川观新闻评论员 朱炜琳
近日，DeepSeek、小米大模型接连宣布大幅降低基础模型调用价格，引发市场两极讨论。有人认为是抢占市场的盲目内卷，也有人觉得这是让更多企业和个人用得起的普惠之举。但值得注意的是，虽然单价走低，用户任务日益复杂、场景多元，总体使用成本并未同步下降。这让人不禁思考：像水电一样随取随用的AI时代，真的加速到来了，还是仍困在商业化的迷雾中？
通常来说，一项新技术从高端的局部试点到成熟普及，成本下降、价格下探是必然趋势。早期云计算兴起时，算力租赁、云服务器价格居高不下，只有少数企业负担得起；随着产业成熟度的提升，云服务、云技术已成为中小企业的标配。移动互联网和宽带的发展同样如此。据中国信通院数据，国内大模型API平均价格较2023年累计下降超90%，同期模型性能提升3至5倍。本轮降价，正是国产大模型走向成熟规模化、探索可持续盈利、加速产业落地的必然结果。
价格普惠是构建可持续商业化体系的关键一步，契合科技行业一贯的“以量摊本、生态增收”的发展路径。云计算厂商早期也是通过低价吸引用户，规模化摊薄成本，再靠增值服务和定制方案实现盈利。但此次大模型API降价的背后逻辑还有些不同，大模型厂商凭借缓存命中等技术优化，大幅压低推理成本，意在通过低价吸引和培养用户使用习惯、聚拢开发者资源，完成生态卡位。
整体来看，当前大模型行业的竞争，早已超越单纯的价格比拼，核心技术与生态壁垒才是关键。AI应用需求爆发，但高昂的调用成本和与物理世界的壁垒，使技术长期局限于样板项目，大量创新和实际需求难以落地。因此，除了优化基础模型、降低调用成本，更需深耕实体场景，找到大模型与产业落地的契合点，才能真正推动AI赋能千行百业。
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