推理成本雪崩，大模型卷进了价格战

2024年5月22日，今天阿里刚把9款大模型降价、百度直接把文心两款模型免费，我复盘了一遍从5月6日DeepSeek v2点火的这轮大模型价格战，越想越觉得它像十年前的流量大战。

如今大模型的战场，让我感觉像回到了12年、13年：滴滴和快滴的补贴大战，还有O2O市场的千团大战。

卷价格，甚至直接免费，真的梦回十年前。

如果一定要给国内大模型的价格战找一个起点，我觉得是今年的5月6号。

那一天，有一个在AI圈好像名不见经传的公司发布了一个新模型，叫DeepSeek v2。

那天我第一次看到DeepSeek v2，心里的第一想法是：这又是谁的东西，怎么跑分直接打平LLaMA3-70B了？大概查了下，哦，幻方啊，国内首屈一指的量化私募，囤卡无数，手上有万卡A100集群，能做出这个模型不意外。

那天坦率地讲，我完全没意识到这个模型带来的蝴蝶效应有多恐怖，因为我当时没注意到一个非常非常重要的指标：推理成本。

每百万tokens的价格，输入1块钱、输出2块钱，价格为GPT-4-Turbo的七十分之一、Claude3 Opus的百分之一、GLM4的百分之一。在能力差不了太多的情况下，价格被打成了这样。

直到第二天，当我看到铺天盖地的对比数据时，我才察觉到：可能，要变天了。

推理成本降低的速度，远远超出我们的预期。

当原来昂贵、遥不可及的推理成本，降低到一种近乎于不要钱的形态，对这个社会、这个行业的冲击有多恐怖？

上一次这种极致的成本降低，诞生在十几年前，那时候上网用的还是3G。我依稀记得，我用着非常小的破山寨机，开着5块钱30M的流量，在QQ家园里玩着图片都不敢开的文字游戏，一天只舍得用1M。同学有时候跟我恶作剧，趁我不在把我的UC浏览器无图模式给关了。等我回来打开网页，看着一张张加载的图片、看着飞逝的流量，我经常有想把他们揍死的心。那时候流量就是白花花的钱，就是我们仅有的跟这个世界沟通的命。

那时候钱还值钱，套餐外的流量还要花钱买：超出套餐外的流量是0.01元/KB，如果你超了1个G，就要10000块钱。

那可是2009年的10000块钱啊！

2010年，乔布斯发布了震撼世界的iPhone4。同一年，小米终于凑齐了梦之队，搬进了他们的新家银谷大厦。

4年后，4G来了。这一次，套餐外1GB的价格变成了100块钱，下降了99%。

再然后，腾讯带着联通，拿着王炸腾讯王卡冲了出来，套餐外的1GB价格变成了1块钱。

再然后的故事，所有人都知道了：因为流量资费的降价，有两个革命性的场景崛起——短视频，还有直播。

你说，2009年抱着手机玩文字游戏的我，会想到因为流量成本的降低，十年后人人都可以随时随地直播、随时随地刷视频吗？

这就是成本降低带来的蝴蝶效应：会有新的信息进入、新世界的开发、全新场景的涌现。

现在，我们又一次站在了2009年的节点上。只不过这一次名字换了，从流量成本变成了推理成本，从曾经的3家角逐变成了百模大战。

各大竞品的动作速度也出奇地快，直接开卷：

5月6日，DeepSeek v2发布，32K上下文，每百万Token价格：输入1元，输出2元。

5月11日，智谱宣布GLM-3-Turbo降价，128k上下文，每百万Token价格：输入1元，输出2元。

5月15日，字节发布豆包通用模型pro（32K），每百万Token价格：输入0.8元，输出2元；豆包通用模型pro（128K），每百万Token价格：输入5元，输出9元。

5月21日，阿里宣布9款大模型降价，对标GPT-4的Qwen-Long，每百万Token价格：输入0.5元，输出2元。

同日下午，百度宣布文心大模型两款模型直接免费。

要知道，在5月15号豆包发布的当天，百度是这么说的："使用大模型不应该只看价格，更要看综合效果，只有让AI应用效果更好、响应速度更快、分发渠道更广，才能让人们切实感受AI为社会生产带来的便利。"

嗯……

这是一场战争。

经历过那个残酷的互联网时代的公司都清楚，这个时候已经不是钱的问题，是命的问题。地上拢共就这么几个坑，你就说，你占不占吧？

要么死，要么跟。

而且这一波降价的都是API，可以明确看到，大家要的是开发者的资源。开发者，是缔造应用生态的人。

在各大厂商在C端疯狂投放、ROI越来越低的情况下，AI聊天机器人的产品形态弊端就非常凸显：下沉不下去了。需要开发者更多地去造应用、造产品，然后帮助模型厂商去触碰他们曾经触碰不到的用户。

开发者就那么多人，你说，你抢不抢吧？

现在是直接免费不要钱，下一步就是给开发者补贴；再下一步，直接送模型送算力。

不要以为这是不可能的事，国内的商战就是如此朴实无华，先特娘的熬死对手再说。

而且AI时代还有个很有意思的特点：数据飞轮。

AI时代众所周知的三要素：算法、数据、算力。数据在非常重要的位置，甚至对很多大模型公司来说，数据就是命根子。而最好的数据飞轮就是：既做上层应用，也做模型，直接用一个产品把大模型送到用户面前——模型不断跟用户产生交互，用户不断为模型生成新数据。最典型的就是Midjourney，每次给你生成4张图，你会选一张觉得最好的输出或优化，这是一个非常强行的反馈机制，更是一个巨大的数据飞轮。

你也不用觉得大模型公司会善心大发不拿你的数据去训练大模型，这是不可能的。相信我，一定会用。

简单说就是：用得越多，数据越多，清洗完当数据集拿去训练以后，模型越牛逼。

这也代表着寡头效应会越来越强，直到遇到瓶颈。

而现在，开发者就这么多，用户就这么多，那边To C的在疯狂烧钱抢人，那这边To开发者的呢？但凡有一个开始卷，其他人也只能被逼着往前卷。

还是那句话：要么跟，要么死。

对于普通开发者、普通用户来说，这是一个类似于2013、2014年、对消费者来说最好的AI时代。

但对于AI公司来说，这绝对是一个至暗时刻。

残酷的淘汰赛，要开始了。