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大模型价格战虚实

整个AI应用的生态繁荣,是大家都会喜闻乐见的事情。但天下本就没有免费的午餐。而只有明白免费为何而来,又如何更好地为己所用,可能才是更长久的生存之道。
2024-05-29 08:20 · 微信公众号:降噪NoNoise  简斐然   
   

一块钱在今天可以买到什么?想必,我们能给出的答案已经不太多了。

但在今年5月份之后,在国内大模型领域,一块钱可以买到200万tokens——大约是200万个汉字,相当于5本《新华字典》、3本《三国演义》的文字量。

从字节到阿里云,从百度到腾讯云、科大讯飞,大模型首轮价格战的战况让人应接不暇。当先发者号称比行业便宜99.3%,留给跟进者的路只有一条——直接上免费版本。

对这轮引发轰动、听起来甚至有点夸张的高幅度降价,多名资深业内人士们均向《降噪NoNoise》强调:宣传的成分更大一些,降价的真实成本对大厂们来说,其实只是九牛一毛。当然这对开发者来说,不是坏事。

不过我们更关注硝烟之外的真相——大模型竞赛,中 美科技企业为何卷向了不同的方向?

01

大模型拼什么?

中 美选择不同

率先发起价格战攻势的大厂是字节。

如果说5月初幻方量化旗下深度求索(DeepSeek)、智谱AI大模型两家的价格变动叫降价,那么5月15日豆包大模型的价格调整则是掀桌子——其主力模型推理输入价直接降至0.0008元/千Tokens,比行业便宜99.3%。

6天后,阿里云通义千问主力模型Qwen-Long的API输入价格降至0.0005元/千tokens,比字节便宜了0.3 厘;输出价格降至0.002元/千tokens,比原来定价降了90%。陷入被动的百度,除了跟随别无他法,当天也宣布文心大模型的两大主力模型全面免费。

▲多家大模型先后宣布降价(左右滑动查看)

不过业内人士对比分析后认为,百度免费力度并不大。

此时是越晚跟进,越被动,最怕的是价格降了,却没有行业声量。于是我们看到,次日加入的腾讯和讯飞,都开始在免费的基础上「加量」——腾讯混元-lite模型不仅免费,API输入输出总长度计划从目前的4k升级到256k。 讯飞宣布讯飞星火Lite API「*免费」开放。

被裹挟其中的大模型初创企业们,比如零一万物创始人李开复及百川智能创始人王小川均对外表示:不会跟进降价。李开复认为,疯狂降价是双输。

虽然自去年以来OpenAI已经进行了多次降价,5月13日发布GPT-4o时,还提出免费试用,取消其他所有限制,API价格也降价50%,但相较于国内大模型们的降价力度,OpenAI明显矜持不少。以GPT-4o为例,免费使用有明确规定,「免费用户使用 GPT-4o 发送的消息数量将受到限制。当达到限制时,ChatGPT 将自动切换到 GPT-3.5。」

目前微软Azure官网上,GPT-4的8k版本,输入价格0.03美元/千tokens,输出是0.06美元/千tokens。

从公开信息来看,大模型降价同样在美国发生,但头部科技公司的竞争焦点对准的还是技术创新层面。硅谷的OpenAI、谷歌、Meta进入你追我赶之势,微软则忙着在已有业务中用AI穿针引线、积极变现。即便是国内媒体眼中的OpenAI「宫斗」,分歧主要集中在技术路线、AGI认知以及安全边界。

同样在今年5月,谷歌和OpenAI吸引全球目光的方式是拼迭代。头一天,OpenAI刚刚发布了最新一代AI模型GPT-4o,次日谷歌就在I/O开发者大会上推出竞品*AI助手Project Astra,以及对标文生视频模型Sora的Veo。

「美国卷创新、中国卷价格,这难道是定律?」看到这一系列新闻后,全云在线行业分析师Frank如此感慨。

在Frank的观察中,自移动互联网时代以来,欧美擅长基础理论研究、底层突破、工程创新,国内擅长应用层创新似乎成为一种共识,「或许因为大家各自的基因、技术沉淀、人才积累都不太一样,中国移动互联网的成熟度、开发者群体的人数更有优势,因此更擅长从1到10这个阶段。」

大模型资深从业者林威也看到了中 美市场目前在大模型领域所呈现出的差距——也正是大厂们此次给出降价原因中很重要的一部分:目前国外的AI市场更为成熟、用户付费习惯更强,因此生成式AI应用市场进展更快;而中国的应用开发生态相对没那么成熟、投入成本限制了开发者们的热情,进而导致整个市场发展相对较为缓慢。

关于这一点,我们在此前文章《AI大模型催生App通胀》中亦有提及,一些中国开发者、AI初创企业直接做海外市场,比如备受关注的Chrome插件——Monica,其创始人肖弘曾提到海外市场的付费意愿更高。AI工具独立开发者「Alchain花生」还做了一个小测试,把自己放到GPT Store上的一个小产品设置为订阅模式,6小时后他收到*笔用户付费——5美元。

这是中 美应用生态层的差异。

中国科技巨头的处境亦有不小的差别。如果横向对比微软Azure、谷歌云、阿里云、腾讯云、百度智能云2024年一季度财报表现,我们会发现,美国云计算厂商仍处于高增长阶段,且生成式AI对云计算营收的贡献占比正在稳步提升——

