

> 面对美系巨头试图通过底价倾销清场生态的图谋，中国大模型厂商放弃了参数堆叠的硬碰硬，转而在极致后训微调与百万上下文工程上撕开裂口，成功上演了一场教科书级别的非对称商业反击。

当OpenAI与Anthropic在硅谷打响血腥的价格拉锯战时，其核心诉求极其露骨——利用雄厚的资本杠杆将API调用成本打入地心，从而榨干所有竞争对手的现金流并彻底垄断开发者生态。然而，以DeepSeek V4 Pro和智谱GLM-5.3为代表的中国军团，并没有选择掉入这场算力消耗的绞肉机中，而是敏锐地调整了战略航向。他们通过“不换底座、只炼后训”的极端务实路线，在垂直场景的工程化落地中生生切断了美系巨头的垄断触手。

## 牌桌博弈 价格战背后的算力消耗战

**巨头绞肉**　OpenAI和Anthropic的降价逻辑，建立在他们对下一代模型训练资源拥有绝对掌控权的基础之上。他们试图将基础模型的推理能力彻底贬值为一种“廉价水电”，让应用层彻底放弃自研模型的念头。这种焦土政策虽然杀敌一千，但在缺乏革命性C端爆款的前提下，其实质也是在透支自身的商业造血能力，赌的就是谁的融资池最先干涸。

**非对称反击**　中国厂商的突围手法极其狠辣。智谱GLM-5.3和DeepSeek V4 Pro精准地抓住了企业级应用对“极长上下文”与“特定逻辑推理”的刚需。他们避开了极其昂贵的基础预训练阶段，将绝大部分算力倾注于高质量的RLHF（人类反馈强化学习）与多档推理架构的精雕细琢。以极低的训练成本换取在特定编程、长文本解析等高净值任务上与 GPT-4 掰手腕的实战性能。这种“外科手术式”的投入产出比，彻底打乱了美系厂商用资金壁垒封锁技术的节奏。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 全球算力割裂下的商业模式洗牌

**定价权转移**　随着国产大模型在长文本与多智能体编排（如DeepSeek Harness）领域的开源与低价策略奏效，全球大模型的定价体系正在发生不可逆的权力转移。西方的闭源巨头正在失去对“智能单价”的最终解释权，基础模型的商品化（Commoditization）速度被强行拉升。当底层模型的差异被抹平，价值创造的重心将不可避免地向数据私有化与行业精调环节滑落。

**应用层反哺**　这场价格战的终局，大概率会演变为“模型层亏损揽客，应用层收割利润”的畸形生态。中国厂商通过提前布局智能体应用脚手架与企业私有化部署工具，正在将单纯的API售卖转化为深度的业务流绑定。当巨头们还在计算每百万Token的微薄利润时，突围者们已经开始按企业业务指标的提升来收取高昂的技术服务费了。
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在这场没有硝烟的算力冷战中，中国厂商的非对称战术证明了一个残酷的商业真理：在技术的普及期，笑到最后的往往不是那个手握最锋利长矛的人，而是那个能以最低成本批量制造弓箭的工匠。

中美大模型价格战白热化 DeepSeek与智谱的非对称突围路线


> 面对DeepSeek在开源侧发起的低价算力战争，Anthropic通过200万超长上下文和极致性价比策略，试图在B端企业级市场重夺定价权，大模型价格战正式进入残酷洗牌期。

大模型战场的价格与性能之争正在逼近物理极限。近日，关于Anthropic旗下下一代中坚模型Claude 3.5 Sonnet升级版（或命名为Sonnet 5.5）的核心参数泄露。最令业界侧目的，是其高达200万token的上下文窗口，以及明确对标DeepSeek的低成本定价策略。这是一场蓄谋已久的反击。自DeepSeek以摧枯拉朽的低价策略撕开API市场缺口后，硅谷第一梯队的闭源大厂感受到了实质性的营收威胁。Anthropic此举，标志着巨头间的竞争已经从单纯的跑分炫技，全面下沉到企业级算力成本控制的泥潭肉搏。

## 算力成本折叠下的定价权暗战

**估值护城河**　Anthropic背靠亚马逊的海量云客户，其估值逻辑高度依赖于B端市场的高客单价与持续复购率。DeepSeek通过极低推断成本引发的市场下沉，直接动摇了闭源大厂的估值基础。Sonnet 5.5的推出，本质上是通过极度优化的模型压缩与显存调度技术，在维持顶级逻辑推理能力的同时，强行将API调用成本拉低至开源模型的火力覆盖范围内。这是一种流血防守，为的是保住大客户不向开源阵营倒戈。

