阿里降價97%，百度免費 大模型價格戰打得比“618”還猛快訊
并宣布豆包通用模型pro-32k版的推理輸入價格為0.0008元/千Tokens，輕量級大模型的推理成本也會更低，文心大模型推理性能實現了105倍增長。
【TechWeb】5月20日，電商年中大促“618”正式開啟，各家電商平臺還在忙著統計首日戰報，大模型價格戰已經率先打響，甚至比618還要猛烈。
21日上午，阿里云拋出重磅炸彈，通義千問GPT-4級主力模型Qwen-Long，API（應用程序編程接口）輸入價格從0.02元/千Tokens降至0.0005元/千Tokens，直降97%，相當于GPT-4價格的約1/400。
上周，字節跳動發布豆包大模型，并宣布豆包通用模型pro-32k版的推理輸入價格為0.0008元/千Tokens，首次將大模型價格帶入“厘時代”。如今，通義千問的價格比豆包大模型還要便宜。
按照上述價格計算，1元能買到豆包主力模型的125萬Tokens，相當于3本《三國演義》，而1元也可以買到通義千問主力模型的200萬Tokens，相當于5本《新華字典》。
這還沒完，當天下午，百度直接宣布，旗下兩款大模型ERNIE Speed、ERNIE Lite免費。這兩款產品是今年3月百度推出的“輕量級”大模型，相比通用大模型，輕量級大模型的推理成本也會更低。
那么，問題來了，字節、阿里、百度三家大廠已相繼宣布大模型降價，騰訊會不會跟進？
日前，騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人吳運聲在接受采訪時，沒有明確回答是否會加入大模型價格戰，他表示，“騰訊更關注大模型能力的提升，致力于為行業提供能力和價格兼具的產品。”
從卷技術到卷價格
前兩年，大模型公司還沉浸在拼參數量、拼文本長度。今年以來，整個行業從卷技術到卷價格，大模型降價已成趨勢。
在字節等大廠紛紛宣布降價之前，已經有不少廠商下調大模型使用價格。
5月6日，AI公司DeepSeek發布全新第二代MoE大模型DeepSeek-V2，該模型API定價為：每百萬Tokens輸入1元、輸出2元（32K上下文），僅是GPT-4的近百分之一。
5月11日，智譜大模型官宣新的價格體系，入門級產品GLM-3 Turbo模型調用價格從5元／百萬Tokens降至1元／百萬Tokens，降幅高達80%。
這樣的趨勢，同樣在國外發生。今年2月底，法國AI公司Mistral AI發布最新大模型Mistral Large，該模型輸入、輸出價格比GPT-4 Turbo便宜約20%。
而自去年以來，OpenAI已經進行了4次降價，其最新發布的多模態大模型GPT-4o，不僅性能有了很大提升，價格也下調了50%。
降價背后是大模型結構、訓練等成本的持續優化。李彥宏曾在Create 2024百度AI開發者大會上透露，與一年前相比，文心大模型推理性能實現了105倍增長，而推理成本卻降到了原來的1%。
今日，創新工場董事長兼CEO李開復在接受媒體采訪時表示，在一定程度上，整個行業每年降低10倍推理成本，這是可以期待的，而且是必然也應該發生的。“今天可能是處在一個比較低的點，但是我覺得如果說以后大約有一年降價10倍來看的話，這是一個好消息，對整個行業都是好消息。”
此外，火山引擎總裁譚待也曾表示，市場對降價的呼聲比較高，平臺必須把試錯成本做到非常低，才能讓大家用起來。只有大的使用量，才能打磨出好模型，也能大幅降低模型推理的單位成本。
為什么要打價格戰？
現在，大模型還是一個高投入、低產出的行業，為什么廠商還要打價格戰？答案也很簡單：加速商業化落地。
大模型卷到2024年，一個新的賽季已經打響，應用場景的落地成為競爭主旋律。大模型定價的持續走低有望帶來更快的商業化落地。
上周，OpenAI、谷歌、字節跳動、騰訊四家大廠相繼披露在大模型領域的最新進展，無一不聚焦在應用側。
硬核如OpenAI，對于最新發布的多模態大模型GPT-4o，也沒有以往對參數指標的生硬強調，而是選擇集中展示多場景下的用戶體驗。這被認為是OpenAI加速應用落地的表現。
在騰訊云生成式AI產業應用峰會上，吳運聲在談及大模型商業化的問題時表示，技術的突破未來一定會帶來商業化的機會，而且會呈現跨越式的增長態勢。AI要真正落地實用，推理成本的降低、工程性能的極致優化至關重要，是未來商業化取得突破的重要因素。
當天，騰訊集團副總裁蔣杰在大會上宣布，騰訊混元大模型通過持續迭代，目前整體性能已居國內第一梯隊，部分中文能力已追平GPT-4。
值得一提的是，目前大模型的應用還在早期階段，仍有很大的發展空間。QuestMobile數據顯示，截至今年3月，基于大模型的AIGC行業用戶量為7380萬，盡管同比增長了8倍，也僅占移動互聯網用戶量的6%。
海通證券5月17日研報指出，伴隨國產AI大模型的持續升級，2024年有望成國產AI大模型全面商業落地的元年，先進的AI大模型能力也將逐漸轉化為落地實際場景的產品應用，從而帶動AI大模型在金融、教育、法律、醫療等眾多垂直行業的持續落地，AI2B與AI2C的需求天花板也有望全面打開，在這個過程中，AI的投資也從映射和跟隨，變為引領。（周小白）
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