OpenAI向下沉，DeepSeek往上走
- 核心觀點：OpenAI與DeepSeek在AI大模型商業化路徑上呈現分化：OpenAI透過免費策略爭奪全民入口，轉向平台稅模式；中國廠商則在成本壓力下提價，尋求商業閉環，顯示價格戰冷啟動階段結束，競爭重心從技術能力轉向用戶黏性和可持續收入。
- 關鍵要素：
- OpenAI宣佈ChatGPT週活用戶達10億，並將中端模型GPT-5.6 Luna免費開放，旨在覆蓋最廣用戶場景。
- OpenAI 2026年第一季收入57億美元，淨虧損率-122%，付費率僅5%，正從訂閱模式轉向廣告及企業API等「平台稅」模式。
- DeepSeek V4 Flash在OpenRouter單週處理7.22萬億Token，因算力不足已計劃大幅漲價，並引入峰谷定價機制緩解伺服器壓力。
- 豆包於6月24日推出付費版（月費68-500元），日均推理成本數千萬元，顯示國內廠商在資本退潮下需證明造血能力。
- 行業正形成三層結構：日常問答免費化、專業推理按需付費、Agent執行按成果計費，免費模式僅在經濟帳可算時存續。
原文作者：小饼
8 月 7 日，OpenAI 宣布，ChatGPT 每週活躍用戶已達到 10 億，同時把 GPT-5.6 Luna 開放給免費用戶，文本對話不限次數。
前一天，多名 DeepSeek API 用戶收到通知：公司計劃近期整體上調 API 服務價格，「預計漲幅較大」，具體價格和執行時間等待後續公告。
這似乎有點反常識。
過去兩年，中國大模型廠商最擅長的敘事就是極致性價比。DeepSeek 此前用不到 OpenAI 三十分之一的價格提供接近 GPT-4 水準的效能，被業內稱為「價格屠夫」，梁文峰成為了「梁聖」，大家的共識是：國產大模型的核心優勢，就是把 AI 的使用成本打到地板上。
現在地板鬆動了，OpenAI 成了那個把東西免費送給全世界的人，而中國廠商卻開始談付費、談提價。攻守之間，位置真的變了？
OpenAI：免費不是慈善
先搞清楚一件事：GPT-5.6 Luna 不是 OpenAI 最強的模型。它定位中等能力區間，處理日常對話、簡單寫作、基礎翻譯綽綽有餘，但複雜推理和多步驟程式碼分析，仍要靠更高級的 SOL 系列。OpenAI 拿一個「夠用就好」的模型，去覆蓋最廣的用戶場景。
這個策略有底氣，也有代價。
底氣來自成本端。過去 18 個月，大模型推理的單位 Token 成本曲線陡峭得驚人：模型架構最佳化、量化技術成熟、推理引擎升級疊加在一起，同樣的算力叢集，今天能服務的請求量是兩年前的幾十倍。邊際成本足夠低的時候，免費就接近 Google 搜尋的邏輯：入口免費，生態收錢。
代價同樣清晰。2026 年第一季，OpenAI 收入 57 億美元，非 GAAP 營業虧損率 -122%，每賺 1 美元要倒貼 1.22 美元，全年預計淨虧 140 億美元。10 億週活裡，付費訂閱者 5000 萬，付費率約 5%。
訂閱費顯然養不起這家公司，錢從別處來：廣告業務上線 6 週跑到 1 億美元年化收入；企業 API 持續擴張，Codex 每週 500 萬用戶，企業客戶目前貢獻了超過 40% 的收入……
換句話說，ChatGPT 的商業模型正在從「賣模型訂閱」切換成「收平台稅」：模型本身免費，長在模型之上的廣告、企業服務和開發者生態才是收入來源。
10 億週活是這套打法的核心，它不需要每個用戶掏錢，只需要用戶每天打開它，再從少數高價值需求裡收費。這是一套非常古典的網路平台經濟學，此前常被拿來和 Claude 的「企業市場，付費程式設計」路線對比，如今看，OpenAI 是鐵了心要做 AI 時代的全民入口。
DeepSeek：伺服器撐不住了
DeepSeek 的處境和 OpenAI 完全不同。
V4 Flash 在 OpenRouter 全球呼叫量週榜登頂，單週處理 7.22 兆 Token。據 OpenCode 數據，僅 8 月 1 日一天，V4 Flash 單日處理量就達到 8 兆 Token。工作日高峰時段介面逾時和卡頓頻發，7 月中旬先上了峰谷定價機制（高峰翻倍），8 月 6 日直接預告全面大幅漲價。
換個說法：用戶太多，算力不足。
過低的定價吸引了大量低頻次、低付費意願的呼叫，伺服器資源被無效請求擠占，真正需要深度推理的企業和開發者反而得不到穩定體驗。DeepSeek 需要把拿 AI 當玩具的用戶擋在門外，讓願意為高品質推理付費的人留下來。
豆包 6 月 24 日上線付費版（68/200/500 元三檔月費，基礎功能保持免費）是同一條邏輯線上的動作，3.45 億月活，日均消耗數千萬元推理成本，電商佣金補不回來。
如今，國內大模型競賽已白熱化，融資環境也在變冷，算力不足始終是緊箍咒，過去靠資本續命、無限補貼的打法難以為繼，證明自己能賺錢，成了比證明自己技術領先更迫切的任務。
當然，國產大模型漲價不意味著放棄價格優勢。更準確的說法是，價格戰的冷啟動階段結束了。此前階段的任務是「讓用戶用得上」，現在的任務變成了「讓用戶願意為好東西付錢」。
一個向下沉，一個往上走
GPT-4 剛發佈時，大家比的是模型能力，誰的書讀得多，誰的考試分數高。到了 GPT-5.6 Luna 這個階段，頂尖模型之間的差距在肉眼可見地縮小，繼續卷基準測試分數的邊際收益越來越低。競爭正在從「誰更聰明」轉向「誰更離不開」。
OpenAI 選擇在這個節點推免費，賭的是用戶時長和入口地位。它要讓自己成為大多數人接觸 AI 的預設方式，就像 Google 曾經是搜尋的預設方式一樣。
中國大模型廠商選擇提價或推付費版，則是在資本退潮和算力管制的雙重壓力下，尋找商業閉環的確定性，不再滿足於「用戶很多但不賺錢」的局面，需要證明大模型業務可以獨立造血。
方向相反，焦慮卻是對稱的。
OpenAI 要在融資窗口關閉之前，證明平台稅能覆蓋推理成本；中國公司要在算力見頂之前，把用戶規模變成可持續收入。
這場分化最終可能長成三層結構。
最底層是日常對話和通用問答。模型能力已經溢出，成本低到可以忽略，免費會成為常態。誰在這裡收費，誰就會被用戶拋棄，OpenAI 把 Luna 免費，就是要把盡可能多的人拉進這一層。
中間層是專業推理。程式碼生成、數據分析、法律輔助、醫療診斷，這些場景對準確性和深度有剛性要求，用戶也願意為結果買單，DeepSeek 和豆包的付費版，主攻的正是這一層。
最上層是 Agent 執行。AI 不再只是回答問題，而是直接替用戶完成操作：談生意、修程式碼、通過審計……到了這一層，收費模式會從「按 Token 計費」變成「按成果計費」。
各有煩惱，各有夢想。
OpenAI 往下沉，賭入口和習慣，想讓 10 億人離不開它；中國大模型往上走，想讓用戶積極掏錢……兩個夢想都不便宜，能確定的只有一件事：不計成本的免費時代結束了，留下來的免費，都是算得過帳的生意。
