DeepSeek 激進的 AI 價格戰使其 V4 模型比 GPT-5.5 便宜 35 倍,但這只是表面現象:真正的核心在於阿里巴巴的通義千問 (Qwen) 已在開源競賽中勝出。
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DeepSeek 激進的 AI 價格戰使其 V4 模型比 GPT-5.5 便宜 35 倍,但這只是表面現象:真正的核心在於阿里巴巴的通義千問 (Qwen) 已在開源競賽中勝出。

中國 AI 實驗室 DeepSeek 推出的一系列大幅降價舉措正在撼動人工智能市場,其 V4-Pro 模型現在的價格比 OpenAI 的 GPT-5.5 便宜高達 35 倍,為 Token 成本設定了新底線。此舉與其說是對前沿模型的直接挑戰,不如說是人工智能行業進入下一階段的信號,即價格暴跌可能會極大地擴大算力需求。
「盡情狂歡吧,」一名 DeepSeek 高級研究員在 X 上發佈消息稱,該公司在一週內第三次下調價格。該實驗室首先開源了其 V4 模型系列,隨後宣佈了 75% 的促銷折扣,最後將輸入快取命中價格降低了 90%,創造了一個從根本上改變開發人員經濟效益的定價結構。
數據非常驚人。DeepSeek 的 V4-Pro 是一個擁有 1.6 萬億參數的混合專家 (MoE) 模型,在促銷價格下,每百萬輸入 Token 的成本約為 1.74 美元,每百萬輸出 Token 的成本約為 0.87 美元。相比之下,根據行業數據,GPT-5.5 每百萬輸出 Token 的費用約為 30.21 美元,而 Anthropic 的 Claude Opus 4.7 成本為 25 美元。中金公司 (CICC) 4 月 29 日的一份研究報告指出,V4 系列的效率將加速下游代理 AI (Agentic AI) 應用的需求,並點名智譜 (02513) 和 MiniMax 為可能的受益者。
然而,價格戰掩蓋了關於中國在全球 AI 競賽中地位的更為複雜的現實。雖然 DeepSeek 的定價具有破壞性,但其技術並非處於最前沿。該公司自己的論文顯示,V4 落後於 GPT-5.4 和 Gemini 3.1-Pro 等模型。在獨立的 Artificial Analysis 智能指數中,DeepSeek V4-Pro 得分為 52,明顯落後於 GPT-5.5 的 60 和 Claude Opus 4.7 的 57。
就在 DeepSeek 佔據新聞頭條的同時,另一家中國公司已經在開源 AI 領域佔據了主導地位。阿里巴巴的通義千問 (Qwen) 模型家族在 Hugging Face 上的累計下載量已超過 10 億次,且僅在 2026 年 2 月,其下載量就超過了緊隨其後的八家競爭對手的總和,其中包括 Meta、OpenAI 和 Mistral。
Qwen 的策略是在寬鬆的 Apache 2.0 許可下發佈 100 多個開源權重模型,這使其成為全球 AI 開發浪潮的默認起點。新加坡和馬來西亞政府正在基於中國開源模型構建其主權 AI 生態系統,而 Qwen 是首選。這種沉默的統治力,而非 DeepSeek 的降價,代表了 AI 格局中更具意義的結構性轉變。
AI Token 成本的暴跌並不是該行業的看跌信號,而是傑文斯悖論 (Jevons Paradox) 的一個典型案例。該悖論最早由威廉·斯坦利·傑文斯於 1865 年提出,其核心觀點是:隨著技術提高了資源的使用效率,該資源的消耗總量反而會增加。更便宜的 AI Token 不會導致算力使用減少,反而會導致算力被應用於更廣泛的領域。
微軟執行長沙提亞·納德拉和英特爾前執行長帕特·基辛格都援引過這一原則,認為更便宜的 AI 將擴大其市場,將智能嵌入到從汽車到燈泡的一切事物中。這表明,AI Token 的正確心理模型不是價格穩定的 iPhone,而是電晶體——其成本在 60 年間的暴跌使其能夠滲透到經濟的每個角落。價格暴跌是 AI 無處不在的前提條件。
當前的 AI 熱潮與 2000 年代初的搜索市場遙相呼應。當時,數百家新創公司通過在利基應用中封裝 Google 的搜索結果建立了盈利業務,但當 Google 直接整合這些功能時,這些公司便被淘汰了。今天,成千上萬的「憑感覺編碼 (vibe-coded)」的應用只是 OpenAI 或 Anthropic 模型的薄封裝層,使它們處於同樣的脆弱「租客」地位。
這一歷史平行線表明,AI 時代真正的、可防禦的護城河不在應用層,而在底層:基礎模型、運行它們的基建以及訓練它們的芯片。英偉達的股價從 2015 年拆分調整後的 0.66 美元攀升至如今的 208 美元以上,證明了價值捕捉的所在。投資者的核心問題不是中國模型是否比 Claude 便宜,而是對 AI 算力的需求是否將繼續超過供應。現有的每一個信號都表明答案是肯定的。
本文僅供參考,不構成投資建議。