文 | 默达

8月17日0时起，DeepSeek对旗下V4模型的API（应用程序编程接口）价格进行调整，采用峰谷定价模式。其中Pro版“缓存命中”输入价格高峰时段涨价超10倍，其他环节的涨价幅度达3倍，对于用户而言也是一笔不小的额外开销。

对比试水付费的豆包模型和一开始就采用高定价模式的Kimi K3模型，此次DeepSeek涨价，影响范围更广，舆论争议更大。这是因为许多企业、团队、个人将DeepSeek作为生产工具，对涨价敏感。评论区里，许多程序员和开发者抱怨“不敢随心所欲地用AI代劳了”“或将回到代码手搓的年代”。

DeepSeek是一家企业，有保本盈利的现实需求，如今也在筹备融资扩张的计划，需要完善商业模式以吸引投资者。涨价虽然让许多用户感到不满，但其本身也是一种“筛选”和“限流”。而从行业层面出发，这是一次“有选择性的涨价”，从细节出发，折射出算力紧缺、模型迭代等诸多现实问题，需要追问背后的总账本。

第一，为何采用峰谷定价？算力到底有多紧缺？

峰谷定价，生活中常见于购买机票酒店以及用水用电，目的是平衡供给需求，提高使用效率，避免资源浪费。算力，又被称为“AI时代的水电”，且比水和电的供应更连贯，更难进行储存。人们可以挖水库、建储能装置来调配水电的时空分布，而服务器需要持续通电运行，如果没有指派生产科研任务，无效待机约等于空耗“算力”。峰谷定价，侧面反映出高峰期的算力紧缺。成本考量下，未来的“AI打工人”是否会被迫“昼夜颠倒”“闲时加班”，仍需持续关注。

第二，为何“缓存命中”涨幅最大？“百亿补贴”结束了吗？

“缓存未命中”“缓存命中”这两个概念，涉及AI大模型的上下文功能，区别类似于“现点现炒”和“团餐预制”，消耗的“精力”，也就是算力不同。长期以来，DeepSeek被业界誉为“价格屠夫”，很大程度上源于极低的“缓存命中”输入价格，迅速抢占市场和用户资源，也为其吸引了大量结构相似、重复度较高的业务。但“低价”不代表“无消耗”，高峰期显存占用、GPU承压导致系统响应缓慢，也影响到服务质量，更可能挤占模型训练的资源。或早或晚，这部分业务定价终将回归正常区间。

第三，DeepSeek等国产开源大模型下一步怎么走？

多数用户对于DeepSeek的印象，源于其一鸣惊人时梁文锋的承诺——不以商业化为目标，只赚取合理利润，保持科学探索精神。当下AI领域国际竞争激烈，算力基础设施建设加速铺开，DeepSeek等企业在自身经营之外，也隐隐被赋予了“国产开源”的使命，承载着更多期待。此次涨价前夕，结合国内外动态，业内人士猜测DeepSeek下一阶段会将有限的算力集中于模型训练，或将无法长久提供大量廉价的算力服务，但“阵痛”着实让不少中小开发者猝不及防，从侧面反映出开源生态日臻完善，产业链各环节都在谋求话语权。

结束低价竞争、完善定价模式无可厚非，但有一点需要始终坚守：用户的正当权益和使用体验必须得到保障，这既是长期经营的需要，也符合共同开发、共同进步，共同“探索未至之境”的愿景。