打完“价格战”，大模型还有什么比较？

阿里在最近举行的2024年云栖大会上再次成为焦点。

今年5月，阿里云宣布，通义千问的多种商业化和开源模式大幅降价，最高降价率高达97%。；在云栖大会上，通义千问三款主力车型再次大幅降价，最高降幅达到85%。

自阿里在5月份率先“开卷”以来，字节跳动旗下的云服务火山引擎、百度智能云、腾讯云、科大讯飞等。都正式宣布其大模型大幅降价，行业降价幅度达到90%左右。

不但国内大型厂商跟进价格战，行业风向标 OpenAI GPT-4o-4o也于今年7月推出。 mini ，GPT-3.5商业价格 Turbo 便宜了60% 以上。

可以预见，阿里再次掀起“价格战”后，大模型价格将继续下跌，甚至可能走向“负毛利”。在互联网行业的发展史上，“亏损改变规模”并不是一个公司的孤立案例。要改变整个行业的商业模式，必须投入更高的成本。

然而，在这个过程中，如何平衡价格、质量和服务已经成为大型企业必须考虑的问题。企业要想“生存”，就不能只吃“垂下果实”。

01 规模比利润更重要

国内大型模式已经从“以分计费”的定价模式走向了“以厘计费”的新时代。今年5月，阿里通义千问大型API调用导出价由0.02元/千Tokens降至0.0005元/千Tokens。

九月份再次降价后，阿里云Qwen-Turbo(128k)、Qwen-Plus(128k)、Qwen-Max 每千三个模型 tokens的最低调用价格再一次刷新了下限，各自降至0.0003元，0.008元，0.02元。

对于再次降价，阿里巴巴云CTO周靖人表示，每一次降价都是一个非常严肃的过程，需要从整个行业发展、开发商、公司用户反馈等方面来衡量。(降价)不是“价格战”，(大模型价格)还是太贵了。

随着一个行业的完善和发展，其降价趋势是不可避免的，比如半导体行业的“摩尔定律”，也就是处理器的性能每两年翻一番，但是技术的进步会把成本降低到之前的一半。

但目前大型行业的降价率已经远远超过摩尔定律，降价率接近100%。在这样的背景下，大型公司还能盈利吗？也许对于大型行业来说，目前的规模比利润更重要。

另一方面，暂时转让利润已经成为大型行业的共识，业内人士认为，大型行业甚至可能已经到了“负毛利时代”。

据《财经》杂志报道，阿里巴巴云、百度智能云等多位负责人表示，今年5月前，国内大型推理算率毛利率高于60%，与国际同行基本一致，但5月份连续降价后，毛利率跌至负值。

模型降价后，用户数量会继续增加。短期内调用次数越多，大模型的损失就越大，因为每次调用模型都要消耗昂贵的计算率。换句话说，大模型公司不仅要降低价格，还要面对更高的成本投入。

另一方面，大模型降价带来的效果也很明显。以阿里巴巴云为例。模型降价后，阿里巴巴云百炼平台的付费客户数量比上季度增长了200%以上。更多企业放弃私有部署，选择在百炼调用各种AI模型。目前，百炼已服务30多万客户。

在过去的一年里，百度文心大模型的降价幅度也超过了90%。然而，百度在2024年Q2财务报告电话会议上披露，文心大模型的日均调用量超过6亿，半年内增长了10倍以上。

从这个角度来看，大型企业宁可牺牲利润也要降低价格，要求的是“期望”，即牺牲短期利益来换取长期利益。

有业内人士估计，目前各大模型公司在模型调用领域的收入不会超过10亿元。与100亿元的总收入相比，这个收入只是“九根牛一毛”。

但未来1-2年，大模型调用频率至少会有10倍的指数级增长。短期来看，客户规模越大，大模型的计算率成本越高；但从长远来看，在云业务领域，随着客户需求的增加，计算率成本有望逐渐稀释，公司将迎来“盈利期”。

伴随着行业的稳定发展，AI对计算能力的推动将越来越明显，阿里CEO吴泳铭曾表示，在计算市场上，超过50%的新需求都是由AI驱动的，大型模型正在加速商业化。

一方面，降价大大降低了企业客户的门槛和试错成本，特别是对于传统行业，如政务、制造、能源等。，它们的业务规模更大，增长空间更大。

当大模型可以像其他基础设施一样被所有人使用时，大模型的市场空间有望大幅上升。在此之前，大模型公司不可避免地需要给企业和开发者带来利润。

另一方面，大模型降价后，股票收入会下降，但增量收入会增加。以百度为例，大模型不仅带来直接收入，如文心大模型等产品的调用，还能带动百度智能云业务等间接业务的收入。

近年来，外界对百度智能云策略提出了质疑，其在公有云市场上并不占优势，但在AI公有云目标市场，百度开始弯道超越。目前，百度智能云的大模型收入比例已经从2023年第四季度的4.8%提高到2024年第二季度的9%。

所以目前大模型行业的共识是规模比利润更重要，这在互联网时代也是老生常谈，比如“千团对决”、“网车对决”、“电商大战”等等。大模型企业无法避免“价格战”，只能以过价格战为初步目标，希望成为淘汰赛后的最终受益者。

02 阿里真正的“AI大基建”

阿里也知道这个道理。在最近宣布大模型再次降价后，他还提出了“AI基础设施”的概念。阿里巴巴云副总裁张启表示，目前的AI相当于1996年左右的互联网，当时的互联网费用非常昂贵，这也限制了移动互联网的发展。只有降低资费，才能谈论未来的应用爆发。

所以，阿里除了在2024年云起大会上提出大模型再次降价外，还发布了新一代开源大模型，一口气上架了100。 包含多种尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型在内的多种模型，创造了大模型开源的“最大数量”。

