國產AI大模型，卷到“零元購”

徐乃帥

當前，國產AI大模型的競爭，似乎已進入了白熱化階段。

2023年，繼文心一言、天工AI、通義千問等最早推出的大模型引領潮流之后，各大互聯網科技公司、科研團隊迅速跟進。截至今年5月，國內已完成備案的人工智能大模型總數達到了136個，已發布的大模型更是達到了300多個。

在這一年多時間里，國產大模型產品你追我趕，在技術層面形成了激烈的競爭態勢。而正當大多數人還在橫向對比各個大模型的孰優孰劣時，“百模大戰”的畫風卻陡然一變，轉向了“價格戰”。

如此景象，不禁讓人產生了疑問：現在的國產AI大模型領域，已先進到可以跨越技術積累階段，直接進入商業競爭階段了？

“價格戰”體現同質化？

5月6日，幻方量化宣布，旗下深度求索（DeepSeek）開源第二代MoE模型DeepSeek-V2，定價為每百萬tokens輸入1元、輸出2元，價格為GPT-4-Turbo的近百分之一，并且登錄就送500萬tokens，由此打響了大模型價格戰的第一槍。

5月11日，智譜AI調整了旗下入門級大模型GLM-3-Turbo的價格，從0.005元/千tokens降低到0.001元/千tokens，新注冊用戶獲贈從500萬tokens提升至2500萬tokens。而GLM-3 Turbo Batch批處理API還將進一步便宜50%—為0.0005元/千tokens，也就是1元200萬tokens。

這一“優惠”力度，已基本向DeepSeek看齊。

8塊錢可以買到約1600萬個漢字，相當于25本《三國演義》的字數。

豆包大模型頁面

到了5月15日，字節跳動成為第一個拋出“重磅炸彈”的互聯網大廠，將“價格戰”帶入高潮。在火山引擎原動力發布會上，豆包大模型“全家桶”正式發布，豆包主力模型的推理輸入定價僅為0.0008元/千tokens，這意味著8塊錢可以買到約1600萬個漢字，相當于25本《三國演義》的字數。

這種狀況下，多次被當作比價“靶子”的阿里和百度，不得不作出回應。5月21日上午，阿里云官方宣布，通義千問9款主力AI大模型全面降價，其中，Qwen-Long API輸入價格由0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，降幅達到97%。同日下午，百度在毫無預兆的情況下，宣布文心大模型兩大主力模型全面免費，立即生效。

有意思的是，此前，面對來勢洶洶的字節跳動，百度曾回應過“使用大模型不應只看價格，更要看綜合效果”，如今卻也加入了這場“內卷”，并且一舉達到了“掀桌子”的效果。

緊接著，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價格降低至0.21元/萬tokens。而后，就連騰訊也加入了降價陣營，將混元-lite模型的價格調整為全面免費。

如此景象，自然喚醒了人們對互聯網價格戰的記憶。

彼時，網購平臺、外賣、打車、共享單車……幾乎每一個新的競爭賽道都經歷了激烈價格戰的洗禮。但在技術主導的人工智能領域，卻不禁讓人有幾分疑慮，國產AI大模型的發展，真的已經足夠成熟了嗎？企業是否會陷入“虧錢換增長”的惡性循環？

此前，DeepSeek發布時，幻方員工表示，之所以可以給出如此低的定價，重要原因是通過模型結構創新，大幅度降低了運算成本，其利潤依然可以超過50%。

另一方面，硬件和計算資源的提升，也是成本降低的關鍵因素。字節跳動火山引擎的總裁譚待也在一次談話中表示，降價源于技術自信，未來還有很多手段持續降低成本。

關于眼下這場“價格戰”，譚待直言：“現在還不是談競爭的時候。”

在許多業內人士看來，這場“價格戰”是大模型同質化的表現，但另一方面，也在為加速AI應用的爆發做鋪墊。更低的成本，讓更多的企業和開發者能夠負擔得起這項技術，也有更多的試錯空間，將有效推動AI應用的創新和廣泛普及。

落地場景仍待更多探索

沒有人會否認，生成式人工智能（AIGC）將會陪伴人類走向未來，但現階段大多數人還很難想象，它究竟會以何種形式去作用于我們這個世界。

2022年11月30日，OpenAI發布了ChatGPT，其用戶在短期內迎來了爆炸式的增長，僅在5天內就收獲了100萬用戶，但是直到現在，尋找商業化的場景仍然是OpenAI所面臨的難題—其中最直觀的原因是，像ChatGPT這樣中心化的聊天對話產品，很難成為大眾的高頻剛需。

螞蟻集團副總裁、金融大模型負責人王曉航在一次接受采訪時表示，大模型要融入千行百業，讓產業在“AI化”中收獲價值，才能成為廣泛的剛需，“每個行業都在等待自己的AI超級應用”。他預計，未來一年，一定會出現現象級的生成式AI應用。

