「卷」就一個字，大模型廠商們不會說一次，它們只會用行動表示。但同樣是卷，中美大模型似乎走上了兩條路線。剛過去的5月，是全球「AI資訊大爆炸」月份。透過眾多資訊會發現—

美國那邊在卷技術：

OpenAI發布了迄今最像「人」的AI大模型GPT-4o；

Google全線更新了Gemini，秀出了超強AI語音助理Astra，還有對標OpenAI家GPT-4o、Sora的NotebookLM、Veo等產品；

蘋果推出了首顆AI晶片M4；

微軟發布了AI PC，更新了Copilot…

整體上，主打一個你追我趕、能力PK。

中國這邊在卷價格：

5月11日，智譜AI把個人版GLM-3Turbo模型產品的呼叫價格從5元/百萬tokens降至1元/百萬tokens；

5月15日，位元組跳動旗下的火山引擎將豆包大模型API輸入價格降至0.0008元/千tokens，把中國大模型市場價格捲入「厘時代」；

5月21日，阿里雲宣布將通義千問旗下9款核心模型悉數降價，其中通義千問GPT-4級核心模型Qwen-Long的API輸入價格銳減至0.0005元/千Tokens，降幅高達97%；

同日，百度也宣布，文心大模型兩大主力模型ERNIE Speed、ERNIE Lite免費；

5月22日，科大訊飛宣布，訊飛星火Lite API永久免費開放，訊飛星火Pro/Max API低至0.21元/萬tokens。

同日，騰訊雲也宣布，主力模型之一混元-lite模型即日起全面免費。

看上去，“晉西北亂成了一鍋粥”，成了價格戰下的國產大模型競爭局面的寫照。

▲今年5月AI大模型降價情況總結。圖片來源：APPSO。

知名投資人朱嘯虎就看熱鬧不嫌事大地說：一下子都從卷scaling law 180 度轉彎變成捲價格卷免費了，說好的AGI（通用人工智慧）夢想呢？

大洋彼岸在拼技術能力，中國同行在拼產品價格，兩相對照，確實很容易引發「硬科技PK軟應用」二元對立思維的回爐。

但與其批國產大模型在價格上捲成了麻花，不如思考下這道考題：都是大模型，為什麼卷技術成了美國大模型的天命，卷價格成了中國大模型的宿命？

01

要釐清的是，不是只有美國大模型才捲技術，也不是只有中國大模型才捲價格。

卷技術不是美國大模型的「專利」。在從拼參數、拼性能、拼Agent到拼價格的過程中，國產大模型也曾在複雜指令理解、知識記憶、幻覺抵禦等能力上摩拳擦掌。

5月9日，阿里雲就發布了號稱模型性能全面趕上GPT-4-Turbo、堪稱「地表最強」中文大模型的通義千問2.5，通義千問1100億參數開源模型也在多個基準評估收穫最佳成績，超越Meta的Llama-3-70B成為開源領域最強大模型。

對大模型而言，技術能力是1，其他的都是0，沒有技術支撐很難走遠。

價格戰這股風，也不只是吹到了國產大模型那裡。矽谷AI群雄打起價格戰來也不含糊。

在5月的新品發表會上，OpenAI就宣布GPT-4o支援免費試用，呼叫API的價格也比GPT-4-turbo降低一半，5 美元/百萬tokens，拿走拿走別客氣。

作為OpenAI頭號對手的Google看完後，立刻喊了聲“跟”，秉持著“敵不動，我不動，敵若降，我也降”的態度，把當家王牌Gemini大模型系列的Gemini 1.5 Flash的價格降到了0.35美元/百萬tokens。

眼看著兩位帶頭大哥都降了，作為小弟的矽谷當紅AI新創公司Anthropic和Mistral AI也跟著吆喝了起來：走過路過不要錯過，API價格只要0.25美元/百萬tokens了。

▲矽谷AI大模型同樣在卷價格。圖片來源：每日經濟新聞。

白熱化競爭的倒逼，大模型推理成本下降的帶動，大模型技術迭代曲線放緩的牽制，都是矽谷大模型廠商降價的原因。

但整體上，中國大模型廠商在軟硬體一體推進動能方面沒有像美國廠商那麼猛，美國大模型廠商在降價上也沒有像中國廠商這麼狠。

正因如此，許多人都擔心國產大模型會陷入低層次競爭的內捲螺旋，跟OpenAI、Google的技術代差會隨之繼續擴大。

諸如此類的擔憂不是全無道理，希望國產大模型將技術力作為競爭主軌道也是正常心態，但不能由此逆推出中國大模型捲價格就是“窩裡鬥”的結論，更不必就此設置起中國大模型“只擅長內耗，不擅長創新」的稻草人議題來。

