn)了突破，從而實(shí)現(xiàn)了技術(shù)方面的降本。再加之大廠云計(jì)算所帶來(lái)的規(guī)模化優(yōu)勢(shì)，才共同引發(fā)了降價(jià)潮。

從另一方面也側(cè)面印證了，大模型從發(fā)布會(huì)demo進(jìn)入了可用的新階段?；鹕揭婵偛米T待談到豆包大模型發(fā)布和降價(jià)時(shí)間點(diǎn)時(shí)提到了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：“模型能力準(zhǔn)備好了”。當(dāng)下，各大模型廠商能夠大范圍開(kāi)放使用的前提就是，模型能力通過(guò)測(cè)試，并且能夠穩(wěn)定供給。

細(xì)究之下，大模型廠商的低價(jià)、免費(fèi)，更像是引誘老鼠出洞的奶酪。

這種免費(fèi)帶有諸多限制，阿里、百度降價(jià)幅度最高的產(chǎn)品都是其偏輕量化的模型版本，僅適用于使用頻次不高、推理量不太大、任務(wù)處理量不太復(fù)雜的中小企業(yè)、開(kāi)發(fā)者短期使用。

在這種情況下，低價(jià)、免費(fèi)這些“互聯(lián)網(wǎng)”手段淪為了大模型廠商的獲客策略，一邊獲得更多的數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化模型效果，一邊試圖通過(guò)嘗鮮來(lái)向更高階的付費(fèi)版本轉(zhuǎn)化。

買得精不如賣得精，大模型廠商集體降價(jià)的背后仍有一系列問(wèn)題值得探討。

一、用互聯(lián)網(wǎng)免費(fèi)大法賣AI大模型

從使用者的角度考慮，大模型降價(jià)潛在的受益對(duì)象可能有兩類：開(kāi)發(fā)者和企業(yè)。

雖然行業(yè)內(nèi)大規(guī)模降價(jià)是第一次，但早在去年，各大廠就通過(guò)贏黑客松比賽送token的方式，來(lái)吸引AI創(chuàng)業(yè)者和團(tuán)隊(duì)的參與。

當(dāng)時(shí)，就有黑客松?？透嬖V光子星球，“參加比賽就是薅羊毛，token不拿白不拿”。

薅羊毛確實(shí)可以降低創(chuàng)業(yè)成本。把價(jià)格打下來(lái)，對(duì)開(kāi)發(fā)者特別是獨(dú)立開(kāi)發(fā)者而言是友好的。這可能意味著開(kāi)發(fā)者可以多跑幾圈測(cè)試，多獲得幾輪反饋數(shù)據(jù)，從而縮短產(chǎn)品上線的周期，進(jìn)一步提升創(chuàng)業(yè)成功的可能性。

但前提是得滿足開(kāi)發(fā)者和企業(yè)的需求。光子星球了解到，降價(jià)的消息傳出后，在開(kāi)發(fā)者和企業(yè)當(dāng)中呈現(xiàn)出了兩極化的聲音。

一方對(duì)國(guó)內(nèi)大模型降價(jià)比較贊同，認(rèn)為開(kāi)發(fā)者和企業(yè)可以繼續(xù)薅羊毛，畢竟現(xiàn)在市場(chǎng)上套殼應(yīng)用產(chǎn)品的案例不在少數(shù)；另一方則覺(jué)得，大模型廠商的降價(jià)缺乏誠(chéng)意，大幅降價(jià)的都是小規(guī)模模型，雖然對(duì)外聲稱水平可以對(duì)標(biāo)GPT-4，但實(shí)際上連GPT-3.5都不如，模型水平不達(dá)標(biāo)，根本無(wú)法在實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行。

大模型廠商表面上的降價(jià)，實(shí)則背后暗藏玄機(jī)。這好比給了你一個(gè)云盤限時(shí)體驗(yàn)卡，剛看了三秒的高清視頻就彈出來(lái)升級(jí)VIP的提醒，也是恰巧剛體驗(yàn)了5秒極速下載，就提醒你升級(jí)會(huì)員權(quán)限。

大模型的嘗鮮也是大差不差，打著降價(jià)、免費(fèi)的噱頭，把開(kāi)發(fā)者和企業(yè)吸引過(guò)來(lái)使用，才剛上手，就被開(kāi)始卡調(diào)用速度、推理速度、任務(wù)處理量等關(guān)鍵指標(biāo)。

