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20260617 14:53:11 蔡雨灵 712

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微软正在考虑将中国开源模型 DeepSeek V4 的微调版本,引入其企业 AI 工具 Copilot Cowork,作为 OpenAI 和 Anthropic 模型的低成本替代选项。据 Axios 报道,微软预计将在未来数周内确定并公布最终选择。这一消息与高盛 Delta-One 交易台负责人 Rich Privorotsky 近日提出的核心命题高度呼应——他将当前 AI 行业的定价困局称为" 价值万亿的问题 ":更低的智能成本,究竟是在创造需求,还是在摧毁定价权?对于这一问题,微软似乎已经 " 用脚投了票 "。数据同样互相印证,追踪 AI Token 价格的 Silicon Data Token 指数已连续 13 个交易日中有 12 个交易日下跌,直奔近期低点。 微软为什么要换模型?成本压力已经压不住了微软的 Copilot Cowork 此前向企业用户提供无限制使用,但这条路已经走不通了。微软负责 Copilot 业务的执行副总裁 Charles Lamanna 直言:" 有些用户每周完成数百项任务,效率很高——但代价是成本可以飙得非常高。"为此,微软宣布将 Copilot Cowork 切换为按计算量计费的使用模式。与此同时,微软正在探索引入 DeepSeek V4 微调版本或其他开源模型,以大幅压低模型调用成本。这背后的逻辑很简单:中国模型便宜,美国模型贵。Token 定价数据,中美模型在输入 / 输出定价上存在显著差距。 " 半价追平顶尖模型 " ——高盛提出 " 价值万亿的问题 "高盛援引 OpenRouter 的最新实验结果显示:由 Gemini 3 Flash、Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 Pro 组成的多模型组合,在基准测试中全面超越单独运行的 GPT-5.5 和 Opus 4.8,并以约一半的成本,将性能差距缩小至距 Fable 5 不足 1% 以内。高盛 Privorotsky 将这一结果定性为 " 市场一直低估的方向 "。这一趋势的市场含义是双向的。看多逻辑:成本下降、门槛降低,最终应推动 AI 的使用量和算力需求同步扩张。看空逻辑:这直接加速 Token 通缩,动摇现有模型经济学的可持续性。Privorotsky 将核心矛盾提炼为一个问题:" 更低的智能成本,究竟创造的需求多,还是摧毁的定价权多?" 这个问题,他称之为 " 价值万亿的问题 "。 便宜的 AI,到底是好事还是坏事?真正的冲击:万亿资本支出的逻辑还成立吗?微软的这个选择,对市场的冲击远不止于一家公司的供应商切换。过去两年,科技巨头们砸下或承诺砸下天量资本支出,背后的核心假设之一是:企业客户会持续采购高价的美国顶尖 AI 模型,收入端能够撑起这些投入。但如果连微软自己——OpenAI 最大的投资方和合作伙伴——都开始嫌 OpenAI 太贵、转而考虑中国开源模型,这个假设的基础就开始松动。Axios 报道同时指出,自 "Token 价格创历史新高 " 的争议发酵以来,硅谷数据 Token 指数已连续 13 个交易日中有 12 个交易日下跌,市场用脚投票的信号相当明显。微软的多模型策略,也反映出一个更大的行业转向——不再押注单一供应商,而是根据任务复杂度和成本灵活调配模型。这对 OpenAI 和 Anthropic 而言,意味着议价能力正在被稀释。

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微软正在考虑将中国开源模型 DeepSeek V4 的微调版本,引入其企业 AI 工具 Copilot Cowork,作为 OpenAI 和 Anthropic 模型的低成本替代选项。据 Axios 报道,微软预计将在未来数周内确定并公布最终选择。这一消息与高盛 Delta-One 交易台负责人 Rich Privorotsky 近日提出的核心命题高度呼应——他将当前 AI 行业的定价困局称为" 价值万亿的问题 ":更低的智能成本,究竟是在创造需求,还是在摧毁定价权?对于这一问题,微软似乎已经 " 用脚投了票 "。数据同样互相印证,追踪 AI Token 价格的 Silicon Data Token 指数已连续 13 个交易日中有 12 个交易日下跌,直奔近期低点。 微软为什么要换模型?成本压力已经压不住了微软的 Copilot Cowork 此前向企业用户提供无限制使用,但这条路已经走不通了。微软负责 Copilot 业务的执行副总裁 Charles Lamanna 直言:" 有些用户每周完成数百项任务,效率很高——但代价是成本可以飙得非常高。"为此,微软宣布将 Copilot Cowork 切换为按计算量计费的使用模式。与此同时,微软正在探索引入 DeepSeek V4 微调版本或其他开源模型,以大幅压低模型调用成本。这背后的逻辑很简单:中国模型便宜,美国模型贵。Token 定价数据,中美模型在输入 / 输出定价上存在显著差距。 " 半价追平顶尖模型 " ——高盛提出 " 价值万亿的问题 "高盛援引 OpenRouter 的最新实验结果显示:由 Gemini 3 Flash、Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 Pro 组成的多模型组合,在基准测试中全面超越单独运行的 GPT-5.5 和 Opus 4.8,并以约一半的成本,将性能差距缩小至距 Fable 5 不足 1% 以内。高盛 Privorotsky 将这一结果定性为 " 市场一直低估的方向 "。这一趋势的市场含义是双向的。看多逻辑:成本下降、门槛降低,最终应推动 AI 的使用量和算力需求同步扩张。看空逻辑:这直接加速 Token 通缩,动摇现有模型经济学的可持续性。Privorotsky 将核心矛盾提炼为一个问题:" 更低的智能成本,究竟创造的需求多,还是摧毁的定价权多?" 这个问题,他称之为 " 价值万亿的问题 "。 便宜的 AI,到底是好事还是坏事?真正的冲击:万亿资本支出的逻辑还成立吗?微软的这个选择,对市场的冲击远不止于一家公司的供应商切换。过去两年,科技巨头们砸下或承诺砸下天量资本支出,背后的核心假设之一是:企业客户会持续采购高价的美国顶尖 AI 模型,收入端能够撑起这些投入。但如果连微软自己——OpenAI 最大的投资方和合作伙伴——都开始嫌 OpenAI 太贵、转而考虑中国开源模型,这个假设的基础就开始松动。Axios 报道同时指出,自 "Token 价格创历史新高 " 的争议发酵以来,硅谷数据 Token 指数已连续 13 个交易日中有 12 个交易日下跌,市场用脚投票的信号相当明显。微软的多模型策略,也反映出一个更大的行业转向——不再押注单一供应商,而是根据任务复杂度和成本灵活调配模型。这对 OpenAI 和 Anthropic 而言,意味着议价能力正在被稀释。

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