一场深刻的、关乎未来“AI成本”定义的“性价比战争”，正由全球所有顶级的AI大模型厂商，以一种，近乎于“不计成本”的、极其残酷的方式，悍然引爆。
1.2月18日，谷歌，正式发布了其最新一代的轻量级高性能模型Gemini 3 Flash。
其输入的API价格，仅为0.5美元/百万Tokens。
这个数字，使其，瞬间，登顶了全球AI模型竞技场Imarena.ai的“性价比之王”宝座。
然而，这场，由谷歌所点燃的“价格战”，还未，完全地，在市场上，掀起波澜。
另一家，来自中国的“价格屠夫”——DeepSeek（深度求索）——则以一种，更为激进、也更具“毁灭性”的姿态，将这场战争，直接地，推向了“白热化”。
其于12月初，所发布的V3.2系列模型，其定价策略，堪称“疯狂”：
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其V3.2正式版，每百万token的输入价格，仅为0.28美元。
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而其，性能更强的“长思考增强版”V3.2-Speciale，其价格，也仅为0.4美元/百万Tokens。
这个数字，大约，仅相当于其最主要的商业竞争对手——GPT-5、Gemini 3.0 Pro、Claude Opus 4.5——价格的1.6%至4%。
这，并非一次简单的、为了抢占市场的“促销活动”。
它，是一次深刻的、系统性的、由技术进步所驱动的“成本革命”。其背后，是DeepSeek，通过，将创新的“稀疏注意力”（Sparse Attention）机制，引入其核心架构，从而，在不损失模型性能的前提下，所实现的、计算效率的巨大飞跃。
而这场，由DeepSeek所开启的“价格雪崩”，也迅速地，在整个中国市场，引发了一场“连锁反应”。
阿里、百度、智谱等所有主流的大模型厂商，都随之，纷纷宣布，大幅降价。
中国的商用大模型API，一夜之间，集体地，迈入了“厘时代”。
爱力方的分析认为，这场，愈演愈烈的“性价比战争”，其背后，是整个AI产业，发展逻辑的一次深刻的“范式转移”。
它，标志着，大模型的技术，已日益趋于成熟。
整个行业的竞争，正在从过去那个，以“模型性能”为唯一衡量标准的“上半场”，不可逆转地，转向一个，以“场景落地”和“商业化应用”为核心的“下半场”。
而在这场“下半场”的竞赛中，“降本增效”，将成为，所有B端（企业级）用户，在选择AI应用时，所考量的、最核心、也是最根本的诉求。
更低的模型接入价格，意味着，AI应用的服务商，将能够，为客户，提供更具吸引力的、低成本的优质服务。
而成本曲线的陡峭下降，也将极大地，激活那些，过去，对价格高度敏感的场景，从而，缓解用户“想用，而不敢用”的普遍困境。
AI，正站在一轮，全新的“应用落地加速”的起跑线上。
而在这场，全新的“落地竞赛”中，另一类，过去，一直被视为“幕后英雄”的玩家——以联想集团为代表的、算力基础设施硬件与服务提供商——其战略价值，正变得，前所未有的凸显。
当AI大模型厂商，为了，打造更高性价比的产品，而对“更高效的算力基础设施”，产生了“刚性”的需求时，一场，全新的、围绕着成本的“行业洗牌”，也便，随之开启。
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联想，所推出的DeepSeek版AI工作站，将大模型本地化部署的入门级方案，直接地，打入了5万元人民币的区间，相比于传统的方案，其落地成本，下降了98%。
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其最新一代的、搭载了液冷散热系统的AI服务器，和全新升级的“万全异构智算平台4.0”，更是，通过，将千卡训练场景中的MFU（模型浮点运算利用率），从30%，提升至60%，来直接地，帮助大模型厂商，实现“降本”。
最终，随着，这场“性价比战争”的，持续地，深入。
一个，由“算力-模型-应用”，这三者，所共同构成的、全新的“正向飞"，正在快速地成型：
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应用端的企业，借助，更低的模型API调用成本，来加速其，在各种场景的落地。
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这，反过来，又推升了对大模型算力的海量需求。
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而算力基础设施的提供商，则通过，提供更优性能、更低能耗的算力供给，来进一步地，降低大模型的训练与推理成本。
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从而，为应用端的企业，提供更强的成本助力。
在这场，环环相扣的“飞轮效应”之中，那些，能够在“算力”与“应用”这两个环节，同时占据领先优势的“双料玩家”（例如，联想集团），其，通过，与大模型厂商，在上游的算力供给和下游的应用落地上的双线合作，所能产生的“化学反应”，将有望，促成整个合作链条的、规模化的扩张与市场份额的持续成长。
