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大模型卷价格战,国内厂商是最专业的

如今,大模型的战场,仿佛让我感觉回到了2012年、2013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,发布了一个新的模型,叫,DeepSeek v2。

那一天,当我第一次看到DeepSeek v2的时候,我心里的第一想法是,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,手上万卡A100集群,能做出这个模型,不意外。

那一天,坦率地讲,我完全没有意识到,这个模型所带来的蝴蝶效应,有多恐怖,因为我当时没有注意到一个非常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一张可视化图的时候,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了。

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,那对于这个社会、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,我们上网用的还是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。

同学有的时候跟我恶作剧,趁我不在的时候,把我的UC流量器的无图模式给关了。当我回来,打开我的网页,看着一张张加载的图片,看着那飞逝的流量,我经常有想把他们揍死的心。那时候,流量就是白花花的钱,流量就是我们仅有的跟这个世界沟通的命。

那时候钱还值钱,那时候套餐外的流量还要花钱买;那时候,超出套餐外的流量,要0.01元/KB,如果你超了1个G,那就要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,大家都知道了。因为流量资费的降价,有两个革命性的场景崛起了——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,随时随地的刷视频吗?

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

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。

各大竞品们的动作速度,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2点13点,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,可以明确地看到,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了出来:下沉不下去了。

我们需要开发者,更多的去造应用,造产品,然后帮助模型厂商们,去触碰他们曾经触碰不到的用户。

开发者就那么多人,你就说,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的朴实无华,先熬死对手再说。

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。

数据在一个非常非常重要的位置,甚至对于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——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的数据。最典型的就是Midjourney,每次给你生成4张图,你会选一张你觉得最好的进行输出或者优化,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用你的数据去训练大模型,这是不可能的。相信我,一定会用。

简单地说,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。

但是对于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。

本文来自微信公众号:数字生命卡兹克(ID:Rockhazix),作者:数字生命卡兹克

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