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。