拋開理性不談，中國大模型廠商“不是跟國外卷技術，而是在國內卷價格”，有些不夠正確——它沒考慮到“清場式遙遙領先”狂熱者的感受。

但理性地看會發現，中國大模型廠商卷價格在所難免。它們未必不想趕超OpenAI，是多重條件不允許；它們未必想卷價格，可它們首先得活下來。

對中國大模型廠商的捲價格，苛責不如試著去理解。

02

今年4月，工信部原部長苗圩在某論壇上說：在英偉達芯片幾近斷供後，中國跟美國的大模型算力差距逐漸拉大，所以和美國不要“打籃球賽”，要學會“下圍棋」。

在其表達語境中，「打籃球」指的就是拼算力，那樣免不了會被帶著「滿場亂跑」；「下圍棋」指的是用好自身優勢，加速大模型落地應用。

這說得很現實：受制於現實環境與發展階段，中美大模型在技術上仍有不小的差距。

今年3月Sora剛問世時，華大基因CEO尹燁就曾感慨：據不完全統計，國內號稱有大模型的公司已經有300多家，相信大部分還是“多小散亂”，面對ChatGPT在中文世界裡（的表現），似乎尚能一戰，但面對Sora的橫空出世，可有一個能打的甚至是接近的嗎？

說穿了，技術沉澱、人才儲備、融資環境的差距是短期內難以抹平的，英偉達晶片斷供更是不容忽視的掣肘因素。

▲截止2022年，全球57%的頂尖AI人才在美國，12%的在中國。資料來源：麥克波洛智庫。

這時候，縮短差距的正確開啟方式，自然不是以己之短博人之長，跟Open AI們比算力。

不比依賴算力的技術能力，比什麼？中國網路過去20年的彎道超車經驗已經給了答案：比應用。

多年來，美國企業擅長從0到1式技術創新，強於“硬科技”，中國企業擅長從1到n式模式創新，強於“軟應用”，美國互聯網是技術創新帶動應用創新，中國互聯網是應用創新反推技術進步，幾成業界共識。

正是因為應用程式側抓住了超大市場內的豐富場景帶來的機遇，才有中國互聯網企業在行動互聯網時代的蓬勃勢頭。也是因為利用場景優勢對沖了“跟跑者困境”，中國互聯網產業才有今天的繁榮景象。

近幾年，在“卡脖子”之痛的影響下，不少人動輒將底層突破和應用創新對立，將二者分別對應上“星辰大海”和“蘿蔔青菜”，評價創新的多個維度、多元視角也常被壓減成單一標準，那就是「有沒有造出光刻機來」。

他們會將強調應用的模式創新置於硬科技的另一側，看低模式創新的價值。

在此背景下，國產大模型“卷技術不足，卷價格有餘”，儼然是有“原罪”的。

但中國大模型的發展，不能被這類雜音所困。國家資訊中心專家張振翼先前就指出，美國在大模型發展中具備一定的領先優勢，中國需要加強自身獨特優勢的探索。在他看來，中國發展大模型人工智慧最大的優勢，就是應用場景資源極為豐富。

03

而拼價格，就是拼應用的必經步驟。美團、滴滴、拼多多能成為超級應用，就離不開當年掀起的價格血戰的「助攻」。

國產大模型大打價格戰，也是這樣：拼價格是表，拼應用是裡。大模型廠商在價格上的「退」是為了尋求商業模式和使用者成長上的「進」。不把價格打下來，就沒辦法加速落地。

對阿里、騰訊、位元組等巨頭來說，開啟降價模式背後都有一盤「以價換量」的棋：數據顯示，國內AIGC用戶滲透率目前只有6%。在習慣了免（白）費（嫖）的情況下，國內大量使用者都是價格敏感型的。

降價經常是最有效的獲客途徑，沒有之一。用的人越多，就越能壓低均攤研發成本，越能降低推理成本。這樣一來，沒準能開啟「降價讓利-用戶增多-規模效應明顯-雲端業務成長-持續降價」的良性循環。

