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预告“涨价幅度较大”:五个模型测算后,AI产业链的钱会流向哪里?

发布时间:2026-08-07 已有: 位 网友关注

  8月6日,DeepSeek官方预告,计划近期整体上调API服务定价,并提醒用户“合理安排使用、控制充值规模”。最终价格和生效时间尚未公布,但“预计涨幅较大”这几个字,已经足够引发讨论。

  过去两年,DeepSeek一直是国内大模型价格战最激进的参与者之一。现在,过去最能降价的公司开始预告涨价,市场关心的就不只是“贵了多少”。

  我们把同一个问题交给五个主流大模型:如果以商业版V4-Pro为基准,DeepSeek所说的“涨幅较大”,合理区间是多少?

  先说明口径:表中的“2倍”是价格变为原来的2倍,即上涨100%;“4倍”对应上涨300%。以下全部是模型测算,不是DeepSeek官方报价。

  五个答案并不完全一致,但预测区间高度集中。除豆包相对保守外,其余四个模型的中枢大致落在2.5—4倍。

  今年5月,DeepSeek把V4-Pro预览版75%的折扣转为长期价格。换句话说,当前价格大致相当于折扣前的四分之一。即使本轮价格变为原来的4倍,也只是接近回到折扣前水平。

  我们又通过第三方模型调用中转站Vercel接入做了一次同口径测试。测试中看到的直接价格大约翻倍,但缓存价格涨得更多。按实际请求结构折算,综合成本可能达到原来的2.5—4倍。而OpenRouter已经不支持调用DeepSeek官网价格的V4-Pro模型。

  所以,真正的问题不再是“DeepSeek会不会涨到某个数字”,而是:成本由谁承担,利润又被谁拿走?

  我们把“价格变为原来的2—4倍”这一假设交给专业金融模型nashnova,要求它拆解对市场的影响。长回答最终收敛成一个判断:

  如果来自定价权,超额利润会留在模型层;如果来自成本推动,模型厂商只是传导通道,利润会继续向稀缺环节上移。四层影响可以压缩成四句话。

  第一层,还是硬件最硬。H100一年期租价从2025年10月的约1.70美元/小时升至2026年3月的约2.35美元/小时,B200同期也明显涨价。GPU之外,HBM、先进封装、高速互联、液冷和电力同样紧张,上游仍是最容易捕获超额利润的环节。

  第二层,算力运营受益,但内部会分化。2026年二季度,推理算力占租赁需求的58.2%,已经超过训练算力。真正稀缺的不只是“手里有卡”,而是并发交付、稳定电力和推理优化能力。

  第三层,模型厂商只获得短期喘息。涨价可以修复毛利,但开源权重、第三方托管和竞品价格仍会限制定价权。下一轮竞争将从“谁的Token最便宜”,转向“谁能用更低的综合成本完成任务”。

  第四层,应用和Agent短期最承压。多步骤Agent会反复读取上下文和调用工具,Token消耗远高于单次问答。固定订阅、薄毛利、简单套壳的产品会率先承压,模型路由、缓存命中率和峰谷调度将从技术细节变成核心产品能力。

  所以,DeepSeek涨价不是全产业链一起利好,而是一次利润再分配:上游硬件与高质量算力运营更可能受益,模型层获得短期喘息,应用层则被迫从“买Token做包装”转向真正的工程效率和场景壁垒。

  最新披露的字节内部会议信息就是一个信号:管理层承认自家语言大模型与海外头部的差距有所扩大,需要继续自研、补基础能力,宁可接受短期落后,也不把蒸馏当作追赶捷径。同时团队正在讨论训练参数规模超过5万亿的大语言模型,有望成为国内目前参数规模最大的模型。

  但对更多AI公司来说,真正决定商业模式能否跑通的,不是再造一个通用模型,而是能否把越来越强的基础能力,变成某个垂直场景中可持续付费的工作流:建立数据、流程和用户反馈的闭环。

  金融投资是最典型、也最难的垂类之一,nashnova希望给每个人配备机构级的投研能力,在基模上又完善了三件事:

  第一是干净且有结构的金融语料。nashnova把行情、结构化财务数据、电话会议、机构研究、宏观和产业链信息放进同一套上下文,重点不是信息更多,而是时间、表格、数字和统计口径之间的关系能够被保留下来。

  第二是Agent的研究逻辑。宏观、科技产业链、价值投资和逆向研究不该共用一套模板。nashnova的KOL Agent保留不同框架的分析顺序:确认事实、寻找驱动、提出反证,再给出跟踪指标,而不是简单模仿某种语气。

  同一个DeepSeek涨价问题,可以由产业链Agent追踪GPU、HBM和算力租金,也可以由应用Agent分析订阅毛利,再交给逆向框架寻找最脆弱的假设。

  第三是记录、追踪和复盘判断。每次回答都被拆成核心理由、关键变量、失效条件和下一复核节点。新数据出现后,系统不是重新生成一篇互不相干的,而是告诉用户:原来的哪条逻辑被加强,哪条已经失效,过去的判断后来有没有得到验证。

  金融AI未必能替投资者完全预测市场。但一个合格的AI投研辅助工具,至少应该帮投资者答好三件事:你持仓的底层逻辑是什么,接下来关注的变量,以及出现什么信号时必须重新审视原有判断。

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