O que significa o aumento de preço no pico do DeepSeek? Goldman Sachs: a concorrência doméstica de grandes modelos está retornando à racionalidade.

O aumento dos preços da API durante os horários de pico está se tornando um sinal importante da mudança na lógica competitiva da indústria de grandes modelos domésticos.

Relatório da Goldman Sachs em 3 de julho aponta que o ajuste de preços nos horários de pico implementado pela DeepSeek desde meados de julho não significa enfraquecimento da demanda, mas reflete que a demanda por modelos de IA domésticos continua forte, os recursos computacionais estão apertados, e a concorrência do setor está gradualmente retornando de uma guerra de preços agressiva inicial para um quadro de precificação mais racional.

De acordo com o plano, das 9h às 12h e das 14h às 18h são os horários de pico, com o preço da API aumentado para o dobro do horário não-pico; os preços fora do pico das versões V4 Pro e Flash permanecem inalterados. A Goldman Sachs calcula que, após o ajuste, o preço médio combinado é de aproximadamente US$ 0,35 e US$ 0,12 por milhão de tokens.

Essa mudança significa que o foco da concorrência dos fabricantes de grandes modelos domésticos está se deslocando da simples competição de preços para uma disputa abrangente de controle de custos, eficiência de utilização de recursos computacionais e capacidade de comercialização.

Mais importante, isso pode marcar o fim da concorrência agressiva de preços que persiste desde o final de abril de 2026. Anteriormente, os preços do setor foram comprimidos a níveis de margem zero ou até mesmo prejuízo, e, à medida que os custos de inferência são gradualmente reavaliados pelo mercado, todo o sistema de preços começa a retornar aos custos reais.

O foco da concorrência muda da expansão de escala para a eficiência como motor

Além do mecanismo de preços, a Goldman Sachs também observa que a estrutura competitiva da indústria de grandes modelos domésticos está mudando, com a concentração do setor aumentando gradualmente.

Tomando a MiniMax como exemplo, sua administração acredita que, em comparação com grandes empresas de internet com sistemas vastos, suas vantagens residem em uma estrutura organizacional mais enxuta, maior eficiência de utilização de infraestrutura, velocidade mais rápida de iteração de modelos e capacidade de resposta rápida a oportunidades emergentes de aplicações de Agentes. Por exemplo, após o aumento da popularidade do OpenClaw, lançou rapidamente o MaxClaw e, simultaneamente, lançou produtos como MiniMax Code.

A Goldman Sachs aponta que, à medida que a concorrência do setor passa da comparação de capacidade de modelos únicos para iteração contínua de produtos e implementação comercial real, a importância da eficiência organizacional e da capacidade de ROI de longo prazo aumenta significativamente, e os fabricantes que conseguirem obter retorno contínuo sobre o investimento terão vantagem na nova rodada de concorrência.

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