配图来自Canva可画众所周知，大模型已然成为科技圈最火热的赛场，各路企业纷纷投身于此，参与到这场技术变革之中。正因如此，大模型行业一度上演了一番“百模大战”的盛况。据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，多模态大模型的应用场景不断拓展。
就在前不久，备受关注的字节跳动也加入了大模型的战场，正式对外发布了豆包大模型。随着豆包大模型而来的，还有极具性价比的定价。据悉，豆包主力模型（小于等于32K）在企业市场的定价只有0.0008元/千Tokens，0.8厘就能处理1500多个汉字，比行业便宜99.3%。而在字节的助推下，大模型价格正式进入“厘时代”。
大模型狂“卷”价格
事实上，字节跳动并非降价第一人，在此之前，就有大模型厂商对价格进行了调整。具体来看，在5月6日，私募巨头幻方量化旗下DeepSeek发布的大模型DeepSeek-V2（32k上下文）价格降至每千tokens输入0.001元、输出0.002元；5月11日，智谱AI将旗下入门级大模型GLM-3-Turbo（128k上下文）的价格从0.005元/千tokens降低到0.001元/千tokens。
而在字节降价之后，降价范围席卷至整个大模型领域。5月21日，阿里云宣布大模型大幅降价，通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long，API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens；百度紧随其后，大模型文心一言的两大主力模型ERNIE Speed和ERNIE Lite直接免费；腾讯也不甘示弱，腾讯云宣布混元大模型全面降价，主力模型之一的混元-lite模型价格从0.008元/千tokens调整为全面免费，其他模型价格同样大幅下调。至此，BAT三巨头都参与加入了这场大降价中，整个大模型行业开始狂“卷”价格。
一来，大模型行业竞争十分激烈，降价策略有助于大模型厂商提升自己的关注度以及市场竞争力。正如前文中所提到的，大模型是近几年的最火热的风口之一，诸多巨头玩家都亲身入局，试图抓住这一波人工智能浪潮。只是，随着各路企业接二连三地涌入，大模型行业的竞争激烈程度只增不减。面对激烈的市场竞争，大模型企业纷纷出招，其中低价策略则是其获得更多关注以及争取更多客户的最直接、有效策略。
二来，降价可以使大模型企业获得更多数量的客户，抢占更多的市场份额。事实上，尽管各行各业都在积极拥抱大模型，整个大模型行业也呈现出一片火热态势。但是，当前的大模型仍处于早期阶段，大模型技术也并没有完全成熟，因此，相当一部分客户对于大模型都秉持着谨慎态度，并没有轻易尝试。
伴随着大模型行业掀起价格战，大模型的使用成本将大幅下降，持观望态度的客户便能够以较低的成本尝试大模型产品，大模型厂商能够吸引更多的新客户以及获得更多的数据资源。有了客户与数据之后，大模型厂商不仅能够以此为契机拓展更多的应用场景，还能够根据客户的反馈意见以及海量数据资源，再度对大模型产品进行优化和打磨，持续完善大模型产品的性能，最终为客户提供更加优质的大模型产品和应用体验，巩固自身在大模型市场的竞争力，进而获得更多的市场份额。
降价背后的逻辑
在众多宣布降价的企业中，既有AI初创企业，如深度求索、智谱AI，也有互联网大厂，如字节跳动、阿里云、百度、腾讯云。值得注意的是，除了已经宣布降价的企业之外，还有新的玩家在陆陆续续加入其中。降价，俨然成为各大大模型厂商的共识，其中，互联网大厂的降价力度更是一家比一家“疯狂”。而在大模型厂商开“卷”价格背后，也有着自己的逻辑。
一是，大模型厂商能够通过技术实现成本的降低，这让大模型厂商有了降价的底气。作为最火热的赛道，最近几年的大模型行业可谓一路狂飙，各大大模型厂商也不断加码，以优化自家大模型产品的性能。而在算力的升级以及模型优化等多方因素的共同作用下，大模型产品的推理成本下降。
具体来看，在今年2月份百度的财报电话会议上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏就曾表示，自文心大模型发布以来，百度不断降低其推理成本，目前已降至去年3月版本的1%。无独有偶，字节跳动旗下火山引擎的总裁谭待也曾提到，豆包大模型是通过技术手段做到的低价。比如，可通过对模型结构的优化调整、分布式推理等技术，大幅度降低成本。同样的，深度求索（DeepSeek）能够打出极低的价格，则是因为其对模型架构的创新，实现了大模型推理成本的降低。正因为大模型推理成本的下降，大模型厂商也有了降价的可能。
