文 | 伯虎財經 楷楷

在近日舉辦的2024年云棲大會上，阿里再次成為了焦點。

今年5月，阿里云宣布旗下通義千問的多款商業化及開源模型進行大幅降價，最高降價幅度高達97%；云棲大會上，通義千問三款主力模型再次大幅降價，最高降幅達85%。

自阿里在5月率先“開卷”之后，字節跳動旗下云服務火山引擎、百度智能云、騰訊云、科大訊飛等均官宣旗下大模型大幅下調價格，行業降價幅度達到了90%左右。

不僅國內大模型廠商跟進價格戰，行業風向標 OpenAI 也在今年7月推出了GPT-4o mini ，商用價格較GPT-3.5 Turbo 便宜了60% 以上。

可以預見，在阿里再掀“價格戰”之后，大模型價格還將繼續下調，甚至可能走向“負毛利”。在互聯網行業的發展史中，“虧本換規模”并不是某個企業的孤例，要改變整個行業的商業模式，必然需要投入更高的成本。

但在這個過程中，如何平衡價格、質量與服務也成為了大模型企業必須思考的問題，企業想要“活下來”，就不能只吃“低垂的果實”。

01 規模比利潤更重要

國內大模型已從“以分計價”的定價模式走向“以厘計價”的新時代。今年5月，阿里通義千問大模型的API調用輸出價格，從0.02元/千Tokens降至0.0005元/千Tokens。

在9月再次降價之后，阿里云Qwen-Turbo(128k)、Qwen-Plus(128k)、Qwen-Max 三款模型每千 tokens的最低調用價格再次刷新下限，分別降至0.0003元、0.0008元、0.02元。

對于再次降價，阿里云CTO周靖人表示，每一次降價都是一個非常嚴肅的過程，要從整個產業發展，開發者、企業用戶的反饋等各方面進行權衡，（降價）不是“價格戰”，（大模型價格）還是太貴了。

隨著一個行業的成熟發展，其走向降價趨勢也是必然的，比如半導體行業的“摩爾定律”，即處理器的性能大約每兩年翻一倍，但工藝的進步會使成本下降為之前的一半。

但目前來看，大模型行業的降價速度已經遠超“摩爾定律”，降價幅度接近100%，在這樣的背景下，大模型企業還能盈利嗎？或許對大模型行業來說，當前規模比利潤更重要。

一方面，暫時讓渡利潤已是大模型行業的共識，業內人士認為，大模型行業甚至可能已經到了“負毛利時代”。

據《財經》雜志報道，阿里云、百度智能云等多位負責人曾透露，今年5月以前，國內大模型推理算力毛利率高于60%，和國際同行基本一致，但在5月接連降價后，毛利率則跌至負數。

在大模型降價以后，使用者數量會持續增多，短期內調用次數越多，大模型的虧損就越大，因為每次調用模型都要消耗價格不菲的算力，也就是說大模型企業不僅要降低售價，還要面臨更高的成本投入。

但另一方面，大模型降價帶來的效果也是顯著的。以阿里云為例，在大模型降價以后，阿里云百煉平臺的付費客戶數比上一個季度增長了超過200%，更多企業放棄私有化部署，選擇在百煉上調用各類AI大模型，目前百煉已服務超30萬個客戶。

過去一年，百度文心大模型的降價幅度也超過90%，不過，百度在2024年Q2財報電話會上披露，文心大模型日均調用量超6億次，半年內增長超10倍。

如此看來，大模型企業寧愿犧牲利潤也要降價，所求的正是“預期”，即犧牲短期利益來換取長期回報。

有業內人士估計，目前各家大模型企業在模型調用領域的收入不會超過10億元，相較于百億元級別的總營收，這筆收入只是“九牛一毛”。

但在未來1-2年，大模型調用次數至少有10倍以上的指數級增長，短期來看，用戶規模越大，大模型的算力成本越高；但長期來看，在云服務領域，算力成本有望隨著客戶需求增長逐漸攤薄，企業將會迎來“回報期”。

隨著行業的持續發展，AI對算力的拉動會越來越明顯，阿里CEO吳泳銘曾表示，在算力市場上，超過50%的新需求都是由AI驅動產生的，大模型正在加速商業化。

一方面，降價大大降低了企業客戶的使用門檻和試錯成本，特別是對政務、制造、能源等傳統行業來說，它們的業務規模更大，增量空間也更大。

當大模型能夠像其他基礎設施一樣人人可用時，大模型的市場空間才能有望實現大幅增長，在這之前，大模型企業難免需要讓利給企業和開發者。

另一方面，大模型降價后存量收入會下降，但增量收入會增長。以百度為例，大模型不僅帶來了直接收入，比如文心大模型等產品的調用等，還能帶動間接業務的收入，比如百度智能云業務。

過去幾年，外界對百度智能云戰略不乏質疑，其在公有云市場并不占優勢，但在AI公有云這個細分市場，百度開始彎道超車。目前，百度智能云的大模型收入占比已從2023年四季度的4.8%提升到了2024年二季度的9%。

所以，目前大模型行業的共識，就是規模比利潤更重要，這一觀點在互聯網時代也是老生常談，比如“千團大戰”“網約車大戰”“電商大戰”等。大模型企業不能回避“價格戰”，就只能將活過價格戰作為初步目標，希望能成為淘汰賽結束后的最終受益者。

