“疯卷”大模型

最近大模型企业的价格战愈演愈烈。5月15日，火山引擎宣布其豆包主力模型在企业市场的定价为0.0008元/千tokens，较行业便宜99.3%。

此后，其他大模型厂商如阿里云、腾讯云等也纷纷跟进降价。5月21日阿里云宣布其旗下9款大模型全面降价，其中GPT-4级主力模型Qwen-Long的降价幅度达到了97%。同一天腾讯云也宣布其旗下主力大模型混元系列的价格大幅下调。

AI大模型

科大讯飞也在5月22日宣布降价，其策略是轻量模型免费，高性能模型降价。而百度云宣布其文心大模型的两个主力模型（ERNIE Speed和ERNIE Lite）将全面免费。

由此大模型企业进入“疯卷”时代。那么降价热潮过后，这些企业到底在“疯卷”什么？

01 市场份额和客户基础倒逼降价

进入2024年，随着大模型技术的不断成熟和普及，越来越多的企业进入这个市场，竞争加剧。为了在竞争中占据有利地位，一些企业选择通过降价来吸引用户。

大模型降价的目的是多方面的，主要可以归纳为以下几点：

第一，吸引更多用户。降价能够降低用户的使用成本，使得原本因为价格因素而犹豫的用户更容易接受和尝试大模型服务。这样可以迅速扩大用户基数，提高市场渗透率。

第二，提高市场份额。在激烈的市场竞争中，降价是一种有效的竞争策略。通过降低价格，企业可以吸引更多的用户选择自己的产品，从而提高在市场上的份额和地位。

第三，推动技术普及。大模型作为人工智能领域的重要技术，其普及和应用对于整个行业的发展具有重要意义。降价可以降低技术门槛，使得更多的企业和个人能够接触和使用大模型技术，从而推动技术的普及和应用。

第四，促进业务增长。通过降价吸引更多用户后，企业可以进一步探索和开发更多的商业模式和服务，以满足不同用户的需求。这有助于促进企业的业务增长和盈利能力的提升。

第五，应对市场变化。随着技术的不断发展和市场的不断变化，大模型市场也面临着诸多挑战和机遇。降价可以作为企业应对市场变化的一种手段，通过调整价格策略来适应市场的需求和变化。

第六，塑造品牌形象。降价可以展现企业的实力和对用户的关怀，有助于塑造企业的品牌形象和口碑。这对于企业长期发展具有重要意义。

总的来说，大模型之战，在大厂之间的竞争非常激烈，尤其是在AI领域。阿里巴巴、百度、腾讯等科技巨头纷纷宣布大幅下调大模型价格，这不仅凸显了其在AI领域的竞争态势，也反映出各家公司对AI技术的战略重视。这种竞争环境迫使企业必须通过降价来吸引更多的客户，以保持市场份额。

大厂们通过降价策略，满足了市场对高性价比产品的需求。例如，字节跳动宣布豆包大模型降价后，阿里和百度也跟进进行了价格调整。这种市场驱动的策略使得大模型价格战成为一种趋势。

豆包通用模型

大模型厂商从“以分计价”的定价模式向“以厘计价”的新时代迈进，这种转变反映了市场对大模型服务的使用频率和规模的变化。通过降价，大厂们希望能够吸引更多的小型企业和创业公司使用其大模型服务，从而扩大市场份额。

此外，技术能力的差距也是一个重要因素。大厂拥有足够强大的技术实力，可以通过技术手段降低成本，而中小型企业则可能因为技术水平有限，无法有效降低成本，因此难以参与到价格战中。

尽管价格战并不是大模型厂商的初衷，但在OpenAI吹响降价号角之后，国内外大模型厂商陆续发布降价消息，最终形成了一场价格战。这种现象表明，大厂们在追求市场份额和客户基础的过程中，不得不采取降价策略。

不过，降价之后，这些大模型企业又如何改变商业策略呢？

02 “疯卷”大模型：

加强应用和生态布局

爱分析合伙人＆首席分析师李喆认为，大模型作为AI时代的基础设施，其潜在价值是巨大的，但具体能够发挥多大价值确实完全取决于其上的应用。降价潮后，大模型企业应该把商业策略聚焦在卷应用和生态上。

不同的行业有不同的需求，大模型需要针对这些需求进行定制和优化。大模型企业可以搭建平台，为各行业提供数据分析、模型训练等服务。

通过平台运营和推广，吸引更多企业入驻，实现流量变现和增值服务收益。这种模式不仅增加了大模型企业的收入来源，还促进了企业间的合作与交流，提高了整个行业的竞争力。

在制造、金融、能源和医疗等领域，大模型技术都有广泛的应用和成功案例。

例如，在制造业，某汽车制造企业利用大模型技术建立了数字化轮胎模型，通过对不同材料和结构参数的优化设计，实现了轮胎的轻量化和低滚动阻力，使整车的油耗和排放达到了更高的环保标准，提升了企业的竞争力。

