> 凭借“Opus级”性能与仅十分之一的定价，Grok 4.5正在撕下大模型行业的溢价面具。马斯克的算盘不仅是抢夺开发者，更是要用极致的性价比瓦解竞争对手建立的商业护城河。

## 十分之一价格背后的底气与算力闭环

当整个硅谷都在为模型推理成本飙升而头疼时，马斯克毫无预兆地抛出了Grok 4.5这张王牌。外界最初的惊愕不仅在于其自称达到甚至超越Claude 3 Opus级别的逻辑推理能力，更在于其极具杀伤力的定价策略。仅仅是竞品十分之一的API调用价格，无异于在大模型商业化的深水区投下了一枚深水炸弹。

商业逻辑　这一反常识定价并非单纯的赔本赚吆喝，而是建立在xAI独特的算力闭环之上。有别于受制于云服务商抽成的初创公司，马斯克正在孟菲斯打造全球规模最大的超级计算集群。这种从芯片液冷散热到数据吞吐网络完全自主可控的底层基建，赋予了Grok系列极高的算力摊销效率。当其他人还在为每一枚Token精打细算时，xAI已经可以通过物理层面的规模效应，生硬地把边际成本砸向地板。

此外，X平台每天产生的海量高价值实时对话与资讯数据，为Grok提供了无需对外采购的天然训练养料。这种“自家数据练自家模型，自有算力跑自有服务”的重资产闭环，正是马斯克敢于发起底线价格战的底气所在。

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## 刺破溢价面具 谁的蛋糕被动了

在此之前，企业级AI市场一直维持着一种默契的高溢价状态。无论是OpenAI的GPT-4系列，还是Anthropic的Claude 3 Opus，都在利用先发优势向B端客户收取高昂的“智商税”。大厂们依靠参数规模构建起技术壁垒，心照不宣地维持着高昂的客单价，以此来补贴巨额的研发与算力成本。

竞争态势　Grok 4.5的入局，直接掀翻了这张油腻的餐桌。首当其冲的便是那些缺乏底层核心竞争力、完全依赖调用外部API来做二次包装的“套壳”AI企业。当顶尖基础模型的调用成本断崖式下跌，这些中间商原本就微薄的利润空间将瞬间清零。更致命的是，面对Grok的低价诱惑，中小型开发者乃至大型企业IT部门，势必会重新评估其供应商白名单。

对于OpenAI和Anthropic而言，这绝不是一个友好的信号。他们将面临艰难的抉择，要么被迫跟进降价，牺牲原本用于下一代模型研发的现金流，要么死守高端定位，眼睁睁看着市场份额被xAI鲸吞。马斯克的这一手阳谋，直击竞争对手对高毛利极度依赖的软肋。

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## 务实预测 大模型走向水电化

拨开这轮价格战的迷雾，我们可以清晰地看到AI基础设施化的终局。基础大模型的高额红利期正在加速缩短，技术霸权终将被工程化能力所瓦解。

未来推演　在未来十二个月内，我们将看到大模型API调用价格的全面跳水。这种竞争将倒逼头部AI巨头放弃纯软件的商业模式，被迫走向更深度的软硬件集成，甚至亲自下场抢夺终端硬件入口，以此来弥补云端服务流失的利润。对于普通开发者而言，这无疑是黄金时代的开启，但对于那些指望靠大模型API讲出万亿估值故事的资本而言，幻梦已经到了该醒的时候。

马斯克发布Grok 4.5打响大模型价格战 剑指企业级市场

> 微软高管私下抱怨Anthropic模型成本高昂的背后，是科技巨头不再愿意为昂贵的顶配大模型支付溢价，标志着算力主权与议价权争夺战正式进入白热化阶段。

## 算力账本背后的战略裂痕
科技巨头与明星初创企业之间的蜜月期总是短暂的。当微软开始公开或半公开地抱怨Anthropic的模型“太贵”时，这不仅是一次简单的商业采购摩擦，而是整个大模型产业步入深水区后的必然阵痛。过去两年，微软为了构建其Azure云生态的绝对壁垒，不惜重金集邮了OpenAI、Mistral以及Anthropic等一众明星模型。然而，随着企业级API调用的指数级增长，高昂的推理成本正在疯狂吞噬云服务厂商的利润率。

核心痛点　大规模并发下的算力倒挂。Anthropic的Claude系列虽然以超长上下文和严谨的逻辑推理著称，但其庞大的参数量和复杂的注意力机制意味着巨大的显存占用与计算开销。微软在实际推向B端客户时发现，绝大多数企业客户的应用场景根本不需要如此重度的模型。在客户不愿意承担极高API调用费用的前提下，微软只能被迫压缩自身的利润空间，甚至陷入“亏本赚吆喝”的窘境。这显然触碰了纳德拉极其看重的财务底线。

