DeepSeek官方网站宣布，2月9日起，DeepSeek-V3 API服务的45天优惠价格体验期圆满结束，正式步入新的定价阶段：每百万输入tokens在缓存命中的情况下收费0.5元，未命中则为2元；输出tokens的费用则调整为每百万8元。

回顾优惠期，DeepSeek-V3的输入token费用在缓存命中时仅为每百万0.1元，未命中为每百万1元；输出token则为每百万2元。此番价格调整后，输入token无论缓存状态如何，费用均统一为每百万2元，未命中时价格翻倍，涨幅高达100%；输出token费用更是跃升至每百万8元，涨幅达到了300%。

据《中国基金报》报道，分析人士指出，优惠体验期作为市场推广的有效策略，成功吸引了大量用户试用DeepSeek-V3的API服务，为产品积累了坚实的用户基础和良好的市场口碑。随着优惠期的结束，API价格如期回调。

专家进一步分析，DeepSeek提价后，公有云市场的价格竞争压力将有所缓解，同时API性价比的下降可能促使更多企业倾向于本地化部署。在优惠期间，DeepSeek-V3的高性价比对云厂商构成了较大压力，价格调整后这一压力显著减轻。此外，API价格的上涨或促使部分企业转向本地化部署，以满足其对算力和容灾备份的需求。

成本降低引领市场空间拓展

《21世纪经济报道》指出，DeepSeek的火爆不仅引发了业界对其技术路线的广泛讨论，还因其带来的成本降低而打开了巨大的市场空间。

Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）表示，开源在初期可能并不具备显著优势，但向外界开放可以推动产业链标准化，进而降低成本并优化能力。他提到中国的新竞争对手DeepSeek时表示，“即将形成一个全球化的开源标准，这正是我们正在讨论的话题之一。”

亚马逊首席执行官Andy Jassy指出，他们坚信几乎所有大型生成式人工智能应用都会使用多种模型类型，不同客户会针对不同类型的工作负载选择不同模型。因此，他们通过Amazon Bedrock等服务提供多样化的前沿模型供客户选择。他强调，亚马逊迅速行动以确保DeepSeek模型能在Bedrock和SageMaker平台上运行。

Arm首席执行官Rene Haas对DeepSeek的V3和R1模型给予了高度评价，认为它们基于行业前沿模型进行了大量创新工作，使得推理更为高效。他预测这将推动行业发展走向更高效、低成本的道路，从而扩大整体计算需求。

谷歌首席执行官Sundar Pichai也对DeepSeek团队表示赞赏，并指出过去三年来用于AI推理的支出比例一直在增加，这是件好事，因为推理可以支持企业获得良好的投资回报率。他预测推理使用成本将持续下降，使得更多用例变得可行。

AI投资趋势分析

AI在推理侧的需求快速发展已成为不争的事实，而DeepSeek以更低成本实现了这一需求。尽管与财报季前后美股科技巨头动辄数百亿美元的AI投入相比显得差异巨大，但AI投资的走向仍然备受关注。

综合来看，科技巨头们继续坚持对AI基础设施的投资，并强调了对推理侧投资的重要性。他们认为，面向应用领域探索的投资同样不容忽视。

亚马逊首席执行官Andy Jassy分析指出，尽管降低AI投资中任何一种技术组件的成本（尤其是推理成本）可能会减少总体技术支出，但实际情况并非如此。他以云计算领域的经验为例，指出随着技术发展，企业在每单位基础设施上的花费大幅降低，但同时也会对之前因成本过高而从未尝试的新项目产生兴趣，最终往往导致总体支出大幅增加。

Meta首席财务官Susan Li也表示，公司将继续致力于AI训练和推理的基础设施投资。她认为，目前尚不清楚推理用途的广泛程度，这是竞争优势的真正来源。她重申，当前正处于AI资本支出的早期阶段，无法确定未来格局，但相信大力投资资本支出和基础设施将是一个战略优势。

根据Meta的拆解，2025年针对AI基础设施的投入主要涵盖GPU部署、构建更高容量的网络能力和光传输能力等。她指出，确定长期资本密度还为时过早，需要考虑底层模型的进步速度、效率、Gen AI产品的用例方向以及硬件创新带来的性能和效率提升等因素。

以一个案例为例，多家硅谷大厂已在AI/MR眼镜领域投入多年。尽管Meta的Reality Labs仍处于巨亏状态，但其在该领域推出的产品如Quest系列和Ray-Ban Meta已风靡全球，甚至带动了AI终端发展的新一轮周期。这凸显了在AI应用探索过程中需要投入的前期成本。

从行业发展逻辑来看，先行者往往需要投入更多进行摸索，导致后来者在成本方面具有一定优势。DeepSeek的出现加剧了这种对比，但并不能因此就认为巨头们的AI投资是“浪费”。只是可能存在可及性和有效性的问题。

（文章来源：21财经）