Deepseek调价对AI行业的影响

1. 看重成本的新阶段

从AI诞生以来，大家热议的都是“AI有多大工作能力”。

但这类新闻的反复出现，也是在反证，过去AI能力还不够满意。

直到KimiK3发布，证明了开源方案依旧有最顶尖品质的大模型。

开源模型如此优秀，我们也能乐观地相信，其他大模型早晚也会达到相似的水平。

近期AI圈的热点新闻，却和AI能力无关了，都是围绕着DeepSeek售价展开的。

DeepSeekv4Flash的7月31日版，先是宣布定价低至¥2/Mtoken。
这个价格低到了不仅让同品质友商毫无招架之力，甚至影响AI行业的估值逻辑。
8月6日，DeepSeek又官宣要调整价格，大概率会涨价。

这个新闻被大量热议，证明AI发展已经到了新阶段。

人类已经不再质疑AI的工作能力，我们现在更关注“AI能不能在低成本做好工作”。

在这个阶段，Token生产从幕后的技术支持工作，变成了需要重点讨论的关键行为，所以才有了本文。

2. 低价不等于亏损补贴

DeepSeek的Token报价是¥2，而同能力其他Token媒体价（未必是成交价）是其10倍，能力领先的最贵Token报价是25美刀。

很多人在热议其低廉的报价时，都在回避一个问题：DeepSeek报这么低价格，是不是在亏损换客户？

如果DeepSeek是亏损换客户，那这就不是技术进步，而营销行为了，不值得热议。
而近期DeepSeek要调整价格的新闻，也在加深这种顾虑，很多人会认为是DeepSeek亏不起了要涨价。

我做了一些简单测算后，给出结论：低价不等于亏损补贴。DeepSeek报这么低价格，依旧有可能有足额利润。

后文估算了token生产成本。常见的8卡服务器，只要能做到每秒生产35000个token，而每天有一半的Token能卖出去，成本收益即可打平。
DeepSeek从利益动机上来说，不需要补贴客户积累日活月活，不需要烧钱换营收。人家不指着这个挣钱，但也不会刻意烧钱搞抽象。
就算你认为DeepSeek在搞抽象，我们可以去OpenRouter查一查，几个Token厂商自己出硬件自己部署DeepSeek报价，是0.28美刀。

它报2块钱居然有得赚，那其他报价的Token——卧草……这就有点抽象了。。。

我知道世界是复杂的，高价背后未必是暴利，更可能是天量的浪费。去年我还写过《其他云产品明明拥有暴利但海量浪费》的文章，云厂商打磨十年还是这样，AI行业当然可以存在浪费。
模型技术团队过去专注的是发布新模型，其主导思想更关注模型训练。过去大家不想也没精力关注生产Token的成本。但时代变了。
DeepSeek宣布要大幅提价，更像是在给其他模型厂商一个喘息的机会，给他们3-6个月的时间，补齐Token生产效率的短板。

3. Token生产成本的四大要素

Token生产要做成本盈利分析时，大致有四大类要素。

资源成本生产能力售出时长和软件人力开销。

为了好做计算，我们将前三个要素的开销调整一下时间单位。

每日资源成本 ÷ （每秒Token生产能力 × Token售出的秒数），这三大要素就能决定每个Token的极限成本。

我前文说过DeepSeek不是亏损卖Token，就是这种假设：

每日资源成本¥3000，每天售出秒数43200秒，外加2块钱每M Token。

3000/43200/2*1000000=34722，每秒生产生产35000个Token就能盈利。

想反驳我的人，应该去论证两个问题：

如果均摊硬件和+IDC开销，每天成本是3000，这是一台什么样的8卡服务器？
这种配置的8卡服务器，经过性能调优以后，能不能每秒输出35000个token？

Token不会凭空生产，还需要有配套的软件平台和人力成本。所以在前三个要素之外，我们还要再加上“平台软件和人力开销”这个要素。

4. 简单聊聊节省成本的方法

我们浅谈地聊一下，Token生产的成本能怎么节省。

因为展开聊得写10万字了，文章越长越难写，也越没人看。

4.1 每日资源成本

想节省资源成本，我们要做：减少硬件用量、用点便宜硬件和便宜机房。

大家能想到的例子就是用国产硬件，我们都在等着国产突破，也可以等TPU。

顶尖GPU大厂的新款硬件，看似报价比旧款贵，但因为用量少和生产能力强，其实比旧硬件更实惠。

4.2 每秒Token生产能力

这堆硬件部署的Token引擎，每秒钟能稳定的生产多少个Token？

各种模型调优技术，都是在努力提高Token的生产效率。此处我不做展开分析，就根据我自己的分类方法点个题：

我把模型调优分为动态调优和静态调优，按照这个方法分类有好处。
静态调优就类似于20年前做数据库，因为原厂软件不完善，写个备份恢复脚本都会被当做神迹。但实际上模型原厂、硬件原厂、vLLM和SGLang这类软件原厂，都在快速填补这些技术缝隙。
动态调优，就是我们做在线服务时，根据客户的业务需求和现场的资源环境进行的各种参数调整。比如PD分离究竟几P几D，比如KV cache offload到本地硬盘。只要这些工作没有标准答案，就属于动态调优。

4.3 Token售出的秒数

每天有86440秒，但不可能每一秒生产的Token都能卖出去。因为现在DeepSeek的超高性价比，我拍大腿估了个43200秒。

Token消费是个高延迟业务，所以我们可以通过各种跨节点调度的方式，努力提高Token的售出秒数。

现在想来，DeepSeek涨价有个合理的理由，那就是它发现了：现在每天都供不应求可以卖5万秒6万秒；但未来友商追上来了，可能每天就只能卖2万秒了。

4.4 平台软件和人力开销

平台软件开销，指的是管理系统、调度平台、库存备件、安全过滤等服务准备的成本。

人力开销，就是从模型训练、到调度调优、再到运维运营，这一系列泛后端产品研发的工资。

5. 珍惜调整方向的时机

一艘桨帆船在无风的海港里，水手需要自己用力划桨；随着桨帆船跟上洋流和信风，就别琢磨大力划桨了，而是改成扬帆远航吧。

对于生产Token的企业来说，DeepSeek先报个两块的超低价，让大家意识到，必须把自己的Token生产成本打下来。然后他又宣布要上调价格，其实是给了大家3-6个月的喘息周期，抓紧这个机会，我们赶紧调整运营方向吧。

首先，管理层的观念要跟上。上一阶段是在比拼模型能力，现阶段是在比拼Token成本。
其次，降本增效大概率不难。因为从未做过降本增效的领域，稍微动一动就能清理出大量的浪费。
第三，随着大家生产token的规模增大数十倍，资源议价能力会大幅增加、建设效率会大幅提高、人力开销会大幅摊薄。
第四，即使Token本身不能卖高价了，Token上下游还有很多可以收费的地方啊。但那是新的议题了，我也没彻底想清楚，所以本文不展开聊。

最后再强调一下：

我们都讨厌烧钱换营收，但是由产研体系发起的降价，这是产研体系的自信和荣誉。