02 “AI大基建”

在“百模大戰”結束之后，多位行業大佬均認為“卷模型不如卷應用”，大廠也開始聚焦“卷生態”。百度董事長李彥宏曾表示，“沒有構建于基礎模型之上的、豐富的AI原生應用生態，大模型就一文不值。”

目前，通過國家網信辦備案的大模型已達190多個，注冊用戶超6億，但仍難以解決大模型“最后一公里”問題，難點不僅是大模型應用太少，還有大模型不夠“接地氣”，比如在醫療、金融等專業領域中，單純依靠“喂數據”訓練，大模型還是很難直接落地應用。

大廠不可能躬身入局每一個細分行業來完成“最后一公里”，但可以通過打造完整的應用生態，由下游企業或其他開發者自行“煉成”符合需求的模型產品，不僅能進一步優化資源配置，也能在這個過程中積累更多高質量數據，最終反哺給基礎大模型開發。

阿里選擇降價、開源，本質就是希望降低大模型的使用門檻，通過更低的價格來驗證大模型的應用價值，讓更多企業和創作者參與進來。只有大模型能夠真正滿足企業的復雜業務場景需求，生態才能發展起來，行業才能進入新的階段。

不過，“百模大戰”最終可能只會留下3-5家大模型企業，目前來看，行業第一梯隊已經呼之欲出，它們也可能會是大模型行業未來最基本的底座。

因此，頭部的大模型企業更不可能主動放棄價格戰，讓出自己的市場份額。除此以外，不少獨角獸也希望憑借價格戰殺出一條“生路”，部分企業也認為小模型或更具性價比。

事實上，今年5月的大模型價格戰并非始于阿里，而是一條名為“DeepSeek V2”的鯰魚，在行業普遍推理價格還是百元/Tokens的背景下，其將支持32k上下文的模型API定價為1元/百萬Tokens（計算）、2元/百萬Tokens（推理）。

目前來看，大模型淘汰賽或還會持續2-3年，雖然最終留下的大模型企業并不會多，為了活下去，企業們也不得不使出渾身解數，但問題是，當“低垂的果實”都被摘完之后，當下大模型行業的解題思路早已不是“便宜就完事”。

03 0模型能力仍是關鍵

不過，對于大模型“價格戰”一事，行業也有不同的看法。零一萬物創始人李開復曾表示，沒有必要打瘋狂的價格戰，因為大模型不光要看價格，還要看技術，如果是技術不行，然后靠賠錢來做生意，（公司）不會對標這樣的定價。

火山引擎總裁譚待在談及價格戰時也表示，當前主要關注的是應用覆蓋，而不是收入，要有更強的模型能力才能解鎖新場景，這才更有價值。

目前來看，“價格戰”的本質還是因為產品能力不足，各家模型能力趨于同質化，暫時無法形成斷檔的差距，所以才希望通過價格戰來增加大模型的普及，也能幫助廠商增加市場份額。

但等到市場摘完“低垂的果實”，新問題也會接踵而來，企業能否扛下下一階段的價格戰；大模型能否和對手拉開差距；自己會否成為最終能夠留下來的企業，這些問題依然需要解決。

所以，大模型企業在打價格戰的同時，也深知產品、技術、現金流的重要性，既要抗住降價壓力，又要和對手拉開技術差距，持續提升模型性能和產品落地，才能形成良性的商業閉環。

一方面，大模型企業并非單純依賴“價格戰”。通常來說，大模型的推理包含時間、價格、生成 Token 數量三個變量，不能拋開單位時間內的并發數量，只看 tokens 價格。

因為在實際跑業務的過程中，推理事件越復雜，越有可能要增加并發量。但目前降價大模型普遍使用的是預置模型（不支持增加并發量），真正大規模、高性能、支持高并發的模型推理均未有大幅降價。

另一方面，通過技術來進一步優化大模型的推理成本。以百度為例，旗下的百舸異構計算平臺對智算集群的設計、調度、容錯等環節進行了專項優化，能夠實現萬卡集群上的模型有效訓練時長占比超過98.8%，線性加速比、帶寬有效性分別高達95%，幫助客戶解決算力短缺和算力成本偏高等問題。

微軟CEO薩蒂亞·納德拉曾舉例表示，過去一年 GPT-4 性能提升了6倍，但成本降低到了之前的1/12，性能/成本提升了70倍。不難看出，大模型技術的發展才是行業持續降價的底氣。

最后，則是打造出更有差異化的產品。低價策略能夠幫助大模型企業筑造生態，但隨著AI領域的不斷發展，創新速度的加快也使得技術更新換代周期縮短，是否能夠持續提供有競爭力的產品，能否在實際應用中解決用戶痛點，才是大模型企業的核心競爭力。

目前，大模型行業的商業邏輯，已經從卷模式、卷成本，邁入到卷生態、卷技術的新階段。當然，低價還是快速建立生態壁壘的重要手段，但通過技術降低成本，才是推動大模型快進到“價值創造階段”的關鍵要素。

接下來，大模型企業的新戰場將會是“性價比”，要在當前的價格基礎上，進一步提高大模型的質量和性能，讓模型能力更強、更多元，這么做或許不一定能孵化出“超級應用”，但吸引更多中小企業、創業公司的加入，才有機會為大模型企業帶來爆發式增長的機會。