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成本高企倒逼转向,微软考虑以DeepSeek替换昂贵的美国AI模型

微软考虑以中国开源模型DeepSeekV4替代OpenAI等昂贵模型,以应对成本压力。高盛提出“价值万亿的问题”:更低智能成本是创造需求还是摧毁定价权?Token价格持续下跌,行业转向多模型灵活调配。

本文目录

    微软正在考虑将中国开源模型DeepSeek V4的微调版本,引入其企业AI工具Copilot Cowork,作为OpenAI和Anthropic模型的低成本替代选项。据Axios报道,微软预计将在未来数周内确定并公布最终选择。

    这一消息,恰好与高盛Delta-One交易台负责人Rich Privorotsky近日提出的一个核心命题高度呼应——他将当前AI行业的定价困局称为“价值万亿的问题”:更低的智能成本,究竟是在创造需求,还是在摧毁定价权?

    对于这一问题,微软的选择本身就是一个明确的信号。数据同样在印证:追踪AI Token价格的Silicon Data Token指数,已连续13个交易日中有12个交易日下跌,直奔近期低点。

    微软为什么要换模型?成本压力已经压不住了

    微软的Copilot Cowork此前向企业用户提供无限制使用,但这条路已经走不通了。

    微软负责Copilot业务的执行副总裁Charles Lamanna直言:“有些用户每周完成数百项任务,效率很高——但代价是成本可以飙得非常高。”

    为此,微软宣布将Copilot Cowork切换为按计算量计费的使用模式。与此同时,微软正在探索引入DeepSeek V4微调版本或其他开源模型,以大幅压低模型调用成本。

    这背后的逻辑其实很简单:中国模型便宜,美国模型贵。Token定价数据清晰地显示出,中美模型在输入/输出定价上存在显著差距。

    “半价追平顶尖模型”——高盛提出“价值万亿的问题”

    高盛援引OpenRouter的最新实验结果显示:由Gemini 3 Flash、Kimi K2.6和DeepSeek V4 Pro组成的多模型组合,在基准测试中全面超越单独运行的GPT-5.5和Opus 4.8,并以约一半的成本,将性能差距缩小至距Fable 5不足1%以内。

    高盛Privorotsky将这一结果定性为“市场一直低估的方向”。

    这一趋势的市场含义是双向的。

    看多逻辑:成本下降、门槛降低,最终应该会推动AI的使用量和算力需求同步扩张。

    看空逻辑:这直接加速Token通缩,动摇现有模型经济学的可持续性。

    Privorotsky将核心矛盾提炼为一个问题:“更低的智能成本,究竟创造的需求多,还是摧毁的定价权多?”这个问题,他称之为“价值万亿的问题”。

    便宜的AI,到底是好事还是坏事?

    真正的冲击在于:万亿资本支出的逻辑还成立吗?

    微软的这个选择,对市场的冲击远不止于一家公司的供应商切换。

    过去两年,科技巨头们砸下或承诺砸下天量资本支出,背后的核心假设之一是:企业客户会持续采购高价的美国顶尖AI模型,收入端能够撑起这些投入。

    但如果连微软自己——OpenAI最大的投资方和合作伙伴——都开始嫌OpenAI太贵、转而考虑中国开源模型,这个假设的基础就开始松动。

    Axios报道同时指出,自“Token价格创历史新高”的争议发酵以来,硅谷数据Token指数已连续13个交易日中有12个交易日下跌,市场用脚投票的信号相当明显。

    微软的多模型策略,也反映出一个更大的行业转向——不再押注单一供应商,而是根据任务复杂度和成本灵活调配模型。这对OpenAI和Anthropic而言,意味着议价能力正在被稀释。

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