當前，國內許多大模型產品已經對落地場景進行了一定探索，打造屬于自己的特色。

情感陪伴類AI大模型星野App宣傳圖

3月18日，初創企業月之暗面宣布，其產品Kimi智能助手在大模型長上下文窗口技術上取得新的突破，目前可支持200萬字超長無損上下文。

去年，由AI寫作的小說獲科幻獎的事件曾引發熱議，但當時受限于AI記憶文本長度的限制，生成小說時還是采用了從“提綱”到“段落”，逐段提示生成文本的形式，進行了數十次操作。

如今，擁有200萬字記憶的大模型，也就意味著AI可以一次性閱讀理解和生成超長文本，用AI寫小說有了真正的可能性。

此外，“情感陪伴”也是頗具潛力的賽道。目前該領域的產品有星野App、冒泡鴨等，通過定制不同人設、性格的AI智能體，主要面向年輕的“重度”用戶，滿足玩家的個性化互動需求。

今年4月23日，商湯科技正式推出“日日新SenseNova 5.0”大模型體系，與海通證券聯合發布業內首個面向金融行業的多模態全棧式大模型。

據悉，該大模型疊加了金融行業相關知識、法規條例及搜索引擎，能夠準確理解行業相關問題，為內部員工提供即時、高質量的問答服務，提升工作效率。

相較于剛需感性思維的文娛領域，未來教育、醫療、金融等專業性較強的領域，AI大模型更有可能占據重要的地位。

5月29日，商湯科技還面向粵語區用戶推出了“商量語言大模型粵語版”。該版本對粵文化和粵語有著深入的理解，可以聽懂粵語中的各種俗語、俚語，并能通過語音交互功能實現無障礙交流，融入粵語用戶的日常生活。

站在企業的角度上，打造個性化的垂直領域產品，是實現商業化變現的有效途徑。但仍需注意的是，通用大模型技術才是AIGC領域的核心競爭力—一個顯而易見的事實是，一個基于ChatGPT-4開發的產品，馬上就會被基于ChatGPT-5開發的產品淘汰。

AIGC大潮將進入收斂期

今年2月，在中國數字經濟發展和治理學術年會（2024）上，清華大學蘇世民書院院長薛瀾表示，在AI大模型方面，單從量上講，中國進步很大，但實際上有不少模型是在國外開源模型的基礎上，進行套殼和拼裝做出來的，缺乏原創性。

據了解，目前大多數國產模型都是基于LLaMA訓練的。LLaMA是一個基于Transformer架構的大語言模型，而Transformer架構本身，就存在計算復雜度高、算力需求大、算法效率低等問題。

相較之下，幻方的DeepSeek是基于性能表現更優異的開源模型MoE訓練出來的，這也是上述幻方打響價格戰第一槍的底氣。

國產大模型的另一個困境在于，語料數據的質量偏低。中文的數據量很大，但數據清洗是一項耗時耗力的工程，當前國內尚未構建起成熟的數據市場，定制化服務收費較高，往往只有少數大廠商才能負擔得起。

此外，數十種國產芯片體系/生態不同，目前還做不到高效適配大模型訓練。這個問題得不到解決，國產大模型就有因為芯片被“卡脖子”的風險。

像ChatGPT這樣中心化的聊天對話產品，很難成為大眾的高頻剛需。

盡管受制于各種因素，國產大模型仍然取得了一些值得一提的成就。

近期，在業界公認最好的第三方盲測競技場LMSYS中，零一萬物旗下的Yi-Large大模型躍升為總榜第七；在中文類別中，Yi-Large和GPT-4o并列全球第一。相比排在前面的公司，零一萬物的團隊規模、參數規模、GPU算力都要更“小”。

稍早一些時間，另一位重磅選手商湯科技使用MoE架構、參數高達6000億的產品“日日新SenseNova 5.0”，在中文大模型測評基準SuperCLUE中，成為首個超越GPT-4 Turbo的國產大模型；在OpenCompass的基準表現中，客觀評測超過GPT-4 Turbo，主觀評測已超過GPT-4o，并位列第一。

據介紹，在過去一年時間里，商湯科技花了大量時間完成語料質量的優化，搭建了完善的數據清洗鏈條，并重點關注了具有高信息密度、邏輯性強的語料，從而實現了性能提升；在知識層面上，采用了超10TB的token，保證了模型對客觀知識和世界的初級認知。

據業內人士分析，不久后，生成式人工智能可能會進入收斂期，大浪淘沙過后，國內只會剩下10到20個大模型。而此次降價潮，一方面是互聯網企業慣性的“圈地運動”，更多是一次面向全社會的“開放測試”，增加的訪問量將有助于企業找到產品的不足，進一步提升模型性能，探索商業落地的方向。

短期的風光，難以決定長期的勝負。國產大模型的競爭，才剛剛開始。

責任編輯吳陽煜 wyy@nfcmag.com