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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