阿里巴巴云CTO周靖人表示，阿里巴巴云坚定不移地推进开源战略，希望给开发者留下选择，让开发者根据自己的业务情况衡量和选择模型能力的增强和推理效率的增强，同时也能更高效地为企业服务。

据阿里统计，截至 2024 年 9 月中，通义千问开源模型下载量突破 4000 万，Qwen 该系列衍生模型总数超过 5 万只，成为仅次于此 Llama Llama是大模型开源行业的“头把交椅”，全球下载量接近3.5亿。

“百模对决”结束后，很多行业领袖都认为“卷模不如卷模应用”，大厂商也逐渐聚焦“卷模生态”。百度董事长李彦宏曾说:“没有建立在基础模型之上的丰富的AI原生应用生态，大模型一文不值。”

目前，已有190多个大模型通过国家网络信息办公室备案，注册用户超过6亿，但仍难以解决大模型“最后一公里”的问题。难点不仅仅是大模型应用太少，大模型也不够“接地气”。比如在医疗、金融等专业领域，只靠“喂数据”训练，大模型还是很难直接应用的。

大工厂不可能全身心地投入到每一个细分领域来完成“最后一公里”，但下游企业或其他开发商可以通过创建完整的应用生态来“提炼”符合需求的模型产品，不仅可以进一步优化资源配置，还可以在这个过程中积累更多的优质数据，最终回馈给基础大模型开发。

阿里选择降价和开源的本质是降低大模型的使用门槛，以更低的价格检验大模型的实用价值，让更多的企业和创作者参与其中。只有大模型才能真正满足客户复杂的业务场景需求，生态才能发展，行业才能进入新阶段。

然而，“百模对决”最终可能只剩下3-5家大模型公司。目前行业第一梯队已经准备好了，也可能是未来大模型行业最基本的基础。

所以头部的大模型公司更不可能主动放弃价格战，放弃自己的市场份额。此外，许多独角兽也希望通过价格战创造一条“活路”，一些公司认为小模型或更具成本效益。

事实上，今年五月的大模型价格战并非始于阿里，而是一条名为“DeepSeek 在业界普遍推理价格为100元/Tokens的背景下，V2鲶鱼将支持32k上下文的模型API定价为1元/百万Tokens(计算)。、Tokens2元/百万(推理)。

目前大模型淘汰赛可能会持续2-3年。虽然最后留下的大模型公司不多，企业也要尽力生存。但问题是，当“垂下果实”被摘下时，大模型行业的解决方案不再是“便宜就完事了”。

03 模型化能力仍然是关键

然而，业界对大模型“价格战”有不同的看法。零一万物创始人李开复曾经说过，没有必要打疯狂的价格战，因为大模型不仅要看价格，还要看技术。如果技术不好，那么就要赔钱做生意。(公司)不会比较这个价格。

火山发动机总裁谭待在谈及价格战时也表示，目前主要关注的是应用覆盖，而不是收入。解锁新场景需要更高的模型能力，更有意义。

目前“价格战”的本质是产品能力不足，各种模型能力趋于同质化，暂时无法形成断档差距。因此，我们希望通过价格战来提高大模型的普及，帮助制造商增加市场份额。

然而，当市场摘下“垂下果实”时，新的问题就会接踵而至。企业能否承担下一阶段的价格战；大模型能否与对手拉开距离；这些问题还是需要处理的，能否成为最终能留下来的公司。

因此，在打价格战的同时，大型公司也知道商品、技术和现金流的重要性。为了形成良性的商业闭环，需要抵御降价压力，与对手拉开技术差距，不断提高模型性能和产品落地。

一方面，大型企业不仅仅依靠“价格战”。一般来说，大模型的推理包括时间、价格和生成 Token 三个变量的数量，不能抛开单位时间内的并发数量，只看单位时间。 tokens 价格。

因为在实际经营业务的过程中，推理事件越复杂，并发量就越有可能增加。但目前预设模型(不支持增加并发量)广泛应用于大规模、高性能、支持高并发的模型推理，并没有大幅降价。

另一方面，通过技术进一步优化大模型的推理成本。以百度为例，其百度异构计算平台专门提升了智能计算集群的设计、调度、容错等环节，可实现万卡集群模型有效训练时间占98.8%以上，线性加速比和带宽有效性高达95%，帮助客户解决计算率短缺、计算成本高的问题。

在过去的一年里，微软CEO萨蒂亚·纳德拉举了一个例子。 GPT-4 性能提高了6倍，但成本降低到了之前的1/12，性能/成本提高了70倍。不难看出，大模型技术的发展是行业持续降价的信心。

最终，它创造了一个更加差异化的产品。低成本战略可以帮助大型企业建立生态系统。然而，随着AI领域的不断发展，创新速度的加快也缩短了技术升级的周期。大型企业的核心竞争力是能否持续提供有竞争力的产品，能否在实际应用中解决用户的痛点。

目前，大型行业的商业逻辑已经从滚动模式和滚动成本转向滚动生态和滚动技术的新阶段。当然，低价是快速建立生态堡垒的重要手段，但推动大模型快速进入“价值创造阶段”的关键因素是通过技术降低成本。

接下来，大模型公司的新战场将是“性价比”。在当前价格的基础上，大模型的质量和性能将进一步提高，模型能力将更加强大和多样化。这样做可能不会孵化出“超级应用”，但只有吸引更多的中小企业和初创企业，才能给大模型企业带来爆炸式增长的机会。

本文来自微信微信官方账号“伯虎财经”（ID：bohuFN），作者：伯虎队，36氪经授权发布。

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