【财经分析】AI大模型卷起“降价潮” 商业化落地或加速

新华财经广州5月16日电（记者吕光一）AI大模型“价格战”又有强势入局者。15日，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布。据介绍，豆包主力模型在企业市场的定价只有0.0008元／千Tokens，0.8厘就能处理1500多个汉字，推动行业市场价格进一步下探。分析人士认为，今年以来大模型降价已成趋势，将进一步加速应用端落地。

大模型扎堆降价

记者注意到，近期国内外多个大模型相继宣布降价，AI大模型正掀起“价格战”。

2月底，法国人工智能企业Mistral AI发布了最新大模型Mistral Large，并推出对标ChatGPT的首个聊天机器人产品Le Chat。在定价上，Mistral Large的输入、输出价格比GPT-4 Turbo便宜约20%。

5月14日，OpenAI召开春季发布会，正式推出新一代旗舰AI模型——GPT-4o，不仅在功能上大幅超越GPT-4 Turbo，在价格上更是带来惊喜——API价格下降50%。

国产大模型在降价上也“不甘落后”。5月6日，国内知名私募巨头幻方量化旗下的AI公司DeepSeek发布全新第二代MoE大模型DeepSeek-V2。值得注意的是，DeepSeek-V2 API定价为每百万Tokens输入1元、输出2元（32K上下文），价格为GPT-4 Turbo的近百分之一，显示出较高的性价比。

5月9日，阿里云正式发布通义千问2.5，根据OpenCompass的测评结果，通义千问2.5得分追平GPT-4 Turbo，与此同时个人用户可从App、官网和小程序免费使用。

5月11日，智谱大模型官宣新的价格体系，入门级产品GLM-3 Turbo模型调用价格从5元／百万Tokens降至1元／百万Tokens，降幅高达80%。

再到5月15日，字节跳动豆包大模型正式开启对外服务，在定价上也推动大模型从“以分计价”，进入“以厘计价”阶段，换句话说，一块钱就能买到豆包主力模型的125万Tokens，相当于三本《三国演义》。

华福证券研报指出，大模型成本优化与算力需求并不是直接的此长彼消，而是互相搭台、相互成就。定价的持续走低有望带来更快的商业化落地，进而会衍生出更多的微调及推理等需求，将逐步盘活国内AI应用及国产算力发展。

提质降本加速大模型商业化落地

从“用不起”到“白菜价”，大模型“降价潮”背后是训练成本的不断降低。OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）去年在GPT-4发布后表示，该公司最大模型的训练成本“远远超过了”5000万美元。据斯坦福大学发布的《2024年人工智能指数报告》估算，OpenAI的GPT-4训练成本为7800万美元。而Mistral AI创始人阿瑟·门斯（Arthur Mensch）接受媒体采访时表示，Mistral Large的训练成本不到2000万欧元，相当于大约2200万美元。

以国产大模型DeepSeek-V2为例，定价之所以仅为GPT-4 Turbo的百分之一，银河证券研报认为，DeepSeek-V2提升数据集质量及优化架构，大幅提升训练效率，降低训练成本，训练所需计算量约为GPT-4的1/20，但性能上基本相差无几。成本大幅降低，在价格方面提升竞争力，大模型将逐渐进入价格战时期，AI应用将快速渗透。

目前，市场上主要的大模型参与者都在不断推动训练成本的降低，以加速大模型的商业化落地。百度升级了AI异构计算平台“百舸”，将训练和推理场景的吞吐量最高提升30%和60%。腾讯升级了混元大模型背后的自研机器学习框架Angel，针对预训练、模型精调和强化学习等全流程进行了加速和优化。借此，大模型训练效率可提升至主流开源框架的2.6倍，用该框架训练千亿级大模型可节省50%算力成本。

平安证券计算机行业分析师闫磊认为，当前全球范围内的大模型逐渐呈现由单方面的性能角逐，转向性能与实用性并重的发展趋势。大规模厂商通过提升其产品性价比，助推下游应用端的推广部署，有望加速大模型产业链商业闭环的形成。

编辑：尹杨

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