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## 巨头的备胎哲学与议价权
在这个节骨眼上放出“自主研发更低成本替代模型”的风声，是微软极具心机的商业博弈手段。微软内部其实早就在小参数模型（如Phi系列）以及中等规模的自研大模型（如MAI-1项目）上投入重金。此次的表态，本质上是微软在向全行业宣告其“备胎策略”的成熟。

一旦微软的低成本自研模型能够在日常任务中达到Anthropic模型百分之八十的性能，同时将推理成本削减一个数量级，那么微软在面对所有外部模型供应商时将拥有绝对的议价权。这也给包括OpenAI在内的所有被投企业敲响了警钟。大厂的算力和渠道从来不是做慈善的，它们随时可以扶持自己的亲骨肉来替代那些要价过高的外来户。这种“胡萝卜加大棒”的策略，正迫使大模型初创公司重新思考自己的商业模式。

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## 大模型价格战的下一阶段
这场围绕成本的博弈，预示着行业即将迎来残酷的洗牌。如果Anthropic不能迅速推出在成本和性能上达到完美平衡的轻量化模型，其在微软Azure生态中的权重势必会被边缘化。

未来预判　基础大模型的“自来水化”。接下来的商业竞争将不再是单纯跑分榜上的较量，而是单位美元算力性价比的极限压榨。微软的这一举动将倒逼整个AI行业从“暴力美学”转向“工程极致”。那些死抱着超大参数规模不放、无法实现工程化降本的明星企业，其估值泡沫面临被无情戳破的风险。而对于下游开发者和B端企业而言，巨头间的内卷将带来实打实的降价红利，多模型路由（Model Routing）将成为企业IT架构的标配，以实现成本和效果的动态最优解。

微软嫌弃Anthropic模型过贵 内部正加紧研发低成本替代方案

> DeepSeek V4 Pro的永久降价不是技术普惠的狂欢，而是对全球大模型生态的一次无差别绞杀。当顶尖模型的价格降至白菜价，底层算力补贴的逻辑还能支撑多久，值得全行业冷思考。

在AI行业的喧嚣声中，一份看似普通的价格调整公告却如同深水炸弹般引爆了整个开发者圈层。DeepSeek官方宣布，其拥有万亿参数规模的旗舰模型V4 Pro的API计费实施永久性降价，输入端价格直接击穿至每百万Token极低的价位段。

各大科技媒体与开发者社区瞬间沸腾，将此举奉为“AI普惠”、“击碎巨头垄断”的伟大胜利。然而，撕开这层极具蛊惑性的公关话术，这绝非一场慈善晚宴，而是一次经过精密计算的商业清场行动。

## 低价倾销背后的技术幻觉

大众往往容易被极其低廉的数字所迷惑，却忽视了维持这种低价所需的残酷代价。DeepSeek之所以敢于将价格打到骨折，表层原因是其混合专家架构（MoE）的极致优化，通过稀疏激活机制大幅降低了单次推理的计算负荷。

但在硬件物理规律面前，任何算法层面的讨巧都有其极限。

真正支撑这种自杀式定价的，是背后资本对市场份额的嗜血渴望。这完全复刻了十年前移动互联网时代的网约车烧钱大战。资本用极低的试错成本将海量中小企业与独立开发者强行圈养进自己的API生态中。当用户将所有核心业务逻辑与DeepSeek的接口深度绑定后，迁移成本将变得不可估量。

更需要警惕的是，隐性成本从未消失，只是被转移了。在极速膨胀的并发请求下，为了维持所谓的“可用性”，模型服务商往往会在高峰期暗中采用降级策略，例如缩减上下文窗口的真实注意力广度，或者在无声无息中采用更小的量化模型进行响应。这种在黑盒中进行的算力调配，对于依赖高度精确推理的严肃商业应用来说，无异于定时炸弹。

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## 无差别的行业绞杀

这场永久降价对整个AI创业生态是一次毁灭性的打击。那些试图在垂类领域通过微调开源模型建立壁垒的初创公司，其商业模型在一夜之间被彻底击穿。如果调用一个通用顶尖大模型的成本，甚至低于自己租用云服务器运行一个小参数模型的电费，那么所有的“小而美”都将失去存在的合理性。

