隨著人工智慧技術的快速發展，其在各個領域的應用越來越廣泛。2025年，人工智慧市場呈現出快速發展的態勢，但也面臨著運營成本高、市場競爭激烈等挑戰。本文通過對人工智慧服務定價理論、典型收費模式及策略的分析，探討了人工智慧服務的定價邏輯和發展方向，為相關企業和政策制定者提供了參考。

  一、人工智慧服務定價理論

  《2025-2030年全球及中國人工智慧行業市場現狀調研及發展前景分析報告》在市場條件下，價格是商品和服務貨幣價值的表現，也是供求關係的直接反映。人工智慧服務的定價水平在很大程度上決定了其開發商和服務提供商的生存和發展。人工智慧服務的定價需要綜合考慮成本、市場價值、競爭對手價格和市場接受度等多重因素。成本決定了商品和服務的最低售價，市場供求關係主要體現為消費者的購買意願和支付能力，市場競爭決定了商品和服務的價格彈性，稅收、補貼和價格管制等政府政策以及外部宏觀環境也會影響商品和服務的價格水平。

  人工智慧市場現狀分析提到目前，人工智慧服務主要採用訂閱服務收費和API服務收費兩種模式。訂閱服務收費一般是按月收取費用，並對連續訂閱或者整年訂閱給予優惠。API服務收費按量計費，是多數大模型採用的一種收費模式。與訂閱服務相比，API服務更能體現人工智慧服務在價格上的競爭力，成為目前各大人工智慧大模型在市場中保持競爭力的關鍵。

  二、典型人工智慧服務收費模式比較分析

  (一)訂閱服務收費

  訂閱服務收費類似於會員制收費，一些人工智慧服務平台首先要求註冊登記成為用戶或者會員。國外的OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini、xAI的Grok、Meta的Llama等典型大模型均有訂閱服務收費。而大部分中國人工智慧大模型，如字節跳動的豆包、阿里的通義等沒有提供訂閱服務，國內主流人工智慧大模型中目前提供訂閱服務的主要有百度的「文心一言」，目前百度已宣布自2025年4月1日0時起全面免費開放。

  (二)API服務收費

  API服務收費按量計費，是多數大模型採用的一種收費模式。人工智慧大模型的API服務收費標準是按照API請求的輸入/輸出長度(即token數)來收費。與訂閱服務相比，API服務更能體現人工智慧服務在價格上的競爭力，也成為目前各大模型競爭的決勝關鍵。例如，OpenAI的服務費用一直處於高位，其具體價格根據不同的ChatGPT模型有所差異。DeepSeek作為開源大模型，通過架構、算法等方面創新，實現了低成本、高效能。DeepSeek公司的API服務收費價格標準按照幣種分為美元計費和人民幣計費兩種版本，其價格水平在主流大模型中基本屬於墊底之列。

  三、人工智慧服務定價策略探索

  (一)定價策略概述

  在選擇定價策略中，除前文提及的成本和價值兩方面外，還需要結合應用情景，採取更為靈活的定價策略，以適應市場等各種因素的變化發展。這些定價策略主要有折扣與促銷定價策略、心理定價策略、差別定價等。

  (二)人工智慧大模型的定價策略比較

  隨著人工智慧大模型的推陳出新，人工智慧服務市場競爭越來越激烈。國內外主流人工智慧大模型在不斷提升性能之外，均採取多種定價策略，並開展價格戰，以爭奪市場。例如，DeepSeek採取滲透定價策略，在DeepSeek-V3剛發布時就對API服務實行45天優惠期，定價極低，獲得良好的市場反響。而xAI的Grok2在推出之初，採取撇脂定價，系列模型訂閱服務和API服務均屬於最貴之列。折扣和促銷定價策略是各大模型吸引用戶、擴大市場份額、打擊競爭對手的重要手段。例如，字節跳動宣布提高其旗下簡配版的豆包模型(Doubao-lite-32k)免費額度，同時降低API服務輸入輸出費用，掀起新一輪的人工智慧降價潮。

  四、人工智慧大模型的運營困境與出路探索

  (一)AI運營面臨的挑戰

  人工智慧各項成本支出巨大，特別是行業的領先者，其試錯成本更高。例如，OpenAI的GPT-4o的訓練成本約1億美元，而尚未完成訓練的GPT-5大模型的一輪訓練用時半年、花費約5億美元。此外，收入方面，OpenAI年收入約34億美元，其中企業級和團隊等用戶接近千萬級，貢獻了OpenAI收入的大部分，API接口服務為OpenAI貢獻了約5.1億美元的收入，占總收入比重約為15%。

  (二)AI可能的出路選擇

  人工智慧大模型持續完全依靠內部或者外部「輸血」是不可持續的，必須自身具有「造血」功能。目前，DeepSeek在模型架構、訓練和算法等環節進行創新，訓練成本只有OpenAI的1/10，使用成本只有1/30，而性能完全媲美同類的ChatGPT系列模型。這為其定價提供更大空間，從而獲得更多市場青睞。因此，人工智慧大模型必須進行技術創新，探索不同的技術路徑，不斷疊代優化，提供物美價廉的服務。

  五、展望與建議

  現階段，人工智慧服務市場競爭激烈，已經成為一片紅海。為了使其自身服務在未來更具競爭力，人工智慧大模型還需要不斷努力。首先，加快技術進步，以ChatGPT為代表的大多數人工智慧大模型陷入了規模化法則的困境，需要不斷進行技術創新，探索不同的技術路徑，提供物美價廉的服務。其次，提供多樣化服務，國內大模型應抓緊為企業開發智能解決方案與定製化服務，並大力開拓海外市場，在此基礎上對不同類型和等級服務合理定價收費。最後，靈活運用定價策略，人工智慧服務提供商應在持續技術創新的基礎上，結合市場和自身的實際情況，靈活採用多種定價策略，發揮自身優勢，爭取更多的市場份額，最終實現正收益和可持續發展。

  總結

  2025年，人工智慧市場呈現出快速發展的態勢，但也面臨著運營成本高、市場競爭激烈等挑戰。本文通過對人工智慧服務定價理論、典型收費模式及策略的分析，探討了人工智慧服務的定價邏輯和發展方向。研究結果表明，人工智慧服務的定價需要綜合考慮成本、市場價值、競爭對手價格和市場接受度等多重因素。未來，人工智慧大模型需要不斷進行技術創新，提供多樣化服務，並靈活運用定價策略，以實現可持續發展。