反其道而行之的DeepSeek，AI产业上下游的斩杀线 上篇

  5月22日晚间，根据深度求索公司在小红书官方账号的消息，DeepSeek更新了其API文档，新文档显示，DeepSeek-V4-Pro模型的API价格将于2026年5月31日结束2.5折优惠活动后，正式调整为原定价的1/4。这一API的2.5折优惠活动，原定于6月起恢复原价，但最新公告确认，DeepSeek-V4-Pro的API价格将永久降为原价的1/4（相当于2.5折），即：每一百万tokens输入（缓存命中）0.025元，输入（缓存未命中）3元，输出6元。

  图片说明：深度求索宣布对DeepSeek-V4-Pro API永久降价，数据来源于小红书

  估值之家认为，本次深度求索宣布对DeepSeek-V4-Pro API永久降价，其意义或许被远远低估，因此分为上下两篇进行论述，其中上篇主要论述DeepSeek是如何反其道而行之的，并简要论述反其道而行之的原因、以及对于AI下游大模型行业的影响；下篇主要论述DeepSeek对于AI上游行业的影响，包括但不限于国产算力和北美算力等等。

  别人都在主动涨价，只有DeepSeek在主动降价

  2026年以来，随着Agentic AI进入初级应用阶段，全球大模型行业正式告别了亏本跑马圈地的时代，无论美国还是中国，均迈入了token通胀的时代，本次DeepSeek宣布主动降价，似乎显得有些格格不入。

  首先来看北美大模型市场。

  第一个是OpenAI涨价。2026年4月起，OpenAI将其Codex收费模式全面转为直接按API Token抵扣，并于5月初上线了GPT-5.5。目前在GPT-5.5每调用一百万tokens的标准额度，输入消耗125 Credits，输出消耗750 Credits，输入和输出较此前GPT-5.4均实现翻倍（其一百万输入/输出分别对应62.5 / 375 Credits）。

  图片说明：GPT-5.5价格较GPT-5.4翻倍，数据来源于OpenAI官网

  第二个是谷歌涨价。从谷歌在5月19日举办的最新Google I/O 2026开发者大会以及年初的一系列动作来看，Gemini在开发者API、企业Workspace套件以及C端个人订阅配额三个维度，均实施了不同程度的直接涨价或变相收紧。

  例如，谷歌过去将Flash系列（如3.1 Flash Lite和3.0 Flash）一直以极低的价格（低至每百万tokens约0.1美元级别）作为对抗OpenAI和DeepSeek的策略，但在最新发布的Gemini 3.5 Flash，这一策略发生了较大变化。

  Gemini 3.5 Flash的API价格被定在每一百万tokens输入1.5美元，输出9美元。这一价格是3.0 Flash的3倍、是3.1 Flash Lite的6倍，这使得3.5 Flash已经逼近了3.1 Pro的价格（3.1 Pro目前为每一百万tokens输入2美元，输出12美元）。

  图片说明：Gemini大幅涨价，数据来源于谷歌官网

  第三个是Anthropic涨价。Anthropic没有简单粗暴地提高底层每月20美元的Claude Pro订阅价格，Anthropic的涨价手段是行业内最隐蔽、最精准、同时也是涨价最多的。

  一方面，根据Anthropic于4月16日发布的最新旗舰Claude Opus 4.7，其价格（每一百万tokens输入5美元、输出25美元）看似没有变化，但在官方白皮书的脚注中，Anthropic引入了新的分词器，会导致相同文本解析出的tokens数量增加约35%（即原来100个tokens的文本，现在变成了135个tokens的文本），相当于变相涨价了35%。

  图片说明：Anthropic没有直接涨价，但其采用隐蔽的涨价手段，数据来源于Anthropic官网

  另一方面，根据Anthropic公告，自6月15日起，Anthropic将全面引入双轨制，强行将使用场景划分为Human in the loop（即chatbot）与Autonomous（即Agentic AI），针对自主循环的Agentic AI（如Agent SDK、GitHub Actions、claude-p等自动循环），将不再享受订阅包月，而是强制设为专用月度额度制（Agent Credits）。

  在施行双轨制的定价规则后，过去大量程序员依靠购买Anthropic每月200美元的Max 20x套餐，在后台24小时不断运行Claude Code，可以产生相当于价值约5000美元的Agent Credits，现在强制转入新的计费规则，订阅包月最多只能产生200美元的Agent Credits，这相当于变相提价了25倍。

  图片说明：尽管Anthropic没有直接涨价，但引入双轨制计费规则后，其涨价幅度却是最多的，数据来源于Anthropic官网

  其次来看中国大模型市场。

  第一个是智谱涨价。2026年2月12日，智谱(2513.HK)大模型率先发出“GLM Coding Plan”价格调整公告，打响了国产AI大模型2026年涨价第一枪。

  国内Coding Plan订阅套餐整体价格上调 30%起（部分档位上调30%~60%），海外市场提价更甚，其在海外发布GLM-5时，配套的Coding套餐价格上涨30%~60%，API基础调用费暴涨67%~100%。

  此外，4月8日智谱发布GLM-5.1旗舰时，再次将核心Coding场景下的缓存命中token价格上浮10%，使其高频核心价格首次看齐海外头部产品Claude Sonnet。

  图片说明：智谱打响国产AI大模型2026年涨价第一枪，数据来源于科创板日报

  第二个是字节跳动涨价。5月初，豆包App正式上线三档增值订阅服务（标准版 68元/月，加强版 200元/月，专业版 500元/月），虽然仍保留基础免费服务，但在大模型推理算力极度吃紧的背景下，大厂依靠无限免费补贴输送流量的平衡已经彻底被打破。

