被称为“价格屠夫”的DeepSeek迎来涨价。8月6日，DeepSeek发布公告称，计划近期整体上调DeepSeek API服务定价，预计涨幅较大，具体方案以正式通知为准。
值得注意的是，7月31日发布的DeepSeek-V4-Flash通过新一轮训练大幅增强了Agent能力，在TerminalBench、Cybergym等多项基准测试中表现突出。同时，其API价格更是惊人地接地气。例如，与GPT-5.6Sol官方API定价相比，不同场景下DeepSeek-V4-Flash的价格只有其百分之一和千分之一。
“大模型本质上是人工智能（885728）应用的典型代表，其定价取决于不同阶段的供需关系。”东北证券（000686）研究所宏观经济首席分析师廖博对《金融时报》记者分析称，考虑到GPU、HBM等持续涨价，主要指向人工智能（885728）上游产业链供需紧平衡，也受到高端原材料和关键零部件扩产周期（883436）相对较长影响，短期难以改变成本上行的趋势。随着大模型厂商Token调用量逐步加大，无论是固定资产折旧、机房运维等固定成本，还是电力等可变成本，都使得低价补贴模式难以为继，特别是复杂任务会产生多轮思考、工具调用、循环纠错，推高整体推理算力消耗。
中国模型为何定价便宜
中国模型便宜是目前市场上的普遍共识。瑞银（UBS）证券中国互联网行业分析师熊玮表示，模型的成本主要包括两个方面：一个是模型训练成本；另一个是模型推理成本，即使用模型的时候付出的成本。
“中国的模型在训练成本、推理成本两个方面，跟国际友商相比有着明显的成本优势。基于公开数据，中国模型的训练成本只有海外龙头的十分之一。推理成本上，中国模型的平均API定价是海外对标模型的10%到20%左右。”熊玮表示。
对于中国模型成本优势形成的原因，熊玮进一步分析称，在模型训练阶段，中国的模型厂做了大量的基础创新，如在架构设计、GPU使用效率上进行大量算法层的创新，使得模型训练所需计算成本降低。
“值得注意的是，中美在模型训练的策略方面也有区别，美国更多花费在前沿探索和绝对性能的提升上，而中国模型厂会更看重性能提升与成本效率的平衡，也即更看重模型的普遍适用性。”熊玮表示，“此外，中国的开源生态是大家‘手拉手’一起往前推进科技进步的环境，而美国的领先模型基本上都是闭源的，使得他们在研发中各自为战。”
模型推理阶段，熊玮认为成本优势主要分为三层：第一层是模型架构的创新。比如注意力机制设计等，让中国模型的推理效率提高；第二层是工程层的算法调度创新，本质上是提高模型厂算力基建的利用效率。目前，中国最领先的玩家可以达到70%以上的GPU利用效率，显著高于目前行业40%至50%的水平；第三层是基建优势。如电、运行数据中心相关配套的成本更低等，属于国家的相对优势。
国产大模型迎来涨价
DeepSeek宣布要涨价无疑成为一个信号。事实上，今年以来，智谱（HK2513）、月之暗面、MiniMax等国内多家大模型公司已经开始调整价格策略，其原因来自需求端与成本端的双重压力。
需求端，智能体(Agent)大规模落地带来的算力消耗呈数量级增长。单次Agent任务的算力消耗可达普通对话的百倍。当用户推理需求激增时，将直接影响服务稳定性。
成本端，今年以来，算力基建、芯片采购成本、运营成本持续走高。用户每一次调用，都会消耗大量GPU算力、电力、网络与运维资源。
过去两年，行业普遍采用价格换市场份额，依靠资本补贴压低接口价格抢夺客户。而现在，Agent业务爆发倒逼加大算力投入，商业健康度优先级超过单纯追求用户规模，成本向下游开发者传导成为必然趋势。
高盛（GS）亚洲互联网研究主管姜朗霆在近期研究中表示，中国的AI开源/开放权重模型在智能表现上相对于全球闭源模型而言正达到一个临界点，伴随最新模型发展，中国模型正从成本效率、智能水平迈向创新前沿和定价能力的阶段。姜朗霆认为，中国模型在智能体任务、特定编程场景下正在向关键的“足够好”阶段迈进，中国AI模型市场格局日益分散化，但强者将愈强。虽然具备前沿性能、多模态能力的模型在定价能力方面依然具备优势，但低端市场正处于价格战之中。
展望未来，姜朗霆表示，专注于智能体的低端市场API定价将持续承压。高盛（GS）分析师预计，下半年低端定价市场API定价(约每百万词元为0.1-0.2美元)以及毛利率将继续承压，因为中国AI模型公司在融资后拥有充足的现金储备，能够在短期内以零或负毛利率补贴具有竞争力的定价。
不过，AI智能体（886099）正在推动对这些高性价比模型的需求。姜朗霆团队分析认为，中国AI模型正在分化为一个双层市场，其中，性能和模型发布时间、速度是定价能力的关键，因此，基于词元采用率和定价形成了两个“ARR最大化”象限。在真实世界编程采用率提高的驱动下，中国头部AI模型正在降低对模型蒸馏的依赖。
