Que signifie la hausse des prix de pointe de DeepSeek ? Goldman Sachs : la concurrence des grands modèles nationaux revient à la raison.

L'augmentation des prix de l'API pendant les heures de pointe devient un signal important du changement de logique concurrentielle dans le secteur national des grands modèles.

Dans un rapport du 3 juillet, Goldman Sachs a indiqué que l'ajustement des prix pendant les heures de pointe mis en œuvre par DeepSeek à partir de mi-juillet ne signifie pas un affaiblissement de la demande, mais reflète plutôt la demande toujours forte pour les modèles d'IA en Chine, la pression croissante sur les ressources de calcul, et la concurrence sectorielle qui passe progressivement d'une guerre des prix agressive à un cadre de tarification plus rationnel.

Selon le plan, les heures de pointe sont de 9h à 12h et de 14h à 18h, avec une augmentation des prix de l'API à 2 fois celle des heures creuses ; les prix des versions V4 Pro et Flash en heures creuses restent inchangés. Goldman Sachs estime qu'après l'ajustement, le prix moyen combiné est d'environ 0.35 $ et 0.12 $ par million de Token.

Ce changement signifie que le centre de gravité de la concurrence des fabricants nationaux de grands modèles passe d'une simple guerre des prix à une lutte globale axée sur le contrôle des coûts, l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul et la capacité de commercialisation.

Plus crucial encore, cela pourrait marquer la fin de la concurrence agressive sur les prix qui dure depuis fin avril 2026. Auparavant, les prix du secteur avaient été comprimés jusqu'à des marges nulles, voire des pertes, mais à mesure que les coûts d'inférence sont progressivement réévalués par le marché, l'ensemble du système de prix commence à revenir vers les coûts réels.

Le centre de gravité de la concurrence passe de l'expansion d'échelle à l'efficacité

Outre le mécanisme de prix, Goldman Sachs a également observé que la structure concurrentielle du secteur national des grands modèles est en train de changer, avec une concentration progressive du secteur.

Prenons l'exemple de MiniMax, dont la direction estime que, par rapport aux grandes entreprises Internet dotées de systèmes vastes, ses avantages résident dans une structure organisationnelle plus légère, une efficacité d'utilisation des infrastructures plus élevée, une vitesse d'itération des modèles plus rapide, et une capacité de réponse rapide aux opportunités d'applications émergentes des Agents. Par exemple, après la montée en popularité d'OpenClaw, ils ont rapidement lancé MaxClaw et en parallèle des produits comme MiniMax Code.

Goldman Sachs souligne qu'à mesure que la concurrence dans le secteur passe de la comparaison des capacités des modèles uniques à l'itération continue des produits et à la mise en œuvre commerciale réelle, l'importance de l'efficacité organisationnelle et de la capacité de ROI à long terme augmente considérablement. Les fabricants capables de réaliser un retour sur investissement continu occuperont une position avantageuse dans la nouvelle phase de concurrence.

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