文 | 伯虎财经 楷楷

在近日举办的2024年云栖大会上，阿里再次成为了焦点。

今年5月，阿里云宣布旗下通义千问的多款商业化及开源模型进行大幅降价，最高降价幅度高达97%；云栖大会上，通义千问三款主力模型再次大幅降价，最高降幅达85%。

自阿里在5月率先“开卷”之后，字节跳动旗下云服务火山引擎、百度智能云、腾讯云、科大讯飞等均官宣旗下大模型大幅下调价格，行业降价幅度达到了90%左右。

不仅国内大模型厂商跟进价格战，行业风向标 OpenAI 也在今年7月推出了GPT-4o mini ，商用价格较GPT-3.5 Turbo 便宜了60% 以上。

可以预见，在阿里再掀“价格战”之后，大模型价格还将继续下调，甚至可能走向“负毛利”。在互联网行业的发展史中，“亏本换规模”并不是某个企业的孤例，要改变整个行业的商业模式，必然需要投入更高的成本。

但在这个过程中，如何平衡价格、质量与服务也成为了大模型企业必须思考的问题，企业想要“活下来”，就不能只吃“低垂的果实”。

01 规模比利润更重要

国内大模型已从“以分计价”的定价模式走向“以厘计价”的新时代。今年5月，阿里通义千问大模型的API调用输出价格，从0.02元/千Tokens降至0.0005元/千Tokens。

在9月再次降价之后，阿里云Qwen-Turbo(128k)、Qwen-Plus(128k)、Qwen-Max 三款模型每千 tokens的最低调用价格再次刷新下限，分别降至0.0003元、0.0008元、0.02元。

对于再次降价，阿里云CTO周靖人表示，每一次降价都是一个非常严肃的过程，要从整个产业发展，开发者、企业用户的反馈等各方面进行权衡，（降价）不是“价格战”，（大模型价格）还是太贵了。

随着一个行业的成熟发展，其走向降价趋势也是必然的，比如半导体行业的“摩尔定律”，即处理器的性能大约每两年翻一倍，但工艺的进步会使成本下降为之前的一半。

但目前来看，大模型行业的降价速度已经远超“摩尔定律”，降价幅度接近100%，在这样的背景下，大模型企业还能盈利吗？或许对大模型行业来说，当前规模比利润更重要。

一方面，暂时让渡利润已是大模型行业的共识，业内人士认为，大模型行业甚至可能已经到了“负毛利时代”。

据《财经》杂志报道，阿里云、百度智能云等多位负责人曾透露，今年5月以前，国内大模型推理算力毛利率高于60%，和国际同行基本一致，但在5月接连降价后，毛利率则跌至负数。

在大模型降价以后，使用者数量会持续增多，短期内调用次数越多，大模型的亏损就越大，因为每次调用模型都要消耗价格不菲的算力，也就是说大模型企业不仅要降低售价，还要面临更高的成本投入。

但另一方面，大模型降价带来的效果也是显著的。以阿里云为例，在大模型降价以后，阿里云百炼平台的付费客户数比上一个季度增长了超过200%，更多企业放弃私有化部署，选择在百炼上调用各类AI大模型，目前百炼已服务超30万个客户。

过去一年，百度文心大模型的降价幅度也超过90%，不过，百度在2024年Q2财报电话会上披露，文心大模型日均调用量超6亿次，半年内增长超10倍。

如此看来，大模型企业宁愿牺牲利润也要降价，所求的正是“预期”，即牺牲短期利益来换取长期回报。

有业内人士估计，目前各家大模型企业在模型调用领域的收入不会超过10亿元，相较于百亿元级别的总营收，这笔收入只是“九牛一毛”。

但在未来1-2年，大模型调用次数至少有10倍以上的指数级增长，短期来看，用户规模越大，大模型的算力成本越高；但长期来看，在云服务领域，算力成本有望随着客户需求增长逐渐摊薄，企业将会迎来“回报期”。

随着行业的持续发展，AI对算力的拉动会越来越明显，阿里CEO吴泳铭曾表示，在算力市场上，超过50%的新需求都是由AI驱动产生的，大模型正在加速商业化。

一方面，降价大大降低了企业客户的使用门槛和试错成本，特别是对政务、制造、能源等传统行业来说，它们的业务规模更大，增量空间也更大。

当大模型能够像其他基础设施一样人人可用时，大模型的市场空间才能有望实现大幅增长，在这之前，大模型企业难免需要让利给企业和开发者。

另一方面，大模型降价后存量收入会下降，但增量收入会增长。以百度为例，大模型不仅带来了直接收入，比如文心大模型等产品的调用等，还能带动间接业务的收入，比如百度智能云业务。

过去几年，外界对百度智能云战略不乏质疑，其在公有云市场并不占优势，但在AI公有云这个细分市场，百度开始弯道超车。目前，百度智能云的大模型收入占比已从2023年四季度的4.8%提升到了2024年二季度的9%。

所以，目前大模型行业的共识，就是规模比利润更重要，这一观点在互联网时代也是老生常谈，比如“千团大战”“网约车大战”“电商大战”等。大模型企业不能回避“价格战”，就只能将活过价格战作为初步目标，希望能成为淘汰赛结束后的最终受益者。