另一家汽车制造企业利用大型车身建模技术，进行了车身结构的优化设计，提高了车身强度和刚度，降低了空气阻力，改善了车辆的操控性和安全性。

在金融行业，阿里巴巴的智能客服系统“阿里小蜜”就是基于大模型开发的。该系统可以根据客户的问题，自动匹配最合适的答案，或者转接给人工客服。这种智能客服提高了客户满意度，降低了人工成本，提升了金融机构的服务质量和竞争力。

摩根士丹利的智能投顾平台“Next Best Action”基于大模型开发，能够为客户提供个性化的投资建议。该平台根据客户的资产状况、风险承受能力、投资目标等因素，生成最适合的投资建议，并实时更新。这种智能投顾服务提高了金融机构的服务水平和客户满意度，增强了其竞争力。

摩根士丹利的智能投顾平台

在能源行业，基于电力行业NLP大模型的设备运检知识助手示范应用，由百度集团和国网智能电网研究院有限公司共同开发。该应用通过自然语言处理技术，实现对电力设备的智能运检和故障预测，提高了电力设备的运行效率和可靠性，降低了运维成本。

在医疗领域，大模型技术可以通过分析患者的医疗记录、遗传信息、生活习惯等数据，构建出个性化的疾病预测模型。这种模型能够帮助医生更准确地诊断疾病，为患者提供更个性化的治疗方案，提高医疗服务的质量和效率。

大模型企业通过技术开发与授权、平台运营与推广等方式，为企业提供定制化的解决方案，不仅增加了企业的收入来源，还提高了企业的竞争力和服务质量。

除了发力行业侧的应用落地，大模型企业应该加强自己生态能力的建设。企业应专注于垂直领域的应用开发，打造适合各细分领域的产品和解决方案。

例如，通用大模型公司可以支持生态合作伙伴打造垂直领域行业应用，共同建立产业链。这种方法不仅能提升大模型的实际应用价值，还能形成稳定的生态系统。

大模型企业可以通过开源和封闭相结合的方式，既利用开源大模型的力量，又保持一定的封闭性以保护核心技术。例如，Baichuan系列的大模型在开源社区中表现突出，为大模型开源生态发展贡献了重要力量。

此外，在价格战的背景下，各家厂商通过降低使用成本，吸引更多企业和个人开发者使用其技术，从而推动生态繁荣。

“大模型的真正价值在于行业侧的应用落地。”李喆概括到。

这句话强调了将大模型技术应用于实际行业场景中的重要性。大模型，如深度学习模型，通过训练大量数据来学习并模拟复杂模式，但它们仅仅是一种技术工具，其真正的价值在于如何解决行业中的实际问题，提升业务效率和创新能力。

企业可以通过将大模型嵌入到具体的行业应用中，改善特定业务流程，从而实现差异化的竞争优势。未来将形成模型即服务（MaaS）的生态系统，企业可以通过提供定制化的大模型服务来满足不同客户的需求。

根据各种调研，数字开物也总结了，降价后，大模型企业如何打出差异化竞争，以及未来行业发展趋势，可以从几个方面进行分析：

第一，大模型企业可以通过深度定制来实现差异化竞争。根据企业自身的业务特点和需求，对大模型进行定制，使其更好地适应企业的实际情况。这种定制化策略不仅能提升模型的应用效果，还能增强企业的竞争力。

第二，开源大模型将会爆发，这为中小企业提供了更多的机会和灵活性。企业可以利用开源大模型作为基础，结合自己的应用场景和数据，开发出具有特色的解决方案。同时，构建一个健康的生态系统，吸引更多的开发者和合作伙伴加入，也是提升竞争力的重要途径。

第三，未来大模型的发展趋势是向多模态转变，这种转变不仅降低了生产成本，也显著提升了市场的活跃度和应用的广度。此外，随着AI模型与新一代硬件的结合，算力层面的优化也将成为关键。

不过，“疯卷”过后，我们要考虑到，大模型降价确实可能对一些企业的盈利产生负面影响。

首先，对于那些依赖大模型服务作为主要收入来源的厂商，降价可能会直接导致其利润减少。

其次，降价可能引发厂商之间的价格战，加剧市场竞争。这可能会迫使一些厂商为了维持市场份额而不得不继续降价，进一步压缩其利润空间。

然而，这种竞争也可能促使厂商提升技术水平和服务质量，以吸引更多客户，从而在一定程度上平衡降价带来的负面影响。

第三，从长期来看，大模型降价可能有助于推动整个行业的发展。更多的企业能够使用大模型技术，可能会推动新的应用和创新的出现，为经济增长带来积极影响。这可能会为一些具有创新能力和市场洞察力的企业带来新的商业机会和盈利空间。

第四，对于使用大模型的企业来说，降价可能意味着成本的降低。然而，企业也需要考虑其他因素，如模型性能、服务质量、技术支持等。如果降价后的模型无法满足企业的需求，那么企业可能需要花费更多的成本来寻求其他解决方案。

总的来说，一些具有创新能力和市场洞察力的企业可能会利用降价带来的商业机会，实现收入的增加和盈利的提升。同时，企业也需要关注自身的成本效益分析，确保在降低成本的同时不会牺牲其他重要的商业利益。

因此，企业在面对大模型降价时，需要综合考虑各种因素，做出明智的决策。