摘要：

算力短缺，已經(jīng)是AI賽道“房間里的大象”。

鳳凰網(wǎng)科技 出品

作者｜路春鋒

編輯｜董雨晴

4月8日凌晨，DeepSeek悄悄上線了一種新的分層模式界面：在網(wǎng)頁版/App中出現(xiàn)了“快速模式（Fast）”和“專家模式（Expert）”兩個(gè)入口，同時(shí)還有一個(gè)帶圖標(biāo)的“視覺模式（Vision）”選項(xiàng)正在灰度測試。

圖｜Deepseek網(wǎng)頁版截圖

新的功能分工十分明確：快速模式面向日常對(duì)話和低延遲響應(yīng)；專家模式針對(duì)復(fù)雜推理和深度任務(wù)，可能觸發(fā)更長推理時(shí)間但響應(yīng)慢；而視覺模式則開啟了圖像輸入等多模態(tài)能力，不過鳳凰網(wǎng)科技檢索發(fā)現(xiàn)，被灰度到視覺模式的人非常之少。

外界普遍認(rèn)為，這是為即將發(fā)布的新一代V4模型做的功能和體驗(yàn)預(yù)熱。但相比發(fā)新模型，當(dāng)前的分級(jí)制度或許更值得關(guān)注，作為一種“按需調(diào)用算力”的調(diào)度機(jī)制，就是將簡單任務(wù)交由低成本路徑處理，僅在必要時(shí)啟用高算力推理，從而減少無效Token消耗，實(shí)現(xiàn)整體成本的結(jié)構(gòu)性下降。

大模型公司的算力焦慮

大概在一周前，Anthropic宣布自4月5日起，旗下大模型Claude的訂閱服務(wù)將不再覆蓋包括龍蝦在內(nèi)的第三方集成工具。用戶如想繼續(xù)使用該模型，只能通過與訂閱服務(wù)分開計(jì)費(fèi)的按需付費(fèi)方案，并為此支付額外費(fèi)用。

背后的邏輯非常好理解，隨著黃仁勛在GTC大會(huì)上高呼Token經(jīng)濟(jì)學(xué)。全球科技大廠一時(shí)間把token消耗量變成了考核標(biāo)準(zhǔn)，更有國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)大廠拉了月度token消耗排行，唯token消耗論甚囂塵上。

據(jù)Anthropic表述，訂閱制的定價(jià)模型原本是基于“個(gè)人用戶正常使用強(qiáng)度”設(shè)計(jì)的，而OpenClaw這類自動(dòng)化代理工具的使用強(qiáng)度遠(yuǎn)超預(yù)期——有重度用戶每月僅支付200美元訂閱費(fèi)，卻消耗了價(jià)值5000美元的算力資源，給Anthropic帶來了巨大的成本壓力。

小米AI負(fù)責(zé)人、前DeepSeek核心成員羅福莉?qū)@個(gè)理念進(jìn)行了拆解，認(rèn)為Anthropic終于走出了天坑。其在社交平臺(tái)X上發(fā)布長文，認(rèn)為全球算力供給已經(jīng)跟不上Agent創(chuàng)造的token需求增速。真正的出路不是更便宜的token，而是“更高token效率的Agent框架”疊加“更強(qiáng)大高效的模型”之間的協(xié)同進(jìn)化。

據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，截至2026年3月，中國AI大模型日均Token調(diào)用量已突破140萬億，較2024年初增長超千倍。

羅福莉算了一筆賬：按API定價(jià)折算，這類框架的真實(shí)成本大概是訂閱價(jià)格的數(shù)十倍。她覺得這一差距“不是缺口，而是天坑”。

更值得國內(nèi)AI公司注意的是，Anthropic在4月7日宣布，其年化收入（ARR）突破300億美元，正式反超OpenAI的250億美元。

從2025年底的90億到如今300億，其僅用三個(gè)多月就實(shí)現(xiàn)了233%的爆發(fā)式增長，即便如此，Anthropic仍在算一筆精細(xì)的賬。

在羅福莉看來，Anthropic封殺“龍蝦”的真正價(jià)值在于：讓效率低下的成本真實(shí)可見，從而倒逼整個(gè)生態(tài)走向工程自律。短期陣痛不是壞事，它會(huì)推動(dòng)框架開發(fā)者認(rèn)真改進(jìn)上下文管理、最大化prompt緩存命中率、削減無效token消耗。

發(fā)新模型眼下可能沒那么重要

DeepSeek R1最初的驚艷，原本也是架構(gòu)的創(chuàng)新，極大的實(shí)現(xiàn)了token的節(jié)約。當(dāng)時(shí)，低價(jià)token的源頭雖然是DeepSeek，但其本意從來不是為了價(jià)格戰(zhàn)，只是后來者把這種創(chuàng)新完成了價(jià)格戰(zhàn)游戲。

2025年初的爆紅，也讓DeepSeek幾度面臨容量不足的窘迫，時(shí)常宕機(jī)。

在第一撥大規(guī)模用戶涌入后，曾有DeepSeek內(nèi)部人士告訴鳳凰網(wǎng)科技，因?yàn)楫?dāng)時(shí)資源不夠，所以用戶看起來被限制了使用次數(shù)，后來內(nèi)部通過優(yōu)化方法，重新分配資源。

但這種內(nèi)部架構(gòu)的創(chuàng)新已經(jīng)難以滿足當(dāng)前的token調(diào)用需求。

國金證券在研報(bào)中指出，算力供需正在發(fā)出關(guān)鍵信號(hào)——需求端以指數(shù)級(jí)膨脹，供給端卻受限于芯片出口管制與成本約束，難以同步擴(kuò)張。