02 “AI大基建”

在“百模大战”结束之后，多位行业大佬均认为“卷模型不如卷应用”，大厂也开始聚焦“卷生态”。百度董事长李彦宏曾表示，“没有构建于基础模型之上的、丰富的AI原生应用生态，大模型就一文不值。”

目前，通过国家网信办备案的大模型已达190多个，注册用户超6亿，但仍难以解决大模型“最后一公里”问题，难点不仅是大模型应用太少，还有大模型不够“接地气”，比如在医疗、金融等专业领域中，单纯依靠“喂数据”训练，大模型还是很难直接落地应用。

大厂不可能躬身入局每一个细分行业来完成“最后一公里”，但可以通过打造完整的应用生态，由下游企业或其他开发者自行“炼成”符合需求的模型产品，不仅能进一步优化资源配置，也能在这个过程中积累更多高质量数据，最终反哺给基础大模型开发。

阿里选择降价、开源，本质就是希望降低大模型的使用门槛，通过更低的价格来验证大模型的应用价值，让更多企业和创作者参与进来。只有大模型能够真正满足企业的复杂业务场景需求，生态才能发展起来，行业才能进入新的阶段。

不过，“百模大战”最终可能只会留下3-5家大模型企业，目前来看，行业第一梯队已经呼之欲出，它们也可能会是大模型行业未来最基本的底座。

因此，头部的大模型企业更不可能主动放弃价格战，让出自己的市场份额。除此以外，不少独角兽也希望凭借价格战杀出一条“生路”，部分企业也认为小模型或更具性价比。

事实上，今年5月的大模型价格战并非始于阿里，而是一条名为“DeepSeek V2”的鲶鱼，在行业普遍推理价格还是百元/Tokens的背景下，其将支持32k上下文的模型API定价为1元/百万Tokens（计算）、2元/百万Tokens（推理）。

目前来看，大模型淘汰赛或还会持续2-3年，虽然最终留下的大模型企业并不会多，为了活下去，企业们也不得不使出浑身解数，但问题是，当“低垂的果实”都被摘完之后，当下大模型行业的解题思路早已不是“便宜就完事”。

03 0模型能力仍是关键

不过，对于大模型“价格战”一事，行业也有不同的看法。零一万物创始人李开复曾表示，没有必要打疯狂的价格战，因为大模型不光要看价格，还要看技术，如果是技术不行，然后靠赔钱来做生意，（公司）不会对标这样的定价。

火山引擎总裁谭待在谈及价格战时也表示，当前主要关注的是应用覆盖，而不是收入，要有更强的模型能力才能解锁新场景，这才更有价值。

目前来看，“价格战”的本质还是因为产品能力不足，各家模型能力趋于同质化，暂时无法形成断档的差距，所以才希望通过价格战来增加大模型的普及，也能帮助厂商增加市场份额。

但等到市场摘完“低垂的果实”，新问题也会接踵而来，企业能否扛下下一阶段的价格战；大模型能否和对手拉开差距；自己会否成为最终能够留下来的企业，这些问题依然需要解决。

所以，大模型企业在打价格战的同时，也深知产品、技术、现金流的重要性，既要抗住降价压力，又要和对手拉开技术差距，持续提升模型性能和产品落地，才能形成良性的商业闭环。

一方面，大模型企业并非单纯依赖“价格战”。通常来说，大模型的推理包含时间、价格、生成 Token 数量三个变量，不能抛开单位时间内的并发数量，只看 tokens 价格。

因为在实际跑业务的过程中，推理事件越复杂，越有可能要增加并发量。但目前降价大模型普遍使用的是预置模型（不支持增加并发量），真正大规模、高性能、支持高并发的模型推理均未有大幅降价。

另一方面，通过技术来进一步优化大模型的推理成本。以百度为例，旗下的百舸异构计算平台对智算集群的设计、调度、容错等环节进行了专项优化，能够实现万卡集群上的模型有效训练时长占比超过98.8%，线性加速比、带宽有效性分别高达95%，帮助客户解决算力短缺和算力成本偏高等问题。

微软CEO萨蒂亚·纳德拉曾举例表示，过去一年 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。不难看出，大模型技术的发展才是行业持续降价的底气。

最后，则是打造出更有差异化的产品。低价策略能够帮助大模型企业筑造生态，但随着AI领域的不断发展，创新速度的加快也使得技术更新换代周期缩短，是否能够持续提供有竞争力的产品，能否在实际应用中解决用户痛点，才是大模型企业的核心竞争力。

目前，大模型行业的商业逻辑，已经从卷模式、卷成本，迈入到卷生态、卷技术的新阶段。当然，低价还是快速建立生态壁垒的重要手段，但通过技术降低成本，才是推动大模型快进到“价值创造阶段”的关键要素。

接下来，大模型企业的新战场将会是“性价比”，要在当前的价格基础上，进一步提高大模型的质量和性能，让模型能力更强、更多元，这么做或许不一定能孵化出“超级应用”，但吸引更多中小企业、创业公司的加入，才有机会为大模型企业带来爆发式增长的机会。