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（来源：星海情报局）

Deepseek到底涨价了。

根据官方公布的信息，自8月17日起，DeepSeek V4-Pro版本的API调用价格将进行结构性调整：高峰时段输出价格上调至27元/百万tokens，即便是命中缓存的输入价格也回调至0.30元/百万tokens。

这与今年5月其将V4-Pro永久降价75%，命中价格低至0.025元/百万tokens的激进策略相比，堪称180度大转弯。梁文锋也因此被网友调侃，从“梁圣”变“梁子”。

那个用低价杀得AI世界血雨腥风的DeepSeek，为何幡然醒悟？

这么说，其实是一种吃瓜的修辞。

真实情况是：科技产业的发展，一直都在“技术战”与“价格战”的循环中发展上升。

每当技术突破，往往会迎来激烈的价格战，不同竞争对手通过价格的调整，去获取更大的市场和数据；等到用户规模达到一定程度、市场格局也发生新的改变，产业又会迎来下一轮技术迭代——颠覆性创新，重塑竞争位次。

价格战与技术战的循环往复，就是科技演进的基本节律。

那么这一轮由DeepSeek涨价引发的震动，究竟会指向何方？

“涨价”也是“价格战”

DeepSeek突然涨价，并不是因为它厌倦了价格战。而是因为整个AI产业的定价逻辑，正经历从“上半场”向“下半场”的转变。

回顾AI价格战的“上半场”，一个显著关键词，就是“低价换规模”。

只要有可观增长，降价就是值得的。

2024年5月，DeepSeek-V2将API输入价格压到每百万tokens只要1元钱，输出每百万tokens只要 2元钱。

这一定价，只有同期GPT-4Turbo的约1%。

百度、阿里、字节、腾讯、讯飞等厂商纷纷跟进，主力模型最高降幅达80%–97%，部分轻量模型直接免费。

今年5月，DeepSeek将V4-Pro API价格永久下调75%，缓存命中输入价降至0.025元/百万tokens，创下全球顶级模型最低报价。

截至 2026 年 8 月，海外独立评测机构 Artificial Analysis 的实时追踪页面显示，DeepSeek V4-Flash 的智能指数约53分，单任务成本约0.25美元；

而智能指数61分的 GPT-5.6 Sol（max）单任务成本1.23美元，智能指数63分的Claude Opus 5（max）高达2.34美元。

DeepSeek的极致低价震惊AI开发者社群，“DeepSeek斩杀线”的概念应运而生。

然而纵观整个产业链，上游算力供应端的高定价，早已奠定了AI市场整体高成本、高定价的前提：

但实际上，就在大厂们不断扩大市场份额的同时，即便上游采购成本飙升，下游价格还是一降再降。

成本高的玩家，注定被成本低的竞对耗死。

降本，才是价格战的真正主角。

AI厂商们最主要的策略，是这两个：

第一，在模型架构层面，做效率优化。通过混合专家（MoE）架构、KV Cache缓存压缩、动态批处理等技术，将算力利用率大幅提升。

第二，用国产芯片，替代部分英伟达GPU，以更低的硬件采购成本，摊薄单位推理开销。

但降本是有边界的。技术会遇到天花板，芯片有制造成本，数据中心里，烧电如流水。

随着Agent智能体的爆发，中国整体日均token消耗已从2024年初的约1000亿，飙升至2026年的140万亿级别。

但高端GPU产能仍被英伟达等厂商锁死，电力配套与机房扩建周期长达2-4年。

供应商的各种策略，已经很难压住指数级上涨的成本了。

DeepSeek率先回调价格，目标是让单位token的收入覆盖持续上涨的硬性成本，避免陷入“服务越多、亏得越多”的死亡螺旋。

由此可见，涨价是修复供需、保障服务稳定性的理性选择。

更重要的是，随着价格的上升，一次精准的筛选随之发生。

那些把业务建在DeepSeek超低价API之上的创业公司、独立开发者和低毛利套壳应用，最先受到冲击。

因为随着涨价，它们的成本结构、定价策略，可能在一夜间失效。

戏剧性的一幕发生在8月13日凌晨。DeepSeek V4-Pro正式版静默上线，跑分追平海外旗舰。重要的是，这一版本在8月17日涨价后，高峰输出价格27元/百万tokens，却仍为海外旗舰的十几分之一。

