推理利润率65%,OpenAI却还在降价:AI价格战的刹车,真不在模型公司手里?

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02:28

上周的两条新闻,摆在一起看特别拧巴。

一条是巴克莱发布的大模型经济学估算:付费推理利润率从2025年的10%—20%,抬升到2026年的50%—65%。其中Anthropic约65%,OpenAI约48%;再扣掉一部分训练成本,调整后毛利率也还有55%和38%。微博

另一条是同期美国厂商的降价动作:OpenAI一个月内两次降价——7月底低成本线Luna砍80%、中端砍20%,8月前沿模型GPT-5.6 Sol再降逾20%,输出价打到每百万Token 20美元;谷歌Gemini 3.7 Flash直接以前代一半的价格首发;Anthropic干脆取消了原定涨价计划,把首发优惠价变成永久价。微博

一边是50%+的利润率,一边是排队让出利润。很多人的第一反应是"割韭菜",但把两条新闻对完账,会发现它们其实是同一件事:利润率决定降价的天花板,决定降价节奏的另有其人。你现在该锁订阅还是等下一轮,答案都藏在这笔账里。先垫一个背景数:Anthropic二季度营收已经超115亿美元、同比增了约14倍,年化收入突破650亿美元——这就是利润账能被投行认真算的前提,也是它被传出最快10月上市、估值目标2万亿的底气。知乎知乎

第一笔账:65%这个数,别读反了

巴克莱这笔账分三层,跳读任何一层都容易下错结论:

  • 65%、48%是"付费推理"这一单业务的利润率,不是公司净利润——训练下一代模型的现金,还得从这里出;

  • 扣掉部分训练成本后,Anthropic、OpenAI调整后毛利率55%、38%,比2025年抬升了约30—50个百分点——斜率的变化,其实比绝对值更值得注意;

  • 模型公司每100美元收入里,约35—40美元流向AWS、Azure、GCP三大云。云巨头从这部分再拿走10—20美元营业利润(营业利润率35%—45%),Agent跑起来顺带消耗的数据库、存储、网络软件另算,部分合同还有收入分成——云厂商实际在赚三层钱。知乎

所以"推理高利润"不等于模型公司把你的钱全揣兜里,它真正说明的是:这些公司有本钱了,打得起价格战。这两个含义天差地别。

还要补一句:这些毕竟是分析师估算,不是审计过的招股书数字。等那份传闻中的招股书落地,这笔账就能对真数,那才是硬答案。

推理利润率65%,OpenAI却还在降价:AI价格战的刹车,真不在模型公司手里?

第二笔账:为什么有利润还要打价格战——因为客户在换门

《金融时报》对这轮美企降价的说法相当直白:客户正在转向中国公司提供的开源大模型,美国大模型公司"不得不"降价。微博看看最近十来天的开源节奏:Qwen3.8-Flash-Next、GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp(305B总参数、每Token激活13B、MIT协议、视觉编码器和整套推理代码一起上传HuggingFace)。微博一周之内,三个能在本地跑的开放权重模型。微博

有研究人员总结过一条规律:开源模型每向前一步,都会给闭源厂商带来重新定价的压力,甚至把它视作AI领域的"摩尔定律"——而最近给这条定律上发条的,是国内的开源发布。微博《福布斯》上月警告的"价格逐底战"和部署咨询机构"企业DNA"说的"降价速度之快颇不寻常",其实是同一个事实的两面:当市场上摆着一个免费可自托管的替代品,任何建立在"稀缺"上的溢价都撑不住。微博

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顺带拆一个计价细节:API价格本身就分层——命中提示缓存的Token明显更便宜,问一个全新的、需要临时推理的问题才贵。微博以DeepSeek V4-Flash的公测定价为例,缓存命中输入只要0.02元/百万Token,常规输入1元、输出2元;而OpenAI的Luna砍完80%后,输出折合还要8.6元左右——同一件事,两家报价差出六成。知乎价格战的真实受益者,首先是高频跑Agent、能把缓存吃满的重度用户,随手问答的轻度用户感知很弱。有开发者晒出自己的真实账单:152.8亿Token的用量里,缓存命中占了98.46%——这就是"薅到降价红利"和"没薅到"的分界线。

推理利润率65%,OpenAI却还在降价:AI价格战的刹车,真不在模型公司手里?

