大模型价格战白热化：巨头降价逼迫中小厂商生存艰难

在过去的一年中，大规模模型（大模型）领域进入了一场前所未有的“价格战”，而这一局面在2024年也未见改善。这场价格竞争的核心逻辑看似简单：降价既能吸引用户，也是一种生存策略。最终能否在这场博弈中获胜，仍然取决于技术、生态和用户的选择。

2024年一天，阿里云宣布再度降价，其通义千问视觉理解模型的价格降幅超过80%。这一举措并不是孤立现象，几周前，火山引擎在Force大会上将豆包视觉理解模型的输入价格降至极低水平，几乎达到了“白菜价”，让人不禁怀疑行业的利润空间。百度智能云也采取了激进措施，宣布其文心大模型核心产品全面免费开放。

降价背后的代价不容忽视。在价格战的加剧中，小型厂商的生存空间进一步被压缩。对于大厂降低价格的目的在于构建生态壁垒，但对中小型厂商而言，利润被压榨、研发资金不足将制约其技术迭代，最终可能被迫出局。随着竞争的加剧，这场价格战实际上反映了行业内对生存权的激烈争夺。

一、大模型降价背后的商业博弈

了解大模型行业的降价策略，要分析其商业模式。实际上，这是一场围绕基础服务、细分需求和算力独占的复杂博弈，而降价仅仅是表面现象，深层的“套路”则藏于其中。

根据目前市场调研，大模型厂商的商业模式可以细分为三类：

1. 基础服务：这类服务是用户接触到的最直接内容，即根据输入生成输出。这一环节的定价门槛最低，也成为主要的价格战焦点。

2. 模型微调：厂商根据客户需求对模型进行定制化训练，通常按训练文本的token数量和训练迭代次数收费。虽然这部分费用较高，但其盈利能力明显高于基础服务。

3. 模型部署：针对大型客户，厂商提供专属算力资源，按实际消耗的算力或token数量进行计费。这一服务更加个性化，收费逻辑复杂，通常具有较高溢价。

在这三种模式中，厂商的降价主要集中在第一种基础服务上。厂商们不仅策略性地降低了输入费用，同时在输出环节保持相对高价，以确保利润。例如，豆包的Pro-32k输入价格仅为0.8元/百万tokens，但输出价格却高达2元/百万tokens。这为厂商吸引开发者试用的同时，也保持了盈利能力。

降价并不是绝对的利好。整体降低售价的同时，也意味着行业整体利润率的下降，可能让中小厂商无力参与竞争。用户的关注点固然在于模型性能和实际应用，但厂商们也必须谨慎考量降价带来的用户增长是否可以持续转化为收入。

二、字节跳动的“中间态”担忧

回顾大模型行业，字节跳动进入这一领域相对较晚，CEO梁汝波曾表明，字节对大模型的敏感度相对“迟钝”。作为后来者，字节在和其他企业竞争时采取了“砸钱”的策略，以提高市场热度。

高昂的广告投入并未必然带来用户的忠诚度。尽管豆包迅速积累了用户，但其用户活跃度并不高，反映出用户对产品的实际依赖程度较低。这种低用户粘性不仅限制了广告空间的开发潜力，也预示着其商业化路径的困境。

差不多相同的困境，出现在C端和B端市场之间。字节将更多重心转向B端业务，力图通过企业服务实现可持续的现金流。国内市场难以通过单纯的订阅或销售盈利，这一点亟待重视。

三、价格战白热化，技术竞速愈演愈烈

在市场洗牌加速的情况下，这场被称为“去九存一”的淘汰赛已经将大部分二线厂商挤出。存活的厂商并不能轻言松口气，因为新一轮的竞争已然开启。这一轮竞争不再仅仅看重价格，技术能力才是决定生死的关键。

随着C端用户粘性降低，价格战逐渐被技术竞速所替代。谁能以更低的成本提供更强大的技术能力，谁就能在竞争中立于不败之地。技术的底层驱动包括硬件能力和算法优化，因而区别化的技术路线成为当前突围的关键。行业的发展空间将越来越依赖于技术创新的能力，尤其是生成式AI向推理式AI的转变。

未来的竞争不仅仅是在价格上较量，更是各家在技术创新上的博弈。只有不断提升自身的技术实力，才能在这场白热化的价格战中生存下来。在这个瞬息万变的行业中，谁能在保证技术领先的同时，维持良好的用户体验，谁才有可能在未来的竞争中占据优势。