DeepSeek为何敢于逆市降价

  ■ 袁传玺

DeepSeek为何敢于逆市降价-第1张图片

  2026年以来,全球AI大模型行业深陷涨价潮。HBM(‌高带宽内存‌)价格半年暴涨超500% ,高端GPU(图形处理器)供不应求,叠加推理端词元(Token)调用量激增,亚马逊、微软及国内主流云厂商纷纷上调API(应用程序编程接口)定价 ,部分涨幅甚至高达463%。行业似乎已就“AI服务理应越来越贵”达成共识 。

  然而,国产大模型DeepSeek于5月22日宣布,其旗舰模型V4-Pro的API价格将永久降价75% ,输入(缓存命中)价格低至每百万Tokens0.025元,创下全球新低。这一逆市操作看似违背商业规律,实则是技术突破 、战略卡位与生态重构的深度博弈。

  全球算力涨价潮的根源在于AI产业链的结构性失衡 。一方面 ,万亿级参数模型对HBM和高端存储的需求呈指数级增长,而存储巨头产能向高利润AI产品倾斜,导致供给不足、成本高企;另一方面 ,AI智能体爆发推动推理端调用量激增 ,海量并发带来的电力、带宽成本超出云厂商补贴上限,早期“烧钱换市场”模式难以为继。在此背景下,提价成为厂商覆盖算力折旧与运营成本的被动选择。

  DeepSeek敢于逆市降价 ,绝非简单的烧钱补贴,而是依托底层技术重构实现的成本优势 。其核心突破有三:一是架构创新,自研稀疏注意力机制与混合专家模型使V4系列处理百万级Token长上下文时 ,算力消耗仅为上代产品的27%,KV Cache(键-值缓存机制)占用降至10%,单位推理成本实现技术性下降;二是算力自主 ,深度适配昇腾等国产算力,摆脱对海外高端算力的依赖,硬件采购成本显著降低;三是工程优化 ,在推理侧进行极致优化,提升算力利用率,通过规模效应摊薄固定成本 ,形成“用量反哺成本 ”的良性循环。这种技术驱动的成本下降 ,让降价具备可持续性。

  在此基础上,DeepSeek此次降价还是一场精准的生态卡位 。当前行业格局未定,DeepSeek以价格杠杆撬动行业出清 ,大幅降低中小开发者与企业用户的AI应用门槛,吸引其基于自身生态构建应用,形成“低价—用户增长—生态繁荣—成本进一步下降”的正向循环。这既是对部分厂商“重盈利 、轻普惠”倾向的纠偏 ,也是国产大模型重塑行业竞争格局的关键一步——通过成本优势与技术创新,推动行业竞争从“算力堆砌 ”转向“技术效率与生态构建”。

  DeepSeek此次的逆市操作也为行业发展提供了重要启示 。笔者认为,面对算力、存储成本上涨压力 ,单纯依赖涨价转嫁成本已非长久之计,唯有通过架构创新、算法优化 、算力适配等技术手段,从根源上降低推理成本 ,才能掌握市场主动权 。AI技术的价值在于普及应用,而非少数企业的高端特权,普惠化是产业发展的必然趋势 ,企业需平衡短期盈利与长期发展 ,通过合理定价推动技术落地,培育更大市场空间。此外,在全球算力供应链紧张背景下 ,深度适配国产算力,构建自主可控的产业生态,既能降低成本 ,又能保障供应链安全,提升产业抗风险能力。

  当前,AI大模型行业正处于关键转折期 ,成本压力、技术迭代与生态竞争交织 。DeepSeek的逆市降价,短期或将引发行业价格体系重构,加剧市场竞争;长期来看 ,将推动行业回归技术创新本质,加速优胜劣汰,促进产业健康发展。未来 ,只有坚持技术自主、深耕应用场景 、构建良性生态的企业 ,才能在全球AI竞争中占据一席之地。

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