在人工智能领域，OpenAI的一举一动牵动着全球从业者的心。克日，OpenAI宣布住手对中国的API服务，将对中国“断供”。

北京时间6月25日破晓，有开发者收到了OpenAI的邮件，邮件写道：“数据显示，您组织的APl流量来自OpenAl现在不支持的区域。”并示意：“从7月9日起，我们将接纳分外措施，阻止来自不在我们支持的国家和区域列表中的区域的APl流量。”    

凭证OpenAI官网，支持接见API服务的国家和区域总计161个，不包罗中海内地与中国香港。OpenAI官网还提到，除了被允许的国家和区域外，“接见或提供接见我们的服务，可能会导致您的账户被封锁或暂停。”

科技新知从多位AI大模子从业者处获知，确实收到了这封邮件。业内人士以为，OpenAI出于对成本以及数据平安的考量而住手在中国的API服务。

2023年3月，OpenAI宣布开放API，允许第三方开发者通过API将ChatGPT集成至他们的应用程序和服务中。The Information报道，自去年12月起, OpenAI年化收入翻了一倍，到达34亿美元，其中32亿美元源自其订阅服务与API接见。

借助OpenAI大模子“套壳”创业的公司，将迎来扑灭式袭击。“对于依赖OpenAI API的‘套壳’公司来说，他们可能需要寻找其他的API服务供应商或者寻找替换方案来维持其服务。”中国人工智能学会专家、深度科技研究院院长张孝荣对科技新知示意，“这可能需要对新的供应商举行观察，领会其服务的特点、质量和价钱，并举行响应的手艺调整和适配。”

01 海内厂商“抢单”

手艺社区的讨论很快传导到市场，OpenAI的“停服”新闻一出，海内AI大模子公司纷纷上线“迁徙设计”，且一举打出“免费”旌旗。

6月25日，百度智能云千帆推出大模子普惠设计，为新注册企业用户提供0元挪用、0元训练、0元迁徙等服务，其中，文心旗舰模子首次免费，针对OpenAI迁徙用户分外赠予与OpenAI使用规模对等的ERNIE3.5旗舰模子Tokens包。

阿里云百炼宣布，将通义千问GPT4级主力模子Qwen-plus的API订价为OpenAI的1/50，并为中国开发者提供2200万免费tokens和专属迁徙服务。

腾讯云为新注册企业用户免费赠予腾讯混元生文1 亿Tokens，还将为新迁徙企业用户提供免费专属迁徙工具和服务。

除了头部大厂，海内几个AI大模子代表性初创企业也纷纷争取这波流量。智谱AI推出了“OpenAI API 用户稀奇迁居设计”，为开发者提供1.5亿Token，以及从OpenAI到GLM的系列迁徙培训；Kimi当天宣布迁徙方案，称Kimi开放平台接口完全兼容OpenAI，最快5分钟实现迁居；零一万物提议“Yi API 二折平替设计”，推出了平滑迁徙至Yi系列大模子的服务。

硅基流动（SiliconFlow）甚至将Qwen2-7B、GLM-4-9B、Yi-1.5-9B等开源大模子*免费，首创人袁进辉在同伙圈称：“今天SiliconCloud把一大批模子都免费了，人人轻薅，别给整停业了。”

显然，海内大模子公司试图捉住这一要害“窗口期”，为自己争取到更多的开发者用户。

著名财经金融谈论员余丰慧对科技新知示意，“大模子公司如百度智能云等推出‘稀奇迁居设计’，不仅是为了抢占市场份额，也是在展现其手艺支持和服务能力，有助于快速确立用户信托。”

现实上，早在618前夕，海内大模子公司就已经睁开了价钱战。从降价到免费，这波降价潮也体现了海内大模子行业的猛烈竞争。

5月，大模子行业最先加码性价比。宣布GPT-4o时，OpenAI宣布挪用GPT-4o模子API 的价钱比GPT-4Turbo下降一半，处置100万Token只用5美元；Google也将其主力模子 Gemini 1.5 Pro的挪用价钱调低了一半，处置100万Token只要3.5美元。

