出品/大力财经

文/魏力

AI行业，迎来了最残酷的一次洗牌。

当国内一众大模型厂商还在小心翼翼平衡定价、利润和市场份额，

当海外巨头维持着高昂的模型调用价格躺赚溢价时，DeepSeek创始人梁文锋，直接一把掀翻了整个AI大模型的牌桌。

此前李彦宏在Create2026大会上演讲，提出AI时代“度量衡”DAA，创新的本质就是成本下降，大模型价格战是行业必然趋势，高昂算力成本，是AI应用普及的最大阻碍。他曾率先带领文心大模型降价80%，试图用低价抢占开发者市场，甚至直言不少同行模型“慢且贵”。

极致低价吸引海量开发者与企业用户入驻，海量真实场景数据持续反哺模型迭代，模型精度与推理效率不断提升，进一步压缩边际成本，最终形成无解的行业垄断优势。

这一手阳谋，李彦宏和梁文锋，直接把国内AI行业的生存规则彻底改写。

5月22日，国产大模型龙头DeepSeek（深度求索）抛出重磅官宣：

旗下V4-Pro旗舰模型API永久降价75%，自5月31日起，正式锁定2.5折终身底价。

没有限时促销的套路，没有新老用户的区别对待，这不是一次简单的营销活动，这是一次赤裸裸的行业清场。搭配同步曝光的700亿巨额融资计划，梁文锋的野心彻底摆上台面：不靠API赚快钱，要用极致技术和极致低价，碾压所有对手，死磕AGI终极赛道。

在这场没有硝烟的AI战争里，DeepSeek这一刀，直接终结了行业的温和竞争时代。

01

算力卖出“白菜价”，彻底击穿全球行业底价

此次降价最颠覆行业的地方，在于永久性、无套路、超低价。过往行业的降价，大多是短期冲量的促销活动，期限一过便恢复原价，而DeepSeek直接将阶段性优惠，改成了永久定价，彻底改写全球大模型的定价体系。

全新永久定价标准（百万Tokens）：

输入（缓存命中）：低至0.025元

输入（缓存未命中）：3元

输出：6元

一亿 Token 价格精准计算（基于 DeepSeek V4-Pro 最新永久定价）

缓存命中（极致低价）：1 亿 Token =100 百

万 Tokens总价：0.025 × 100 =2.5 元

缓存未命中：单价：3 元 / 百万 Tokens 总价：3 × 100 =300 元

输出 Token：单价：6 元 / 百万 Tokens 总价：6 × 100 =600 元

以上来看，这就是这次降价颠覆行业的核心！1 亿 Token 需要10000 元，直接降价 99.975%，算力成本近乎白给。

很多人对这个价格没有概念，我们做一组直观对比。此前行业内，百万Tokens常规调用成本普遍在百元级别，而现在，用户仅需2.5元就能完成百万级Token调用。

横向对标全球顶级模型，差距更是离谱：OpenAI GPT-5.5的输出价格，是DeepSeek V4-Pro的30倍以上。这意味着，DeepSeek直接把全球旗舰大模型的调用成本，打到了近乎“水电费”的级别。

更残酷的是，这个价格不仅吊打海外巨头，甚至比市面上多数小作坊的套壳模型还要便宜。正规旗舰模型，卖着杂牌模型的价格，这就是妥妥的降维打击。

对于开发者和创业者而言，梦寐以求的“Token自由”终于到来；但对于同行厂商来说，这是一场无处可逃的绝杀。

02

绝非烧钱内卷，技术降本才是终极底牌

行业内很多质疑声接踵而至：降价幅度如此之大，DeepSeek是不是在赔本赚吆喝？是不是靠融资补贴恶意内卷市场？

实则不然。大力财经始终认为：低端的竞争靠补贴，高端的碾压靠技术。DeepSeek的极致低价，从来不是烧钱换市场，而是实打实的技术红利落地。

据内部技术资料显示，DeepSeek V4-Pro搭载全新迭代的混合注意力机制，完成了架构层面的暴力升级。此次升级直接将单次推理的算力消耗，压缩至前代模型的27%，显存占用更是锐减至原来的十分之一。

这也是DeepSeek敢于永久降价的核心底气。当绝大多数同行还在依赖堆GPU、烧电力、付机房租金，靠重资产堆砌模型能力时，DeepSeek已经通过底层算法革新，从根源上抹平了推理成本。

这种算法降本、技术提效的核心能力，是国内外众多厂商难以复刻的壁垒。哪怕是OpenAI、Anthropic等行业巨头，在算力效率的极致优化上，如今也落后了一个时代。所谓的价格战，不过是技术代差的外在体现而已。

03

700亿融资压阵，梁文锋的AGI终极阳谋

如果说降价是前台的绝杀招式，那700亿巨额融资，就是幕后的绝对底气。

就在官宣永久降价的同一时间，市场传出重磅消息：DeepSeek正式启动700亿元新一轮融资，创始人梁文锋个人拟出资200亿元。更关键的是，梁文锋明确划定红线：拒绝短期变现压力，所有融资资金全部投入底层技术研发、算力迭代与AGI赛道布局。

不急于盈利，不追逐短期利润，all in长期技术突破，这就是DeepSeek的恐怖之处。这套“低价换流量、流量训模型、技术再降本、再降价拓市场”的闭环飞轮，已经彻底成型。