这不仅是一场针对竞争对手的刺杀，更是对整个SaaS商业逻辑的颠覆。当底层智力资源变得像自来水一样廉价，原本依靠打包大模型能力赚取差价的套壳应用将迅速死亡。价值链的利润被强行压缩至底层基础设施和顶层超级应用两端，中间层的生存空间被无情抽干。

## 狂热之后的清醒预判

我们可以大胆预判，这种流血补贴的模式绝不可能长久。算力并非无限资源，英伟达的芯片账单和庞大的电力开销最终都需要有人买单。当市场被彻底清洗，只剩下寥寥数个不可替代的底层寡头时，收割的镰刀必将挥下。

无论是通过强制搭售高级企业服务，还是在私有化部署上收取天价授权费，今天的免费与廉价，都将在未来的某个时刻被成倍索回。对于理性的企业决策者而言，享受低价红利的同时，必须时刻保持清醒，建立多模型路由切换的冗余机制。因为在硅谷的商业法则中，免费的东西往往标着最昂贵的暗码。

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DeepSeek彻底掀翻牌桌 大模型价格战逼入生死局

> 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

> 导语：今日AI界风起云涌 AWS推出Agentic AI应用套件，旨在简化企业工作流程；硅基流动与Liquid AI分别发布创新模型，大幅降低大模型使用门槛；前谷歌CEO就AI安全发出警告；Figure 03人形机器人惊艳亮相，预示智能家居新纪元；Claude AI赋予Pro用户文档创建新能力；快手与滴滴则分别在代码模型和自动驾驶领域取得重大突破。

## AWS发布Agentic AI应用套件，一键连接千款企业应用

亚马逊云科技（AWS）近日推出了革命性的Agentic AI应用Amazon Quick Suite。该套件旨在通过无缝连接企业内部的知识库、主流SaaS应用以及AWS核心服务，彻底变革员工的工作方式。利用先进的MCP（Master Control Program）集成技术，Quick Suite能够实现跨应用的复杂任务流畅执行，显著提升员工在信息获取、深度研究、任务自动化和数据可视化等领域的工作效率，为企业智能化转型注入强大动力。

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## 价格直降超50%，DeepSeek-V3.2-Exp推动长文本AI平民化

硅基流动最新发布的实验性模型DeepSeek-V3.2-Exp，在长文本处理领域取得了重大突破。该模型不仅支持高达160K的超长上下文长度，更通过引入创新的DeepSeek稀疏注意力机制，极大地提升了长文本的训练与推理效率。同时，其价格直降超过50%，极大地降低了开发者和企业使用先进大模型的成本门槛，有力推动了长上下文AI技术在更广泛场景中的应用与普及。

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## 前谷歌CEO施密特警告 AI或将学会“致命技能”

前谷歌CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）在近期的公开讲话中对人工智能的潜在风险发出了严厉警告。他指出，AI技术面临着严峻的扩散风险，无论是开源还是闭源模型，都可能被恶意分子滥用。黑客攻击可能破坏其安全机制，更令人担忧的是，AI在训练过程中可能无意间习得具有破坏性甚至致命的危险技能。施密特呼吁全球科技界和政策制定者必须高度警惕，并立即加强相应的防范措施。

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## Figure 03人形机器人发布，智能家居迎来“新物种”

FigureAI公司正式发布了其全新升级的通用人形机器人Figure 03。这款机器人集成了尖端的感知系统、高度灵活的手部设计以及强大的Helix人工智能系统，使其能够轻松应对复杂的家庭和商业环境。Figure 03不仅能执行多样化的人类日常任务，更具备自主学习和适应能力，标志着智能家居和商业服务领域将迎来一个全新的智能解决方案时代。

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## 手机跑出4B级AI速度，Liquid AI发布创新稀疏模型

Liquid AI公司推出了其创新的LFM2-8B-A1B模型，彻底颠覆了业界对小型混合专家（MoE）模型效率的认知。该模型采用先进的稀疏激活MoE架构，总参数量达到8.3B，但在实际运行时仅需激活其中的1.5B参数。这一设计在保持强大表示能力的同时，极大地降低了计算负载，使得在手机等资源受限的边缘设备上也能实现媲美4B级模型的推理速度，为实时交互AI应用开辟了新的可能。

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## 用对话生成PPT和Excel，Claude Pro上线高级文档创建功能

Anthropic公司为其旗舰AI助手Claude的Pro订阅用户推出了一项里程碑式的新功能。现在，用户可以直接通过自然语言对话，轻松创建和编辑包括XLSX（Excel）、PDF、PPTX（PowerPoint）在内的多种主流Office文档。这一功能将AI的应用范畴从内容生成扩展到了更广泛的生产力工具领域，极大地简化了文档处理工作流程。