第三笔账:哪一档价格还有空间

把"还会不会降"切粗了容易错,对照这轮降价幅度和利润率估算,三档完全是三张图:

  • 低成本档:一口气降了80%,再往下就是贴地飞行。这档等降价意义不大,该等的是下一次开源发布带来的"性能免费升级"——DeepSeek在8月31日又被曝开启新一轮灰度测试,能力超过上一轮,这类发布才是价格表的真正发令枪。知乎

  • 中端档:降了20%后利润率仍有缓冲,价格战若延续,这档最可能跟着动。但订阅价和API价不是一套体系——订阅不会跟着降,只会跟着"活动"降,盯紧"首发优惠价变永久价"这个新套路。

  • 前沿档:每百万Token 20美元,在65%的利润率账本上还是最肥的一块,理论降价空间最大;但触发条件是开源阵营在能力上追平——市场都在等DeepSeek下一款旗舰版本落地,它一发布,这档定价就得重算。

对号入座:谁现在该锁,谁该再等一个发布周期

  • 重度依赖前沿模型API做Agent、写代码的人:建议按月付、别锁长约。"企业DNA"那句判断值得抄在便签上——“以低廉成本做雄心勃勃大事业的窗口,每个星期都会打开得更大一些”。微博把窗口期锁进年费合同,是把最大的红利让渡出去。

  • 轻度订阅用户:利润率是65%还是38%跟你关系真的不大,订阅价按竞品活动走。够用就买,别为"怕涨价"提前囤一整年——这轮新闻里恰恰没有出现任何一家宣布提价。

  • 准备本地部署的人:这波MIT协议的开源,门槛降得比降价更狠。权重、推理代码都在HuggingFace上,硬件够格的现在就可以动手试,不用等"官方教程普及"。

  • 看行业的人:两个观察信号——①Anthropic招股书里,推理利润是否真的覆盖训练成本。②巴克莱押的2028年前后,自建算力大规模上线、云厂商份额回落。知乎这两个答案没出来之前,"降价到底"都是伪命题。

推理利润率65%,OpenAI却还在降价:AI价格战的刹车,真不在模型公司手里?

一句话收束:高利润率和降价不矛盾——利润是燃料,开源是发条,烧掉和拧低的都是溢价。窗口现在确实是开着的,但它不是永远开着:等推理利润真覆盖住训练成本那天,模型公司绕开云厂商自建算力的账才划算,那时候你再看定价权在谁手里。

精选参考来源

1
巴克莱估计了Anthropic和OpenAI的经济情况。看起来Anthropic在付费推理利润上产生了65%的利润率,而OpenAI产生了48%。在训练后总利润方面,Anthropic也更高,为55%,而OpenAI为38%。
2
【#美国AI大模型接连降价#,价格战担忧抬头】#OpenAI大模型1个月2次降价# 美国头部人工智能(AI)初创公司OpenAI日前宣布,其旗下面向开发者的前沿人工智能大模型GPT-5.6 Sol的价格将下调20%以上,输出价格降至每百万Token(词元)20美元。这已经是该系列模型不到一个月内的第二次降价。早在上月底,OpenAI就下调了旗下其他模型的价格,中端模型价格下调20%,低成本模型价格下调80%。本月中旬,谷歌发布新模型Gemini 3.7 Flash时,以前代模型一半的价格作为首发价。另一家头部人工智能初创公司Anthropic于本月早些时候也宣布取消原定涨价计划,将首发优惠价作为永久价格持续下去。投入烧钱太猛,且未来回报不确定,这种焦虑从一开始就一直困扰着美国这波人工智能热潮。如今,伴随着美头部人工智能模型短时间内密集降价,对模型价格战的担忧又开始抬头。美国《福布斯》杂志在OpenAI上月调降旗下中低端模型价格时就预言,此举或将引发一场人工智能模型“价格逐底战”。专注于人工智能部署应用的咨询机构“企业DNA”上周研报称,这波美企人工智能模型降价速度之快颇不寻常,或将推动前沿高端人工智能模型市场格局发生变化。仅仅半年前,前沿模型还大搞高端溢价,如今更像是普通大宗商品的基建竞赛。也有分析认为,开源模型正对各大美企的闭源模型发起挑战,这迫使后者不得不降价应对。基础模型市场格局越来越像大型基建,对于占据主导地位的企业而言,规模、资本实力和运营效率正变得至关重要。“企业DNA”认为,美人工智能模型大打价格战会让人工智能研发机构承压,特别是那些想追求高估值的初创机构将面临更大挑战,但对部署应用人工智能技术的各行各业来说却并不是坏事,因为“以低廉成本做雄心勃勃大事业的窗口,每个星期都会打开得更大一些”。(环球时报 视频:安徽日报) 新浪热点的微博视频
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1. 巴克莱估计了Anthropic和OpenAI的经济情况。看起来Anthropic在付费推理利润上产生了65%的利润率,而OpenAI产生了48%。在训练后总利润方面,Anthropic也更高,为55%,而OpenAI为38%。