什么是性价比，这就叫性价比。

如果结合OpenRouter数据来看，事情就更妙了。

OpenRouter数据显示，截至今年8月，DeepSeek V4-Flash单周调用量登顶全球——7月27日至8月2日单周调用量达7.22万亿tokens；8月3日至8月9日进一步攀升至8.83万亿tokens。

也就是说，DeepSeek涨价并不仅仅是因为成本高，更是因为盘子实在太大，用户多得服务不过来了。

同行们对DeepSeek“斩杀线”那一招还没反应过来，老梁已经开始用价格筛选客户了。假如还用“降价换份额”的旧脑子思考，那些没有仔细规划过用户画像的对手们，还真就接不住招。

AI定价哲学：价格即产品

在AI的世界里，用户或许不懂Transformer架构，但他们懂“货比三家”。

价格，是用户感知价值最直接的途径。

当一家供应商涨价，用户会立刻用脚投票：假如涨价对应的是肉眼可见的性能飞跃，流量便会聚集；倘若只是成本转嫁，用户便会瞬间流失。

这种基于价格的选择，倒逼着每一个AI供应商重新审视自己的成本公式，将算力、算法与定价的耦合度推向极致。

因此，好的技术体现到价格上，就有了一种难以推测的“非线性”特征。

这就好比“大厨烹小鲜”。技术领先的“大厨”掌握着刀工、火候、味觉尺度，能用极低的边际成本做出美味小菜，因此敢于在基础款上采用极低的定价，甚至适时地免费赠送。

这其实就是“流量入口”。

而当“大厨”们面对满汉全席这样的高端任务，极致的稀缺性和超高的算力消耗，就推动着价格翻倍上涨。

价格的分层，本质上就是技术能力的分层。

昂贵如英伟达的GPU，便宜如DeepSeek的性价比版本，都是技术能力的体现。

这就意味着，AI服务的定价，绝不是技术成熟后才贴上的“价签”，而是在最开始的架构设计阶段，就与性能紧密耦合，是产品的一部分——甚至是产品中对用户来说最重要的那部分。

研发人员也不再仅对模型效果负责，更要将价格设计，嵌入到技术设计之中——权衡模型性能与算力消耗之间的分寸，寻求成本与体验的平衡。

对这一趋势，DeepSeek创始人梁文锋早就有所论断：“无论API，还是AI，都应该是普惠的、人人可以用得起的东西。”

类似的，百度创始人李彦宏也在Create 2025开发者大会上发言：“当前开发者做AI应用的一大阻碍，就是大模型成本高、用不起。成本降低后，开发者和创业者们才可以放心大胆地做开发，企业才能够低成本地部署大模型，最终推动各行各业应用的爆发。”

李彦宏

一个例子，是国内头部旗舰大模型都在使用的混合专家（MoE）架构。把大模型拆成多个“专家”子模型，每次接到新任务，调度模块只挑最相关的几个专家来算。

这个1991年就被提出的老思路，如今被重新启用，核心原因只有一个：降本效果最扎实，能把单次调用的token消耗量压到最低。

通过MoE这样的技术手段，定价规则就是产品本身的一部分。

价格决定“生态位”

