DeepSeek-R1的出現，帶動大模型競爭進入“免費普惠階段”，AI技術普及的門檻再次降低，一大波產業應用升級大幅提速。

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　　DeepSeek引發的“鯰魚效應”還在持續，這次的主角是AI(人工智能)大模型的價格。

　　北京時間2月13日凌晨3時，OpenAI首席執行官山姆·奧特曼在社交平臺上宣布，GPT-4.5和GPT-5很快會陸續發布，免費版ChatGPT將在標準智能設置下獲得對GPT-5的無限制聊天訪問權限。同一天，文心一言在官網宣布，將于4月1日0時起全面免費，所有PC端和App端用戶均可體驗文心系列最新模型。

　　要知道，2024年12月，OpenAI的會員費已經漲至每個月200美元，是全球最貴；文心一言雖然已有部分模型宣布免費，但其專業版的付費使用門檻依然不低。多位業內人士對中青報·中青網記者表示，這次國內外AI廠商紛紛在價格上轉向，意味著AI大模型的競爭進入了“免費普惠階段”，DeepSeek的影響不容忽視。

　　“在同樣性能的不同大模型中，C端(個人消費者)用戶向來喜歡選擇免費的。”快思慢想研究院院長、原商湯智能產業研究院創始院長田豐對記者說，2022年年底的“ChatGPT時刻”讓每一個普通人都能體驗到AI的魔力。如今，DeepSeek的橫空出世促使大模型“免費潮”在全球涌動，將AI技術普及的門檻再次降低。“未來，AI大模型的發展，將推動一大波產業應用升級，如醫療、法律、教育等。”

　　大模型“免費潮”

　　縱觀過去這幾年，AI大模型的商業運營模式大多是圍繞付費使用展開的。

　　2023年2月1日，OpenAI推出付費訂閱計劃“ChatGPT Plus”，首次將AI大模型的C端用戶使用價定在每月20美元。2023年3月，百度發布文心一言并宣布免費試用，當年11月，文心一言上線專業版并在國內首先開啟付費模式；2023年9月，騰訊混元大模型對外開放，其收費標準為每1000個token(模型輸入和輸出的基本單位)收費0.14元……此時，大模型的使用還是“按分計價”。

　　直到2024年5月，國內AI企業深度求索旗下的DeepSeek-V2模型將大模型的價格降至GPT-4的1%后，阿里、騰訊、字節跳動等多家企業迅速跟進，AI大模型“按厘計價”時代正式開啟，并激起一波模型“降價潮”。DeepSeek-R1的出現，則將這一進程直接推向“零成本”的臨界點。

　　2025年1月20日，深度求索發布開源AI大模型——DeepSeek-R1，其API服務定價遠低于OpenAI的o1模型。1月底，OpenAI免費開放推理模型o3-mini。而后，便是此次百度和OpenAI同天宣布“免費”，大模型價格戰再升級。

　　從“按分計價”到“按厘計價”，再到如今“零元購”，在中國科學院科技戰略咨詢研究院研究員周城雄看來，上述轉變的發生，與相關技術的進步和規模效應有關。他提到，隨著算法和硬件技術的不斷進步，以及更多企業和個人參與到大模型的研發中，大模型的訓練成本正逐漸降低。“DeepSeek-R1就是一個例子。”

　　據了解，DeepSeek-R1通過優化算法采用MoE(混合專家模型)架構、MLA(多頭潛在注意力機制)等技術，使得GPU集群使用效率遠超行業平均水平，模型訓練的算力需求顯著降低。公開數據顯示，DeepSeek-R1的模型訓練成本僅為560萬美元左右，“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的訓練費用，大模型應用的成本可以說降到了‘白菜價’。”周城雄說。

　　“過去百年，創新的本質就是成本下降和生產力提升，在AI、IT乃至更多領域，大多數創新都與降低成本有關。”在日前舉行的2025年世界政府峰會上，百度創始人李彥宏透露，如今，大模型推理成本已經實現了每年降低90%以上。以文心大模型為例，2024年，其日均調用量達15億次，顯著的規模效應降低了單位成本；同時，文心一言的深度搜索功能還支持調用外部工具來處理復雜任務，也能有效降低成本。

　　“人工智能是一項通用型技術，按照摩爾定律，其成本會持續降低，直到所有AI應用都可以不用太關注用戶規模和算力成本之間的關系。”田豐認為，2025年會是大模型的“成本年”。他說，大模型成本的降低有賴于基礎設施、軟件工程等方面的技術創新。之前，各個AI企業比的是誰的模型更領先，現在要比的則是在領先的前提下，誰的模型更便宜。“又便宜又好，這是當下所有市場用戶的呼聲，DeepSeek也正打到了這個點。”

　　新的AI競爭

　　除了成本降低，業內還普遍認為，大模型“免費潮”背后，其實是相關企業希望通過“免費”來鞏固自身的市場優勢，換句話說：爭取更多的用戶和流量。

　　周城雄表示，如今，國內外的通用大模型在性能上趨同，比較難通過技術差異來建立產品的壁壘，那就要靠“價格”來競爭，“免費”策略能夠滿足大模型企業快速積累用戶規模、通過流量入口搶占生態位的市場擴張需求。至于為何在此時發生集中式的轉向，這與今年一開年，DeepSeek系列模型在AI界的強勢破局不無關系。

　　如今，免費且開源的DeepSeek兼具較強的復雜任務推理能力和聯網搜索能力，其搜索深度能達到50個相關網頁左右。田豐對記者表示，這一方面吸引了大量C端用戶，還在一定程度上搶占了搜索引擎的用戶和流量。“如果此時其他App應用還繼續堅持付費使用，很難獲得中國用戶的青睞。”