二是，互联网大厂资源优势显著，有充足的实力进行大幅度降价。从1元到免费，大模型的价格上演了大跳水。在众多宣布降价的大模型厂商中，互联网大厂的举动堪称“疯狂”。先有字节跳动大模型价格直降99%；再有阿里云通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long，价格直降97%；百度更是直接宣布两款主力模型免费；随后腾讯云的主力模型之一混元-lite模型同样全面免费。而互联网大厂之所以能够做到堪称“骨折”的大降价，离不开其所拥有的资源优势。
比如，在算力方面，众所周知，大模型需要对大量数据进行训练和推理，才能不断提升性能与准确性，而算力则是支撑大模型训练与推理的基石，从某种程度上来说，算力可以说是大模型的核心“底座”，重要性可想而知。百度、阿里、腾讯等互联网大厂作为云计算厂商，都在算力方面下足了功夫，这就意味着互联网大厂的算力资源能够为其大模型业务的开展提供支持。因此，相较于初创企业，BAT等互联网大厂的成本要更低一些，有更多的空间降价。
配图来自Canva可画价格战不是唯一出路
毫无疑问，大模型行业正在掀起一波“价格革命”。只是，必须要说的是，价格战虽然是大模型厂商扩大市场份额、获得更多新用户的有效竞争策略，却并非唯一手段。除了价格之外，客户同样关注AI大模型产品的其他方面。
一方面，降价的行为虽然能够吸引部分新用户，但倘若客户的体验感不佳，就很难继续二次付费。对大模型企业来说，降价策略的推进确实能够让其吸引到更多的客户，从而提升自身在大模型领域的影响力以及市场份额。AI大模型产品使用量的增加，也能够帮助大模型厂商进一步优化大模型的能力。只是，客户之所以会选择应用AI大模型产品，是希望以此为契机，实现效率的提升以及成本的降低。倘若用户在实际应用过程中，并没有达到其所预期的效果，自然会影响其对大模型产品的观感，进而影响到后续二次付费的意愿。
另一方面，大模型厂商需要不断提升技术、提升AI大模型产品的准确度，以便为客户带去更加优质的服务，增强其对大模型产品的认可度。众所周知，AI大模型行业虽然发展飞快，但仍有一些方面需要格外关注，准确度、可靠性就是其中之一。尤其是一些敏感、严肃的行业，例如教育、医疗，这些行业容错率极低，这就对大模型产品提出了更高的要求。因此，大模型厂商需要不断精进技术，同时深入到场景中去，不断提升产品的准确度以及服务能力，以确保大模型产品能够切实解决客户所遭遇到的痛点问题。
商业化已成关键点
经过一段时间的发展，AI大模型进入到了一个新的发展阶段，商业化开始被提上日程。事实上，在各大大模型厂商相继大幅度降低大模型产品的使用价格背后，除了达到快速占领市场的目标之外，还有推动商业化落地的考量。对所有大模型厂商来说，商业化迫在眉睫。
其一，大模型十分“烧钱”，这对所有大模型厂商来说都是不小的压力。众所周知，大模型很“贵”，可以说是十分烧钱，研发成本高企。比如，OpenAI公司的首席执行官Sam Altman就曾表示过，GPT-4的开发成本超过了1亿美元。百川智能的创始人CEO王小川也曾表示过，每1亿参数对应训练成本在1.5万到3万人民币之间。由数据可知，AI大模型的研发成本极高，即便是对互联网大厂来说，也是一笔不菲的投入了，更遑论初创企业了。因此，大模型厂商都在积极探索商业化道路，以覆盖巨大的压力成本。
其二，市场对于大模型的投融资热情在逐渐消退，大模型厂商需要加速商业化，来提升自身“自我造血”的能力。大模型行业具有很高的技术门槛，而且大模型行业同样烧钱，无论是前期的研发阶段，还是后续的优化、部署、运营，都需要大量的资金支持。只是，虽然大模型行业一路狂飙，资本市场对大模型的热情却有所减弱。
据CB Insights发布的《2023年人工智能行业现状报告》显示，2023年中国AI领域的投融资数量约为232笔，同比下降38%；融资总额约为20亿美元，同比下降70%。在此背景下，大模型厂商需要加快商业化速度，以提升自我“造血”的能力。
总而言之，商业化正在成为大模型厂商竞争发力的关键点，价格战也可以被视作是大模型厂商加速商业化脚步的重要策略之一。只是，价格并不代表全部，在价格之外，大模型的能力和效果同样是影响客户考量的关键因素。换言之，大模型这场仗才刚刚开始，无论是互联网大厂，还是初创企业都有很长的路要走。
