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,成本高企倒逼转向，微软考虑以DeepSeek替换昂贵的美国AI模型，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。

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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。