**企业级心智抢占**　200万token的上下文长度并非纸面参数的堆砌，而是精准击中了企业级RAG（检索增强生成）系统的高痛点。传统的代码库级分析、百万字财报比对、跨年度法律卷宗审查，过去受制于上下文窗口只能切割处理，导致信息损耗严重。Anthropic将窗口拉升至此量级，直接宣告了粗糙切片式RAG方案的终结，试图用“无损长文本”这一杀手锏，在金融与法律这两个高净值行业筑起不可逾越的护城河。
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## 基础模型价格战的终局沙盘

**利润空间极度压缩**　随着Sonnet 5.5将顶级模型的推理成本强行按在极低水位，套壳应用与中间层开发者的生存逻辑将彻底改变。那些依赖信息差和基础模型接口倒卖的小型创业公司，将面临利润被完全抽干的绝境。底层大厂正在加速收割所有具备商业化价值的通用场景。

**多模态变现加速**　在纯文本推理被逼近成本底线后，资本市场的耐心将迅速转移。Anthropic此次的防御性降价，实质上是为了将企业用户的算力预算挤压到图像、复杂视频理解乃至Agent端侧操作上。文本层面的免费或低价将成为新常态，而复杂多模态交互才是下一阶段决定生死存亡的暴利入口。
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当底层的算力红利被极度透支，大模型的商业主轴已经从技术突破转向了残酷的存量博弈。Anthropic试图用Sonnet 5.5证明，在成本与性能的平衡木上，硅谷精英依然拥有掌控规则的能力，但这场由开源引发的雪崩，才刚刚开始。

Anthropic Sonnet 5.5泄露 200万上下文阻击DeepSeek性价比攻势



> 资本向头部极限聚拢的马太效应彻底显现，五百亿级单轮融资不再是单纯的财务补充，而是通过算力军备竞赛建立绝对护城河的核威慑。

当市场传出 DeepSeek 重启第二轮 500 亿元融资、投前估值拟升至 5000 亿元的消息时，整个本土大模型赛道的呼吸都为之一滞。这不仅仅是一个天文数字的估值游戏，更是中国大模型战场进入残酷淘汰赛的发令枪。在经历了百模大战的喧嚣后，底层大模型桌上的筹码门槛，已经被顶级玩家单方面拉升到了普通企业连看牌资格都没有的境地。

## 估值溢价逻辑 低价策略倒逼的算力杠杆

5000 亿估值的基础，并非单纯的技术指标领先，而是 DeepSeek 在过去几个月中通过极端激进的 API 定价策略，彻底击穿了 B 端市场的心理防线。这种几乎违背传统商业常识的低价倾销，本质上是一种极为高明的降维打击。

商业意图　通过低价策略，DeepSeek 虹吸了海量的开发者与企业级调用需求。数据的飞轮一旦高速运转，其反向优化模型的能力便成倍增强。此时进行的 500 亿元巨额融资，其核心目的只有一项——将数据优势转化为算力壁垒。在英伟达高端芯片获取依然存在摩擦的背景下，手握巨量现金意味着可以扫断市场上的可用算力资源。这不是在购买服务器，而是在买断竞争对手的生存空间。
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## 资本站队倒计时 二三梯队的淘汰前夜

对于风险投资机构而言，大模型赛道已经从“全面撒网”进入了“极限防御”阶段。五百亿的单轮融资额度，足以抽干当前市场上大部分活跃的科技投资基金的弹药库。这也是 DeepSeek 的阳谋所在。

博弈焦点　当大部分资金被迫或者主动向头部聚集时，那些缺乏造血能力、依然依赖外部输血来维持 GPU 集群运转的二三线大模型公司，将面临瞬间休克的风险。资本的冷酷在于，一旦确认了领跑者，对于跟随者的抛弃往往是不留情面的。这 500 亿元的注资，不仅是对 DeepSeek 的选票，更是对场内其他玩家的死亡判决书。并购、重组或者彻底转型为应用层公司，将成为绝大多数底层大模型创业者的唯一出路。

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## 务实预测 重构ToB市场定价权

如果本轮融资顺利交割，DeepSeek 将获得在极长周期内不计成本进行模型迭代的特权。短期内，B 端市场的模型调用价格将维持在极低水平，这对于下游应用开发者是巨大的红利。但从长远来看，一旦通过资本与算力的双重杠杆完成了市场清场，掌握绝对话语权的寡头必将重新定义商业规则与数据抽成比例。大模型的权力中心，正在以不可逆的姿态完成最后的收敛。

