大型AI模型免费潮起 未来竞争“卷”到哪里？

随着科学技术的飞速发展，人工智能已成为推动各行业变革的关键力量，而大型模型作为AI领域的核心，正在推动技术创新的浪潮。

近来，AI大模型市场风云变幻，免费开放趋势愈演愈烈，一种全新的竞争格局正在悄然形成。

免费潮起，行业格局剧变

很多行业龙头企业都卷入了这场免费开放的洪流，从国内百度文心的话语，到国际OpenAI的GPT系列，再到谷歌的人工智能模型套件。

随着这一波的兴起，DeepSeek无疑是一个关键的“催化剂”。

它推出的DeepSeek-R1模型不仅性能出色，而且在语言处理、知识问答、代码生成等诸多任务中表现出色。更重要的是，它以免费的方式向广大用户和开发者开放。

这一举动也瞬间在市场上引起了连锁反应。百度、腾讯、阿里、华为等国内科技巨头，以及众多国际知名企业纷纷效仿，宣布部分大模型免费供用户使用。

有一段时间，免费成为大型市场的新标签，这对用户和开发者来说，自然是喜闻乐见的。

而且大模型“六小虎”则走向分化，或开源，或转变为垂直类大模型。

比如零一万物宣布放弃超大型训练模型；阶跃星辰和MiniMax相继走上开源之路，借助开源生态持续竞争力；智谱AI与三星联手；传闻百川智能已经停止了新的超大规模通用模型的预训练，并深入培育了医疗垂直模型；只有Kimi仍然选择坚持“AGI使命”。

自由背后的逻辑：从技术普惠到生态争夺

随着训练技术和硬件效率的提高，AI大模型的免费化并非偶然，模型研发的边际成本显著降低。

比如，DeepSeek-R1的实践成本只有560万美元，只有GPT-4的一小部分。这种成本的“超低价格”促使制造商以更低的门槛提供服务。正如清华大学刘知远所说:“开源是技术包容性的底层逻辑，其本质是降低整个行业的创新成本。”

在开源和免费开放的大趋势下，头部制造商面临着前所未有的竞争压力。虽然这些开源模型在很多方面可能不如商业模型，但它们已经能够满足大多数常见的使用场景需求，成本只有商业模型的十分之一。

面对这种竞争形势，如果传统的大型商业模式制造商继续坚持收费模式，他们很可能会被竞争对手超越，失去市场份额。为了防止被市场淘汰，头部制造商不得不打破原有的封闭生态，通过免费开放吸引更多的用户和开发者来巩固自己的市场地位。

免费策略的本质是“用数据换市场”。制造商可以快速吸引大量客户，形成数据积累，然后通过数据反馈优化模型，建立用户粘性，巩固市场地位。

在技术领导者能以较低的成本提供更高性能的服务时，“免费”反而成为巩固市场地位的利器。

专家解释说，开发企业虽然提供免费服务，但是可以通过以下几种方式实现盈利：

首先是增值服务。基本功能免费提供后，可以通过提供企业级解决方案、定制服务、API接口等增值服务收费。

二是实现数据和流量。企业通过广告、用户数据分析等方式，通过积累大量用户的数据和流量，实现商业化。

最后是合规增值服务。随着AI监管的加强，制造商可能会提供数据溯源、安全审计等合规增值服务，以满足法律法规的要求，从中收取额外费用。

这类商业模式类似于互联网早期的“免费” “增值服务”完全一样，即基本功能是免费的，但是定制的，企业级的服务费。

未来竞争：从“规模竞争”到“深挖价值”

目前，头部AI玩家正以数据和计算率为优势，拼命构建环城河。

百度不断优化“文心”模式，其开源策略显著降低了行业技术门槛。通过结合知识地图的多模态能力，在智能客服、内容创作等领域形成差异化优势。

腾讯“混元 DeepSeek“大模型深度嵌入微信生态，利用社交数据飞轮效应加强泛化能力，在游戏NPC智能化和社交体验提升方面表现出独特的价值。

通义千问阿里依托电子商务数据的优势，在商品推荐和物流预测情况下做出精确决策，推动商业闭环智能化升级。

开源战略与生态整合在这场混战中成为破局的利器。

DeepSeek通过开放模型源代码快速构建开发者生态系统，其545%的成本利润率验证了工程化能力的重要性，这一技术平等策略不仅降低了中小企业的应用门槛，而且催生了医疗、制造等垂直领域的定制化解决方案。

腾讯的“全家桶梭哈”战略将大模型深度融入支付、社交、娱乐等场景，形成跨业务协同作用。这种生态反策略正在重塑客户体验的边界。

而且百度从闭源向开源的战略转型，既体现了技术跨代跃升的信心，也体现了市场竞争正从单点突破向生态建设转变。

未来，随着应用场景的深入扩展，新的商业价值将不断释放。

举例来说，在教育领域，大模型可以作为智能辅导工具，根据学生的学习情况提供个性化的学习建议和指导。

在医疗领域，大模型可以帮助医生诊断疾病，开发药物，提高医疗效率和准确性。

大型交通工具可优化交通流量预测与调度，减轻交通拥堵。

而且那些能够率先成功地将大型模型应用到实际场景中，为用户提供优质服务的公司，将在竞争中占据主导地位。

中国企业的突破路径：多元化与生态协同

中国公司在全球AI模型竞赛中的突破，本质上是技术路径和商业生态的多重创新。当国际制造商坚持1000亿元的参数竞赛时，中国公司正在探索更符合工业经济模型结构的结构。

例如，华为盘古模型选择“L0基础模型” L1行业模型 通过行业知识注入机制，L2公司模型的三层架构将模型培训成本降低60%。商汤科技的“日新”体系创新性地引入了“大小模型协同”的范式，具体任务由数百亿参数模型完成，然后通用大模型增强效果，将金融文档分析等场景的准确性提高到99.7%。

这一技术路径的调整，实际上是将有限的算率资源集中到高价值阶段，在能源消耗和性能之间寻找更符合中国工业现实的平衡点。

与西方开源社区不同的东方智慧是生态协同的构建方式。

上游客户致力于基础技术的研发，为大模型的发展奠定了坚实的基础。芯片公司与大型R&D机构紧密合作，根据模型培训和推理特点定制专用芯片，提高计算效率，节能降耗，满足大型模型对计算能力的高要求。

数据服务公司精心收集、整理和标注各种数据，为大模型提供丰富优质的“营养”，与大模型企业建立持续稳定的合作，确保数据的稳定性和安全性。下游企业专注于大模型的应用开发和推广，许多软件开发商基于大模型 API 开发工具包，开发智能客户服务、智能办公等多种应用。

这种协同发展模式不仅实现了资源的合理配置，而且增强了产业的抗风险能力，同时也促进了人才的流动和培养，使中国人工智能大型产业在全球产业格局中具有强大的整体竞争力和有利地位。

结论：免费潮后的价值重构

AI模型的免费浪潮意味着行业已经从“技术竞争”转变为“生态竞争”。未来的竞争将围绕数据价值挖掘、情景深度适应、开源生态运营等方面展开。

这种免费浪潮不仅是商业战略的调整，也是AI技术社会化进程的重要一跃。

真正的竞争最终会回归本质——如何让技术进化不断创造人类福祉，当大模型成为水电般的基础设施。

参照素材

“大模型纷纷免费开放，是“赔钱赚钱”？依靠什么利润？”

中国人工智能大模型：主要企业，应用领域，竞争分析，发展状况，未来趋势，挑战与对策，经验启示

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