作者：老萝卜头

在科技迅猛发展的当下，人工智能已然成为推动各行业变革的关键力量，而大模型作为AI领域的核心，正引领着技术革新的浪潮。

近期，AI大模型市场风云变幻，免费开放的趋势愈演愈烈，一场全新的竞争格局正在悄然形成。

免费潮起，行业格局骤变

从国内的百度文心一言，到国际上OpenAI的GPT系列，再到谷歌的人工智能模型套件，众多行业头部企业纷纷卷入这场免费开放的洪流之中。

而这一浪潮的掀起，DeepSeek无疑是关键“催化剂”。

其推出的DeepSeek-R1模型不仅性能卓越，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，它以免费的姿态面向广大用户和开发者开放。

这一举措也瞬间在市场中引发连锁反应。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，纷纷跟进，宣布旗下部分大模型免费供用户使用。

一时间，免费成为大模型市场的新标签，这对于用户和开发者而言，自然是喜闻乐见的。

而大模型“六小虎”则走向分化，或是开源，或是转向垂直类大模型。

如零一万物宣布放弃训练超大模型；阶跃星辰和MiniMax相继走上开源之路，借力开源生态延续竞争力；智谱AI联手三星；传闻百川智能已停止预训练新的超大规模通用大模型，并深耕医疗垂类大模型；只有Kimi依旧选择坚持“AGI使命”。

免费背后的逻辑：从技术普惠到生态争夺

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

例如，DeepSeek-R1的训练成本仅为560万美元，仅为GPT-4的零头。这种成本的“白菜价”化，使得厂商能够以更低门槛提供服务。正如清华大学刘知远所言：“开源是技术普惠的底层逻辑，其本质是降低行业整体创新成本。”

在开源和免费开放的大趋势下，头部厂商面临着前所未有的竞争压力。这些开源模型虽然可能在某些方面不及商业模型，但已经能够满足大部分常见的应用场景需求，且成本仅为商业模型的十分之一。

面对这样的竞争态势，传统的商业大模型厂商若继续坚守收费模式，很可能会被竞争对手超越，失去市场份额。为了避免被市场淘汰，头部厂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，以巩固自身的市场地位。

而免费策略的本质是“以数据换市场”。厂商可以迅速吸引大量用户，形成数据积累，进而通过数据反馈优化模型，建立用户黏性，巩固市场地位。

当技术领先者能够以更低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，开发企业虽然提供免费服务，但可以通过这几种方式实现盈利：

首先是增值服务。免费提供基础功能后，可通过提供企业级解决方案、定制化服务、API接口等增值服务来收取费用。

其次是数据和流量变现。通过积累大量用户的数据和流量，企业可以通过广告、用户数据分析等方式来实现商业化。

最后是合规增值服务。随着AI监管的加强，厂商可能会提供合规增值服务，比如数据溯源、安全审核等，以满足法规要求，从中收取额外费用。

这种商业模式类似互联网早期的“免费+增值服务”如出一辙，即基础功能免费，但定制化、企业级服务收费。

未来竞争：从“规模竞赛”到“价值深挖”

当前，头部AI玩家正凭借数据与算力优势，拼命构建护城河。

百度持续优化“文心一言”大模型，其开源战略显著降低了行业技术门槛，通过融合知识图谱的多模态能力，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强化泛化能力，在游戏NPC智能化和社交体验优化方面展现出独特价值。

阿里“通义千问”则依托电商数据优势，在商品推荐和物流预测场景实现精准决策，推动商业闭环的智能化升级。

在这场混战中，开源策略与生态整合成为破局利器。

DeepSeek通过开放模型源代码快速构建开发者生态，其545%的成本利润率验证了工程化能力的重要性，这种技术平权策略不仅降低中小企业应用门槛，更催生出医疗、制造等垂直领域的定制化解决方案。

腾讯的“全家桶梭哈”战略则将大模型深度融入支付、社交、娱乐等场景，形成跨业务协同效应，这种生态化反策略正在重塑用户体验边界。

而百度从闭源转向开源的战略转型，既体现了技术代际跃升的底气，也反映出行业竞争正从单点突破转向生态构建。

未来，随着应用场景的深度拓展，也将不断驱动新的商业价值释放。

譬如在教育领域，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辅导内容。

在医疗领域，大模型可以辅助医生进行疾病诊断、药物研发等工作，提高医疗效率和准确性。

在交通领域，大模型可以优化交通流量预测和调度，缓解交通拥堵。

而那些能够率先将大模型成功应用到实际场景中，为用户提供优质服务的企业，将在竞争中占据优势地位。

中国企业的突围路径：差异化与生态协同

中国企业在全球AI大模型竞赛中的突围，本质上是技术路径与商业生态的双重创新。当国际厂商执着于千亿级参数竞赛时，中国企业正探索更符合产业经济学的模型架构。

例如华为盘古大模型采用“L0基础模型+L1行业模型+L2企业模型”的三层架构，通过行业知识注入机制，将模型训练成本降低60%。商汤科技的“日日新”体系则创新性引入“大小模型协同”范式，用百亿参数模型完成具体任务，再用通用大模型进行效果增强，使金融文档解析等场景的准确率提升至99.7%。

这种技术路径的调整，实则是将有限的算力资源向高价值环节集中，在能耗与性能之间寻找更符合中国产业现实的平衡点。

生态协同的构建方式，则展现出不同于西方开源社区的东方智慧。

上游企业专注于基础技术研发，为大模型发展筑牢根基。芯片企业与大模型研发机构紧密合作，依据模型训练和推理特点定制专用芯片，提升计算效率、降低能耗，满足大模型对算力的高要求。

数据服务企业精心收集、整理和标注各类数据，为大模型提供丰富且高质量的“养分”，并与大模型企业建立长期稳定合作，保障数据的稳定与安全。下游企业则聚焦于大模型的应用开发与推广，众多软件开发商基于大模型的 API 和开发工具包，开发出智能客服、智能办公等丰富多样的应用。

这种协同发展模式，不仅实现了资源的优化配置，也增强了产业的抗风险能力，同时还还促进了人才的流动与培养，进而让中国人工智能大模型产业形成强大的整体竞争力，在全球产业格局中占据有利地位。

结语：免费潮后的价值重构

AI大模型的免费化浪潮，标志着行业从“技术竞赛”转向“生态竞合”。未来竞争将围绕数据价值挖掘、场景深度适配、开源生态运营展开。

这场免费浪潮不仅是商业策略的调整，更是AI技术社会化进程的关键一跃。

当大模型成为如水电般的基础设施时，真正的竞争终将回归本质——如何让技术进化持续创造人类福祉。

参考素材

《大模型纷纷免费开放，是“赔本赚吆喝”？靠什么盈利？》

《中国人工智能大模型：主要企业、应用领域、竞争分析、发展现状、未来趋势、挑战与对策、经验启示》