而且，光子星球進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，大模型廠商的降價(jià)策略并未對(duì)商業(yè)化造成實(shí)質(zhì)性影響。呈現(xiàn)的結(jié)果就是，大模型廠商價(jià)格降了，錢也沒(méi)少賺。

某大廠內(nèi)部人士告訴光子星球，大模型目前主要的商業(yè)化方式是拿to B訂單。類似于SaaS和云的合作模式，存在case by case和合作提成兩種方式。

其中，case by case是更為主流的合作方式，即大模型廠商的現(xiàn)有客戶會(huì)因?yàn)楸緛?lái)就在使用某一廠商的云和SaaS產(chǎn)品，順帶著開(kāi)始嘗試該廠商的大模型。相應(yīng)地，大模型廠商為了留住客戶，也會(huì)在自家SaaS和云產(chǎn)品上增加AI的功能。

這樣一來(lái)可能造成如下情況：大模型變成了SaaS產(chǎn)品或者項(xiàng)目合作的增值要素。大模型本身不付費(fèi)，但為了對(duì)沖成本，大模型廠商得反過(guò)來(lái)提高SaaS和項(xiàng)目合作的價(jià)格。羊毛最終出在羊身上，價(jià)格的一升一降，大廠非但沒(méi)虧反而照賺不誤。

二、大模型降價(jià)了，然后呢？

或許國(guó)內(nèi)大模型價(jià)格戰(zhàn)的影響在于，從現(xiàn)在起，大模型正式與“免費(fèi)”劃上了等號(hào)。

這將成為一次分水嶺，過(guò)去兩年，一眾創(chuàng)業(yè)者和團(tuán)隊(duì)試圖建立的“上線即收費(fèi)”的AI原生產(chǎn)品邏輯再次受到挑戰(zhàn)。兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)邏輯再次主導(dǎo)了大模型的發(fā)展。

無(wú)論國(guó)內(nèi)外，行業(yè)中一直都存在著模型混用的狀態(tài)。本質(zhì)上在于各家大模型各有所長(zhǎng)，比如ChatGPT擅理，Claude擅文，正是基于不同模型的特性，用戶在不同的使用場(chǎng)景就會(huì)調(diào)取相應(yīng)地模型。

類似的情況也發(fā)生在中國(guó)，我們了解到，金山辦公在研發(fā)WPS AI功能的過(guò)程中，就輪流嘗試了MiniMax、智譜AI、文心一言、商湯日日新、通義千問(wèn)等大模型能力，通過(guò)了解各家大模型的優(yōu)勢(shì)來(lái)搭建自己的平臺(tái)。

去年，國(guó)內(nèi)一家做數(shù)據(jù)治理的公司曾告訴光子星球，他們也會(huì)在前期大量地跑模型，測(cè)試不同模型的能力，在不同任務(wù)中擇優(yōu)調(diào)取大模型的能力。這樣既進(jìn)行了成本測(cè)試，也能避免對(duì)單一產(chǎn)品過(guò)度依賴。

到現(xiàn)在為止，大模型產(chǎn)品時(shí)常被人詬病用戶黏性不高。相比于訂閱收費(fèi)，按API調(diào)取收費(fèi)的方式本就難以留客。

企業(yè)側(cè)的case by case收費(fèi)模式亦是如此，企業(yè)使用某一家廠商的大模型周期，取決于訂單周期?？蛻舾唵巫?，今天用字節(jié)，明天也可以用阿里。

降價(jià)的本質(zhì)是要加速大模型落地。大模型不能只停留在寫詩(shī)作畫，還得“下基層”。降價(jià)的背后是通過(guò)觸達(dá)千行百業(yè)和獲取更大樣本容量的合作案例，從中提取共性特征，形成合理、高效的大模型行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)大模型廠商再次拉回到了同一起跑線上，在各家模型能力水平相近，價(jià)格不相上下的情況下，他們所要面臨的共同課題變成了如何留住客戶。

而站在大模型客戶的角度，他們更希望通過(guò)對(duì)沖，減少對(duì)單一模型的依賴。在這樣的心理驅(qū)動(dòng)之下，未來(lái)的大模型模式可以參考SaaS和云產(chǎn)品的采購(gòu)方式，一家公司內(nèi)部可以購(gòu)買多家大模型公司產(chǎn)品，不同的產(chǎn)品線和業(yè)務(wù)部門也可能使用不同家的大模型。

