成本高企倒逼转向，微软考虑以DeepSeek替换昂贵的美国AI模型

微软正在考虑将中国开源模型DeepSeek V4的微调版本，引入其企业AI工具Copilot Cowork，作为OpenAI和Anthropic模型的低成本替代选项。据Axios报道，微软预计将在未来数周内确定并公布最终选择。

这一消息，恰好与高盛Delta-One交易台负责人Rich Privorotsky近日提出的一个核心命题高度呼应——他将当前AI行业的定价困局称为“价值万亿的问题”：更低的智能成本，究竟是在创造需求，还是在摧毁定价权？

对于这一问题，微软的选择本身就是一个明确的信号。数据同样在印证：追踪AI Token价格的Silicon Data Token指数，已连续13个交易日中有12个交易日下跌，直奔近期低点。

微软为什么要换模型？成本压力已经压不住了

微软的Copilot Cowork此前向企业用户提供无限制使用，但这条路已经走不通了。

微软负责Copilot业务的执行副总裁Charles Lamanna直言：“有些用户每周完成数百项任务，效率很高——但代价是成本可以飙得非常高。”

为此，微软宣布将Copilot Cowork切换为按计算量计费的使用模式。与此同时，微软正在探索引入DeepSeek V4微调版本或其他开源模型，以大幅压低模型调用成本。

这背后的逻辑其实很简单：中国模型便宜，美国模型贵。Token定价数据清晰地显示出，中美模型在输入/输出定价上存在显著差距。

“半价追平顶尖模型”——高盛提出“价值万亿的问题”

高盛援引OpenRouter的最新实验结果显示：由Gemini 3 Flash、Kimi K2.6和DeepSeek V4 Pro组成的多模型组合，在基准测试中全面超越单独运行的GPT-5.5和Opus 4.8，并以约一半的成本，将性能差距缩小至距Fable 5不足1%以内。

高盛Privorotsky将这一结果定性为“市场一直低估的方向”。

这一趋势的市场含义是双向的。

看多逻辑：成本下降、门槛降低，最终应该会推动AI的使用量和算力需求同步扩张。

看空逻辑：这直接加速Token通缩，动摇现有模型经济学的可持续性。

Privorotsky将核心矛盾提炼为一个问题：“更低的智能成本，究竟创造的需求多，还是摧毁的定价权多？”这个问题，他称之为“价值万亿的问题”。

便宜的AI，到底是好事还是坏事？

真正的冲击在于：万亿资本支出的逻辑还成立吗？

微软的这个选择，对市场的冲击远不止于一家公司的供应商切换。

过去两年，科技巨头们砸下或承诺砸下天量资本支出，背后的核心假设之一是：企业客户会持续采购高价的美国顶尖AI模型，收入端能够撑起这些投入。

但如果连微软自己——OpenAI最大的投资方和合作伙伴——都开始嫌OpenAI太贵、转而考虑中国开源模型，这个假设的基础就开始松动。

Axios报道同时指出，自“Token价格创历史新高”的争议发酵以来，硅谷数据Token指数已连续13个交易日中有12个交易日下跌，市场用脚投票的信号相当明显。

微软的多模型策略，也反映出一个更大的行业转向——不再押注单一供应商，而是根据任务复杂度和成本灵活调配模型。这对OpenAI和Anthropic而言，意味着议价能力正在被稀释。