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DeepSeek帶動大模型“免費潮”

時間:2025-02-18 14:57:47 來源:中國青年報 發布者:DN032
DeepSeek-R1的出現,帶動大模型競爭進入“免費普惠階段”,AI技術普及的門檻再次降低,一大波產業應用升級大幅提速。

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DeepSeek引發的“鯰魚效應”還在持續,這次的主角是AI(人工智能)大模型的價格。

北京時間2月13日凌晨3時,OpenAI首席執行官山姆·奧特曼在社交平臺上宣布,GPT-4.5和GPT-5很快會陸續發布,免費版ChatGPT將在標準智能設置下獲得對GPT-5的無限制聊天訪問權限。同一天,文心一言在官網宣布,將于4月1日0時起全面免費,所有PC端和App端用戶均可體驗文心系列最新模型。

要知道,2024年12月,OpenAI的會員費已經漲至每個月200美元,是全球最貴;文心一言雖然已有部分模型宣布免費,但其專業版的付費使用門檻依然不低。多位業內人士對中青報·中青網記者表示,這次國內外AI廠商紛紛在價格上轉向,意味著AI大模型的競爭進入了“免費普惠階段”,DeepSeek的影響不容忽視。

“在同樣性能的不同大模型中,C端(個人消費者)用戶向來喜歡選擇免費的。”快思慢想研究院院長、原商湯智能產業研究院創始院長田豐對記者說,2022年年底的“ChatGPT時刻”讓每一個普通人都能體驗到AI的魔力。如今,DeepSeek的橫空出世促使大模型“免費潮”在全球涌動,將AI技術普及的門檻再次降低。“未來,AI大模型的發展,將推動一大波產業應用升級,如醫療、法律、教育等。”大模型“免費潮”

縱觀過去這幾年,AI大模型的商業運營模式大多是圍繞付費使用展開的。

2023年2月1日,OpenAI推出付費訂閱計劃“ChatGPT Plus”,首次將AI大模型的C端用戶使用價定在每月20美元。2023年3月,百度發布文心一言并宣布免費試用,當年11月,文心一言上線專業版并在國內首先開啟付費模式;2023年9月,騰訊混元大模型對外開放,其收費標準為每1000個token(模型輸入和輸出的基本單位)收費0.14元……此時,大模型的使用還是“按分計價”。

直到2024年5月,國內AI企業深度求索旗下的DeepSeek-V2模型將大模型的價格降至GPT-4的1%后,阿里、騰訊、字節跳動等多家企業迅速跟進,AI大模型“按厘計價”時代正式開啟,并激起一波模型“降價潮”。DeepSeek-R1的出現,則將這一進程直接推向“零成本”的臨界點。

2025年1月20日,深度求索發布開源AI大模型——DeepSeek-R1,其API服務定價遠低于OpenAI的o1模型。1月底,OpenAI免費開放推理模型o3-mini。而后,便是此次百度和OpenAI同天宣布“免費”,大模型價格戰再升級。

從“按分計價”到“按厘計價”,再到如今“零元購”,在中國科學院科技戰略咨詢研究院研究員周城雄看來,上述轉變的發生,與相關技術的進步和規模效應有關。他提到,隨著算法和硬件技術的不斷進步,以及更多企業和個人參與到大模型的研發中,大模型的訓練成本正逐漸降低。“DeepSeek-R1就是一個例子。”

據了解,DeepSeek-R1通過優化算法采用MoE(混合專家模型)架構、MLA(多頭潛在注意力機制)等技術,使得GPU集群使用效率遠超行業平均水平,模型訓練的算力需求顯著降低。公開數據顯示,DeepSeek-R1的模型訓練成本僅為560萬美元左右,“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的訓練費用,大模型應用的成本可以說降到了‘白菜價’。”周城雄說。

“過去百年,創新的本質就是成本下降和生產力提升,在AI、IT乃至更多領域,大多數創新都與降低成本有關。”在日前舉行的2025年世界政府峰會上,百度創始人李彥宏透露,如今,大模型推理成本已經實現了每年降低90%以上。以文心大模型為例,2024年,其日均調用量達15億次,顯著的規模效應降低了單位成本;同時,文心一言的深度搜索功能還支持調用外部工具來處理復雜任務,也能有效降低成本。

“人工智能是一項通用型技術,按照摩爾定律,其成本會持續降低,直到所有AI應用都可以不用太關注用戶規模和算力成本之間的關系。”田豐認為,2025年會是大模型的“成本年”。他說,大模型成本的降低有賴于基礎設施、軟件工程等方面的技術創新。之前,各個AI企業比的是誰的模型更領先,現在要比的則是在領先的前提下,誰的模型更便宜。“又便宜又好,這是當下所有市場用戶的呼聲,DeepSeek也正打到了這個點。”新的AI競爭

除了成本降低,業內還普遍認為,大模型“免費潮”背后,其實是相關企業希望通過“免費”來鞏固自身的市場優勢,換句話說:爭取更多的用戶和流量。

周城雄表示,如今,國內外的通用大模型在性能上趨同,比較難通過技術差異來建立產品的壁壘,那就要靠“價格”來競爭,“免費”策略能夠滿足大模型企業快速積累用戶規模、通過流量入口搶占生態位的市場擴張需求。至于為何在此時發生集中式的轉向,這與今年一開年,DeepSeek系列模型在AI界的強勢破局不無關系。