以往靠高API定价维持现金流、靠差价盈利的二三线大模型厂商，瞬间陷入两难死局：跟风降价，持续亏损难以为继；固守原价，市场份额会被快速蚕食，最终被用户抛弃。

04

有人彻夜难眠，有人迎来黄金时代

DeepSeek掀桌式降价，没有中间地带，直接让整个行业两极分化，悲喜截然不同。

彻夜难眠的，是行业友商。

国内AI“六小虎”及一众中小型模型厂商，赖以生存的价格与利润空间被彻底击穿。在DeepSeek的技术与资本双重碾压下，单纯的商业模式竞争已经失去意义，行业洗牌加速，中小厂商淘汰出局已成定局。

彻底狂欢的，是全网开发者。

对于深耕Agent智能体、RAG知识库、代码生成、AI定制开发的团队而言，算力成本是最大的掣肘。如今百万级Token调用成本近乎忽略不计，无数中小团队的创业门槛被瞬间抹平，全民AI应用爆发的前夜，正式到来。

而普通用户依旧享受福利，DeepSeek官网与App持续免费开放使用。低价收割生态、免费留存用户、技术构筑壁垒，待完整生态成型后，增值服务与场景落地，将成为DeepSeek无人能破的护城河。

05

大力财评：这不是商战，是国产AI的突围之战

纵观整个行业，DeepSeek这一次掀桌式降价，砍掉的不只是行业虚高的定价，更砍掉了国内AI产业最后的侥幸心理。

很多人误以为大模型拼的是营销、是资本、是流量。但DeepSeek用行动证明：硬科技的终极竞争，永远是底层技术的竞速，是成本效率的比拼。

靠补贴堆出来的市场终究是泡沫，靠技术磨出来的壁垒才是王道。在一众厂商纠结如何盈利、如何自保时，梁文锋已经带着DeepSeek，跳出内卷怪圈，直奔AGI通用人工智能的终极赛道。

这早已不是一场简单的企业商业竞争，更是中国AI打破海外技术与价格垄断的国运级突围。

当国产模型掌握极致降本的核心技术，当中国AI拥有自主可控的底层架构，我们终于不用再受制于海外巨头的高价垄断与技术封锁。

DeepSeek掀翻的是行业牌桌，撑起的，是中国AI的未来。

06

深度复盘：Token的下半场，已经彻底换玩法

很多人还在盯着“谁的价格更低”，但真正的行业拐点早已到来：

AI上半场拼模型、拼价格，AI下半场，拼的是Token经济学与生态闭环。

此前行业的核心矛盾，是“算力太贵、Token稀缺”。所以李彦宏的降价、一众厂商的补贴，本质都是在解决“能用、便宜用”的基础问题。

但DeepSeek这波近乎归零的定价，直接宣告Token廉价时代彻底降临。

我们算过一笔震撼的账：1亿缓存输入Token，成本仅需2.5元。

当Token彻底变成“水电费、流量费”级别，行业逻辑彻底反转：便宜不再是优势，免费只是入场券，真正的竞争从“卖算力”转向“用算力造价值”。

第一，厂商的玩法变了：告别薄利内卷，转向生态锁客

过去大模型公司靠API调用费赚钱，Token越便宜，利润越薄；未来彻底反过来，厂商不再靠卖Token盈利，而是用极致低价的Token产能，海量吸纳开发者、企业场景、行业数据。

就像DeepSeek的飞轮逻辑：低价换流量、流量养模型、模型降成本、成本锁行业。

未来头部模型会像运营商一样，把Token做成标准化套餐服务，算力成为基础设施，智能服务才是收费核心。那些还在靠Token差价维持现金流的厂商，会彻底失去生存空间。

第二，开发者的玩法变了：告别成本顾虑，迎来应用大爆发

此前制约AI创业的最大枷锁，就是Token调用成本。做RAG知识库、智能体Agent、批量代码生成、行业自动化推理，动辄千万、上亿Token消耗，中小团队根本扛不住。

现在Token成本近乎归零，意味着AI应用的试错成本无限降低。

下半场不再比拼谁能调得起模型，而是比拼谁能用极低的Token成本，做出更落地、更智能、更贴合行业的AI产品。个人开发者、小团队的黄金时代正式来临，靠创意就能弯道超车。

第三，行业竞争逻辑彻底升维：从价格战，进入效率战、场景战

李彦宏预判的“成本下降是AI必然趋势”，最终被梁文锋做到了极致。

价格战的终点，从来不是互相卷死，而是淘汰低效产能，倒逼产业升级。

未来的AI行业，不再比谁更便宜，而是比三个核心能力：模型推理效率、真实场景落地能力、AGI技术迭代速度。

Token从稀缺的昂贵资源，变成AI产业的通用生产资料，就像当年的宽带、流量一样，彻底普惠全行业。

写在最后

Token白菜价，不是行业内卷的终点，而是AI产业爆发的起点。

上半场，所有人都在抢算力、拼价格、卷营销；

下半场，强者靠技术筑壁垒、靠生态锁全局、靠AGI定终局。

DeepSeek这波掀桌降价，看似是杀价格，实则是提前锁死了AI未来十年的产业规则。

你认为，在DeepSeek的碾压式打法下，国内其余大模型厂商还能撑多久？欢迎评论区留言讨论。

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