ChatGPT訪問量增速下滑，AI真的是一場泡沫嗎？
來源：首席商業(yè)評論2023年，最火的莫過于ChatGPT，席卷全球的同時也引發(fā)了生成式AI（人工智能）的投資熱潮。在美股，ChatGPT相關概念股飆漲，以AI算力龍頭英偉達為例，其股價年內(nèi)一度累計上
近日，DeepSeek在官方欽定的“開源周”內(nèi)動作頻頻，已陸續(xù)開源四個項目，并在星期四最新發(fā)布了名為DualPipe的技術，該技術實現(xiàn)了計算與通信的雙向并行處理。與此同時，DeepSeek還推出了一項別出心裁的舉措——錯峰定價。
在2月26日，DeepSeek宣布自即日起，于北京時間每日00:30至08:30的夜間空閑時段，推出錯峰優(yōu)惠活動。而就在前一天，DeepSeek才剛剛恢復了官方的API充值服務。此次優(yōu)惠力度之大，令人矚目。根據(jù)官方公告，在夜間空閑時段，DeepSeek API的調(diào)用價格將大幅下降：DeepSeek-V3降至原價的50%，而DeepSeek-R1更是低至25%（即降價75%）。
具體價格調(diào)整如圖所示，DeepSeek此次的優(yōu)惠力度無疑為開發(fā)者們帶來了實質(zhì)性的利益。值得注意的是，與DeepSeek-V3發(fā)布之初的“優(yōu)惠體驗期”有明確的時間期限不同，這次的錯峰優(yōu)惠僅有“時段限制”，而沒有明確的“期限”。因此，我們可以將其視為一種長期的“錯峰定價”策略。
DeepSeek-V3和DeepSeek-R1兩款模型在優(yōu)惠時段的價格也變得完全一致。輸入（緩存命中）為0.25元/百萬tokens，輸入（緩存未命中）為1元/百萬tokens，輸出為4元/百萬tokens。這一策略可能也是DeepSeek有意為之，旨在降低開發(fā)者使用DeepSeek-R1的成本顧慮，同時模糊兩種模型的邊界，鼓勵開發(fā)者根據(jù)需求靈活調(diào)用。
DeepSeek此次調(diào)整最核心的變化在于采用了“錯峰定價”的運營策略。這一策略的優(yōu)勢顯而易見，很可能引發(fā)其他大模型如豆包、通義千問等的跟進，甚至可能再次掀起一場大模型價格戰(zhàn)。回顧2024年初DeepSeek-V2發(fā)布后，就曾掀起過一場價格戰(zhàn)。
事實上，DeepSeek-V3在之前已經(jīng)有過降價歷史。在其“優(yōu)惠體驗期”結束前，全時段的優(yōu)惠價甚至比現(xiàn)在優(yōu)惠時段的價格還要便宜。然而，DeepSeek-R1自發(fā)布以來價格一直未變。因此，此次DeepSeek-R1高達75%的“錯峰降價”無疑給開發(fā)者們帶來了更大的驚喜。
從能力上看，DeepSeek-R1的表現(xiàn)已經(jīng)無需多言。無論是產(chǎn)品層面思維鏈的創(chuàng)新，還是工程層面實現(xiàn)的極致成本，都讓DeepSeek-R1成為了當下備受矚目的模型。降價策略無疑將進一步降低開發(fā)者調(diào)用成本和門檻，間接推動更好的AI體驗在更多AI應用中推廣。
以字節(jié)跳動旗下的豆包通用模型為例，其價格相較于DeepSeek在優(yōu)惠時段的價格仍顯偏高。甚至DeepSeek-R1官方滿血版在優(yōu)惠時段的價格，比32b蒸餾版還要更便宜。這不僅在國內(nèi)市場具有競爭力，在海外市場也同樣如此。DeepSeek-R1/V3在海外也推出了同樣的運營策略，大幅降價50%和75%，優(yōu)惠時段直接對應北京時間00:30至08:30，對于面向部分海外用戶市場的開發(fā)者來說，具有更強的吸引力。
錯峰定價本身并不新奇，類似于我們熟悉的錯峰電價。DeepSeek官方在新聞稿中也表示，推出錯峰優(yōu)惠活動是為了鼓勵用戶充分利用這一時段，享受更經(jīng)濟、更流暢的服務體驗。從開發(fā)者的角度來看，這種運營策略幾乎百利而無一害；從大模型廠商和云計算平臺的角度看，也是利大于弊，可以更大程度地利用服務器資源。
因此，目前來看，其他大模型跟進錯峰定價的運營策略應該是題中應有之義。只是具體策略上可能會有所不同，比如需要考慮不同時區(qū)（不同用戶市場）的問題。然而，DeepSeek此次舉措是否會引發(fā)行業(yè)連鎖反應，甚至復刻一年前的大模型價格戰(zhàn)，仍有待觀察。
回顧2024年5月初，DeepSeek發(fā)布了第二代MoE大模型DeepSeek-V2，并首次引入了多頭潛在注意力（MLA）機制。更重要的是，其價格僅為當時ChatGPT主力模型GPT-4 Turbo的近百分之一，在性價比上直接秒殺了國內(nèi)外一眾大模型。此次DeepSeek在開源周展現(xiàn)出一系列能力，如長上下文的突破、芯片利用效率的提升等，未必不會是又一輪大模型價格戰(zhàn)的“新開端”。
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