中国高性价比人工智能改写竞争格局
性能之争不再，价格更重要
预计终有一天所有人工智能性能将趋于相似
"最终将由纯粹的计算能力决定"
DeepSeek、Kimi等中国人工智能模型正撼动行业。它们以远低于尖端模型的价格提供不错性能的服务，“如今不必执着于美国人工智能”的主张正日益获得认同。此前在尖端人工智能领域领先的大型企业，如今也加入了非性能而是价格的竞争。中国模型改写的人工智能竞争力新公式，预计不仅将影响人工智能企业，也将对提供计算基础设施的半导体企业景气产生重大影响。
无法摆脱便会被淘汰……“DeepSeek淘汰线”
基于Artificial Analysis对DeepSeek V4 Pro模型价格与性能分析绘制的矩形。位于矩形内的模型在与开源人工智能的竞争中落后的可能性较高。X截图
View original image近期，美国大型语言模型研究社群关注一张被称为“DeepSeek淘汰线”的图表。该图以DeepSeek最新模型的每词元成本和基准测试性能为标准，将未达标与领先于标准的模型分类。处于以DeepSeek成本与性能为界划出的巨大方框内的模型，实际上将不再有使用的必要。
结果令人震惊。OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind等人工智能行业最前沿、所谓“前沿实验室”企业的最新模型虽勉强越过淘汰线，但绝大多数人工智能模型都被埋没在淘汰线内。看到图片的网友表示：“无用的人工智能实在太多了”“行业将掀起腥风血雨”“鸡游戏开始了”等。
前沿实验室也从性能竞争转向成本竞争
此前，前沿实验室一直专注于开发以通用人工智能为目标、规模最大且能力最强的模型。Anthropic的高风险、高性能人工智能“Mythos”性能无可挑剔，却也因惊人的词元消耗量而受到付费用户抱怨。
不过，随着“虽不强大却恰到好处”的中国人工智能模型渗透低价市场，前沿实验室似乎也在重新审视商业战略。OpenAI近期发布的GPT-5.6模型便是代表案例。该模型按性能分为Sol、Terra和Luna：复杂任务由Sol和Terra负责，而简单任务、推理及成果测试则由最轻量、最便宜的Luna完成。
OpenAI作出大幅削减Luna应用程序编程接口调用费用80%的决定，降价后的价格已与中国模型大致相当。
若人工智能性能差距消失……“将重回计算能力竞争”
事实上，前沿实验室也在一定程度上预见到，不久后人工智能竞争将从性能导向转向成本导向。谷歌DeepMind没有率先推出最强模型，而是优先更新将响应速度最大化的轻量模型Gemini Flash。
这些动向背后，是人工智能最终将成为“商品”的判断。
上月前仍在OpenAI担任未来战略师的人工智能科学家Joshua Achiam在接受美国科技播客节目MTS采访时表示：“人工智能正逐渐迈向能够自行更新的自动化技术，达到某个水平后，最终所有模型都将达到相近水准。目前，开源人工智能与前沿实验室相比，技术差距也仅有数个月。”
他还预测：“最终，所有参与者都将带着大同小异的人工智能投入竞争。”这意味着，人工智能模型的个体性能将几乎难以区分，并像普通商品一样被对待。最终，能够打造并向客户交付更多人工智能服务的一方，将决定胜负。
这一竞争格局的转变，也将对向人工智能企业供应半导体的硬件企业，如英伟达、英特尔和三星电子的景气产生深远影响。Achiam预测：“在这种情况下，拥有更多纯粹人工智能计算能力的一方将获胜。”这意味着，随着人工智能开发走向成熟，竞争此后将再次转向争夺实体人工智能数据中心。
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