5 月 21 日上午，阿里云在其例行峰會上，意外地釋放了大降價(jià)的消息：通義千問 GPT-4 級主力模型推理輸入價(jià)格降至 0.5 元/百萬 tokens，直降 97%。

阿里云降價(jià)公告 | 來源：阿里云

這個(gè)大幅度降價(jià)的消息瞬間引發(fā)了與業(yè)界的普遍關(guān)注和討論，但短短數(shù)小時(shí)連鎖反應(yīng)出現(xiàn)了，百度智能云官宣文心大模型主力模型 ERNIE Speed（上下文長度 8K、128K）、ERNIE Lite（上下文長度 8K、128K）免費(fèi)。

雖然這兩個(gè)模型和阿里宣布降價(jià)的模型并不完全對應(yīng)，但是這個(gè)動作讓很多人開始高呼中國大模型企業(yè)的 API 商業(yè)模式，難道就這樣在 3 小時(shí)內(nèi)就消失了嗎？

文心大模型兩大主力模型全面免費(fèi)

實(shí)際上在更早之前，字節(jié)跳動宣布，豆包通用模型推理輸入價(jià)格為 0.8 元/百萬 tokens。

雖然這些價(jià)格背后在并發(fā)量，模型能力上有很多不同的細(xì)節(jié)區(qū)別，甚至根據(jù)創(chuàng)業(yè)者的實(shí)際計(jì)算，真正落到業(yè)務(wù)里用起來，各家的成本下降都沒有宣傳上那么夸張。

但至少紙面上看，每百萬 token 推理輸入量，字節(jié)、阿里、百度先后在一周內(nèi)官宣了 0.8 元，0.5 元和免費(fèi)的報(bào)價(jià)。有業(yè)界人士甚至開玩笑說，眼瞅著下一家跟進(jìn)的廠商可能就得發(fā)錢補(bǔ)貼讓客戶用 API 了，在這么短的時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生這樣劇烈的變化，到底是因?yàn)槭裁矗窟@是一次市場宣傳上的內(nèi)卷？還是大模型 API 調(diào)用的商業(yè)模式，就真的這么消解了嗎？

01 價(jià)格戰(zhàn)背后，大模型 API 調(diào)用的商業(yè)模式

其實(shí)最早 ChatGPT 發(fā)布時(shí)，大家對大模型直接作為服務(wù)被調(diào)用的商業(yè)模式有很大期待。畢竟，與上一波 AI 煙囪式的項(xiàng)目交付方式相比，大模型帶來了更通用的 AI 能力，作為標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)被調(diào)用，道理上也說得通。

就拿 OpenAI 來說，有兩大商業(yè)化手段，一是像 ChatGPT Plus 20 美元/月這樣的會員訂閱模式，另一個(gè)是開發(fā)者 API 調(diào)用服務(wù)。在這兩大標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)的拉動下，2023 年 12 月 31 日，The information 爆出 OpenAI 的年度經(jīng)常性收入（Annual Recurring Revenue，ARR）已經(jīng)達(dá)到了 16 億美元。

但即便強(qiáng)如 OpenAI 的模型能力，這個(gè)體量的營收相比其百億美金級別的研發(fā)成本而言，目前看也還是杯水車薪。

事實(shí)上，只提供模型的 API，距離 AI 應(yīng)用在場景中落地還有很大距離，大部分 AI 應(yīng)用還需要在一個(gè)通用的模型 API 之上，在場景里喂數(shù)據(jù)、做微調(diào)等來優(yōu)化模型引擎。看到這一瓶頸后，國內(nèi)大模型廠商在過去一年也做了一系列探索來降低 AI 應(yīng)用的門檻，以期擴(kuò)大大模型的調(diào)用量。

以百度智能云為例，去年相繼推出模型開發(fā)工具 Model Builder 和 AI 應(yīng)用開發(fā)工具 AppBuilder、更具效價(jià)比的不同模型等，但模型的調(diào)用增長似乎依然有限。今年 4 月，百度智能云推出生態(tài)打法，和有渠道、場景的供應(yīng)商一起合作服務(wù)客戶，旨在進(jìn)一步拉升文心大模型標(biāo)準(zhǔn)化的 API 調(diào)用量。這些跡象上看，大廠們顯然并沒有真的準(zhǔn)備放棄 API 調(diào)用的商業(yè)模式，但這個(gè)商業(yè)模式還沒有真正收到成規(guī)模的錢，倒是真的問題。