微软智能云业务一季度营收267.08亿美元,增速高于前四个财季。其中Azure和其他云业务营收同比增长31%,AI需求驱动约为Azure带来7%的增长,该比例在前一个财季为6%。

▲微软财报中智能云的增速表现

同期谷歌云业务收入96亿美元,同比增长了28%。前一个财季,谷歌云营收92亿美元,同比增速26%。谷歌云增速亦呈走高趋势。

基数*的AWS,同期净销售额250亿美元,同比增长17%,连续第二季度恢复增速。

生成式AI不仅拉动巨头营收增速,还在拉高变现空间。比如微软前不久刚拿下可口可乐一个11亿美元的全新大单,合同主要内容是基于使用Azure云服务和AI技术,让可口可乐进一步加快数字化转型。

反观国内云厂商,紧迫感更强。阿里云一季度营收增速仅有3%,尽管吴永铭强调AI相关收入实现了三位数的增长,但该增长未体现在财报数据中,由此可推断,生成式AI对阿里云贡献比例未及个位数。

腾讯云未披露具体增长数字,但含云业务的金融科技与企业服务板块一季度收入增长仅7%,且主要动力来自视频号直播带货技术服务费。

百度云收入为47亿元,同比增长12%,其中6.9%的云收入来自外部客户使用大模型及生成式AI相关服务,也就是约有3.24亿元来自大模型驱动。上一季,该占比为4.8%。李彦宏估计,2024全年大模型可带来十几亿元收入。

一边是国内公有云增长放缓,一边是生成式AI对云厂商贡献尚小,缺乏可口可乐这种B端大客户案例,在这种情况下,云厂商自然坐不住了。

毕竟,微软CEO纳德拉此前已有预判——生成式AI的毛利率提升速度会比云计算更快。 

02

「好东西其实不会免费」

在科技行业,为推广一项技术而选择的主动降价策略并不少见。

20世纪60年代中期,为了开拓军用之外的芯片市场,仙童公司把芯片的售价从20美元降至2美元,降价幅度90%,有时仙童甚至以低于制造成本的价格销售产品,以说服更多的客户试用。此后,一个全新的芯片产业强势崛起。

本轮大模型厂商轰轰烈烈的降价潮背后,大厂们打的又是什么算盘?这对整个大模型赛道可能会带来哪些影响?

「国内大厂们并不缺算力,虽然有固定成本,但如果把成本分摊开来,成本其实很低。」Frank认为,本轮降价相当于是广告营销费。由于当前API用量离行业成熟还差很远,补贴其实比较有限。待现有模型一迭代,早期版本关闭,降价也就不存在了。

大模型资深从业者林威进一步告诉《降噪NoNoise》,一方面,国内整个API市场不大,一年大约有几亿元;另一方面,中国又是大模型数量最多的国家。从全球来看,美国主流大模型也就3个,法国乃至欧盟只有1个Mistral AI,加拿大则是Cohere,中国头部大模型至少有10个。所以林威也认同,降价更多是为了营销,是产品同质化的外溢。

向谁宣传?答案显而易见:大模型们通过降价,想要吸引的对象,是应用开发者们。

「降价当然有吸引力,大模型的API费用是产品*个很大的研发成本支出。」一家工具出海公司的相关人士告诉我们,市面上主流大模型他们都有使用,通常是哪个合适就接哪个。

字节跳动旗下云服务平台火山引擎的总裁谭待此前表示,「市场上,许多客户都渴望尝试大模型,但创新风险高,尤其是AI风险。要减少不确定性,我们必须大幅降低试错成本,使大模型能被广泛采用,无论大企业还是个人开发者。市场呼吁我们提供更低成本的核心技术。」

正如林威所言,价格战对开发者们不是坏事,因为这样可以让他们用更低的成本去大胆尝试、放开去做创新。

▲百度智能云千帆社区上的一些开发者应用

但是,Frank和林威也都表示了对这波降价浪潮中开发者们处境的担心。在Frank看来,当前在C端应用领域做AI创新的风险极高,因为分分钟可能就会被大厂灭掉,所以更多的机会还是在产业当中。一旦初创企业找到好的产业场景去做,后期大厂也很难快速切入。

大模型资深创业者林威给出的警告则更直截了当,「好的东西其实不会免费」。

在他看来,通过这波降价,开发者们确实可以用更低成本去做应用探索,但也要关注基础模型能力与自己应用的落地场景是否匹配,不要因为贪便宜选择不合适的模型,「要知道,创业者们的精力和时间是比金钱更宝贵的,不要因为贪图免费,而让创业成本反而变得更高。」

Lepton AI创始人、阿里巴巴原副总裁贾扬清此前也对外表示,企业在使用AI的时候,并不是成本驱动。不是因为API贵才没人用,而是因为企业首先得搞清楚怎么用来产生业务价值,否则的话,再便宜也是浪费,「也许不是*的赢得商战,而是能落地的赢得利润。」

基于上述信息,我们认为,大模型价格战的营销价值大于商业价值。但如果降价能换到开发者们蜂拥而至、为大模型生态注入源源不断的数据和用云量,这种市场策略便是成效的。

「大的使用量,才能打磨出好模型,也能大幅降低模型推理的单位成本。」谭剑说的这句话,应该也是其他大厂们的心声。

整个AI应用的生态繁荣,是大家都会喜闻乐见的事情。但天下本就没有免费的午餐。而只有明白免费为何而来,又如何更好地为己所用,可能才是更长久的生存之道。

(应受访者要求,文中Frank和林威均为化名)

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