大模型是一个专利期十个月的制药生意
这几天流传的 DeepSeek 梁文锋讲话里有一个有意思的数据点，正好和我最近的思考交汇，因此写下一些关于整个大模型产业的一些预测，供以后证伪修正思考。
他说，DeepSeek 的 API 定价标准是：买一批设备回来，十个月收回成本。也就是十个月赚来的利润可以覆盖硬件上的投入。顺带说一下，十个月回本和六倍利润是同一件事。因为六倍利润意味着 GPU 是按六十个月、也就是五年折旧计价的。
我在之前文章里提出过 $/Watt 的范式，并计算过，英伟达从产业链上按 $/W 计，拿走大约 $35/W。按这个尺度和十个月回本的基准，DeepSeek 目前的整体$/W 表现是 $35 ÷ 10 × 12 ≈ $42/W·yr。我之前提过， Anthropic 在 $70 以上（甚至可能达到$200, 所以租得起 X.ai $50/W 的机房），云厂商的硅盈利效益在 $20 - $30 之间。 DeepSeek 这个生态位尽管租不起 X.ai 那样的机房，但盈利能力已经超过云厂商。对 DeepSeek 的投资人来说，尤其在中国，这已经是一门好生意。
为什么是十个月
回到梁文锋说的十个月这个数字。梁文锋在讲话里把它说成 DeepSeek 自己的决定。但我在这里想证明的是，这实际上这是整个产业结构造成的，不由 DeepSeek 控制。这是当下大模型的演进速度决定的。
当下，整个产业的普遍节奏，是一个不管大中小生态位的模型，在发布十个月之后，一定会出现一个推理成本更低、能力更强的替代品。这个替代品可能是竞争对手的，也可能是自家的。因为即使别人不来革它的命，这家公司自己也会主动去革。
看 DeepSeek 自己的例子就够清楚。V3.2-Exp 在 2025 年 9 月 29 日发布，同一天 API 价格下调超过 50%，输出价格降到每百万 token 3 元。上一代 V3.1-Terminus 的接口只临时保留到 10 月 15 日——两周。12 月 1 日 V3.2 正式版上线，2026 年年中 V4 已经在服务。
这里面，如果要归因分析的话， 原因当然是多方面的：架构改进、新的训练数据和训练方法，甚至纯粹是 scaling law 的结果——更大的模型现在更有效。但是归因分析在这里不是很重要，重要的是，这是一个结构性的结果，这不是一家公司的决定。
你看 OpenAI 的模型，Anthropic 的模型，也大体同样的节奏。每十个月，模型就会失去那个“光环”。GPT-4 虽然在 API 里挂了三年多，但它能收溢价的时间也远短于此（八个月后降价）。一个模型可以长期服务流量，只是价格会在十个月之后一路往下走， 直到退休。
这个“十个月”具体是什么呢？实际上可以把它刻化为模型的“定价权”——十个月之后，你就完全不能以发布时的价格来收费了。这是竞争和产业链使然，你不降价，模型就不再有吸引力了。所以十个月看上去是一个选择，实际上不是一个选择，是一个由产业节奏反解出来的约束。你模型的回本周期必须短于溢价窗口。否则当你设备还没回本，定价权已经没了，这笔投资就不成立。
how price collapse
定价权窗口和摩尔定律的同构性
大模型的定价权长度，横跨两个不同的结构。我们先说它的决定方。
前面我们提到，这个定价权窗口不是一家厂商决定的。在结构上，就像摩尔定律也不是英特尔自己决定每十八个月把集成度翻一倍一样。是整个产业推着走的。这和梁文峰的叙述是反的。所以有读者肯定会问，支撑你的观点的事实是什么？
GPT-4 于 2023 年 3 月上线，$30/$60；同年 11 月 DevDay，GPT-4 Turbo 以 $10/$30 上线，输入降三倍、输出降一半。八个月。
Gemini 1.5 Pro 于 2024 年 5 月的 I/O 发布，10 月 1 日生效的价格调整中输入降 64%、输出降 52%。四个半月。
Claude 3 Opus 于 2024 年 3 月以 $15/$75 上线；6 月 20 日 Claude 3.5 Sonnet 以 $3/$15 发布，多数基准超过 Opus。三个半月。Opus 4 系列重复了同一件事：2025 年 5 月 $15/$75，11 月 24 日 Opus 4.5 降到 $5/$25，降幅 67%。六个月。
o3 是最极端的一个。2025 年 4 月上线，6 月 10 日官方直接降价 80%，到 $2/$8。两个月。
其次，摩尔定律的历史提供了同样结构的教训。
摩尔定律从来不是一条物理定律，是一条产业共同遵守的时间表。跟不上节奏的公司被历史和产业链甩开。
最直接的例子是 DEC 的 Alpha。这是 1990 年代性能最强的微处理器之一，架构上领先，但 DEC 没有能力用一家公司的产品收入养起持续的制程投入。Alpha 的技术优势没能转化成迭代速度，1990 年代末就退出了。同期消失的还有摩托罗拉的 88000、Sun 的 SPARC 在通用市场的份额、以及 MIPS 在工作站上的位置——它们都不是因为设计差，而是因为跟不上单位时间内的密度提升。
