AI领域的“Token价格战”无疑已经打响……
面对人工智能成本的急速攀升，全球大型企业和初创公司正越来越多地转向使用价格相对更低廉的人工智能模型工具，其中就包括许多来自中国的大模型。这一转变正将巨大的降价压力，直接推向美国行业领头羊OpenAI和Anthropic。一些业内人士已开始担心，这一前景恐将严重削弱它们成长为盈利性企业的能力。
这些新的节省成本的工具，通过在第三方AI模型与基于免费开源模型构建的内部AI系统之间动态切换，帮助企业降低AI成本。
在这一生态系统的加持下，自主AI系统(即智能体)得以在处理多数常规功能时，直接调用相对更具性价比的模型——包括阿里巴巴和DeepSeek等中国公司开发的模型产品；只有在应对更为复杂的特定任务时，智能体才会临时调用最强版本的OpenAI ChatGPT或Anthropic Claude。
据率先实践这些工具的企业高管透露，这种模式最高可将AI辅助工作的成本暴砍95%。
AI定价变革迎来“十字路口”？
漏洞检测初创公司Detail的创始人Dan Robinson表示，“一旦我们发现某种工作流运转良好且深受工程师喜爱，我们就会千方百计地去优化它的成本效益。坦率地说，现在开源实验室里涌现出的优秀成果，简直多到让人目不暇接。”
Robinson已将Detail 90%的工作负载从Claude和谷歌的Gemini，转移到了自建模型以及中国智谱开发的GLM模型系列上。
Citadel Securities在本周的一份报告中指出，转向更廉价的模型，似乎是近期广受关注的Silicon Data LLM Token支出指数下滑的原因之一。该指数衡量全市场每百万LLM Token的支付价格。
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“即便是最强大的技术，也必须接受成本曲线、容量限制和边际收益这些平淡无奇的约束，”报告中写道。
财联社本周四已介绍过，据知情人士透露，OpenAI正考虑大幅下调向AI用户收取的Token费用，此举是在该公司预计Anthropic也将采取类似降价措施之前做出的。该公司认为自己在这种情况下具有优势，因为过去一年它投入巨资，以远低于当前市场价格的成本锁定了计算资源。
OpenAI首席执行官奥尔特曼在最近的一次公司内部活动上坦言，成本在骤然间已经变成了一个“极为棘手的大问题”。
据知情人士透露，SpaceX可能会在IPO中寻求“超过1.75万亿美元”的估值。按照发稿时的市场情况推算，这意味着SpaceX能够力压Meta和沙特阿美，在全球市值排行榜中位列第7。
而这场愈演愈烈的价格战，极有可能导致OpenAI和Anthropic的亏损黑洞进一步扩大。为了支付构建和运营尖端AI系统所需的恐怖算力，这两家巨头目前每年已经烧掉数十亿美元。值得注意的是，双方均已在筹备潜在的首次公开募股(IPO)，并已提交了秘密申请文件。
中国模型“极致性价比”愈发凸显？
AI核心资产Token定价所面临的沉重压力，也为科技界旷日持久的一场大辩论注入了全新的火药味——未来几年，低成本的竞争对手究竟是会把AI模型彻底推向“商品化”（白菜价化），还是头部巨头凭借快速的迭代速度始终保持一马当先？
对此，OpenAI和Anthropic其实也正在做着两手准备。他们近年来也都在积极推销旗下的低端模型，试图引导客户以此来缓和成本焦虑。
哥伦比亚大学工程学院主管计算与AI的副院长Vishal Misra一针见血地指出，“人们有时根本不需要一个懂得‘量子引力学’的模型来大材小用。当下的开源模型已经非常能打，AI躺着赚取高额溢价的时代即将终结。”
面对这一势头，美国本土公司也在极力跟进这股廉价AI模型的浪潮。微软上周刚刚发布了一套轻量级AI模型，宣称其运行效率远超前沿旗舰模型；芯片霸主英伟达则推出了正在加速斩获市场份额的低成本模型家族Nemotron，同时还砸下重金资助了开源AI初创公司Reflection。
元股证券:ygzq.hk无论如何，在这场变革中，来自中国的开源模型在美国企业界的得宠程度正呈爆发式增长。据初创公司Vercel披露，在其平台上，DeepSeek的AI使用份额已从4月份的区区1%飙升至5月份的17%。
在另一家处理AI查询的初创公司OpenRouter平台上，自5月中旬以来，DeepSeek已经牢牢霸占了最常用AI模型厂商的宝座。
OpenRouter表示，在支出最高的客户群体中，2025年秋季至2026年春季期间，开源模型的Token使用量增长速度是闭源模型的四倍。该公司还观察到，已有超过500家组织从专有模型转向了开源模型。
AI执行助理初创公司Lindy的创始人Flo Crivello表示，该公司两个月前开始探索DeepSeek的V4模型。他和他的25人团队构建了全面的内部工具，以测试这款中国开源模型能否胜任Lindy的收件箱和日历管理、起草邮件以及会议记录等任务。
他们发现，DeepSeek处理这些任务的效果与Anthropic的Sonnet相当，尤其在邮件分类方面表现出色。而其成本仅为后者的十分之一。
Crivello表示，公司目前仍使用更先进的Anthropic模型进行内部编码工作，但总体而言，部分任务的转变已为公司节省了数百万美元。
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