如今,免費且開源的DeepSeek兼具較強的復雜任務推理能力和聯網搜索能力,其搜索深度能達到50個相關網頁左右。田豐對記者表示,這一方面吸引了大量C端用戶,還在一定程度上搶占了搜索引擎的用戶和流量。“如果此時其他App應用還繼續堅持付費使用,很難獲得中國用戶的青睞。”

相關數據也證明了DeepSeek的巨大吸引力。國內數據服務機構QuestMobile的報告顯示,1月28日,DeepSeek應用程序的日活躍用戶數首次超越了豆包App;2月1日,DeepSeek的日活躍用戶數突破3000萬大關,成為史上最快達成這一里程碑的應用。

在田豐看來,DeepSeek系列模型實現了兩項突破。一方面,開源模型性能追平了閉源模型;另一方面,面向C端用戶的應用程序即時推出,吸引了海量的用戶需求。“這也就迫使部分AI企業要重新考慮,改變或調整原本的商業模式和策略,尤其是那些昂貴的閉源模型企業。”

DeepSeek在全球掀起新一輪AI熱潮后,奧特曼曾公開表示,其公司在AI模型技術閉源問題上站在了“歷史的錯誤一邊”,現在需要想出一個不同的開源策略。而就在2月14日,百度宣布將在未來幾個月內陸續推出文心大模型4.5,并從6月30日起開源。對此,李彥宏過去數個月的感受是“開源模型能夠幫助大模型傳播”。“(開源)幫助這項技術傳播更快,因為我們在生成式AI的早期階段,傳播得更快意味著更多人嘗試,從而在應用層促成創新。”他說。

如今,越來越多企業也開始擁抱DeepSeek。記者從工信部了解到,目前,我國3家基礎電信企業已全面接入DeepSeek。此外,手機、PC等終端廠商,云服務商、應用服務商等也都在積極行動。2月16日,騰訊公司公開表示,微信搜一搜已于近日正式灰度測試接入DeepSeek,DeepSeek生態圈持續擴大。

日前,中關村科金的智能客服全系產品也完成了DeepSeek的全面接入,并在不同行業超過30個大模型應用場景進行全面評測。在金融行業復雜文本問答場景中,通用開源大模型準確率約79.8%,而DeepSeek-V3(通用型)準確率高達95.1%,DeepSeek-R1(推理型)為94.9%,整體提升15%。“這有效降低了金融行業客戶咨詢轉人工率,讓AI客服承擔更多咨詢任務,減輕了人工客服壓力。”中關村科金總裁喻友平對記者說。

“基礎大模型的免費開放,對相關業務具有顯著的促進作用,尤其是在降低直接成本和增加客戶選擇方面。”喻友平表示,一方面,DeepSeek等免費開放的基礎大模型顯著降低了企業在模型調用上的直接費用,尤其對于中小型企業,這大幅降低了技術門檻和初期投入;另一方面,模型免費也提供了更多技術創新的可能性,“尤其是在行業大模型的優化和場景化應用上,能夠以更低的成本探索更多創新方向”。

在周城雄看來,“免費”也是AI企業商業模式的一次重構。他提到,免費用戶的行為數據可反哺模型迭代,實現數據與場景沉淀,而應用場景的拓展則為未來商業化提供可能性。同時,這也是資本市場的常規博弈策略。“頭部企業可以憑借融資優勢,以短期虧損換取長期市場優勢地位。”應用端探索提速

大模型走向“免費”,能吸引更多用戶和開發者,推動AI技術的普及和應用。也有業內專家向記者提到,上述變化也將會促使相關企業持續跟進,進一步探索新的商業模式。

中國銀行深圳市分行大灣區金融研究院研究員郭燕表示,AI大模型開啟新一輪降價甚至是免費,將進一步降低AI應用的開發門檻,使開發者可往B端(企業)和C端更多產品方向探索,加快AI應用落地和商業化進程。“比如在AI消費硬件領域,包括DeepSeek在內的開源技術已推動國內AI眼鏡、智能戒指、助聽器等產品的創新浪潮。”

在田豐看來,沿著工程技術創新和開源策略,未來,AI大模型企業的發展著力點將主要集中在以下兩方面:一是“向下”,做基礎模型的研發突破,包括開發下一代AI操作系統等,“這將是一個AII in One(超級聚合)的基礎底座,少數幾家企業可以通過重資金投入來保持領先性”;二是“向上”,找到垂直領域的商業模式和應用機會,在細分領域形成智能商業閉環,“這是每個行業、每個企業都有機會分一杯羹的方向”。

值得注意的是,DeepSeek出現后,企業接入AI大模型的速度明顯提升,相關應用產品層出不窮。田豐解釋說,這是因為隨著技術的迭代,基礎模型已經做到了低成本、小尺寸,大家都專注于模型的應用以及與應用有關的數據集的訓練,“未來還可能會進一步帶來閉源模型的‘瘦身’和低成本,包括向開源轉變”。

田豐還特別強調,“現在對中小型AI企業來說,是一個難得的機會”。他說,如今算力門檻降低,中小企業可以在國產開源大模型的基礎上,低成本“蒸餾”開發適合自己硬件終端的小模型、行業應用小模型等。同時,大廠會聚焦自己核心業務的AI升級,中小創企則可以聚焦垂直領域的訓練數據加工、模型調優、AI項目交付服務等,“這樣就可以躲開巨頭的鋒芒,或者成為巨頭產業鏈、傳統產業鏈上的一環”。

此外,AI眼鏡、機器狗、機器人等軟硬結合的AI服務新終端,有完全不同于手機App的交互體驗,需要新交互、新服務、新入口。“創業企業沒有歷史遺留資產,可以輕裝上陣自由發揮。”田豐說。

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