更加神奇的是，产业链最终会主动把速度均匀化。摩尔定律后期，产业的做法是把"每十八个月翻一倍"从一个观察变成一个协调机制：国际半导体技术路线图（ITRS）从 1990 年代末开始由产业界共同制定，把节点时间表、设备规格、材料要求提前几年写下来，所有厂商和设备商照着排产。这不是某一家的决定，是整个链条把节奏固定下来，因为谁都不想比别人快也不想比别人慢——快了没有配套，慢了被淘汰。
大模型现在的位置和这个很像。没有 ITRS，但有一个功能等价的东西：公开的基准测试、开放权重、以及所有人都能看到的竞品定价。一家公司的模型发布多久之后必须降价，不需要写在任何文件里，但所有人都知道那个数不是由他控制的。
定价权窗口和药品专利的同构性
这个定价权的十个月跌落，在结构上像什么？我看它同构于一款药的专利到期，仿制药出现，价格崩塌。所以任何一个大模型企业，不管它叫什么，我们都可以从结构上，把他看成一个专利期只有十个月的制药生意。这是一门风险极高的生意——一次新药研发失败，有可能就没有下一个窗口了。
当然，所有人的目标都是最终做出那个包治百病的药，叫 AGI。在通往那个万能药的路上，中间产物都是以十个月的周期来快速迭代和下线的。
看看产业链就知道，其实梁文锋没有把十个月延长到二十个月的自由，即使他愿意。他自己也讲了这个道理：想拿 5% 的会输给愿意拿 1% 的，愿意拿 1% 的会输给愿意拿 0.1% 的。 大家都在一个 Red Queen Race 上拼命奔跑。所以专注是对的，有时候连到下一站的氧气都不够，更不要谈赏花看月了。
基于这些结构性的判断，写下两个可证伪的观点
第一，大模型游戏中，现在很多玩家的会黯然退场。中国可能剩下两家头部玩家追赶美国，其余玩家都转型不再以大模型为主要业务
目前的大模型企业，实质上是靠推理利润补贴训练。如果模型“专利”期过短，训练模型所投入的研发就得不到回报。
许多模型厂商的融资是远远不够一次失败的，而他们也没有足够的算力资源同时做好训练和两件事。训练和推理竞争同一批 GPU，在"制药"和"用现有的药赚钱"之间是内部零和博弈。用来服务旧模型的每一个 GPU 小时，都是没有用来训练新模型的小时。这也是我前文说的训练和推理最终可能完全分开在不同厂商的理由。
当年，OpenAI 退役 GPT-4o 时，以及砍掉 Sora 时，给出的理由都是要腾出算力和资源。所以退役的原因不是需求消失了，而是算力资源要挪走。所以用产品的那一套“我有用户所以就做下去”去看大模型生意是错的：有用户更要专注不要被分心。OpenAI 花了血的教训学到了这一条。
头部厂商都不敢浪费资源，下面厂商就更加要了慎重了。 或许少数头部厂商能在一段时间内同时做好两者，既有先进模型，也有 API 产品。历史上这就是英特尔模式：垂直整合，节点领先，豪赌整合胜过分工。英特尔的整合确实最优了二十年——直到它靠自己的产品收入养不起制程投入为止。
第二，中国的模型公司不需要追上美国就能追上美国。
一个流行的叙事是中国的模型什么时候可以赶上美国。其实从结构化的角度来看，这完全不重要。定价权窗口只有两个纳什均衡态：领先一代，或者同时。所以中国模型不会是渐进式的压缩这个窗口：十个月，八个月，六个月，三个月等等，而是只要某次压缩到越过了当前纳什均衡就行了。
我们做一个思想实验，假设 OpenAI 现在花大成本训练出来了下一代模型，而中国玩家做出了一个稍微差那么一点，但价格低十倍的模型——这就是 Kimi 的大参数低激活的方向，那么, OpenAI 的定价权专利期就被间接压缩为六个月，甚至三个月。这样，在专利期内，收回训练和硬件成本的概率就被压低。作为领先玩家，它需要更多的时间来收回成本。结构上来讲，立即训练下一个模型的动力就自动减弱到大家一起出发。所以一旦我们观测到中国模型使得前沿实验室模型的定价权窗口降低到三个月或者更短，那么整个产业就自动滑动到那个大家都一起出发的纳什均衡。
梁文锋说 DeepSeek 落后一到两年，用二十分之一的算力，目标是把差距压到三到六个月。注意他没有说要追平，也不需要。这就是结构的力量。这也是开放权重真正的作用：不是抢市场份额，是缩短对方的专利周期。
和梁文峰观点一样，我觉得只要中国实验室有足够的英伟达卡，在一两年内，我们会看到这样的收敛。这和是不是用华为的卡完成这样的结构化突破一点关系都没有。我甚至会说，模型厂商先尽力完成这样的突破再换用华为的卡才是最简单的路径，可以一年就可以完成，而不是先用华为的卡造成训练困难，落后两三年后再赶超——那时候赶超更加困难，说不定就永远锁死在了落后一代。
说到底，整个大模型行业会在新的结构下迅速演化。这和 AGI 的叙事无关，是由整个行业的利益结构决定的。在这个结构化的力量下，所有的叙事，都绕不过一个结构化事实，所有的大模型厂商，都是一个专利期非常短的制药厂。