近期，國內云服務廠商之間掀起了一場大模型降價潮，這場價格戰的目的是為了快速搶占市場，實現商業化的快速落地。包括火山引擎、阿里云、智譜AI、面壁智能等在內的廠商和創業團隊都參與其中。

　　智譜AI首先在 5 月 11 日宣布大幅降價，新注冊用戶獲得的額度從 500 萬tokens提升至 2500 萬tokens，個人版GLM-3 Turbo模型產品的調用價格從 5 元/百萬tokens降低至 1 元/百萬tokens，降價幅度達到 5 倍�；鹕揭�擎隨后宣布豆包Pro 32k模型定價為0. 8 厘/千tokens，比行業降低了99.3%，豆包Pro 128k模型定價為 5 厘/千tokens，比行業降低了95.8%。騰訊云也在 5 月 14 日更新了混元大模型的計費信息，降低了價格。

　　這場價格戰的背后，是大模型廠商為了加快商業化落地的迫切需求。大模型研發成本越來越高，算力技術被美國壟斷，中國面臨算力荒，算力租賃服務費用上漲，導致大模型研發成本進一步提升。同時，大模型技術已經發展到一定程度，需要通過大規模商用來驗證技術的成功。

　　大模型商業化的路徑主要有兩種：API調用和私有化部署。API調用是最常見的落地方式，但對需求量大的用戶和行業來說，成本較高。私有化部署成本更高，大模型研發成本動輒成千上百萬，甚至上億。

　　為了降低成本，廠商通過提高大模型的訓練效率、降低推理成本等方式來降本。例如，微軟的AI supercomputing超級計算機可以提高大模型訓練效率，盤古大模型采用稀疏+稠密架構降低訓練成本，文心一言通過技術手段提升了大模型的推理性能和降低了成本。

　　大模型商業化的競速中，阿里、騰訊、字節等廠商都在持續迭代大模型能力，并構建完整的生態，研發創新型AI產品。百度、阿里、字節等都采取了構建大模型平臺的路徑，提供自家和第三方開源大模型服務。開源成為加速大模型滲透、拓展商業化市場空間的重要方式。

　　大模型的商業化落地需要根據不同行業、不同業務場景進行微調，提供真正符合企業需求的服務。目前，各大模型廠商都在探索如何加快大模型落地，未來一段時間內，競爭將更加激烈，同時也將推動大模型技術進入新的發展階段。