面对高昂算力成本，国内大模型厂商分化为涨价自救、降价扩生态两大阵营，行业竞争正式转向商业化比拼。

一边是智谱、腾讯云、阿里云等厂商陆续调整产品定价，提高部分模型服务和AI工具的收费标准；另一边，DeepSeek则宣布将V4-Pro模型此前的优惠价格转为长期价格，继续维持行业内较低的调用成本。

这场价格分化并非个案。放眼全球长上下文模型市场，海内外产品的 API 调用成本早已形成巨大鸿沟。当各家模型的技术上限不断靠拢，曾经拼参数、拼性能的时代已然落幕，成本与定价，如今成了企业和开发者选型的第一道关卡。

算力这座 “吞金巨兽”，压在了每一家大模型企业的肩头。过去两年，行业沉浸在技术迭代的狂欢里；而 2026 年，残酷的商业化大考正式来临。面对同一份成本难题，国内 AI 玩家走出了两条背道而驰的路。

涨价派：算力成本倒逼的集体自救

传统互联网行业的边际成本随用户规模扩大趋近于零，但大模型彻底颠覆了这一延续三十年的底层逻辑。在搜索、社交、电商等互联网业务中，新增用户带来的边际成本相对有限。但对于大模型而言，每一次推理请求都会消耗真实的算力、电力和网络资源。用户规模扩大能够带来收入增长，也会同步推高运营成本。

从公开披露的数据来看，这种压力正在成为行业普遍面临的问题。根据相关财务信息，智谱在2025年实现营收7.24亿元，同比增长131.9%，但经调整后的净亏损达到31.82亿元；MiniMax全年营收约5.37亿元，亏损规模则接近17亿元。对于多数大模型企业而言，收入增长并未同步转化为盈利能力。

2026 年全面爆发的视频生成模型进一步加剧了“算力黑洞”效应。生成一条15秒高质量视频的算力消耗约等同于生成5篇3000字深度长文，其综合成本已从行业初期的0.65元普遍飙升至5元左右，涨幅达6.7倍。对于日均Token调用量已达百万亿级的头部平台而言，视频生成功能的普及将使推理成本翻倍，进一步拉大收支缺口。

在此背景下，2026 年国内大模型行业迎来了集体涨价潮。

智谱年内已三次上调API价格，各型号涨幅均在30%以上，核心高阶场景定价逐步与海外头部厂商对齐。腾讯云旗下AI编程助手CodeBuddy与协同工具WorkBuddy迎来大幅调价，其中面向企业用户的旗舰版涨幅达154%，基础企业专享版涨幅也高达100%。腾讯云旗下AI编程助手CodeBuddy和办公协同产品WorkBuddy相继提高企业版订阅费用。阿里云3月宣布因硬件成本上涨，AI算力和存储产品涨价5%至34%，其中平头哥自研的真武810E算力卡租赁和托管价格涨了34%。

从市场结构来看，国内大模型产品已经逐渐形成不同层级的价格体系。面向大众用户的基础服务仍然保持较低门槛，而面向专业生产力场景和企业客户的高阶产品，则开始承担更多商业化任务。

相比此前“无限调用”“永久免费”等市场推广策略，如今越来越多平台开始采用Credits、Tokens、额度包等方式进行计费。对于行业而言，这意味着商业化正在从用户增长阶段进入收入验证阶段。

降价派：用成本优势换取生态规模

在全行业都在向用户转嫁成本的时候，DeepSeek仍在持续降低模型使用门槛。

DeepSeek-V4通过自研算法框架深度适配华为昇腾950PR等国产AI芯片，百万Tokens推理成本比V3.2下降了73%。缓存命中状态下0.025元/百万Tokens的正式价格，约为GPT-5.5长上下文版本的1/14960，形成了结构性价格优势。

从表面看，这是一次价格策略上的逆向操作；但从技术路径来看，其背后更重要的原因是推理成本的下降。

近年来，DeepSeek持续推进模型架构优化和国产算力适配。随着模型效率提升以及对国产AI芯片支持程度不断提高，其推理成本较此前版本出现明显下降。成本下降为价格下探提供了空间，也让其能够维持相对激进的市场策略。

对于DeepSeek而言，价格本身并非最终目标。

相比直接获取C端订阅收入，其更关注开发者和企业市场。当越来越多开发团队基于某一模型构建应用、工作流和Agent系统时，平台获得的不仅是一次调用收入，更是长期生态绑定机会。

在这一逻辑下，低价更像是一种市场扩张工具。

对于开发者而言，API成本直接影响产品利润率和商业模式设计。当模型能力差距不断缩小时，成本因素的重要性往往会快速上升。许多企业在评估模型方案时，除了关注性能指标，也开始更加关注长期部署成本。

从全球范围看，中国模型厂商在开发者市场的影响力正在提升。一个中型全栈开发团队用Claude Sonnet的API跑自动化代码审查和工作流，月账单超过500美元；切到深度求索后，月花费降到50美元以下。这不是常规优化，是10倍的成本碾压。某AI企业技术负责人表示："DeepSeek对同行做的是结构性打击，你用着成本几十倍的架构，凭什么坐在同一张牌桌上打生态战？"

终局推演：从技术竞争走向商业竞争

涨价与降价并不构成简单的对立关系。两种策略背后，反映的是企业在资金实力、技术路线、客户结构以及市场目标上的不同选择。

涨价派的逻辑是面向C端大众，通过打磨产品体验、拓展应用场景筛选出愿意为效率付费的用户，走"基础免费、增值付费"的经典路线。降价派则把自己锚定在开发者和B端市场，用工程能力建立成本壁垒，通过锁定生态底层协议实现长周期变现。

涨价派的核心风险是用户流失。中国互联网的用户对强行涨价的容忍度很低。数据显示，宣布涨价以来，豆包2026年5月的月活跃用户出现下滑，减少约610万，环比下降约1.81%。若有巨头选择不跟进甚至反向降价，率先涨价的品牌将面临用户被洗空的风险。

降价派的挑战在于技术窗口期的长度和市场天花板。深度求索的国产芯片适配优势本质上是先发优势。当腾讯、阿里、字节在两三个月后吃透"国产芯片加算法深度优化"的路径、抹平技术代差之后，深度求索的价格窗口还能维持多久是未知数。此外，深度求索在C端用户体验和界面精致度上与擅长产品运营的厂商仍有差距，"技术极强、产品极弱"的标签一旦固化，走向消费级市场会更难。

中国AI行业正从技术狂热期进入商业理性期，商业模式的可持续性正在取代参数比拼成为核心议题。无论是涨价还是降价，最终能跑出来的企业，必然是把技术优势转化为用户价值、实现自我造血的企业。