价格战打到今天，市场的残酷性集中体现为一条K型曲线：

一部分厂商风生水起，越战越勇，另一部分经营惨淡，甚至已经徘徊到了游戏的边缘。

两种命运，对应着两种不同的生态位。

谁在上层，谁在底层，还是用户说了算。

无论头部厂商还是腰部玩家，几乎每家AI厂牌面前，都站着三类付费客户：

在这三个主流的用户画像中，本地部署的大客户相对稳定，价格浮动经过技术转化，对它们的影响不大。

关键的就是另外两类。

在产业打响价格战的“上半场”，AI厂商的调价策略以下降为主，吸引到了大批Agent开发商，以相当低廉的采购成本，制造应用、推向市场、快速回本。

而随着价格回调，它们购买API的成本翻倍上涨，对成本极其敏感的“小开发商”成了被DeepSeek这类大厂主动出清的一类客户。

既然是用户筛选，就要有出有进。

小Agent开发商出去，谁进来呢？

需要AI嵌入工作流的打工人群体。

这一庞大群体，本身对AI应用具备粘性。

为他们量身定制的“订阅费+算力额度”复合计费方式，为AI厂商提供高稳定性的现金流。

比如腾讯旗下AI办公应用WorkBuddy，在今年3月上线后，仅用4个月，月访问量就从首月的885万次攀升至2097万次，超过第二名与第三名的总和。

关键的，是另一个更具代表性的指标：日活用户与月活用户的比值，是超高的65%-75%。

也就是说，WorkBuddy的所有活跃用户中，有过半数每天都会登陆，依赖度极高。

WorkBuddy的关键动作之一，也关乎价格。

WorkBuddy推出了四个订阅档位，分别是免费、99元、199元、999元。

许多人从免费试用，逐渐升级到付费的高强度使用，体验门槛低，付费决策的时间很短。

类似的，豆包专业版上线后也推出68元、200元、500元三档连续包月；千问办公助理也是19元、49元、128元三个等级。

可见AI厂商已将打工人群体，视作非常重要的用户群，并系统性运营。

这背后，是一个稍显隐秘的合作逻辑：付费AI正在成为职场人士的“充能包”，职场人也是AI厂商的“充能包”。

此时此刻，价格已经不再是成本标签，而是厂商与主流用户双向选择的依据。

因此，能低价输出更大生产力的厂商，也就更容易进入K型曲线的上半段，靠“toC 流量入口+to打工人订阅+toB高端定制”多层联动，实现现金流的正向循环。

而被甩向下端的厂商，则因技术降本能力羸弱、缺乏高净值的变现渠道，只能在基础API的低价泥潭里越陷越深。

这种K型分化本身，就是AI产业格局最直观的体现。

从前，大众对AI赛道的价格战常有误解，觉得价格战就是“比谁更敢烧钱降价”。

目前情况，恰恰相反。

价格战的本质，从来不是“把价格打下去”，而是“把定价权攥在手里”。

而这，才是“梁圣”的真功夫。

结语：AI是价格战的集大成者

回望历史，中国产业氛围中，从不缺少价格战。

家电价格战，靠规模经济；新能源汽车价格战，靠产能出清；电商价格战，靠大数据与双边市场的交叉补贴。

而AI的价格战，是上述所有形态的集大成者。

它不仅吸收了家电、汽车、电商的打法，更将“边际成本几乎为零”与“客户黏性极高”玩到了极致。

但你发现了吗，AI的价格战里，唯独缺了一样东西：补贴。

在AI赛道，你很少看到“用DeepSeek返现50元”这类熟悉的标语。

原因很简单，优质的付费AI服务，仍供不应求。

也就是说，虽然免费的AI服务仿佛正在贬值，但高品质的AI服务在升值。

这种剧烈的价值分化，其实在很多领域都曾出现。

前段时间，老局看到网络上有个流行说法，叫做“美貌通胀”：

“美貌这种资源，正在经历史无前例的通货膨胀。当工业化流水线可以批量制造精致感，高鼻梁、大眼睛、嘟嘟唇成了街头标配——一个东西随处可见，它的稀缺性溢价就直接归零了”。

VOGUE曾用一句话戳破这层真相：“我们并不想在街上看到虽然很美、却像同一流水线生产的产品一样的脸庞。”

那些工业批量生产的“标准品”们，往往因缺少稀缺性，而失去定价权。

类似的，AI产业正在经历高度镜像的“智能通胀”：

日常的对话、信息查询、搜索替代等基础服务，因免费易得而贬值。

但反过来，那些能跑通复杂工作流的高品质AI服务，如高价值编程、复杂推理、核心业务流程替代，仍要调用前沿模型，并随着嵌入工作流的深度不同，token价值差出很多倍。

这类服务不仅没贬值，反而正在升值。

一贬一升间，构成了AI产业强者恒强，弱者更弱的局面。

DeepSeek基于性能对价格的调整，本质上就是头部玩家对产业发展方向的校正。

这样的“新性价比”，才是我们期待的现实。