¿Qué significa el aumento de precios de DeepSeek en su punto máximo? Goldman Sachs: La competencia nacional de grandes modelos está volviendo a la racionalidad.

El aumento de los precios de API durante las horas pico se está convirtiendo en una señal importante del cambio en la lógica competitiva de la industria nacional de modelos grandes.

Goldman Sachs señaló en un informe de investigación del 3 de julio que el ajuste de precios en horas pico implementado por DeepSeek desde mediados de julio no indica una debilidad en la demanda, sino que refleja una demanda continua y sólida de modelos de IA en China, una creciente escasez de recursos computacionales, y que la competencia de la industria está pasando gradualmente de una agresiva guerra de precios temprana a un marco de fijación de precios más racional.

Según el plan, las horas pico son de 9 a.m. a 12 p.m. y de 2 p.m. a 6 p.m., y los precios de API se incrementan al doble de los precios fuera de pico; los precios fuera de pico de las versiones V4 Pro y Flash permanecen sin cambios. Goldman Sachs calcula que el precio promedio combinado después del ajuste es de aproximadamente 0,35 dólares y 0,12 dólares por millón de tokens.

Este cambio significa que el centro de gravedad competitivo de los fabricantes nacionales de modelos grandes está pasando de una simple competencia de precios a una competencia integral en control de costos, eficiencia de utilización de recursos computacionales y capacidad de comercialización.

Más importante aún, esto puede marcar el fin de la agresiva competencia de precios que ha estado en curso desde finales de abril de 2026. Anteriormente, los precios de la industria se comprimieron a niveles de margen cero o incluso de pérdidas, pero a medida que los costos de inferencia se revalorizan gradualmente en el mercado, todo el sistema de precios comienza a acercarse a los costos reales.

El centro de gravedad competitivo se desplaza de la expansión de escala a la eficiencia

Además del mecanismo de precios, Goldman Sachs también observa que la estructura competitiva de la industria nacional de modelos grandes está cambiando, con una concentración creciente de la industria.

Tomando a MiniMax como ejemplo, su dirección cree que, en comparación con las grandes empresas de Internet con sistemas masivos, su ventaja radica en una estructura organizativa más ágil, una mayor eficiencia en la utilización de la infraestructura, una velocidad de iteración del modelo más rápida y una capacidad de respuesta rápida a las oportunidades de aplicaciones de Agent emergentes. Por ejemplo, tras el aumento de popularidad de OpenClaw, lanzó rápidamente MaxClaw, y simultáneamente lanzó productos como MiniMax Code.

Goldman Sachs señala que a medida que la competencia de la industria pasa de comparar la capacidad de un solo modelo a la iteración continua de productos y la implementación comercial real, la importancia de la eficiencia organizativa y la capacidad de ROI a largo plazo aumenta significativamente. Los fabricantes que puedan lograr un retorno de inversión sostenido ocuparán una posición ventajosa en la nueva ronda de competencia.

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