2. 【#美国AI大模型接连降价#,价格战担忧抬头】#OpenAI大模型1个月2次降价# 美国头部人工智能(AI)初创公司OpenAI日前宣布,其旗下面向开发者的前沿人工智能大模型GPT-5.6 Sol的价格将下调20%以上,输出价格降至每百万Token(词元)20美元。这已经是该系列模型不到一个月内的第二次降价。早在上月底,OpenAI就下调了旗下其他模型的价格,中端模型价格下调20%,低成本模型价格下调80%。本月中旬,谷歌发布新模型Gemini 3.7 Flash时,以前代模型一半的价格作为首发价。另一家头部人工智能初创公司Anthropic于本月早些时候也宣布取消原定涨价计划,将首发优惠价作为永久价格持续下去。投入烧钱太猛,且未来回报不确定,这种焦虑从一开始就一直困扰着美国这波人工智能热潮。如今,伴随着美头部人工智能模型短时间内密集降价,对模型价格战的担忧又开始抬头。美国《福布斯》杂志在OpenAI上月调降旗下中低端模型价格时就预言,此举或将引发一场人工智能模型“价格逐底战”。专注于人工智能部署应用的咨询机构“企业DNA”上周研报称,这波美企人工智能模型降价速度之快颇不寻常,或将推动前沿高端人工智能模型市场格局发生变化。仅仅半年前,前沿模型还大搞高端溢价,如今更像是普通大宗商品的基建竞赛。也有分析认为,开源模型正对各大美企的闭源模型发起挑战,这迫使后者不得不降价应对。基础模型市场格局越来越像大型基建,对于占据主导地位的企业而言,规模、资本实力和运营效率正变得至关重要。“企业DNA”认为,美人工智能模型大打价格战会让人工智能研发机构承压,特别是那些想追求高估值的初创机构将面临更大挑战,但对部署应用人工智能技术的各行各业来说却并不是坏事,因为“以低廉成本做雄心勃勃大事业的窗口,每个星期都会打开得更大一些”。(环球时报 视频:安徽日报) 新浪热点的微博视频

3. Anthropic Q2营收逾115亿美元,同比增14倍,是何引爆了其业绩,大模型商业化成功了?

4. 如何看待Anthropic传出最快10月IPO,估值目标飙升至2万亿美元?

5. 推理利润率超50%!Anthropic上市前夕,顶级投行给大模型算了一笔利润账

6. 【闭源美国:#美国大模型价格被中国打下来了# 】#中国开源给世界带来的福利#美国大模型,开始集中降价。OpenAI宣布,要对前沿模型GPT-5.6 Sol进行“限时促销”,部分服务价格下调逾20%。这已是OpenAI近一个月内的第二轮大幅降价——7月底,同系列的GPT-5.6 Luna价格刚被下调了80%。对此,OpenAI的官方解释是,技术优化降低了推理成本。《金融时报》的分析很“扎心”——客户正在转向中国公司提供的开源大模型,美国大模型公司“不得不”降价。 一段时间以来,大家习惯于把开源和低价挂钩。有研究人员发现一种规律——开源模型每向前一步,都会给闭源厂商带来重新定价的压力。研究人员还将这种规律视作人工智能领域“摩尔定律”的一部分。只不过给这条定律上发条的,是中国的开源发布。这次OpenAI宣布降价,似乎也存在这样的原因。但其原因似乎不单单是价格——开源模型,还在提供更多的“价值”。中国开源,正从“开放一个模型”升级为“开放一套人工智能模型发展的方法”。过去衡量大模型开源,主要看权重能否开放——我把训练好的模型给你,你可以运行、修改和部署。但现在,我们不再只是提供一个结果。参与中美AI“二轨”对话交流的清华大学长聘副教授陈天昊告诉谭主,对于前沿商业模型而言,完整公开训练数据的情况极少。在这一现实下,除了开放模型权重,是否公开数据处理方法、训练配方和工程实现,同样重要。中国企业发布开放权重模型时,还通过技术报告和开源代码,披露了相当多关键训练方法、工程技巧和基础设施创新。这已经不只是模型产物的开放,而是把开放进一步延伸到了能力形成机制和工程工具链。这种开放的深层意义就在于,降低了探索先进人工智能工程能力的门槛。DeepSeek开放通信、计算等更多技术,清华大学MADSys实验室联合月之暗面等产学研力量共同发布的开源项目Mooncake开放大规模推理与缓存体系……这些本质上就是在开放先进人工智能的设计经验。以前的模型权重只能告诉开发者“结果是什么”,现在这些更多方面的开放进一步告诉开发者“怎样得到更好结果”。当开源、低价与性能追赶三者叠加,AI的使用门槛就被真正拉了下来。前段时间,DeepSeek Harness开发者预览版,面向全球开发者开放测试。什么是Harness?舆论场有人总结,如果说AI是匹充满力量的野马,那Harness就是能驾驭它的“马具”。业内人士告诉谭主,从技术角度看,Harness未来的用处非常大,它关系到AI应用的“最后一公里”。当前,中国大模型的发展已经相对成熟,很多模型都能排在第一梯队。而在应用方面,我们的产业优势还没有完全发挥,这需要打通“AI+”。其中的关键,就是本地化部署,需要用到Harness这样的平台。这是影响整个AI未来发展的事情。这背后是中国开源的边界,不仅有模型权重,还有一整套Agent运行基础设施。中国的行动,同样也在拉扯美国AI发展逻辑。2026年7月,英伟达、微软、Meta等25家美国企业和机构发布联合公开信,主张“世界也需要前沿的开源模型”。而在最初的签署名单中,并没有OpenAI、Anthropic等企业的名字,他们依然想把前沿模型的稀缺性,当作价格的筹码。这种筹码,正在失效。中国AI的开放实践,正在给世界带来更多福利,让算力与模型从少数人的筹码,变成更多人的工具。中国选择了开放,而世界正在看到,这个选择本身,就是最强大的竞争力。#三芯齐发中国芯片产业再突破#

