国产模型厂商进入API“价格战”，利好AI 应用开发2024 年5 月6 日，DeepSeek 发布最新MoE 模型DeepSeek-V2（32K 上下文），刷新了模型API 定价：输入￥1 元/M tokens、输出￥2 元/M tokens。

紧接着，智谱、阿里、百度、腾讯、讯飞等厂商均宣布旗下模型API 降价，部分降价幅度高达100%。我们深入拆解了各家API 产品矩阵，发现降价的主要是轻量级模型，对于高并发B 端用户或影响不大。我们从定性逻辑和定量技术两个维度分析降价的原因。我们认为，API 降价将吸引更多的ISV 开发AI 相关应用，有望提高Super App 出现概率，建议关注算力和应用相关公司，包括浪潮信息、金山办公、福昕软件、泛微网络等。

降价以入门级轻量API 为主，可以从技术优化和生态抢占来解释降价厂商中，智谱、百度和讯飞主要降价产品为轻量版；阿里和腾讯则将旗下全部模型进行降价，降价幅度不等。字节为首次定价，价格较低。可以看出，降价幅度和范围较大的主要是互联网企业，其资源更加丰富。分析降价原因，一方面，DeepSeek V2 证明了，确实可以通过注意力机制优化，大大减少所需缓存的量，降低成本和提高效率。另一方面，即使没有技术上的降价逻辑，通过降价手段吸引开发者，目前看仍是抢占生态的重要手段。

从技术层面降低模型推理成本，核心在于优化KV cache目前，大模型的长文本支持能力已成为趋势。在推理长文本时，需要首先将文本预填充到GPU 的HBM 中，然后再解码出token。其中预填充速度主要受GPU 计算能力影响，解码速度受HBM 带宽影响。当文本很长时，KV cache将占用HBM 相当大的空间，导致用户并发性下降，且解码耗时更长。用户并发性下降，还将带来新的问题，即需要从HBM 上“卸载”暂时不用的KVcache，再“加载”下一个用户的KV cache，带来新的耗时。因此，降低KV cache 是优化关键。

典型优化方法：压缩KV cache，或采用全局KV cache我们研究了近期DeepSeek V2 和微软的YOCO 典型的KV cache 压缩方法，代表两种流派。DeepSeek V2 引入多头隐注意力（MLA）机制，不再缓存全部的KV，而是用隐向量来压缩KV，与Transformer 原始的多头注意力相比，KV cache 可以减少90%以上。微软的YOCO 则将Decoder 架构一切为二，下半部分负责用高效的注意力机制产生全局KV cache，上半部分则直接使用全局KV cache，不再需要额外计算，也大大降低了缓存量。

模型降价有望利好算力和应用，建议关注相关产业链公司我们认为，模型降价将吸引更多的开发者开发AI 应用，或进一步提振算力需求，提升Super App 出现概率，建议关注：1）AI 服务器：浪潮信息等；2）AI 应用：金山办公、福昕软件、泛微网络等。其他产业链相关公司：1）海外算力产业链：光模块（中际旭创、天孚通信、新易盛）、AI 服务器（工业富联）等；2）国产算力产业链：海光信息、寒武纪、神州数码等。

风险提示：宏观经济波动，技术进步不及预期。