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OpenAI向下沉,DeepSeek往上走

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原文作者:小饼

8 月 7 日,OpenAI 宣布,ChatGPT 每周活跃用户已经达到 10 亿,同时把 GPT-5.6 Luna 开放给免费用户,文本对话不限次数。

前一天,多名 DeepSeek API 用户收到通知: 公司计划近期整体上调 API 服务价格,“预计涨幅较大”,具体价格和执行时间等待后续公告。

这似乎有点反常识。

过去两年,中国大模型厂商最擅长的叙事就是极致性价比。DeepSeek 此前用不到 OpenAI 三十分之一的价格提供接近 GPT-4 水平的性能,被业内称为“价格屠夫”,梁文峰成为了“梁圣”,大家的共识是: 国产大模型的核心优势,就是把 AI 的使用成本打到地板上。

现在地板松动了,OpenAI 成了那个把东西免费送给全世界的人,而中国厂商却开始谈付费、谈提价。攻守之间,位置真的变了?

OpenAI:免费不是慈善

先搞清楚一件事:GPT-5.6 Luna 不是 OpenAI 最强的模型。它定位中等能力区间,处理日常对话、简单写作、基础翻译绰绰有余,但复杂推理和多步骤代码分析,仍要靠更高级的 SOL 系列。OpenAI 拿一个“够用就好”的模型,去覆盖最广的用户场景。

这个策略有底气,也有代价。

底气来自成本端。过去 18 个月,大模型推理的单位 Token 成本曲线陡峭得惊人:模型架构优化、量化技术成熟、推理引擎升级叠加在一起,同样的算力集群,今天能服务的请求量是两年前的几十倍。边际成本足够低的时候,免费就接近谷歌搜索的逻辑:入口免费,生态收钱。

代价同样清晰。2026 年一季度,OpenAI 收入 57 亿美元,非 GAAP 经营亏损率 -122%,每赚 1 美元要倒贴 1.22 美元,全年预计净亏 140 亿美元。10 亿周活里,付费订阅者 5000 万,付费率约 5%。

订阅费显然养不起这家公司,钱从别处来:广告业务上线 6 周跑到 1 亿美元年化收入;企业 API 持续扩张,Codex 每周 500 万用户,企业客户目前贡献了超过 40%的收入……

换句话说,ChatGPT 的商业模型正在从“卖模型订阅”切换成“收平台税”:模型本身免费,长在模型之上的广告、企业服务和开发者生态才是收入来源。

10 亿周活是这套打法的核心,它不需要每个用户掏钱,只需要用户每天打开它,再从少数高价值需求里收费。这是一套非常古典的互联网平台经济学,此前常被拿来和 Claude 的“企业市场,付费编程”路线对比,如今看,OpenAI 是铁了心要做 AI 时代的全民入口。

DeepSeek:服务器撑不住了

DeepSeek 的处境和 OpenAI 完全不同。

V4 Flash 在 OpenRouter 全球调用量周榜登顶,单周处理 7.22 万亿 Token。据 OpenCode 数据,仅 8 月 1 日一天,V4 Flash 单日处理量就达到 8 万亿 Token。工作日高峰时段接口超时和卡顿频发,7 月中旬先上了峰谷定价机制(高峰翻倍),8 月 6 日直接预告全面大幅涨价。

换个说法: 用户太多,算力不足。

过低的定价吸引了大量低频次、低付费意愿的调用,服务器资源被无效请求挤占,真正需要深度推理的企业和开发者反而得不到稳定体验。 DeepSeek 需要把拿 AI 当玩具的用户挡在门外,让愿意为高质量推理付费的人留下来。

豆包 6 月 24 日上线付费版(68/200/500 元三档月费,基础功能保持免费)是同一条逻辑线上的动作,3.45 亿月活,日均消耗数千万元推理成本,电商佣金补不回来。

如今,国内大模型竞赛已白热化,融资环境也在变冷,算力不足始终是紧箍咒,过去靠资本续命、无限补贴的打法难以为继,证明自己能赚钱,成了比证明自己技术领先更紧迫的任务。

当然,国产大模型涨价不意味着放弃价格优势。更准确的说法是,价格战的冷启动阶段结束了。此前阶段的任务是“让用户用得上”,现在的任务变成了“让用户愿意为好东西付钱”。

一个向下沉,一个往上走

GPT-4 刚发布时,大家比的是模型能力,谁的书读得多,谁的考试分数高。到了 GPT-5.6 Luna 这个阶段,顶尖模型之间的差距在肉眼可见地缩小,继续卷基准测试分数的边际收益越来越低。竞争正在从“谁更聪明”转向“谁更离不开”。

OpenAI 选择在这个节点推免费,赌的是用户时长和入口地位。它要让自己成为大多数人接触 AI 的默认方式,就像谷歌曾经是搜索的默认方式一样。

中国大模型厂商选择提价或推付费版,则是在资本退潮和算力管制的双重压力下,寻找商业闭环的确定性,不再满足于“用户很多但不赚钱”的局面, 需要证明大模型业务可以独立造血。

方向相反,焦虑却是对称的。

OpenAI 要在融资窗口关闭之前,证明平台税能覆盖推理成本;中国公司要在算力见顶之前,把用户规模变成可持续收入。

这场分化最终可能长成三层结构。

最底层是日常对话和通用问答。模型能力已经溢出,成本低到可以忽略,免费会成为常态。 谁在这里收费,谁就会被用户抛弃,OpenAI 把 Luna 免费,就是要把尽可能多的人拉进这一层。

中间层是专业推理。代码生成、数据分析、法律辅助、医疗诊断,这些场景对准确性和深度有刚性要求,用户也愿意为结果买单, DeepSeek 和豆包的付费版,主攻的正是这一层。

最上层是 Agent 执行。AI 不再只是回答问题,而是直接替用户完成操作:谈生意、修代码、通过审计……到了这一层,收费模式会从“按 Token 计费”变成“按成果计费”。

各有烦恼,各有梦想。

OpenAI 往下沉,赌入口和习惯,想让 10 亿人离不开它;中国大模型往上走,想让用户积极掏钱……两个梦想都不便宜,能确定的只有一件事: 不计成本的免费时代结束了,留下来的免费,都是算得过账的生意。

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