预告“涨价幅度较大”：五个模型测算后，AI产业链的钱会流向哪里？

DeepSeek还没有公布最终价格，市场已经开始计算涨价后的账单。

8月6日，DeepSeek官方预告，计划近期整体上调API服务定价，并提醒用户“合理安排使用、控制充值规模”。最终价格和生效时间尚未公布，但“预计涨幅较大”这几个字，已经足够引发讨论。

过去两年，DeepSeek一直是国内大模型价格战最激进的参与者之一。现在，过去最能降价的公司开始预告涨价，市场关心的就不只是“贵了多少”。

这是否意味着持续两年的Token价格战正在拐弯？涨价之后，产业链的利润又会流向哪里？

五个模型都没猜中同一个数字，但结论相当接近

我们把同一个问题交给五个主流大模型：如果以商业版V4-Pro为基准，DeepSeek所说的“涨幅较大”，合理区间是多少？

先说明口径：表中的“2倍”是价格变为原来的2倍，即上涨100%；“4倍”对应上涨300%。以下全部是模型测算，不是DeepSeek官方报价。

五个答案并不完全一致，但预测区间高度集中。除豆包相对保守外，其余四个模型的中枢大致落在2.5—4倍。

其中最重要的锚，除了竞品价格，就是DeepSeek自己的历史折扣。

今年5月，DeepSeek把V4-Pro预览版75%的折扣转为长期价格。换句话说，当前价格大致相当于折扣前的四分之一。即使本轮价格变为原来的4倍，也只是接近回到折扣前水平。

我们又通过第三方模型调用中转站Vercel接入做了一次同口径测试。测试中看到的直接价格大约翻倍，但缓存价格涨得更多。按实际请求结构折算，综合成本可能达到原来的2.5—4倍。而OpenRouter已经不支持调用DeepSeek官网价格的V4-Pro模型。

而即使是按照4倍的上限，DeepSeek的价格仍然具有吸引力。

所以，真正的问题不再是“DeepSeek会不会涨到某个数字”，而是：成本由谁承担，利润又被谁拿走？

利润往哪一层走：还是硬件最硬

我们把“价格变为原来的2—4倍”这一假设交给专业金融模型nashnova，要求它拆解对市场的影响。长回答最终收敛成一个判断：

这轮涨价更像成本推动，是需求挤满供给后的重新定价，而不是DeepSeek已经获得了定价权。

如果来自定价权，超额利润会留在模型层；如果来自成本推动，模型厂商只是传导通道，利润会继续向稀缺环节上移。四层影响可以压缩成四句话。

第一层，还是硬件最硬。H100一年期租价从2025年10月的约1.70美元/小时升至2026年3月的约2.35美元/小时，B200同期也明显涨价。GPU之外，HBM、先进封装、高速互联、液冷和电力同样紧张，上游仍是最容易捕获超额利润的环节。

第二层，算力运营受益，但内部会分化。2026年二季度，推理算力占租赁需求的58.2%，已经超过训练算力。真正稀缺的不只是“手里有卡”，而是并发交付、稳定电力和推理优化能力。

第三层，模型厂商只获得短期喘息。涨价可以修复毛利，但开源权重、第三方托管和竞品价格仍会限制定价权。下一轮竞争将从“谁的Token最便宜”，转向“谁能用更低的综合成本完成任务”。

第四层，应用和Agent短期最承压。多步骤Agent会反复读取上下文和调用工具，Token消耗远高于单次问答。固定订阅、薄毛利、简单套壳的产品会率先承压，模型路由、缓存命中率和峰谷调度将从技术细节变成核心产品能力。

所以，DeepSeek涨价不是全产业链一起利好，而是一次利润再分配：上游硬件与高质量算力运营更可能受益，模型层获得短期喘息，应用层则被迫从“买Token做包装”转向真正的工程效率和场景壁垒。

AI模型的下一站：垂类能否跑通？

基础模型的竞争并没有降温，反而继续“诸神之战”。

最新披露的字节内部会议信息就是一个信号：管理层承认自家语言大模型与海外头部的差距有所扩大，需要继续自研、补基础能力，宁可接受短期落后，也不把蒸馏当作追赶捷径。同时团队正在讨论训练参数规模超过5万亿的大语言模型，有望成为国内目前参数规模最大的模型。

但对更多AI公司来说，真正决定商业模式能否跑通的，不是再造一个通用模型，而是能否把越来越强的基础能力，变成某个垂直场景中可持续付费的工作流：建立数据、流程和用户反馈的闭环。

金融投资是最典型、也最难的垂类之一，nashnova希望给每个人配备机构级的投研能力，在基模上又完善了三件事：

第一是干净且有结构的金融语料。nashnova把行情、结构化财务数据、电话会议、机构研究、宏观和产业链信息放进同一套上下文，重点不是信息更多，而是时间、表格、数字和统计口径之间的关系能够被保留下来。

金融研究最怕的不是信息少，而是信息很多，口径却彼此冲突。

第二是Agent的研究逻辑。宏观、科技产业链、价值投资和逆向研究不该共用一套模板。nashnova的KOL Agent保留不同框架的分析顺序：确认事实、寻找驱动、提出反证，再给出跟踪指标，而不是简单模仿某种语气。

同一个DeepSeek涨价问题，可以由产业链Agent追踪GPU、HBM和算力租金，也可以由应用Agent分析订阅毛利，再交给逆向框架寻找最脆弱的假设。

第三是记录、追踪和复盘判断。每次回答都被拆成核心理由、关键变量、失效条件和下一复核节点。新数据出现后，系统不是重新生成一篇互不相干的文章，而是告诉用户：原来的哪条逻辑被加强，哪条已经失效，过去的判断后来有没有得到验证。

金融AI未必能替投资者完全预测市场。但一个合格的AI投研辅助工具，至少应该帮投资者答好三件事：你持仓的底层逻辑是什么，接下来关注的变量，以及出现什么信号时必须重新审视原有判断。

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风险提示：本文涉及的涨价区间均为情景测算，不代表DeepSeek最终定价。KOL Agent基于公开内容、合作材料或相关研究框架构建，不代表相关人士本人实时参与每次回答。

*以上内容不构成投资建议，不代表刊登平台之观点，市场有风险，投资需谨慎，请独立判断和决策。