阿里雲資深副總裁劉偉光曾說過，「AI推理的成本只有以每年10倍甚至百倍地下降，才能推動各行各業AI應用的爆發，預計未來大模型API的呼叫量會有成千上萬倍成長。

值得注意的是，這波降價降的多是API呼叫價格，相當於是用降價迂迴「搶人」——搶的是開發者。對大模型廠商而言，只有吸引越多的開發者，才能創造更繁榮的應用生態、催生更多的應用創新。

而豐富的大模型應用生態，是撬動「飛輪效應」的前置條件。應用生態越完善，使用情境越多，使用者規模越大，產生的新資料會反過來反哺大模型效能提升。

只有更大的使用量，才能打磨出更好的模型。就此看，卷價格未嘗不是另一種「卷scaling law」。

按照國內樸實無華的商戰節奏，現在是降價或免費，將來直接給開發者補貼，也不是不可能。

可以預見，這波價格戰會將「百模大戰」導入市場出清加速的節奏，大模型領域的格局洗牌在所難免。

▲ChatGPT產生的大模型價格戰圖片。

對用戶而言，也許會夢回2014年，那時叫車補貼大戰正酣，用戶成了價格戰直接受益者。

對許多AI新創公司而言，這可能意味著至暗時刻的到來——價格戰開啟的是淘汰賽，中小廠商不像大廠那樣有充足的資金彈藥，隨時可能因為沒法「跟」而被踢出牌桌，朱嘯虎就斷言，不是深度綁定大廠的模型公司基本上已經出局。

但這無關“自己人卷自己人”，只是市場競爭的本相而已。

整體上看，腰尾部被淘汰，市場加速向頭部集中，對中國大模型長遠發展未必是壞事：不要認為大模型領域的冪律分佈就等於“資本無序擴張”，事實證明，在“國際競爭中大顯身手」方面，只有大企業才有大的競爭力。

04

中國大模型捲價格在所難免，但卷價格通往的不一定是競爭力提升－大模型核心競爭力提升，有賴於「價格下調-規模擴大-成本降低-利潤提升-研發加強-技術創新」正向增強迴路的跑通。

用戶固然會因為免費來嚐鮮，但決定他們能否長期留存的，是大模型的實際業務價值，能否高效完成任務、解決用戶痛點，而非價格。

很多體驗過的使用者都知道，當下的不少大模型都有著很強的「不確定性」——它經常會變成CheatGPT。若這只是大模型跟C端用戶相互“調戲”，那無非是提供了些笑料，可大模型應用最終得沉到行業產業場景中去。

業界場景專業度要求高、邊際容錯率低，必須得靠技術能力實際減少「幻覺」、避免「誘導」。

而從大模型技術能力角度來看，價格戰往往呈現兩面性：

1，業界洗牌後，以低價換來市佔率提升的頭部廠商能獲得更豐厚的回報，也能在研發上投入更多；

2，在惡性競爭下，會抑制企業利潤，那些長線性創新專案投入也會受影響，進而損害長遠競爭力。

這輪價格戰到底會通往哪一面，也看大模型廠商怎麼選。

零一萬物創辦人兼CEO李開復就說，國內常看到ofo式的「瘋狂降價、雙輸」的打法，大模型公司不會這麼不理智，因為技術還是最重要的，如果技術不行，純粹靠貼錢、賠錢做生意是行不通的。

百川智能創始人王小川也表示，百川智能不會參與降價，「千團大戰、滴滴快的補貼大戰，背後都帶有網路效應，那種商業模式改變了生產關係，改變了司機和乘客之間、外賣員和用戶之間的關係。

要而言之，大模型技術能力提升才是硬道理，價格戰換來的不該是在落後系統上開發應用，而應是「價格力-技術力」相互帶動的正循環基礎上的系統持續升級。

價格為錨、應用為先，或許能幫中國大模型完成局部追趕意義上的「彎道超車」。但局部以外的部分，只能靠技術創新補齊。在這點上，沒有捷徑。

這不是說中國大模型廠商不該卷價格，而是說卷價格的進階方向還得是卷技術——如果有些人非要怪中國大模型“就知道猛捲價格”，那一切責任在於拜登，誰讓他摁下英偉達晶片斷供按鈕的？