上周，百度最新公布的數(shù)據(jù)顯示，文心大模型日處理文本 2500 億 token，另一大廠字節(jié)跳動日均處理 1200 億 token 文本，但其中很大一部分是大廠內(nèi)部業(yè)務(wù)在調(diào)用做 AI 應(yīng)用和業(yè)務(wù)探索。

可以看出，盡管模型廠商做了很多嘗試，但標(biāo)準(zhǔn)化的模型 API 并沒有迎來確定性的增長。

這是本周大廠模型推理價(jià)格降低的大前提和背景。理解了模型 API 調(diào)用的需求現(xiàn)狀，也就不難理解這一波降價(jià)動作——降價(jià)并沒有真的損失多少收入，不如激活下市場，賺個(gè)吆喝，促進(jìn)很多企業(yè)從「免費(fèi)試用」開始下水，早點(diǎn)啟動對 AI 進(jìn)入業(yè)務(wù)流的嘗試。

其實(shí)，這一波降價(jià)的連鎖反應(yīng)，真正的源頭并不是阿里云，也不是字節(jié)跳動，比大廠降價(jià)更早的，是一家創(chuàng)業(yè)公司。

5 月 6 日，國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司幻方旗下的大模型公司「深度求索」開源了第二代 MoE 模型：DeepSeek-V2，主打參數(shù)更多、能力更強(qiáng)、成本更低。

由于 DeepSeek 的技術(shù)優(yōu)勢在全球大模型圈子得到了普遍好評，而其在模型能力逼近第一梯隊(duì)閉源模型的前提下，還把推理成本降到了 1 塊錢/百萬 token，也就是說，成本是 Llama3 70B 的七分之一，GPT-4 Turbo 的七十分之一。而且，DeepSeek v2 還能做到有利潤，這顯然是是模型架構(gòu)、系統(tǒng)、工程的一系列進(jìn)步帶來的成本降低。

這一信息在實(shí)際做模型應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)界引起了廣泛討論，在海外也引起了不小的波動，半導(dǎo)體和人工智能獨(dú)立研究機(jī)構(gòu) SemiAnaysis 稱其性能直逼大模型 GPT-4 所代表的第一梯隊(duì)，同時(shí)推理價(jià)格相當(dāng)?shù)停遣豢尚∮U的中國力量。

DeepSeek v2 宣布其價(jià)格為 1 元/百萬 token 后，隨即引來了大模型價(jià)格戰(zhàn)，智譜、面壁、字節(jié)、阿里、百度，以及今天跟進(jìn)的科大訊飛、騰訊云相繼宣布了模型推理價(jià)格降低。

對于各家不同的降價(jià)策略，已經(jīng)有一些質(zhì)疑聲音稱一些降價(jià)的模型本身吞吐量就低，而高性能模型并沒有降價(jià)。并且還有很多細(xì)節(jié)條款會讓最終企業(yè)用起來沒有宣傳的那么便宜，從這個(gè)角度看，降價(jià)更多是模型廠商出于市場和品牌的考量，進(jìn)行的一波內(nèi)卷。

歸根結(jié)底，能形成價(jià)格戰(zhàn)的連鎖反應(yīng)，也是當(dāng)前各大模型的能力放在可用的場景中，尚未拉開差距，用戶甚至有免費(fèi)開源的產(chǎn)品可以用。

一位 SaaS 廠商創(chuàng)始人向極客公園表示，「對我來說用誰的其實(shí)無所謂，因?yàn)樗麄冏詈笈艿枚疾畈欢啵?dāng)把時(shí)間線拉長來看，最后這些廠商提供的模型 API 服務(wù)，99.9% 的概率跟今天的云是差不多的概念。另外，如果一個(gè)通用的模型 API 無法深度適配場景，還是要自己基于開源模型，用場景數(shù)據(jù)做專門的深度訓(xùn)練，也不會接通用的模型 API。」

