【中国经济周刊】 记者 郑雪 | 北京报道
从一段文字变成一个视频，需要多长时间？
答案或许是10秒。借助AI大模型，你只需要输入需求描述，可能只需等待10秒，便能得到想要的视频，而且花费很低甚至是免费的。
10秒背后，不仅是技术进步，更是大模型「钞能力」的结果。对于从2022年末开始狂飙的AI大模型而言，寻求落地场景和商业化成为今年的重要任务。
落地压力之下，大模型厂商开始以价格换用户、拓市场。目前，国内已经有多个厂商宣布调价动作，有人调侃称大模型已经进入「以厘计价」的时代，有些模型甚至干脆免费向用户、开发者开放。
但实际上，大模型是非常烧钱的，需重金投入。在应用场景和商业模式尚未明确的情况下，多个厂商选择降价背后有何考量？如何平衡成本、盈利和长期发展？这又会对用户带来哪些影响？
多家大厂开始「卷」价格
大模型厂商最近一次宣布降价，是在今年9月份，宣布降价的是阿里。这是今年以来阿里第二次宣布降价。
具体来看，阿里云百炼平台上的三款通义千问主力模型再次降价：输入和输出价格均有调整，还将免费赠送新用户相关额度。
以输入价格为例，Qwen-Turbo（128K）的降幅为85%，每百万Tokens（模型处理的基本数据单位）0.3元；Qwen-Plus（128K）和Qwen-Max的输入价格降幅分别为80%和50%。
这并不是国产大模型第一次降价。今年5月，幻方深度求索（DeepSeek）正式开源第二代MoE模型DeepSeek-V2，定价为每百万Tokens输入1元、输出2元，价格为ChatGPT语言模型GPT-4-Turbo的近百分之一，刷新了大模型API(指应用程序编程接口，可通过此接口实现数据分享和交换)的低价纪录。
随后，各大AI厂商智谱AI、字节、阿里、百度、科大讯飞、腾讯等陆续跟进降价动作。其中字节跳动宣布豆包主力模型在企业市场的定价为0.0008元/千Tokens，大模型价格进入「厘时代」；百度、科大讯飞、腾讯的部分模型全面免费。
无论是B端还是C端用户，可以用更低价格甚至免费使用大模型。
在大模型应用场景尚未明确、商业化也在逐渐探索的路途之上，为何要选择降价策略？
国胜证券研报认为，大模型API纷纷降价，可能源于大模型推理技术的进步、推理成本的下降，客观上给了开发者更多选择。
华泰证券则指出，降价幅度和范围较大的主要是互联网企业，其资源更加丰富。降价以入门级轻量API为主，可以从技术优化和生态抢占来解释。
「一方面，DeepSeek-V2证明了，确实可以通过注意力机制优化，大大减少所需缓存的量，降低成本和提高效率。另一方面，即使没有技术上的降价逻辑，通过降价手段吸引开发者，目前看仍是抢占生态的重要手段。」华泰证券研报指出。
阿里云CTO周靖人在云栖大会期间接受媒体采访时表示，降价的原因主要考虑规模效应、优质技术、资源调度等方面。此外，希望降价激发更多产业创新。
目前来看，大模型「卷」价格尚未看到终点。
5月大模型厂商集中降价之后，继续「卷」价格，接下来的几个月，智谱AI、百度、深度求索、阿里等在上述调整基础上再次宣布降价。
「一般来说，降价主要和两方面因素有关，一是产品尚未适应市场需求，需要通过降价赢得更多用户。二是通过降价解决留住用户的问题。」艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅接受【中国经济周刊】记者采访时说，考虑当前AI技术能力和用户使用习惯，预计此轮AI降价尚未到底。
降价只是开始，硬核竞争还在后面
关于大模型，业内也在焦虑「价格甚至打到负毛利」。大模型降价意味着价格战的开启吗？
火山引擎总裁谭待在9月2024火山引擎AI创新巡展上接受媒体采访时曾表示，这不是价格战，而是把成本降到合理价格，把应用做好，解锁更多场景。
周靖人也不认为这是价格战。在他看来，这就好像手机上网资费，今天200元能用几十G的流量，但在20年前，用户使用几十G的流量估计得「破产」。
「今天的价格不存在足够低一说，相对未来庞大的应用来说，还是太贵了。」周靖人说。
「国产厂商在这波降价中，并不会盲目打‘价格战’，仍然会考虑成本等因素，‘循序渐进’。」华泰证券表示。
大模型降价也带来了更多思考。
「主要还是对市场的影响。一是资本市场对大模型商业模式的可持续性和未来规模化盈利模式的思考；二是用户，不管是B端用户还是C端用户，他们和厂商之间关于价格的博弈将持续下去。」张毅说。
对于大模型应用推广来说，降价只是开始，未来技术将会成为更加硬核的竞争。
在张毅看来，大模型的护城河和门槛，还是在于产品的解决能力，即用户的满意度。大模型厂家仍需在解决用户需求上下功夫。
谭待表示，接下来要做的是在这个价格基础上，提高质量和性能。质量主要是指让模型能力更强、更多元。
今年以来，AI逐渐走向应用落地，硬件端从AI手机到AI PC（人工智能个人电脑），厂家激战不断。对于AI而言，除和硬件结合之外，其本身也被赋予更多想象：文字对话、视频生成，还有类似于【钢铁侠】 中智能管家贾维斯等。
大模型从技术到真正「飞」入寻常百姓家，需要不断繁荣的应用和大规模商业化的助推。
「大模型的商业化之路，是不平坦的。」张毅说。
在他看来，现在大模型商业化面临的问题在于，产品究竟能在多大程度上解决用户需求。目前来看，各大厂商大模型产品的智能化水平和解决需求的能力还有比较大的提升空间。
此外，张毅认为，大模型激烈的竞争也会影响商业化。激烈竞争之下，前期的研发投入和未来的产出结果之间存在较大不确定性，这种不确定性会导致相关主体对前期研发投入持更加谨慎的态度。