  图片说明：豆包涨价，数据来源于豆包

  第三个是腾讯云、阿里云等涨价。腾讯云(0700.HK)于2026年3月13日宣布正式结束GLM-5、MiniMax 2.5（0100.HK）、Kimi 2.5 （月之暗面）在云平台的免费公测，全部转入按量计费。同时，腾讯云将其主打产品混元模型Tencent HY2.0 Instruct输入侧价格直接从0.8元/一百万tokens上调至4.505元/一百万tokens，涨幅达463%。5月，腾讯云再次宣布AI算力相关产品价格上调5%。与此同时，阿里云(9988.HK)5月15日正式宣布上调百炼平台模型服务的基础计费价。

  图片说明：腾讯云涨价，数据来源于腾讯云

  DeepSeek是在主动发起价格战吗？

  对于反其道而行之的DeepSeek，我们不禁要问，深度求索公司的动机到底是什么？尤其对于已经杯弓蛇影的资本市场来说，“内卷”、“价格战”等字眼，无时无刻都在挑动着投资者们早就无比脆弱的神经。

  首先，深度求索曾于4月24日发布《DeepSeek-V4预览版：迈入百万上下文普惠时代》，公告中明确表示：“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。”

  一方面，彼时深度求索并没有给出下半年Pro API价格下调的预计幅度，另一方面，现在还没有到下半年，就已经提前宣布降价75%。

  图片说明：深度求索4月24日关于DeepSeek-V4-Pro价格的表述，数据来源于微信公众号

  绝大部分情况下，在一个行业处于明显的上行期、尤其是上行初期时，企业降价的主要目的还是为了跑马圈地、抢占更多的市场份额，或者因为产品力不足被竞争对手大幅赶超，而不得已采取的策略。但是，以DeepSeek震撼全球的品牌力和产品力，如果出于这样的动机，似乎是完全不合逻辑的。

  图片说明：DeepSeek用降价来占领市场份额的动机似乎并不强，数据来源于每日经济新闻

  值得关注的是，根据《杭州日报》5月24日新闻，就在DeepSeek降价公告发布的同一天，有消息称，DeepSeek正在推进一轮高达700亿元人民币的融资，或将创下中国科技初创企业首轮融资纪录。创始人梁文锋向投资者明确表态：技术边界的拓展才是第一要务，而非急于变现。他个人还将出资约200亿元参与本轮融资。

  图片说明：有关DeepSeek新一轮融资的传闻，数据来源于杭州网

  因此，以DeepSeek的全球影响力以及创始人的相关表态来看，估值之家认为，DeepSeek本次降价，绝非出于价格战动机，而是软硬件一体生态初步构建成功后，基于技术复利支撑的“真降价”，AI行业的游戏规则正在发生着深刻地变化。

  DeepSeek通过底层算法的改进，将GPU和显存的物理性能压榨到极限

  尽管目的相同，都是为了大幅降低token成本，进而推动AI渗透率提升，但硅谷与DeepSeek走的完全是两条不同的路径：

  硅谷降本的路径，由英伟达等一批硬件巨头引领，通过持续不断迭代出更先进的硬件，来降低token成本。

  DeepSeek降本的路径，是通过极其精妙的数学工具应用，用算法和工程重构，通过技术复利积累，来压榨每一颗GPU与显存的物理极限。

  简单来说，纵观DeepSeek从V1到V4的演进（每一个版本都有对应的技术论文，有兴趣的读者可在arxiv.org或huggingface.co上查询），独立开辟的重大创新算法不低于10种，包括但不限于：

  V1中的算法创新：细粒度MoE混合专家架构，降低对GPU算力的占用。

  V2中的算法创新：MLA多头潜在注意力网络，降低KV Cache对显存的占用。

  V3中的算法创新：MTP多Token预测训练、ALFS无辅助损失的负载均衡、FP8混合精度训练等等，极致压榨训练效率与多Token预测。

  V4中的算法创新：CSA与HCA混合压缩注意力、mHC流形约束超连接残差、Muon优化器与FP4 QAT等等，重构了注意力机制，1M长上下文推理FLOPs暴降至27%，KV Cache缩减至10%，极度契合Agentic AI场景。

  图片说明：DeepSeek-V4开创了一种全新的注意力机制，实现了全球领先的长上下文能力，数据来源于微信公众号

  DeepSeek的斩杀线

  B站博主“硅谷101”曾于4月29日发布视频《硅谷看DeepSeek V4》，其中被采访嘉宾、前OpenAI研究员Jenny Xiao，给出了一个非常有意思的判断：“DeepSeek最大的风险是，它为美国所有的AI大模型公司划定了一个“斩杀线”……DeepSeek就像在他们背后顶着一把枪。如果这些公司跑得不够快，DeepSeek就会追上来，那就会彻底摧毁他们的生意。”

  图片说明：硅谷看DeepSeek V4，数据来源于哔哩哔哩

  还好，DeepSeek-V4当前的能力还不足以“斩杀”最顶尖的Claude、GPT、Gemini大模型，可问题是，谁又能够回答，到底是DeepSeek在算法和软硬一体的技术复利增长更快呢，还是英伟达在硬件层面的技术复利增长更快呢？

  图片说明：DeepSeek-V4 Pro Max跑分，数据来源于微信公众号

  因此结论是显而易见的，DeepSeek画出了一道清晰的斩杀线：即便优化到极致，其他大模型企业的成本，也很难比DeepSeek软硬一体化后的成本更低，因此其他大模型企业的AI能力必须要超过DeepSeek，否则将随时面临被斩杀的风险。

  图片说明：大模型价格对比，按1:7汇率，数据来源于估值之家整理