DeepSeek冲击五千亿估值背后的本土大模型资本阳谋



> 谷歌出人意料地推迟了对标前沿的 Gemini 3.5 Pro，转而一口气发布了三款主打极端性价比与安全合规的轻量级模型。这场底线微操的背后暴露了谷歌在顶级算力与数据双线遇阻后的务实转向，旨在通过史无前例的降价倾销死守企业级代理市场。

## 狂砍算力消耗 极限压榨模型性价比

大模型行业的军备竞赛正在悄然发生质变。当外界都在屏息以待参数量更加庞大的“超大杯”问世时，谷歌却在 2026 年 7 月交出了一份充满市井算计的答卷。此次发布的 Gemini 3.6 Flash 被谷歌高管定义为干粗活的“役马”模型。

降价幅度　谷歌此次将 Gemini 3.6 Flash 的输出定价从每百万 token 的 9.00 美元直接砍到了 7.50 美元，并在长周期代码任务上将 token 消耗量压榨了惊人的 65%。更令人咋舌的是同步推出的 Gemini 3.5 Flash-Lite，这款模型直接把价格打到了输入 0.30 美元、输出 2.50 美元的超低水位，且输出速度飙升至每秒 350 个 token。

核心算盘　这一系列疯狂的刀法，目的绝非技术炫技，而是赤裸裸的市场抢夺。在 AI 落地进入深水区的今天，企业级客户对“极其聪明但极其昂贵”的旗舰模型已经产生疲劳。谷歌敏锐地捕捉到了 B 端市场对多步代理和高频基础调用的海量需求，试图用极度廉价、速度极快的基座模型，在企业级 API 调用量上建立起绝对的规模壁垒。

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## 封闭的安全特供版 巨头合规的数字围墙

在这场算力倾销战中，最值得玩味的是第三款产品，也就是专门针对网络安全微调的 Gemini 3.5 Flash Cyber。有意思的是，这款模型被谷歌戴上了沉重的枷锁，仅对政府和高度信任的合作伙伴开放，这在开发者社区中引发了强烈的反弹。

商业壁垒　谷歌声称这是为了防止大模型的安全漏洞挖掘能力被恶意利用。然而，剥开这层公关术语的外衣，这是一次极其高明的商业卡位。安全审计、漏洞修复是企业和政府系统中最核心且预算最充足的痛点。通过将强大的 CodeMender 代码安全代理与 Cyber 模型深度绑定并实施准入制，谷歌实际上是在打造一个利润极其丰厚的合规黑盒。

长远意图　这不仅阻断了开源生态利用该模型反向提纯数据的可能，更让谷歌在未来争夺美国甚至全球政府采购大单时，拥有了独一无二的政治正确与安全背书。当其他大厂还在拼通用跑分时，谷歌已经开始用“特供版”圈地收租了。

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## 旗舰跳票的隐秘角落 追赶困局与人才流失

然而，三款小模型的繁荣，掩盖不了一个尴尬的现实，那就是本该在年中就交付生产环境的 Gemini 3.5 Pro 至今依然下落不明，仅在小范围合作伙伴中测试。

深层危机　坊间流传的 DeepMind 内部人才流失只是表象，真正的致命伤在于数据与强化学习循环的脱节。与拥有 Codex 和庞大开发者工具矩阵生态的竞争对手相比，谷歌在高质量长尾代码数据流的获取上首次陷入了被动。缺少真实开发场景的数据喂养，旗舰模型极难在推理能力上实现本质飞跃。

未来预判　短期内，谷歌依靠极致的工程化能力和恐怖的算力成本控制，确实能够通过 Flash 系列稳住企业级盘面。但这不过是用战术上的勤奋掩盖战略上的瓶颈。如果 Gemini 4 的预训练无法在下一代基础架构上拉开代差，这种纯靠价格战支撑的繁荣，终将在一场真正的 AGI 技术突破面前显得苍白无力。

谷歌延期旗舰大模型 却用三款低价全家桶打响算力倾销战



> 极致的性价比与快速繁荣的开发者生态正在显现惊人的规模效应。最新监测数据显示，中国大模型在API调用规模上已形成压倒性优势，标志着产业重心正从底层技术追赶全面迈向应用层面的大爆发。