三、贏了價(jià)格，就贏了一切嗎？

回顧歷史，大模型一路從百模、參數(shù)、長(zhǎng)文本打到了現(xiàn)在的價(jià)格。過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)告訴我們，價(jià)格不可能是唯一的決定因素。

即使不談企業(yè)和開(kāi)發(fā)者拿到手的東西對(duì)不對(duì)版，大模型廠商給出的價(jià)格在市場(chǎng)上也不是很有競(jìng)爭(zhēng)力。

比國(guó)內(nèi)大模型更具性價(jià)比的是開(kāi)源大模型。一位國(guó)內(nèi)負(fù)責(zé)電商代運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)的工作人員告訴光子星球，截至目前為止，自己業(yè)務(wù)部門購(gòu)買過(guò)ChatGPT、Midjourney等AI相關(guān)的付費(fèi)產(chǎn)品，現(xiàn)在底層使用的是開(kāi)源且可商用的Llama 3。

一些公司和開(kāi)發(fā)者更傾向部署開(kāi)源模型的原因在于，一方面國(guó)外Llama等開(kāi)源模型的能力一直在追趕最強(qiáng)版本ChatGPT的水平，一些通用場(chǎng)景能力在業(yè)務(wù)中足夠用。另一方面，從頭部署和精調(diào)模型，對(duì)后期業(yè)務(wù)調(diào)整也更靈活。

此外，光子星球發(fā)現(xiàn)，在閉源的大模型原廠和開(kāi)源社區(qū)中間，還衍生出了中間商角色。一個(gè)令人費(fèi)解的現(xiàn)象正在大模型行業(yè)蔓延：大模型分銷商賣的API價(jià)格比原廠價(jià)格還便宜。

以國(guó)外Deepbricks平臺(tái)為例，最新上架的GPT-4o模型，OpenAI官方輸入價(jià)格為5美元/1M tokens，而Deepbricks自身的售價(jià)只要2美元/1M tokens。如果這些中間商真的能做到實(shí)時(shí)更新模型能力，還能做到低價(jià)，以后可能會(huì)吸引一批開(kāi)發(fā)者和企業(yè)使用。

（圖源：Deepbricks官網(wǎng)）

Lepton AI 創(chuàng)始人、阿里巴巴原副總裁賈揚(yáng)清認(rèn)為，企業(yè)在使用AI的時(shí)候，并不是成本驅(qū)動(dòng)。不是因?yàn)锳PI貴才沒(méi)人用，而是因?yàn)槠髽I(yè)首先得搞清楚怎么用來(lái)產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值，否則的話，再便宜也是浪費(fèi)。

若單純的價(jià)格不具有吸引力，客戶使用哪家大模型將取決于什么？

一位中間件的創(chuàng)業(yè)者向光子星球表示：“最主要看模型效果，如果模型效果太差再便宜也不能使用。”

還有海外的AI創(chuàng)業(yè)者直接跟光子星球說(shuō)，國(guó)外用ChatGPT，因?yàn)槟芰?qiáng)；國(guó)內(nèi)用文心一言，因?yàn)槟軡M足合規(guī)需求。

于是，價(jià)格僅僅是企業(yè)選擇大模型其中一個(gè)因素。

同樣在云計(jì)算和SaaS時(shí)代，往往能夠留住客戶的不是低價(jià)，而是更深層次的綁定關(guān)系或者利益關(guān)系。例如，當(dāng)企業(yè)采用了火山引擎的豆包模型，是否就能在抖音投流享受到優(yōu)惠權(quán)；接入通義千問(wèn)，其產(chǎn)品是否就能與阿里生態(tài)打通，獲得更多資源支持？

企業(yè)用戶選擇大模型的同時(shí)，也在權(quán)衡廠商的各自優(yōu)勢(shì)。大模型能力的高低成為了其次，更重要的是選擇這家廠商能給其業(yè)務(wù)帶來(lái)多少增長(zhǎng)，在該廠商的產(chǎn)業(yè)鏈之下能獲得多大的收益。

到最后還是要拿結(jié)果說(shuō)話，正如賈揚(yáng)清所言，“也許不是最便宜的贏得商戰(zhàn)，而是能落地的贏得利潤(rùn)?！?/p>