最終的的客戶需求，其實(shí)是端到端的訴求，是可以用、可以看到效果的東西，而不是模型調(diào)用。

02 大模型，巨頭和創(chuàng)業(yè)公司有不同的游戲

當(dāng)然，模型推理價(jià)格降低本身也是技術(shù)發(fā)展帶來的必然結(jié)果，有一系列工程、架構(gòu)、系統(tǒng)手段可以持續(xù)優(yōu)化。今天凌晨微軟 Build 開發(fā)者大會上，納德拉還舉例解釋了這一趨勢。他說，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，對應(yīng)性能/成本提升了 70 倍。

「難的是探索模型能力上限，至于模型推理價(jià)格一定有辦法降低」，Minimax 創(chuàng)始人閆俊杰上周坐客極客公園直播節(jié)目中表述了這一技術(shù)趨勢，他表示，模型推理價(jià)格降低到可用，在學(xué)術(shù)界已經(jīng)發(fā)生過三次了，這不難。

模型技術(shù)的攀升，才是 API 調(diào)用商業(yè)模式能繼續(xù)增長的前提。其實(shí)細(xì)看今天宣布降價(jià)的模型產(chǎn)品也是一樣，真正大規(guī)模、高性能、支持高并發(fā)的模型推理還是要收費(fèi)，降價(jià)幅度是有限的。

但長期來看，API 模式最終考驗(yàn)的還是模型能力，如果技術(shù)拉不開差距，價(jià)格也一定拉不開差距，最終模型調(diào)用的價(jià)值會被稀釋，雖然依舊是重要的基礎(chǔ)設(shè)施，但價(jià)值大小就從油變水了。

換一個(gè)角度看，今天一個(gè)通用的模型 API 可能不是迫切的需求。就像 Lepton.ai 的創(chuàng)始人賈揚(yáng)清在朋友圈表達(dá)的觀點(diǎn)，「站在整個(gè) AI 業(yè)界的角度我想說，降價(jià)是個(gè)拍腦袋就可以做的簡單策略，但是真正的 To B 商業(yè)成功更難。」今天企業(yè)在使用 AI 的時(shí)候，并不是成本驅(qū)動的，「今天不是說 API 貴才沒有人用，而是因?yàn)橐闱宄降自趺从闷饋懋a(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值」。

從這個(gè)角度看，如何把大模型能力推動到企業(yè)的業(yè)務(wù)里的很大一部分任務(wù)，可能又回落到傳統(tǒng) SaaS 廠商（用 AI 升級產(chǎn)品之后）手里，需要他們作為智能生產(chǎn)力的「干線物流」+「前置倉」，輸送到各個(gè)場景中。

隨著模型 API 直供模式的高度內(nèi)卷，巨頭其實(shí)已經(jīng)在向能交付價(jià)值的 SaaS 看，微軟今天宣稱 GitHub Copilot 訂閱者已經(jīng)有 180 萬付費(fèi)用戶。谷歌近日也正在與 CRM 營銷巨頭 Hubspot 談高達(dá) 300 億美金收購可能性，因?yàn)榍罢呖赡軙眠@次收購來加強(qiáng)其在 AI 領(lǐng)域產(chǎn)品整合。

對于巨頭而言，模型技術(shù)和實(shí)際場景，兩個(gè)都要抓，才能有規(guī)模化的收入。但歸根結(jié)底，模型能力和別人拉開距離，才是 API 模式可以產(chǎn)生價(jià)值的「華山一條路」的挑戰(zhàn)。

而對于大模型創(chuàng)業(yè)公司而言，也是個(gè)「華山兩條路」的局面，即要么做出比大公司更好的模型技術(shù)，要么從模型走向產(chǎn)品，直接創(chuàng)造價(jià)值。

智能的能力不會是免費(fèi)的，但是怎么規(guī)模化的創(chuàng)造價(jià)值，巨頭和創(chuàng)業(yè)公司，都還在尋找答案。