文｜周鑫雨

編輯｜鄧詠儀

互聯(lián)網(wǎng)大模型于2024年5月率先迎來(lái)“618”。

圖片：周鑫雨

5月20日晚，阿里云在微信官方賬號(hào)發(fā)布了一條“明天又發(fā)生了什么”的帖子，發(fā)布了降價(jià)風(fēng)聲——21日上午10:00，通義千問(wèn)模型家族宣布降價(jià)，開源和閉源都有不同程度的限制和降價(jià)政策。

其中，Qwen是阿里云商業(yè)化的主要模型。-Long，從原來(lái)的20元/百萬(wàn)Tokens到0.5元/百萬(wàn)Tokens，輸入價(jià)格下降了97%，甚至達(dá)到了97%。

這個(gè)價(jià)格，以0.0003元/千Tokens的細(xì)微優(yōu)勢(shì)，突破了5月15日字節(jié)剛剛發(fā)布的“豆包大模型”的輸入地板價(jià)格：0.8元/百萬(wàn)Tokens。

不過(guò)，低價(jià)之王剛易位4小時(shí)，百度就來(lái)“掀翻價(jià)格地板”——文心一言兩款ERNIE Speed和ERNIE Lite，直接宣布“免費(fèi)”。

到2023年，模型降價(jià)仍然遵循訓(xùn)練效率優(yōu)化和規(guī)模效應(yīng)的自然趨勢(shì)。

2023年11月，百度大模型平臺(tái)“文心千帆”調(diào)整了相同漢字?jǐn)?shù)量對(duì)應(yīng)的Token數(shù)量，變相降低了模型價(jià)格的20%。相應(yīng)地，文心大模型的推理成本降低到了原來(lái)的1%。

但是2024年模型價(jià)格戰(zhàn)，幾乎沒(méi)有開戰(zhàn)的預(yù)兆。

價(jià)格懸崖的開始，是一條名為“DeepSeek “V2”鯰魚。在DeepSeek制作機(jī)構(gòu)“深度追求”的背后，有一萬(wàn)多張英偉達(dá)A100。 量化GPU基金-幻方量化。

五月六日，DeepSeek大模型V2的深度追求發(fā)布。DeepSeekk作為模型領(lǐng)域的“黑馬”，擁有2360億參數(shù)。 V2，模型性能處于國(guó)內(nèi)第一梯隊(duì)，定價(jià)沒(méi)有負(fù)擔(dān)。支持32k左右的模型API定價(jià)僅為1元/百萬(wàn)Tokens(計(jì)算)。、2元/百萬(wàn)Tokens(推理)，是當(dāng)時(shí)百度文心4.0-8k推理價(jià)格(120元/Tokens）的1/60。

圖片：周鑫雨

此后，大型獨(dú)角獸智譜AI率先加入價(jià)格戰(zhàn)。五月十一日，智譜AI旗下的GLM-3-Turbo，價(jià)格從5元/百萬(wàn)Tokens下降到1元/1元。Tokens。

另一方面，“黑馬”擾亂模型定價(jià)，則是更具性價(jià)比的小模型被重新討論。

很多從業(yè)者對(duì)智能的出現(xiàn)表示，小模型的潛力還沒(méi)有完全挖掘出來(lái)，可以通過(guò)數(shù)據(jù)治理、效率提升等策略，對(duì)下游客戶來(lái)說(shuō)也是更劃算的選擇。

Meta于2024年4月22日發(fā)布的開源模型Llama-3，以70B的“小參數(shù)”和20倍以上的GPT-4為性能掰腕。隨后，微軟再次發(fā)布了Phi-3.8B模型 mini，GPT-3.5號(hào)稱性能對(duì)比，也可以在蘋果A16芯片上流暢運(yùn)行。

對(duì)下游客戶來(lái)說(shuō)，昂貴的大型模型不夠“香”。大型企業(yè)的集體降價(jià)，也是順應(yīng)市場(chǎng)選擇的。

然而，即使價(jià)格打破了地板，大工廠仍然有利可圖。大模型只是門面，大工廠的漁民意味著通過(guò)模型銷售自己的云服務(wù)。

根據(jù)SemiAnalysis計(jì)算，DeepSeek每臺(tái)服務(wù)器在計(jì)算率服務(wù)力利用率最高的情況下，每臺(tái)服務(wù)器每小時(shí)收入可達(dá)35.4美元，毛利率超過(guò)70%。

但是對(duì)于被迫卷入價(jià)格戰(zhàn)的小廠商和初創(chuàng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，收入壓力會(huì)更大。2024年5月21日，零一萬(wàn)物CEO李開復(fù)直言不諱地表示，最新模式Y(jié)i-Large的API定價(jià)仍然是20元/百萬(wàn)Tokens。

未來(lái)，小廠只有在單點(diǎn)或多點(diǎn)功能上與競(jìng)爭(zhēng)者拉開距離，才能得到蛋糕。

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