7. #DeepSeekV4多模态模型正式开源#就在刚刚,DeepsSeek V4-Flash-Vision-Exp 上线 Hugging Face,MIT License。305B 总参数,每 token 激活 13B,视觉编码器、aligner、整套推理代码,safetensors 权重直接可下载。跑分情况ApexBench 36.5,比忽略多模态的 Flash-0731 高了10分。ZeroBench 35,反超 Opus-4.8 的34。文本 Agent 能力依然在线,Terminal Bench 83.9,DeepSWE 从54.4涨到59.3。DS把 Agent 的最后一块短板补齐了。以前的 DS 只会读字,现在能看图、看表、看截图,Chartography 64.3,图表理解能力也可以。

8. #DeepSeekV4多模态模型正式开源# 最近这才短短几天时间,三个性能不弱、又有可能在本地运行的开放权重模型发布~- Qwen3.8-Flash-Next- GLM-5.3 Flash- DeepSeek v4 Flash Vision Exp不过风头基本都被GLM-5.3 Flash这个牛来模型给抢去了。大模型竞争还是赢家通吃啊,竞争太激烈了。当然DeepSeek 的社区影响力还是在的。SGLang已经在跟进。很快就有 DGX Spark 版本了( DGX Spark 和 DeepSeek的DSpark 技术真是绝配~)

9. 我大概是正式整AI的第二周发现,AI是一个非常狡猾的东西,因为他的每一个输入和输出都是要钱的,从计费规则就看得出,包括命中率,什么叫命中率,就是他的推理的大模型里已经有答案的,直接给你,就便宜,但是如果你问的问题是没有现成的答案的,他需要临时推理的,就很贵,两个输出类型的价格是不一样的,也就是说,很小姑娘天天跑去和AI交流我美不美,男人真心不真心,闺蜜有没有撬墙,这些鸡毛算蒜皮的问题,其实是极高命中率的标准答案,回答给你的和回答给别人的都差不多,高质量的问题AI回答起来是很贵的,但大多数情况下,AI是回答给你高命中率的答案,本质就是智商套利,智商100的人问AI,AI一定是大赚的,但是智商120或者更高问AI,AI就会赔,进一步说,前者就是无论你问什么都产生不了价值,后者那就真让AI给你干活了,算力公司是赔的,这有点像赌场,赌场的赢面在于引导下注的概率的导向,而不是下注本身,是一个概率学的问题,考虑到现在AI训练的素材库已经包罗万象,理论上AI处理的大多数问题都是命中率以内的,简单的已知答案的问题,说白了就是统计统计,当然问题的答案或许稍有不同,为什么会不同呢,因为同样的问题,不同的人参杂进去的情绪用词可能不一样,算子就不一样,或者AI自己本身在推理统计的时候就自带幻觉和一定的向量偏离,因此答案呈现不同,但核心答案一样的,这就是AI怎么赚我们的钱的方法,其实很多问题是不需要问的,大多数情况下,都是消费型问题,我大概在第二周想明白这个事情后,就在MD里面约法三章,让OPENCLAW调用的AI 别废话,每次定期回报的事项按模板来,现在看DEEPSEEK是没有在我这赚到溢价利润的,核心就是精确的问题,要求别废话,不准擅自主张换防范换输出,AI的每一次机灵我都要花钱的,后来有一次我去问DEEPSEEK我是什么样的人,DEEPSEEK说的很直白,说我目的性太强,结果导向,凡事都要审计追问,说了一大堆,感觉应该是很气愤了

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14. DeepSeek 新定价已生效,实际体验下来你的感受如何?跟你预想的差异大吗?

15. 100天交付一座AI数据中心,我在阿里云乌兰察布现场看到了什么

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