## 头部矩阵占据绝对规模优势

全球大语言模型的算力竞速已进入白热化阶段。根据OpenRouter发布的最新周期监测数据，在短短一周内，全球AI大模型的总API调用量呈现出井喷态势，历史性地飙升至27万亿Token，环比增幅达到18.9%。在这场波澜壮阔的数据洪流中，中国AI企业展现出了无可争议的市场统治力。

榜单头部已被中国军团彻底接管。在此次统计周期中，中国大模型的周总调用量高达12.96万亿Token。其中，阿里的Qwen系列表现极为强劲，其免费版与预览版双双杀入前三，以超4.6万亿Token的单体调用量稳居全球榜首。紧随其后的小米、阶跃星辰、MiniMax以及DeepSeek等厂商也均维持在高位区间，直接包揽了全球调用量排行榜的前六名席位。

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## 数据斜率分化揭示产业演进方向

深入对比中美两国大模型的调用数据，可以清晰地观察到两条截然不同的产业演进曲线。中国军团不仅在绝对体量上占据上风，其周环比高达31.48%的增速更令人瞩目。这连续五周的超越，证明了先前的增长并非昙花一现，而是深厚产业底蕴释放的必然结果。

相比之下，美国同期大模型周调用量停留在3.03万亿Token规模，0.76%的微弱环比增幅显示其在开发者接入与高频应用场景的拓展上正面临瓶颈。这种强烈的反差，本质上反映了增量市场的爆发与存量市场的博弈。

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## 从追赶到定义的数字经济新引擎

中国大模型在调用端能够取得如此压倒性的胜利，得益于极具破坏力的商业策略与日益完善的基础设施化进程。激进的Token免费或超低价策略，彻底击穿了开发者的试错成本，催生了海量的垂直场景应用落地。

这种自下而上的流量反哺，不仅加速了模型本身的迭代效率，更让中国企业在AI时代的商业化探索中抢占了先机。随着头部厂商在各行各业的深度渗透，中国AI正在用实际的调用量数据，为全球数字经济的运转注入前所未有的强劲动力。

全球算力调用量激增至27万亿 中国大模型连续五周主导市场格局



> 2026年2月，国产大模型行业迎来转折点。智谱以GLM-5海外首发为契机，率先打破“低价内卷”僵局，通过结构性调价宣告行业正式迈入以技术溢价和商业闭环为核心的价值竞争新阶段。

## 差异化定价策略浮出水面

智谱此次发布的《价格调整函》不仅是单一的涨价通知，更是一次精准的市场分层策略。据《科创板日报》披露的数据显示，本次调价呈现出显著的“内外双轨”特征。在竞争激烈的国内市场，Coding Plan 订阅价格起涨幅度控制在 **30%**，并同步取消了首购优惠，意在筛选高净值用户。

而在付费习惯更为成熟的海外市场，智谱的策略则更为激进。Coding Plan 订阅价上调幅度高达 **30%-60%**，API 调用价格更是直接翻倍，涨幅介于 **67%-100%** 之间。这种“海外高溢价”的打法，打破了国产软件出海长期依赖低价策略的传统印象，显示出中国大模型厂商在技术自信上的质变。值得注意的是，为了保障用户体验平滑过渡，智谱承诺已订阅的老用户原权益保持不变。

![Generated Image February 13, 2026 - 11_02AM (1).png](https://static.downly.cn/images/08db14106ce605aaf40a2a0fa385bd8d.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力成本与需求爆发的双重博弈

对于此次调价的深层逻辑，智谱官方将其归结为“需求增长强劲”，但行业分析认为这是供需关系与成本结构双重挤压的必然结果。

**需求侧的压力** 来源于GLM Coding Plan 在开发者社区的渗透率激增，平台长期维持高负载运行。**成本侧的挑战** 则更为严峻，为了支撑如此庞大的并发量并保证服务低延迟，企业在高端算力采购、模型持续迭代以及基础设施扩容上的边际成本急剧上升。此次提价，本质上是一次合理的成本传导，标志着企业不再愿意通过烧钱补贴来换取无效的市场规模。

## 国产模型商业化逻辑重构

财联社分析指出，智谱此举是国产大模型从“卷价格”向“卷价值”转型的风向标。回看2025年至今的市场格局，定价策略已出现明显分化：

*   **价值导向派** 如月之暗面、MiniMax、阶跃星辰等，均已开始尝试通过提升单价来验证商业模式。
*   **规模导向派** 如百川智能、零一万物以及互联网大厂（阿里、字节、腾讯），目前仍倾向于通过灵活的阶梯定价或维持低价来抢占入口。

