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股票App软件定制：DeepSeek大消息！优惠结束！涨价！

作者：金策略小编 发布时间：2025-02-10 浏览量：

股票App软件定制：DeepSeek 官网信息表明，2 月 9 日，DeepSeek - V3 API 服务为期 45 天的优惠价格体验期结束，自该日起价格调整为：每百万输入 tokens，缓存命中时为 0.5 元，缓存未命中时为 2 元；每百万输出 tokens 则为 8 元。
在优惠期间，DeepSeek - V3 输入 token 费用在缓存命中时每百万仅 0.1 元，缓存未命中时每百万 1 元；输出 token 费用每百万为 2 元。
2 月 9 日价格调整后，输入 token 费用统一变为每百万 2 元，无论缓存是否命中，缓存未命中时价格翻倍，涨幅达 100%；输出 token 费用涨至每百万 8 元，涨幅高达 300%。
据《中国基金报》报道，有分析指出，优惠体验期是常见的市场推广策略，在优惠期内吸引了大量用户尝试使用 DeepSeek - V3 的 API 服务，从而积累了用户基础和市场口碑。如今优惠期满，API 价格按计划上调。
专家分析，DeepSeek 提价后，公有云价格竞争压力有所减轻，同时 API 性价比下降对企业本地化部署有利。由于 DeepSeek - V3 优惠期价格相比云厂商极具性价比，价格恢复后，云厂商面临的价格竞争压力显著降低。此外，API 价格相较优惠期上调 2 - 4 倍不等，部分企业可能更倾向于选择本地化部署，这有利于企业侧算力需求与容灾备份需求的增长。

成本降低带来的市场机遇

据《21 世纪经济报道》报道，随着 DeepSeek 的爆火，业内对其技术路线展开研究探讨，同时，其因成本降低而打开了巨大的市场空间。
Meta 首席执行官马克・扎克伯格（Mark Zuckerberg）指出，开源起初优势并不突出，但向外界开放能够更大程度推动产业链标准化，进而带动产业链共同努力降低成本、优化能力。他提到：“来自中国的新竞争对手 DeepSeek，我认为他们表明即将出现一个全球化的开源标准 —— 这是我们正在探讨的事情之一。”
亚马逊首席执行官 Andy Jassy 称：“我们秉持这样一种信念，即几乎所有大型生成式人工智能应用都会使用多种模型类型，不同客户针对不同类型的工作负载会使用不同模型，所以要尽可能多地为客户提供前沿模型选择。我们正通过 Amazon Bedrock 这类服务来达成这一点。这就是我们迅速行动，确保 DeepSeek 模型能在 Bedrock 和 SageMaker 平台上使用的原因。”
Arm 首席执行官 Rene Haas 表示，DeepSeek 无论是 V3 还是 R1 模型，都是在行业前沿模型基础上开展了大量创意性工作搭建而成，使得推理更为高效。他还说：“说实话我觉得这很棒。” 因为这将推动行业朝着更高效的方向发展，降低成本，进而更好地扩大整体计算需求。
谷歌首席执行官 Sundar Pichai 也认为 DeepSeek 是一个了不起的团队，他提到：“回顾过去三年的发展，会发现用于 AI 推理的支出比例相较于 AI 训练一直在增加。这是好事，因为推理显然能助力企业获得良好的投资回报率（即加速推动应用落地）。” 他指出，推理使用成本将不断降低，使更多应用场景变得可行，“机会空间无限广阔（as big as it comes），这就是我们持续投资以迎接这一时刻的原因。”

AI 投资的发展趋势

AI 在推理侧的需求快速增长已是不争的事实，DeepSeek 更是以更低成本实现。乍看之下，这与财报季前后美股科技巨头动辄数百亿美元的 AI 投入形成巨大反差。
在业绩会期间，AI 投资的走向备受关注。综合来看，巨头们依旧坚持对 AI 基础设施的投资，同时也强调了对推理侧投资力度的重要性 —— 即面向应用领域探索的投资不容忽视。
亚马逊首席执行官 Andy Jassy 详细分析道，过去几周，人们有一种假设：如果能降低 AI 投资中任何一种技术组件的成本 —— 主要指推理成本 —— 就可以减少在技术方面的总体支出。“但实际并非如此，我们在云计算领域有过类似经历。” 他举例说，2006 年推出亚马逊云服务（AWS）时，S3 存储服务价格是每千兆字节 15 美分，计算服务每小时 10 美分，如今价格已大幅降低。“随着技术发展，人们曾以为企业在基础设施技术上的支出会大幅减少。但实际情况是，企业在每单位基础设施上的花费确实大幅降低，之后，他们会对之前因成本过高而从未尝试的新项目产生兴趣，思考还能搭建什么，最终总体支出往往会大幅增加。” 他还指出，整体而言，推理成本将显著降低，这对客户和公司业务都将产生积极影响。
Meta 首席财务官 Susan Li 也表示，公司仍致力于针对 AI 训练和推理进行基础设施相关投资。“因为目前我们还不完全清楚到底需要什么，比如不确定推理用途的广泛程度 —— 而这正是我们竞争优势的真正来源。所以，我们也很期待，因为在推进更有效地运行这些工作负载方面仍有空间。”
她再次强调，当前处于 AI 资本支出的早期阶段，未来整体格局如何演变尚无法完全确定。不过可以肯定的是，GenAI 将有许多全新、更简单的方法来丰富生态系统，这对应用程序家族（the Family of Apps）的体验有很大帮助。“我始终认为，从长远来看，在服务质量和服务规模方面，大力投资资本支出和基础设施将是一项战略优势。”Susan Li 说道。
根据 Meta 的拆解，2025 年针对 AI 基础设施的投入主要集中在三个方面：大部分将用于 GPU 部署，同时对构建更高容量的网络能力、光传输能力等方面也会持续投入。
Susan Li 表示：“我认为现在确定长期资本密度还为时过早。因为需要考虑诸多因素，包括底层模型的进步速度与效率、Gen AI 产品的用例方向、一代硬件创新带来的性能和效率提升等。”
可以通过一个案例来理解。对于 AI/MR 眼镜品类，多家硅谷大厂已投入多年。即便从 Meta 最新财报来看，其 Reality Labs（虚拟现实实验室）仍巨亏 50 亿美元，但近两年来，在该领域风靡全球、甚至带动 AI 终端发展新一轮热潮的产品，如 Quest 系列和 Ray - Ban Meta 都出自其手。由此可见，在 AI 应用探索过程中，前期成本投入不容忽视。
从行业正常发展逻辑来讲，先行者往往需要投入更多进行摸索，这使得后来者在成本方面具备一定优势。只是 DeepSeek 的出现让这种差异更为明显，但不能就此认定巨头们对 AI 的投资是 “浪费”，只是可能在可及性和有效性方面存在一些问题。