在众多AI应用眼花缭乱地涌入市场时，AI公司深度求索（DeepSeek）上周公告DeepSeekChat已通过北京市生成式人工智能服务备案，或将很快向公众开放服务。
DeepSeek由知名私募巨头幻方量化于2023年4月创立。与月之暗面、智谱AI、Minimax、百川智能等获得大厂投资的AI初创公司不同，DeepSeek与科技巨头间并无直接关系。但这家公司仍然被视为一匹可能改变国内AI市场格局的“黑马”。
5月初，DeepSeek宣布开源第二代MoE大模型DeepSeek-V2。据介绍，该模型在性能上比肩GPT-4 Turbo，价格却只有GPT-4的仅百分之一，这也让DeepSeek收获了“AI届拼多多”的名号。
而直到本周，阿里巴巴和百度才争先恐后加入大模型价格战，DeepSeek的掀桌子举动甚至比智谱AI和字节跳动对旗下大模型产品的高调降价更早。
高性价比或许是DeepSeek的显著优势，但随着诸多企业纷纷入局AI价格战，已经卷出“白菜价”的大模型很快变得不再稀缺，DeepSeek又该走出怎样的商业模式来应对呢？
价格战的导火索渐失低价优势
DeepSeek-V2推出后，DeepSeek一度被AI圈称作“价格屠夫”。
它的中文综合能力是目前开源模型中最强的，与GPT-4 Turbo，文心4.0等闭源模型处于同一梯队。英文综合能力与最强的开源模型LLaMA3-70B处于同一梯队，超过最强MoE开源模型Mixtral8x22B。而这些竞争者都背靠科技大厂，或者拥有科技业界明星团队。
相较于出色的性能，有分析公司直言DeepSeek-V2的价格“便宜得难以置信”。该模型每百万tokens输入价格为1元、输出价格为2元，而GPT-4 Turbo每百万tokens的输入/输出价格为72元、217元。
同为中国公司，尽管DeepSeek率先定下了大模型的低价，但在过去一周，关于价格战的讨论却更多地围绕字节跳动、阿里等行业巨头。
5月15日，字节发布豆包大模型，其主力模型的定价为输入0.0008元/千tokens，当时称较行业便宜99.3%。阿里云周二宣布，通义千问对标ChatGPT-4的主力模型Qwen-Long，API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降97%。百度随之公告，文心大模型的两款入门级主力模型ENIRE Speed、ENIRE Lite全面免费。此前，智谱AI入门级产品GLM-3 Turbo模型的调用价格也从5元/百万tokens降至1元/百万tokens。
虽然国外AI公司仍将竞赛焦点放在技术的迭代升级和产品的应用场景上，但一些大模型今年也相继宣布下调价格。2月底，法国人工智能企业Mistral AI发布大模型Mistral Large，其输入、输出价格比GPT-4 Turbo便宜约20%，成为OpenAI的强劲对手。自去年以来，OpenAI已进行4次降价，5月发布的GPT-4o价格较前一代模型降低了50%。
降价有助于大模型快速抢占市场，争取更多的用户。而使用量越大，大模型也能被调用得更好。但并非所有玩家都有资格加入价格战，降价涉及到大模型的研发、训练、推理等成本的优化，一些中小企业会难以跟上大厂的脚步。
正如字节旗下火山引擎总裁谭待所说，“豆包模型的超低定价，来源于我们有信心用技术手段优化成本，而不是补贴或是打价格战争夺市场份额。”
对于DeepSeek-V2而言，定出低价的底气在于其架构的创新。该模型没有沿用传统的大模型架构，而是采用新的多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention）和DeepSeekMoE架构，在处理信息时能够更智能和高效，降低大模型的推理成本。
DeepSeek-V2具有2360亿总参数，但处理每个token时只需激活210亿参数。这不仅能够减少内存使用，也能提高计算效率。一些大模型需要激活所有参数来提供响应，参数越多，计算成本也就越高。
AI明星公司Anthropic联合创始人、OpenAI前政策主管Jack Clark也关注到DeepSeek-V2的突破，并表示：“DeepSeek组建了一支团队，他们对训练雄心勃勃的模型所需的基础设施有着深刻的理解。中国制造也将成为AI模型的发展趋势。”
此外，也有业界人士认为，DeepSeek可能是中国几家大厂之外，拥有英伟达高性能GPU最多的公司。
随着头部厂商们陆续入局，大模型价格战越发声势浩大，创新能力或可成为DeepSeek参与竞争的资本。
不做应用做研究
除了开始卷价格，国内AI行业还卷起了应用的落地。如果说过去一年上演的还是“百模大战”，2024年则被认为将会是AI应用落地元年。
今年3月，月之暗面宣布旗下的Kimi智能助手已支持 200 万字超长无损上下文，随后拉动Kimi概念股大涨，反映出市场对于AI技术的商业化应用的信心。据AI产品榜数据，4月Kimi访问量达2004万，超过百度文心一言的1691万。
横空出世的Kimi抢占风口后，巨头们也开始加速推出一系列AI应用。百度联合创始人兼首席执行官李彦宏多次表态，“卷大模型没有意义，卷应用机会更大。”字节跳动更是一气推出十多款AI产品，从“App工厂”转型为“AI应用工厂”。大厂们在推动大模型落地时大多遵循由内到外的逻辑，先基于AI重构内部产品，再实现对外的输出。
在一片AI应用浪潮中，DeepSeek却显得有些安静。其母公司幻方量化的创始人梁文锋去年在接受媒体采访时表示，公司不会过早地设计基于模型的一些应用，而是会专注在大模型上。幻方的目标是探索 AGI（人工通用智能），认为语言大模型可能是通往AGI的必经之路，并且初步具备了AGI的特征，所以会从大模型开始。
梁文锋也承认，很多风投对于优先做研究、不做应用的策略有顾虑，希望能尽快实现产品商业化，这让DeepSeek很难获得融资。但其拥有的算力和工程师团队相当于“有了一半筹码”。
有云计算专家提出，1万枚英伟达A100芯片是做AI大模型的算力门槛。当中国云厂商受限于紧缺的GPU芯片时，幻方却早早押中了大模型赛道的入场券。据报道，除商汤科技、百度、腾讯、字节、阿里等科技巨头外，幻方也手握着超1万枚GPU。
梁文锋在媒体采访中表示，幻方对算力的储备并不突然。在2019年，幻方就已投资2亿元自研深度学习训练平台“萤火一号”，搭载了1100块GPU。到了2021年，“萤火二号”的投入增加到10亿元，搭载了约1万张英伟达A100显卡。一年后，OpenAI发布ChatGPT的公开测试版本，拉开全球新一轮AI热潮的序幕。
顶着高昂的研发成本，百度、阿里等头部玩家已开始大打价格战，抢占市场，期望有更多的真实使用场景以推进产品训练。而事实上率先掀起本轮大模型价格战，喊着“不做应用做研究”的DeepSeek，却并没有在各家大厂密集召开降价发布会时发声，显得无心参战。尽管背后有幻方量化提供研发经费，DeepSeek不计ROI的坚持究竟会导向领先，还是落后的未来呢？
（文章来源：蓝鲸财经）