大模型掀起价格战 应用跟进才是关键

　　全球都在关注英伟达的最新业绩，但是国内市场却莫名陷入了人工智能大模型的价格战。

　　正是因为人工智能应用需求的不断增加，使得大家对英伟达的业绩翘首以盼。但AIGC的“杀手级”应用还没有出现，大模型算力输出却率先进入了红海。

　　这次大模型的价格战突如其来，各大佬迅速跟进。

　　最开始是几个“小字辈”搅局。大模型初创公司智谱AI将旗下入门级大模型GLM-3-Turbo的价格从0.005元/千tokens降低到0.001元/千tokens，然后是私募巨头幻方量化将旗下的大模型DeepSeek-V2价格降至每千tokens输入0.001元、输出0.002元。跟着就是大佬们展开混战，字节跳动在高调发布豆包通用模型pro-32k时，开始让算力资源以“厘”为计价单位成为常态，按其推理输入0.0008元/千tokens、推理输出0.002元/千tokens计算，模型推理的综合价格只有0.001元/千tokens。5月21日，阿里云发布降价公告，将旗下通义千问对标GPT-4的商业化模型Qwen-Long的API（应用程序编程接口）输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降97%；输出价格从0.02元/千tokens降至0.002元/千tokens，直降90%。百度则直接打出免费牌，宣布文心大模型的两款主力模型ENIRESpeed、ENIRELite将全面免费并立即生效。随后，腾讯也宣布其主力模型之一的混元-lite模型价格从0.008元/千tokens调整为全面免费，同时混元-standard API输入价格从0.01元/千tokens降至0.0045元/千tokens，API输出价格从0.01元/千tokens降至0.005元/千tokens。

　　一时间市场好不热闹。人工智能大模型究竟有多少下游应用可以消纳上游的算力输出？这其实有很明显的答案。在百模大战尚未产生应用端巨头的情况下，率先进入价格战又是为何？有人说，这是此前大模型的使用成本太高了，制约了下游应用；也有人指出，正是因为人工智能下游缺乏重量级的应用，对大模型算力需求消纳不够，导致上游各大云厂商算力闲置，不得不竞相降价。

　　笔者倾向于后者。现在各个人工智能智算中心基础建设正风起云涌，再加上以前的通用大数据算力，至少从上游供应链环节看，是没有多大问题的。但在下游的应用端还没有出现像淘宝、腾讯、京东、滴滴、美团这样在上一代互联网时代各个细分领域的龙头企业。实际上，互联网时代龙头企业存在的另一个意义，就是对流量的大量消纳，上述企业都是上一代互联网流量消纳的大户。到目前为止，虽然国内各个大模型此起彼伏，但没有一个是能改变现有业态的重量级应用，很多就像过家家一样。既然缺乏这样的应用，现有的算力又在不断地堆积，降价竞争似乎不可避免。

　　而要有效将算力转换成实际应用，现阶段还需要有关部门积极引导。比如在利用大模型建立相关数据应用方面加大力气，真金白银地投入数字城市建设。近日，有关部门联合对外发布《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》，从全领域推进城市数字化转型、全方位增强城市数字化转型支撑、全过程优化城市数字化转型生态等五个方面提出13项具体举措。据预测，中国智慧城市ICT（信息和通信技术）市场投资规模将从2023年的8754.4亿元增长到2027年的1.18万亿元，2023年至2027年的年均复合增长率为8%。如果数据产业得到全面推进，将影响力实际发酵到产业之中，无疑将吸引更多社会资本的参与，这对稳定智能智算和大模型的基本盘是很有效的。

　　此外，还应加大在制造业中人工智能大模型的实际应用，树立几个样本并加大推广力度，如果能与大规模设备更新结合起来实施，取得的效果将事半功倍。高层会议日前审议通过了《制造业数字化转型行动方案》，提出要加快工业互联网、5G等新型基础设施建设，破除数据壁垒，打通信息孤岛。工信部数据显示，我国已连续三年实施智能制造试点示范行动，培育了421家国家级示范工厂、万余家省级数字化车间和智能工厂，人工智能、数字孪生等技术在90%以上的示范工厂得到应用，智能制造装备产业规模已达到3.2万亿元以上。这些应用对于上游大模型和人工智能算力的消纳非常重要，也是产业技术升级的重要抓手。最关键的是，还要继续加大全社会的投入力度，从政策和资金扶持上明确目标，找准方向，突破关键点。

（文章来源：金融投资报）

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