中研普華深度解碼：美國大模型價格被中國打下來了，全球AI定價權正在易主

中研普華深度解碼：美國大模型價格被中國打下來了，全球AI定價權正在易主

8月全球人工智能產業迎來一個標志性節點，美國開放人工智能研究中心(OpenAI)宣布，將前沿模型GPT-5.6 Sol面向開發者端的價格下調逾20%。這已是OpenAI近一個月內的第二輪大幅降價——7月底，同系列的GPT-5.6 Luna價格剛被下調了80%。幾乎同時，谷歌發布Gemini 3.7 Flash并同步下調定價，價格約為上一版本的一半 。

《金融時報》的評論一針見血：客戶正在轉向中國公司提供的開源大模型，美國大模型公司“不得不”降價 。CNBC調查數據印證了這一判斷——以DeepSeek、Kimi為代表的中國模型已拿下OpenRouter平臺美國企業Token用量的46% 。而中美大模型的價差更為驚人：中國部分頭部開源模型性能與美國頂尖前沿模型的技術差距約6至9個月，但定價低60%至90% 。

這不是一次孤立的促銷活動，而是一場全球產業定價權的結構性轉移。 從第一性原理出發，任何商品的價格歸根結底由供給成本與競爭格局共同決定。當中國AI企業通過開源權重策略、工程效率優化和規模化部署，將大模型推理的單位成本壓縮至美國同行的十分之一甚至更低時，美國閉源廠商基于“技術稀缺性”構建的定價體系便失去了存在的基礎。

據中研普華產業研究院的行業監測模型分析，本輪價格沖擊的核心驅動力并非單純的商業策略，而是中國AI產業在“工程化降本”與“開源生態擴散”兩個底層變量上同時實現了突破 。研究者將這種現象視為人工智能領域的“摩爾定律”——開源模型每向前一步，都給閉源廠商帶來重新定價的壓力。只不過，給這條定律上發條的，是中國的開源發布。

圍繞這一標志性事件，我們以宏觀與微觀相結合的視角，從三個核心維度展開深度推演。

維度一：定價權遷移——從“技術稀缺性溢價”到“工程化效率定價”

大模型的價格曾經遵循一條清晰的邏輯：性能越強、參數越大、稀缺性越高，定價權越集中于少數幾家美國閉源廠商手中。OpenAI、Anthropic等企業依靠先發優勢和技術壁壘，將前沿模型的API價格維持在遠高于成本的水平——這是一種典型的“技術稀缺性溢價”。

中國大模型的崛起打破了這一格局。DeepSeek宣布V4 Pro模型API永久降價75%，每百萬Token輸入收費低至0.025元，輸出僅6元;DeepSeek V4 Flash的輸入價格僅為每百萬Token 1元人民幣，輸出價格2元人民幣 。相比之下，美國同類模型的定價高出數十倍甚至上百倍。

價格差距的本質，是兩種產業組織方式的效率差距。 中國AI企業通過開放權重、公開訓練方法和工程實現細節，將AI能力的“形成機制”本身變成了公共品。這不再是“開放一個模型”，而是“開放一套人工智能模型發展的方法”。當全球開發者都可以基于開源體系快速迭代、優化和部署時，封閉系統的邊際成本劣勢就會持續放大。

摩根士丹利近期發布的研報將這一趨勢概括為“告別價格戰，打響智力戰”。根據該機構統計，中國八家主流大模型廠商報價顯示，2026年第二季度國內大模型平均API輸入價格為每百萬Token 4.9元，輸出價格為21.9元 。而據中研普華產業研究院的行業追蹤數據，同期美國同類服務的API均價約為中國的5至8倍，且降價前這一倍數更高 。價格水位正在快速拉平，而拉平的方向是向中國的成本曲線靠攏。

定價權的遷移意味著什么? 意味著大模型正在從“少數巨頭的稀缺資產”變成“多數人的通用工具”。這是一個產業從“賣方市場”走向“買方市場”的標志性轉折。

維度二：產業鏈利潤重構——從“模型層通吃”到“算力與應用兩端受益”

價格戰的連鎖反應，正在重塑AI產業鏈各環節的利潤分布。

上游算力租賃：短期承壓，長期擴容。 大模型廠商降價壓縮了利潤空間，上游算力租賃企業的議價能力隨之減弱。算力租賃價格居高不下、下游API價格持續下探，形成了“成本剛性、收入內卷”的剪刀差。中研普華的產業周期模型顯示，這種剪刀差在產業價格戰初期最為尖銳——算力供給側的固定成本無法隨API價格同步下調，導致中間環節的利潤被雙向擠壓 。

但中長期來看，價格下降將刺激Token消耗量的指數級增長。高盛預計，AI智能體普及將推動全球Token月度消耗量在2026至2030年間增長24倍至120千萬億枚 。當總量擴張的乘數效應超過單位價格下降的幅度時，算力側的總收入仍將增長。海通國際研報指出，云平臺將受益于模型調用量增長及多模型部署需求，模型越便宜、應用越普及，云收入的受益反而越明顯 。