　　相關數據也證明了DeepSeek的巨大吸引力。國內數據服務機構QuestMobile的報告顯示，1月28日，DeepSeek應用程序的日活躍用戶數首次超越了豆包App；2月1日，DeepSeek的日活躍用戶數突破3000萬大關，成為史上最快達成這一里程碑的應用。

　　在田豐看來，DeepSeek系列模型實現了兩項突破。一方面，開源模型性能追平了閉源模型；另一方面，面向C端用戶的應用程序即時推出，吸引了海量的用戶需求。“這也就迫使部分AI企業要重新考慮，改變或調整原本的商業模式和策略，尤其是那些昂貴的閉源模型企業。”

　　DeepSeek在全球掀起新一輪AI熱潮后，奧特曼曾公開表示，其公司在AI模型技術閉源問題上站在了“歷史的錯誤一邊”，現在需要想出一個不同的開源策略。而就在2月14日，百度宣布將在未來幾個月內陸續推出文心大模型4.5，并從6月30日起開源。對此，李彥宏過去數個月的感受是“開源模型能夠幫助大模型傳播”。“(開源)幫助這項技術傳播更快，因為我們在生成式AI的早期階段，傳播得更快意味著更多人嘗試，從而在應用層促成創新。”他說。

　　如今，越來越多企業也開始擁抱DeepSeek。記者從工信部了解到，目前，我國3家基礎電信企業已全面接入DeepSeek。此外，手機、PC等終端廠商，云服務商、應用服務商等也都在積極行動。2月16日，騰訊公司公開表示，微信搜一搜已于近日正式灰度測試接入DeepSeek，DeepSeek生態圈持續擴大。

　　日前，中關村科金的智能客服全系產品也完成了DeepSeek的全面接入，并在不同行業超過30個大模型應用場景進行全面評測。在金融行業復雜文本問答場景中，通用開源大模型準確率約79.8%，而DeepSeek-V3(通用型)準確率高達95.1%，DeepSeek-R1(推理型)為94.9%，整體提升15%。“這有效降低了金融行業客戶咨詢轉人工率，讓AI客服承擔更多咨詢任務，減輕了人工客服壓力。”中關村科金總裁喻友平對記者說。

　　“基礎大模型的免費開放，對相關業務具有顯著的促進作用，尤其是在降低直接成本和增加客戶選擇方面。”喻友平表示，一方面，DeepSeek等免費開放的基礎大模型顯著降低了企業在模型調用上的直接費用，尤其對于中小型企業，這大幅降低了技術門檻和初期投入；另一方面，模型免費也提供了更多技術創新的可能性，“尤其是在行業大模型的優化和場景化應用上，能夠以更低的成本探索更多創新方向”。

　　在周城雄看來，“免費”也是AI企業商業模式的一次重構。他提到，免費用戶的行為數據可反哺模型迭代，實現數據與場景沉淀，而應用場景的拓展則為未來商業化提供可能性。同時，這也是資本市場的常規博弈策略。“頭部企業可以憑借融資優勢，以短期虧損換取長期市場優勢地位。”

　　應用端探索提速

　　大模型走向“免費”，能吸引更多用戶和開發者，推動AI技術的普及和應用。也有業內專家向記者提到，上述變化也將會促使相關企業持續跟進，進一步探索新的商業模式。

　　中國銀行深圳市分行大灣區金融研究院研究員郭燕表示，AI大模型開啟新一輪降價甚至是免費，將進一步降低AI應用的開發門檻，使開發者可往B端(企業)和C端更多產品方向探索，加快AI應用落地和商業化進程。“比如在AI消費硬件領域，包括DeepSeek在內的開源技術已推動國內AI眼鏡、智能戒指、助聽器等產品的創新浪潮。”

　　在田豐看來，沿著工程技術創新和開源策略，未來，AI大模型企業的發展著力點將主要集中在以下兩方面：一是“向下”，做基礎模型的研發突破，包括開發下一代AI操作系統等，“這將是一個AII in One(超級聚合)的基礎底座，少數幾家企業可以通過重資金投入來保持領先性”；二是“向上”，找到垂直領域的商業模式和應用機會，在細分領域形成智能商業閉環，“這是每個行業、每個企業都有機會分一杯羹的方向”。

　　值得注意的是，DeepSeek出現后，企業接入AI大模型的速度明顯提升，相關應用產品層出不窮。田豐解釋說，這是因為隨著技術的迭代，基礎模型已經做到了低成本、小尺寸，大家都專注于模型的應用以及與應用有關的數據集的訓練，“未來還可能會進一步帶來閉源模型的‘瘦身’和低成本，包括向開源轉變”。

　　田豐還特別強調，“現在對中小型AI企業來說，是一個難得的機會”。他說，如今算力門檻降低，中小企業可以在國產開源大模型的基礎上，低成本“蒸餾”開發適合自己硬件終端的小模型、行業應用小模型等。同時，大廠會聚焦自己核心業務的AI升級，中小創企則可以聚焦垂直領域的訓練數據加工、模型調優、AI項目交付服務等，“這樣就可以躲開巨頭的鋒芒，或者成為巨頭產業鏈、傳統產業鏈上的一環”。

　　此外，AI眼鏡、機器狗、機器人等軟硬結合的AI服務新終端，有完全不同于手機App的交互體驗，需要新交互、新服務、新入口。“創業企業沒有歷史遺留資產，可以輕裝上陣自由發揮。”田豐說。

　　中青報·中青網記者 賈驥業 來源：中國青年報