免費(fèi)模式，成了這場危機(jī)的加速器。大模型運(yùn)營成本極高，免費(fèi)模式讓平臺(tái)算力擴(kuò)容始終滯后于用戶增長。

在2026年開年以來，DeepSeek已經(jīng)上演了至少7次大規(guī)模服務(wù)中斷。3月29日晚至30日上午，平臺(tái)再度突發(fā)全局崩潰，網(wǎng)頁端與APP端同時(shí)無法使用，宕機(jī)時(shí)間持續(xù)約12小時(shí)，直至次日9時(shí)13分才恢復(fù)正常。

或許是壓力之下，DeepSeek在4月8日低調(diào)更新了對(duì)話界面，在輸入框上方新增了“快速模式”和“專家模式”選項(xiàng)。在行業(yè)人士看來，分層設(shè)計(jì)既可以通過算力分流緩解峰值壓力，也能為后續(xù)搭建付費(fèi)體系、限額限流鋪路。

不久前，OpenAI宣布下線Sora，將有限的算力資源重新聚焦于核心服務(wù)，與DeepSeek開啟分層、Anthropic的高峰限流措施共同揭示了一個(gè)現(xiàn)實(shí)：需求增速已遠(yuǎn)超基礎(chǔ)設(shè)施的擴(kuò)張能力。

AI賽道的“房間里的大象”

從DeepSeek的免費(fèi)模式難以為繼，到Anthropic的封殺令，再到羅福莉的價(jià)格戰(zhàn)警告，這些看似獨(dú)立的事件共同指向同一個(gè)結(jié)構(gòu)性矛盾：AI賽道的token用量正在以指數(shù)級(jí)速度膨脹。

海外的AI數(shù)據(jù)中心大手筆搶購存儲(chǔ)芯片，再向華爾街開出賬單，猶如一場沒有盡頭的賭注游戲。

實(shí)際上，不止是芯片，電力危機(jī)也在疊加：AI算力耗電占全社會(huì)用電量增速的46%，遠(yuǎn)超整體6.1%的增長水平，電力彈性不足成為硬約束。

在這種背景下，行業(yè)正在經(jīng)歷一場從“免費(fèi)燒錢換用戶”到“算力精細(xì)化運(yùn)營”的范式切換。阿里云、騰訊云早前已啟動(dòng)算力漲價(jià)，最高漲幅達(dá)34%。但說起來是漲價(jià)，實(shí)際也只不過是把之前價(jià)格戰(zhàn)時(shí)期的優(yōu)惠給抹掉了，恢復(fù)了正常定價(jià)。

4月8日，在智譜發(fā)布旗艦開源模型GLM-5.1之際，再度提價(jià)10%，此前其已經(jīng)進(jìn)行過兩次提價(jià)。

如果說過去兩年，大模型行業(yè)的關(guān)鍵詞是“規(guī)模”和“速度”，那么現(xiàn)在，關(guān)鍵詞已經(jīng)悄然變成了兩個(gè)字：成本。

即便是像OpenAI和Anthropic這樣的海外明星企業(yè)，目前都還處于高投入階段，算力、人才、基礎(chǔ)設(shè)施等等開支巨大。在持續(xù)依賴融資的同時(shí)，它們都必須回答一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：這門生意什么時(shí)候能自我造血？

于是，行業(yè)開始出現(xiàn)一個(gè)明顯轉(zhuǎn)向：當(dāng)AI開始賺錢，第一步不是賺更多，而是少虧一點(diǎn)。

以O(shè)penAI為代表的一類玩家，選擇的是更激進(jìn)的路線：產(chǎn)品快速迭代、能力優(yōu)先、生態(tài)開放，同時(shí)通過持續(xù)融資維持?jǐn)U張節(jié)奏；而以Anthropic為代表的另一類，則明顯更克制，把重點(diǎn)放在成本結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性和企業(yè)服務(wù)上，通過工程優(yōu)化來提升效率。

兩者的差異，可以簡單理解為：一個(gè)是“先做出來再說”，一個(gè)是“先算清楚再做”。

這種變化，對(duì)普通用戶其實(shí)也會(huì)產(chǎn)生直接影響。

首先，API價(jià)格未必會(huì)像很多人預(yù)期的那樣持續(xù)大幅下降。雖然單位價(jià)格在降低，但成本控制的壓力并沒有消失，企業(yè)更可能通過優(yōu)化結(jié)構(gòu)，而不是無限降價(jià)來消化成本。

其次，免費(fèi)額度和補(bǔ)貼可能逐步收緊。過去依賴“燒錢換增長”的階段正在結(jié)束，當(dāng)每一個(gè)Token都需要被精確計(jì)量時(shí)，慷慨的免費(fèi)策略本身就變得不可持續(xù)。

再次，在體驗(yàn)層面，用戶也可能感受到變化：模型回復(fù)會(huì)更克制、更精簡；長文本、復(fù)雜推理或高頻調(diào)用，可能被更嚴(yán)格地限制或分層定價(jià)。你看到的“更短回答”，背后往往不是模型變“懶”，而是系統(tǒng)在主動(dòng)做成本優(yōu)化。

從某種意義上說，Token被省下來的那一刻，成本并沒有消失，而是被重新分配——在模型廠商、企業(yè)客戶與終端用戶之間流動(dòng)。

說到底，AI正在完成一次從“實(shí)驗(yàn)品”到“商品”的轉(zhuǎn)變。大模型從來不是純技術(shù)問題，而是一門重資產(chǎn)生意。當(dāng)增長神話退去，算賬就成為最核心、最現(xiàn)實(shí)、也最無法回避的問題。

這，才是“摳Token”背后真正的行業(yè)邏輯。