北京
我們看到了一批科技股的業績報，隨后有英偉達的的調整，也有谷歌創單日市值提升記錄；還有deepseek的降價策略，以及微軟對生成式AI的漲價策略，究竟哪個才是真相；還有華爾街也開始激辯AI下一步是硬件端，還是云廠商，均值回歸的兩個路徑。我們該如何理解，今兒做一個詳解。
DeepSeek的降價策略
對應地，國內大家關注度高的還是DeepSeek-V4的發布會，其路線是主打極致降本（如何用最少的錢達到海外TOP級水準）。DeepSeek后續仍有系列降本措施，一方面將推進算力層面優化與超級電力配套的結合，另一方面后續模型小版本將剔除當前版本中不必要的過度優化措施，進一步降低Pro和Flash版本的token消耗。價格方面，2026年內Flash版本價格可降至1元/百萬token以下，Pro版本價格可降至10元/百萬token以下，僅為當前GPT 5.5（200余元/百萬token）價格的幾十分之一，將帶動全球范圍內對DeepSeek類高性價比大模型的調用量大幅增長。
如今核心驅動邏輯在于用戶已形成“更多token調用可獲得更高智能輸出”的共識，隨著大模型價格下探到可接受區間，調用需求將快速釋放。核心消耗場景為Agent類應用，包括電腦端、端側、手機端的各類Agent應用，這類應用可通過持續調用token提供自動化服務，對token需求量極大。
不過，DeepSeek并非不具備多模態研發能力，多模態團隊在R1時代就已成立，此前團隊獨立開展多模態研發，未將相關能力與主版本模型融合。關于多模態能力的推出時點與路徑：較強的多模態能力預計在下次旗艦大版本推出，小版本階段有兩種實現多模態功能的路徑，一是小版本單獨更新多模態能力供大模型調用，二是后續小版本迭代中通過Agent外掛多模態能力，但兩種路徑的實現效果均不及大版本原生融合，本次布局節奏并非技術能力不足導致，而是為控制版本發布周期做出的選擇。
AI巨頭們的漲價策略
對于價格戰，我們也要思考，如今的生成式AI服務，在很大程度上，是實驗性產品，運作方式與任何現代軟件或硬件都不同。微軟近日宣布GitHub Copilot將于2026年6月轉向基于用量的計費模式，這一轉變撕開了生成式AI行業“補貼換增長”的假象。AI訂閱模式，旨在掩蓋生成式AI的真實成本以獲取用戶。隨著微軟、Anthropic 等公司轉向按量計費，用戶將不得不直面昂貴的真實開支，而整個AI泡沫可能因此破裂。
據測算，使用 Claude Code 的開發者平均每天花費 13 至 30 美元，這意味著每位員工每年的代幣開銷可能高達 7560 美元。微軟不再提供固定數量的“請求”，而是根據模型消耗的實際代幣（tokens）收費，這是源于AI 推理成本過高，導致傳統的月費模式已無法維系。實際上，如今每兆瓦（MW）容量的成本約為 1400 萬美元，其中大部分用于英偉達 GPU。
一個 100MW 的數據中心，在 100% 租用率下毛利率僅為 16.7%。如果考慮購買 GPU 的 6 年期資產抵押貸款，在開始償還本金后，數據中心的毛利率將變為負 40%。類似地，OpenAI 首席財務官 Sarah Friar 已表達擔憂，稱如果收入增長不夠快，公司可能無法支付未來的計算合同，且公司賬目尚未準備好滿足上市披露標準。所以，如今科技巨頭都在漲價，希望收回成本，也是源于此。那么，問題來了，美科技股已經開始分歧了，A股一季報之后扎堆光模塊超過了2021年白酒和新能源，也面臨轉型，我們重點研究。
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