小结
· 野村 7 月 13 日专家会议显示，中国 LLM 市场正从单纯降价转向基础模型低价、先进模型溢价并存。
· DeepSeek 的成本优势来自缓存、调度、延迟和硬件利用率等系统优化，开放模型权重不等于复制运营效率。
· 国产加速器正在推理和本地化部署中获得更多机会，但企业项目仍须通过 12 至 18 个月的 ROI 检验。

野村中国互联网团队于 7 月 13 日与一家中文 AI 实验室专家交流后，提出了一个更接近商业实际的观点：中国大型模型市场并非单向降价，而是分为两个层次 —— 基础模型持续降价以吸引客户，而先进模型、私有部署和企业定制服务则保持溢价。

该实验室的专有基础模型已部署在 100 多家企业客户中，该团队也是华为 Ascend 等国产加速器的早期采用者。专家会议释放的核心信号是，虽然模型能力变得越来越容易比较，但真正决定平台利润和客户黏性的因素已经从简单的排名扩展到推理成本、部署效率和企业工作流。

这不是野村的公开研究报告，也不代表全行业统计数据。但它提供了一个更贴近企业采购的观察视角：客户购买的不仅是模型，还包括芯片价格、每次调用成本、系统集成、数据安全性，以及项目实现回报所需的时间。

DeepSeek 的低成本，难在系统优化

DeepSeek 是这一逻辑中最典型的案例之一。

市场经常将 DeepSeek 的低成本归因于开源模型，但开放权重只是降低了使用门槛，并不会自动复制原生平台的运营效率。真正决定推理账单的因素包括缓存命中率、请求调度、批处理策略、延迟控制和硬件利用率。

DeepSeek-V3 技术报告中披露的 MLA、DeepSeekMoE 等架构，以及其基础设施文档中涉及的负载平衡和吞吐量优化，都指向同一点：用较少的硬件资源执行更多调用。

这意味着，即使是腾讯、阿里巴巴、字节跳动等平台也许可以部署相同的开源权重，但在实际业务环境中可能无法实现相同的成本效益。企业客户长时间调用模型时，几毫秒的延迟、几个百分点的缓存效率和硬件利用率的差异最终可能导致明显的账单差异。

因此，DeepSeek 带來的競爭壓力不僅是「模型更便宜」，而是迫使整個行業重新計算每個 token、每次調用和每項業務流程的實際成本。

基礎模型負責拉新，深度部署負責賺錢

中國大模型市場的價格戰正在出現分層。

面向開發者和輕量需求的基礎模型，商品化程度越來越高，價格仍有繼續下探的壓力。平台可以通過低價甚至補貼擴大調用量，把模型變成進入雲服務和 AI 生態的入口。

但當模型進入客服、金融風控、程式碼倉庫、ERP、CRM 或生產調度系統後，客戶購買的已經不只是一個 API，而是一套需要穩定運行的業務系統。部署越深入，更換供應商需要重新遷移數據、改造流程、測試安全並培訓員工，轉換成本也會隨之上升。

這使模型廠商能夠同時採取兩種定價策略：基礎能力降價獲客，先進模型、行業方案、私有化部署和定制交付承擔變現任務。

開源與閉源也不必然是二選一。開源模型可以吸引開發者、擴大生態，閉源旗艦模型和 API 服務則更適合作為收費入口。阿里在繼續維護 Qwen 開源生態的同時，也通過 Plus、Max Preview 等 API 形態承接更高階需求，反映的正是這種分層商業模式。

國產加速器先在推理市場尋找機會

硬體供應正在強化這一變化。

公開報導顯示，部分受限英偉達晶片和伺服器因供應收縮、客戶需求增加而面臨價格壓力。更準確地說，並非所有英偉達產品都在漲價，但部分高端或受限產品的採購成本和可獲得性，正在影響中國企業的部署選擇。

訓練決定模型能力上限，推理則決定日常運營帳單。高端訓練仍依賴成熟的軟硬體生態，但在推理、私有化部署和特定行業場景中，客戶更願意在性能、成本和供應安全之間做平衡。

如果國產加速器能夠提供可接受的穩定性和推理效率，本地部署和混合部署就更容易進入採購清單。政府和國企客戶尤其看重數據安全、合規、本地化部署和供應鏈可控，這為華為 Ascend 等國產算力提供了更明確的使用場景。

不過，成本吸引力上升不等於國產硬體已經全面替代高端 GPU。模型遷移涉及底層算子、框架、快取、調度和部署工具，長期積累的開發者生態仍是關鍵差距。國產加速器更可能先從推理和行業部署切入，再逐步擴大應用範圍。

政企要安全，私企要 12 至 18 個月回本

企業客戶的付費邏輯也在分化。

政府和國企更看重資料安全、合規審計、本地部署和長期供應穩定。這些要求會擴大國產軟硬體的機會，但也意味著項目需要經歷更長的採購、測試和驗收周期。

私營企業則更直接地計算投資回報。專家會口徑顯示，許多民營客戶希望在 12 至 18 個月內看到明確 ROI，包括減少客服人力、提高銷售轉化率、縮短研發周期或降低運營成本。

金融服務、辦公生產力和編碼等場景更容易率先商業化，因為數據密集、人工成本較高，效果也相對容易量化。製造、醫療和法律同樣存在需求，但還要處理流程改造、準確率、合規和責任邊界，試點走向規模化部署通常需要更長時間。

這也意味著，模型榜單排名很難直接轉化為企業收入。客戶最終願意為什麼付費，取決於模型能否穩定接入真實業務，並在有限時間內兌現可以計算的收益。

中國大模型價格戰並未結束，但競爭方式已經發生變化。基礎模型仍會繼續降價，先進模型、私有化部署和行業服務則要承擔利潤壓力；國產加速器正在推理市場獲得更多機會，DeepSeek 也提高了全行業的成本效率標準。

真正難以複製的不是開源權重，而是藏在模型背後的系統工程。誰能把晶片、推理效率和企業交付能力連接起來，並在 12 至 18 個月內幫助客戶看到回報，誰才更可能把低價流量轉化為長期收入。

歡迎加入律動 BlockBeats 官方社群：

Telegram 訂閱群：https://t.me/theblockbeats

Telegram 交流群：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 官方帳號：https://twitter.com/BlockBeatsAsia