下游應用層：迎來“成本曲線下移”的歷史性時刻。 這或許是本輪價格戰最深遠的影響。OpenAI將最前沿模型的開發者定價降低20%以上，被視為AI應用層的“成本曲線下移時刻”——前沿智能正在從“能力稀缺”轉向“能力與經濟性同步擴散” 。

當大模型調用成本從每百萬Token數美元降至幾毛錢甚至幾分錢時，大量此前因成本過高而被擱置的AI應用場景將變得經濟可行。Agent智能體、行業垂類應用、多模態交互等領域的商業化落地節奏將普遍加快。中研網的產業監測數據顯示，2026年上半年國內AI應用層融資事件數量同比增長超過60%，其中相當一部分增量來自此前因算力成本過高而無法啟動的中小創業項目 。

值得注意的是，大模型價格戰與隨后的漲價潮構成了一個完整的產業周期。2026年第二季度國內大模型平均API輸入價格較2025年第一季度上漲48%，輸出價格上漲80%。摩根士丹利認為，行業價格底部已經明確抬升 。DeepSeek隨后宣布全面漲價并引入峰谷定價機制，V4 Pro高峰時間段價格漲幅最高達1100% 。漲價并非價格戰的終結，而是產業從“圈地”走向“精耕”的信號——當用戶習慣被培養、應用生態初步成型后，定價權開始從“獲客工具”回歸“價值錨點”。

維度三：競爭格局重塑——從“雙寡頭猜想”到“生態位分化”

價格戰的另一個深層影響，是加速了行業競爭格局的洗牌。

君智戰略咨詢董事長謝偉山在達沃斯論壇上指出，大多數行業發展5至10年后會形成雙寡頭格局，大量中小企業會被出清 。大模型行業正在經歷同樣的過程。據中研普華產業研究院的產業生命周期模型推演，本輪價格戰將行業從“技術驗證期”加速推入“商業變現期”，行業集中度將在未來12至18個月內顯著提升 。

但這并不意味著“贏家通吃”是唯一結局。 一個更復雜的圖景正在浮現：不同梯隊的參與者正在尋找各自的生態位。

頭部通用大模型廠商——無論是美國的OpenAI、Anthropic，還是中國的DeepSeek、智譜——將圍繞“智力密度”展開競爭。這不是簡單的參數競賽，而是單位成本下的智能產出效率的比拼。中研普華的產業競爭模型顯示，在大模型這樣的高技術壁壘行業中，“通用底座+垂直深耕”將成為頭部企業的主流戰略——通用模型負責構建生態底座，垂直領域的深度優化決定利潤厚度 。

中小模型公司則面臨更嚴峻的生存考驗。那些既沒有自有算力儲備、又不懂底層推理優化的企業，經營處境將愈發被動。出路在于避開同質化競爭，深耕垂直細分場景，發力私有化、定制化服務。差異化不是可選項，而是必選項。 正如謝偉山所言，80%的企業自認為具備差異化，但消費者僅認可20%的企業存在獨特價值 。

還有一個值得關注的變量：開源生態的擴散正在改寫競爭規則。2026年7月，英偉達、微軟、Meta等25家美國企業和機構發布聯合公開信，主張“世界也需要前沿的開源模型” 。這意味著，即便在閉源陣營內部，對于“是否應該開放”也出現了根本性分歧。中國AI的開放實踐，正在給世界帶來一種新的選擇——讓算力與模型從少數人的籌碼，變成更多人的工具。

價格是表象，效率是本質，開放是底層邏輯

回看“美國大模型價格被中國打下來”這一事件，表象是價格數字的下調，本質是中國AI產業在工程化效率和開源生態兩個維度上的系統性突破。

價格是產業效率的最終表達。 當中國的開源模型以美國同行十分之一甚至更低的價格提供可比擬的能力時，這不是“補貼”或“傾銷”可以解釋的——這是兩種產業組織方式在效率層面的根本差異。中國AI企業通過開放權重、公開工程方法、共享基礎設施，將整個行業的“平均成本曲線”向下移動了一個量級。

從第一性原理出發，任何產業的終極競爭都是“單位產出的資源消耗”的競爭。誰能在更低的資源消耗下產出更高的智能價值，誰就掌握了定價權。中研普華產業研究院的行業分析框架指出，中國大模型產業的競爭優勢并非來自單一技術突破，而是來自“開源生態×工程效率×規模化部署”的系統性協同 。這種協同效應一旦形成，便具有自我強化的特征——更多的開發者加入開源生態→更多的優化方案被貢獻→單位成本進一步下降→更多的用戶被吸引→生態進一步擴大。

價格戰終將結束，但效率革命不會。 當行業從“價格競爭”轉向“智能能力驅動的商業化”時，真正決定勝負的將是誰能持續降低“單位智能的成本”。在這個意義上，美國大模型價格的下跌不是終點，而是一個新競爭時代的起點。

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本報告基于公開信息及行業研究模型撰寫，不構成任何投資建議。市場有風險，投資需謹慎。報告中的觀點僅代表研究團隊基于當前可獲取信息的分析判斷，不構成對任何特定企業或產品的推薦或背書。