昨天12月31日，阿里云通义千问视觉理解模型宣布全线降价超过80%，这一消息瞬间在行业内引起了轩然大波。其中，Qwen-VL-Plus的降价幅度更是高达81%，输入价格仅为0.0015元/千tokens，这一价格创下了全网最低记录。而更高性能的Qwen-VL-Max也降至0.003元/千tokens，降幅同样惊人，达到了85%。

这一降价潮并非突如其来，早在今年9月19日，阿里云就已经对其三款通义千问主力模型进行了降价。其中，Qwen-Turbo的价格较之前直降85%，低至百万tokens 0.3元，Qwen-Plus和Qwen-Max的输入价格也分别再降价80%和50%。如此频繁的降价和如此大的降价幅度，让人不禁猜测，这背后到底是技术进步的必然结果，还是市场竞争日益激烈下的无奈之举？

事实上，目前国内大模型市场可谓是热火朝天，除了阿里云的通义千问外，还有腾讯的混元语言大模型、字节的豆包、百度文心一言、科大飞讯的讯飞星火、京东的言犀、华为的PanGu-Σ以及快手的快意等众多大模型。这些大模型的投入成本都相当高，包括模型规模、训练数据、硬件设施、研发周期以及后续维护等多个方面。随着模型规模的增加，计算资源成本也可能进一步上升。

然而，尽管投入巨大，但相比ChatGPT通过其会员订阅制，及API调用费用来回血，国内的大模型相对更难些。国内toC市场的付费意愿并不高，这主要是由于用户的付费习惯尚未形成（说白了，还是收入水平有限么，不差钱，付个费算什么），以及大模型的使用场景相对偶尔。此外，产品使用满意度也是影响用户付费意愿的重要因素之一。这些问题并非一朝一夕能够解决，因此，对于想要在人工智能领域深耕的公司来说，toB市场或许是大模型最好的出路。

通过大模型技术解决痛点业务场景的问题，给企业带来降本、增效、提质、拉需、创利等实际价值，确实是一个值得尝试的方向。然而，现实情况可能并不如想象中那么美好。大模型本身虽然样样通，但通并不代表精。在真正的商业化领域，专与精才是生存之道。因此，大模型在toB市场的应用也需要不断探索和优化。

针对此次降价，阿里云百炼相关负责人表示：“此次降价主要得益于阿里云基础设施和模型结构的持续优化，以及大模型调用量指数型增长带来的规模效应。我们希望第一时间把技术红利释放给所有用户。”

虽然阿里云的官方表态来看，成本降低带来的红利，所以降价。但也不得不认为是当前市场环境决定的，大模型越来越多，竟争肯定也会越来越激烈，使用满意度一时难以改变，不如先把价格做下来，抢占市场，才是重要的。也只有通过更多的企业或用户使用反馈，才能更好的探索发现产品本身的方向和问题，进一步改进产品本身，提高产品的竞争力，最终存活下来。百花齐放只能一时，并不能一世，最终鹿死谁手，很难说。

不过，可以预见的是，在未来一段时间内，大模型的使用成本将会更低，越来越普及，同时也将越来越专业。这不仅是技术进步带来的必然结果，也是市场竞争下的必然选择。我们继继关注一下2025年吧，看看啥情况。