当所有 AI 创始人都为融资和产品迭代焦头烂额时，一封来自云服务商的月度账单，往往能带来最直观的"「"心跳」速"体验。
开发者小张的深夜崩溃：做了一个 AI 客服系统，第一个月 Token 账单 4.2 万，占营收 28%——这不是创业故事，是死亡倒计时。
一、疯狂的 2025从【贵得离谱】到【便宜的离谱】
2025 年，大模型价格战全面爆发。
最贵的模型和最便宜的模型，价格差了整整 100 倍：
国内厂商更狠：
阿里通义千问降价 97%，1 块钱买 200 万 Tokens
百度文心两大主力模型全面免费
智谱 GLM-4-Flash 永久免费，还送视觉能力
字节豆包输入价格低至 0.0008 元/千 Tokens
表面上看，这是 AI 平民化的福音。但深究下去，这场血腥的价格战背后，藏着创业者必须看懂的陷阱。
二、价格战背后的三重真相
为什么大厂敢这么狠？
因为他们有其他收入来源。阿里的通义千问降价是为了卖云资源，百度的免费是为了吸附数据和用户，智谱的免费 Token 是为了生态卡位。
他们不需要靠 API 赚钱，他们靠的是云服务器销售、广告流量变现、数据沉淀价值、生态垄断效应。
但创业者不一样——你的商业模式可能就建立在 API 调用上。
创业者正掉进「规模亏钱」的陷阱
传统互联网产品的逻辑是：用户越多，边际成本越低，规模效应出来就能赚钱。
但 AI 产品的逻辑正好相反：用户越多，调用越多，成本越高。
举个例子：
这就是 AI 创业中的「死亡螺旋」：不涨价用户越多越亏，涨价用户跑了没人用。
价格分层已经开始
你以为的「全面降价」其实是「彻底分层」：
聪明的做法不是一味追求低价，而是根据场景分层调用。
三、算一算：创业者的真实成本有多高？
场景一：AI 客服系统
场景二：AI 写作助手
场景三：AI 图像生成
真实案例：深圳一家跨境电商创始人，团队 5 人，月营收 15 万。用 GPT-4 做智能回复，第一个月花了 4.2 万，占营收 28%。
很多 AI 创业公司死，不是死在没用户，是死在用户越多亏得越多。
四、大厂在下一盘什么棋？
通过价格清洗市场
OpenAI 与 Oracle 签署 3000 亿美元算力基础设施协议，字节跳动规划投入 227 亿美元，阿里云宣布投入 531 亿美元专攻 AI 推理芯片。
这不是技术竞争，这是资本绞杀。小公司根本跟不起。
锁定开发者生态
大厂的逻辑是：先用低价把开发者吸引过来，等你产品做大了，再慢慢收割。
你用了他们的 SDK，迁移成本很高；你的数据沉淀在他们的云上；等你依赖成瘾，价格战就结束了。
构建云生态壁垒
阿里云降价通义千问是为了卖 ECS、RDS，百度免费文心是为了接入百度智能云。
他们不要你的 Token 钱，他们要你整个公司的云预算。
五、AI 创业者的破局之道
精算单位经济模型
在启动项目前，先算清楚三个问题：
单个用户的平均 Token 消耗是多少？
我能承受的单用户最高成本是多少？
用户增长到什么规模时，成本会失控？
混合模型架构
不要迷信某个模型。聪明的做法是：
70% 简单任务用免费/低价模型
20% 中等任务用中端模型
10% 复杂任务用旗舰模型
这样能把整体成本控制在 1/3 以内。
做高价值场景
做 AI 聊天玩具？用户不付费，成本又高，必死无疑。
做 AI 法律助手、AI 医疗咨询、AI 金融分析？客单价高，用户付费意愿强，才有可能盈利。
场景决定定价，定价决定生死。
寻找真实的资源支持
在价格战的硝烟中，创业者真正需要的不是更便宜的 Token，而是能够支撑从 0 到 1 起步的真实资源。
六、100 亿免费 Token+云服务器补贴：给 AI 创业者的真实助力
我们深知 AI 创业的痛点：
不是买不起 Token，是初期没有预算
不是不会用模型，是需要时间去打磨产品
不是不想做大，是需要算力支撑验证想法
所以，我们推出了面向 AI 创业者的专项上云补贴：
核心权益
100 亿免费 Token 池