随着2026年全球半导体市场预计增长26.3%，AI算力依然是稀缺资源。智谱敢于在海外市场大幅提价，意味着国产大模型已具备与国际巨头同台竞技的技术底气，行业正加速告别“赔本赚吆喝”的草莽时代。

智谱全面终结大模型价格战 GLM-5海外首发开启价值回归新周期



> AI 独角兽 Anthropic 正式任命前微软资深高管 Irina Ghose 负责印度市场，此举意在通过差异化的“高信任度”企业服务，与 OpenAI 在全球第二大用户市场展开正面交锋。

## 班加罗尔的新帅与战略重心

Anthropic 近期宣布了一项关键的人事变动，正式聘请在微软拥有 24 年资深背景的 Irina Ghose 担任印度区负责人。Ghose 此前曾任微软印度区总经理，她的加入标志着 Anthropic 在南亚市场的布局进入加速期。公司正紧锣密鼓地筹备班加罗尔办事处，力求在这个全球最具活力的科技市场中站稳脚跟。

数据显示，印度已成为 Anthropic 旗下 Claude 模型的全球第二大用户来源地。这里的用户群体呈现出鲜明的技术密集型特征，主要将 AI 工具应用于软件开发与办公协作。早在去年 10 月，Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 便亲赴印度，与当地政要及信实工业（Reliance Industries）等商业巨头进行了深入接触，为此次高管空降奠定了基础。

![Google_AI_Studio_2026-01-17T03_08_09.493Z.png](https://static.downly.cn/images/71543c4b8bf06c4b9e6dc15fc4ccec62.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 差异化突围 避开价格战泥潭

尽管印度 AI 市场潜力巨大，但“用户规模大、付费意愿低”的特征依然明显。Claude 在印度的消费者支出虽然激增了 572%，但总量仍难与美国市场匹敌。与此同时，竞争对手 OpenAI 采取了激进的低价策略，不仅计划开设新德里办事处，还推出了低价版 ChatGPT Go 甚至长达一年的免费服务，试图以价格换市场。

面对强敌，Anthropic 选择了截然不同的路径。Irina Ghose 明确表示，未来的战略重心将避开单纯的价格战，转而强调 Claude “高信任度”和“企业级安全”的差异化优势。她计划推动 Claude 深入印度企业、开发者和初创公司的核心业务流程，通过定制化的本地语言服务，赋能医疗、教育等高门槛领域。在这一策略下，Anthropic 试图在激烈的“圈地运动”中，筛选出最具价值的 B 端客户群体。


Anthropic挖角微软高管掌舵印度业务 决战南亚企业级AI市场



> MiniMax 正式开源 M2.1 编程模型，不仅获得 vLLM 首日支持，更通过 KTransformers 技术实现了 RTX5090 上的本地高效推理，配合9.9元的“交个朋友”定价，全力构建开发者生态。

## 性能与本地推理的双重优化

国内 AI 独角兽 MiniMax 近日宣布开源其最新的 M2.1 编程模型，并在 Hugging Face、ModelScope 及 GitHub 同步上线。这款模型的最大亮点不仅在于代码生成能力的提升，更在于其对推理效率的极致优化。

M2.1 获得了 vLLM 框架的 “Day-0” 支持，意味着开发者无需等待适配即可享受最先进的推理加速。更令人瞩目是，MiniMax 利用 KTransformers 技术，成功让大模型在消费级旗舰显卡 RTX5090 上实现了高效的 FP8 本地推理。这一突破极大降低了高算力模型的部署门槛，让个人开发者和中小企业也能在本地设备上流畅运行顶尖的编程大模型。

![Google_AI_Studio_2026-01-01T03_31_41.476Z.png](https://static.downly.cn/images/976b63f82c4e313c52c20afe6becb1f4.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 低价策略构建开发者护城河

技术突围之外，MiniMax 在市场策略上也祭出了大招。为配合 M2.1 的发布，公司推出了极具侵略性的 “Coding Plan”。其中，“9.9元月度 Starter 套餐” 的返场活动尤为吸睛——国内用户仅需一杯奶茶钱，即可获得每5小时40次的生成权益。

这种近乎免费的定价策略，配合“好友邀请”的双向折扣活动，显示出 MiniMax 抢占开发者入口的决心。在 AI 应用落地加速的2026年，谁能聚集更多的开发者，谁就掌握了应用生态的主动权。M2.1 的开源与低价策略，正是 MiniMax 构建技术护城河的关键一步。

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