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## 快手72B代码模型登顶开源榜，国产AI编程迎高光时刻

快手公司近期开源了其自主研发的720亿参数代码大模型KAT-Dev-72B-Exp，并在权威的SWE-Bench基准测试中取得了惊人成绩。该模型以74.6%的准确率一举夺得开源代码模型排行榜的冠军宝座，全面超越了国内外众多竞争对手。这一成就不仅展示了快手在AI编程领域的深厚技术积累，也标志着国产AI在核心技术领域迎来了重大突破。

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## 滴滴自动驾驶喜提20亿融资，加速无人驾驶出租车落地

滴滴自动驾驶部门宣布已成功完成20亿元人民币的D轮融资，投资方包括广汽集团旗下的产业基金等知名机构。本轮融资将重点用于AI技术的持续研发、L4级别自动驾驶技术的商业化应用，以及在更多城市扩大全无人自动驾驶测试的规模。这笔资金的注入，将有力推动滴滴加速实现无人驾驶出租车（Robotaxi）的大规模落地，助力交通运输行业的智能化升级。

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每日AI资讯1012：人形机器人再掀热潮，大模型价格战与安全警钟齐鸣

> 本期AI资讯涵盖了业界的多个热点：从OpenAI考虑进行可能创纪录的IPO，到马斯克旗下xAI再次拥抱开源；从大模型价格战的意外反转，到Meta因训练数据来源陷入法律纠纷；同时，苹果和OpenAI在长视频理解与蛋白质科学领域也取得了显著的技术突破。

## 月耗35万惹官方限速，中国AI“榜一大哥”已年入千万

一位中国用户因每月消耗高达35万元人民币的Token，导致Claude官方不得不对其进行限速。这位被戏称为“榜一大哥”的用户，尽管因其巨大的使用量引发了广泛讨论乃至一些负面吐槽，但据报道，他已经成功利用AI技术实现了年收入超过千万。该用户甚至认为，他的高额使用行为为平台带来了广告效应，官方应向其支付相应的广告费用。

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## AI巨头或将上市，OpenAI高管首次明确提及IPO计划

OpenAI的首席财务官Sarah Friar在一次公开活动中明确表示，公司正在考虑未来的某个时间点进行首次公开募股（IPO）。这是OpenAI高层首次就IPO计划发表明确言论。尽管具体的上市时间表尚未透露，但考虑到公司最近一次员工股票出售时的估值已高达5000亿美元，若成功上市，OpenAI的IPO有望成为全球科技领域有史以来规模最大的一次。

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## 价格战急刹车？超七成大模型厂商被曝悄然涨价

曾被认为会持续下去的大模型“价格战”似乎出现了逆转迹象。根据最新的市场调查，超过七成的大模型厂商在近期调整了其定价策略，选择了涨价而非降价。业界对此看法不一，有专家认为技术进步和算力成本下降长期来看仍会推动价格降低，但也有观点指出，高昂的研发投入、模型优化成本以及复杂的市场竞争格局，共同导致了当前价格不降反升的局面。

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## 马斯克再投开源“炸弹”，xAI宣布开源Grok 2.5

埃隆·马斯克旗下的AI公司xAI再次向开源社区贡献重磅成果，正式宣布开源Grok 2.5模型。马斯克还预告，功能更强大的Grok 3模型也计划在未来半年内开源。与此同时，Grok App也迎来了更新，优化了其图像生成（Imagine）功能，增强了AI伴侣（Companions）的趣味性，并全面开放了视觉（Vision）模式，这标志着xAI在推动AI技术开放性和功能迭代上又迈出了重要一步。

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## 苹果AI发力，新型长视频理解模型刷新多项纪录

苹果公司的研究团队近期开源了一款名为SlowFast-LLaVA-1.5的多模态大语言模型，该模型在长视频理解领域取得了突破性进展。无论是在1B、3B还是7B的参数规模下，该模型均在LongVideoBench、MLVU等多项行业基准测试中创造了新的最高纪录。这一成果充分展示了苹果在处理和理解复杂长视频内容方面的强大技术实力。

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## 深入生命科学，OpenAI发布首个蛋白质专用模型

OpenAI将其强大的AI技术拓展到了生命科学领域，并披露了其首个蛋白质专用模型的更多细节。这款被称为“GPT-4o蛋白质专用版”的模型，对诺贝尔奖级别的研究成果进行了改进，能够高效处理复杂的蛋白质序列和结构数据。据称，其在特定任务中的表达量提升了高达50倍，有望在药物发现、疾病诊断等生物技术领域极大地加速科研进程。

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