但海内大模子公司可不是打五折这么简朴，而是动辄90%的降价幅度。

5月11日，智谱AI降价80%，入门级产物GLM-3 Turbo模子挪用价钱从5元／百万Tokens降到1元／百万Tokens；5月15日，字节的豆包大模子对外提供服务，并将处置输入文本的价钱定在0.8元/百万Tokens，宣称比行业水平廉价了99.3%；5月21日，阿里Qwen-Long API输入价钱降到0.5元/ 百万 Tokens；百度宣布主力模子文心一言ERNIE Speed和Lite模子免费；腾讯宣布轻量大模子 “混元-lite” 免费，最高设置的万亿参数模子 “混元-pro” 降至300元/百万 Tokens，降幅70％。

“通过提供价钱优惠和高质量的替换服务，这些公司不仅能够在短期内吸引客户，另有时机在耐久内培育用户忠诚度。一旦用户习惯了新的服务，并发现其知足或逾越了他们的期望，他们可能会耐久留存。”大数据营业剖析师、北京社会科学院副研究员王鹏对科技新知示意。

用低价扩大用户规模，再用服务留存用户，这是准确的思绪。然而，廉价并不即是好用，在尚未跑通应用场景的情形下，海内大模子公司最先卷价钱，AI热潮下的市场焦虑极其严重。

02 AGI行业面临洗牌

OpenAI停服，海内大模子公司反映迅速，意味着市场将极速调整。

API即应用程序编程接口（Application Programming Interface），应用开发者等企业用户可通过接入OpenAI的大模子服务，在各种应用软件中植入ChatGPT机械人的AI能力，将一个通俗软件升级为AI应用。

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因此，OpenAI住手对中国的API服务，直接袭击了不具备自研大模子能力的大模子开发商。现在，他们可以使用外洋服务器，绕开限制接入API；否则，他们就必须选择海内其他的大模子API。

对此，余丰慧指出，依赖OpenAI API的初创企业和研发团队可能会晤临服务中止，影响产物开发进度和用户体验。其次，对于使用其手艺举行AI创新的研究机构和高校，可能会阻碍相关研究项目的希望。

此外，这可能会促使行业加大对本土AI手艺的投资与自主研发，耐久看有利于本土生态的构建，但短期内可能遭遇手艺替换的挑战。

6月26日，360团体首创人、董事长@周鸿祎在微博宣布视频称，他以为“OpenAI对中国区域住手服务，只能加速中国自己大模子产业的生长，未必是坏事”，他注释道，“OpenAI的API无法挪用，这逼着海内应用只能选择国产大模子，而国产大模子与GPT的差距已经逐渐缩小了。”

国产自研大模子的能力，仅次于美国，正逐渐展现出竞争力。

凭证斯坦福最新宣布的大模子测评榜单HELM MMLU，通义千问Qwen2-72B得分为0.824，与GPT-4并列全球第四。

6月25日，逐日经济新闻宣布了《逐日经济新闻大模子评测讲述》（*期），讲述显示，国产大模子正在周全赶超外洋大模子。

零一万物Yi-Large成为*“黑马”，在“财经新闻题目创作”“微博新闻写作”“文章差错校对”“财政数据盘算与剖析”四大应用场景的总分*。幻方求索DeepSeek-V2、百川智能Baichuan4则在“财政数据盘算与剖析”场景显示出壮大的数据盘算和剖析能力。而一直备受各界推许的GPT 4.0在本次评测中显示不佳，甚至在“财经新闻题目创作”场景中排名垫底。

事实上，在中文语境中，海内自研大模子展现出了显著的优势，稀奇是在处置中文自然语言义务方面，这些模子能够更好地明白和天生中文内容，从而在中文问答、对话、翻译等义务中显示精彩。

例如，腾讯混元大模子，作为腾讯全链路自研的通用大语言模子，其参数规模跨越万亿，展现了*的中文明白与创作能力、逻辑推理能力以及可靠的义务执行能力，其AI助手App腾讯元宝即展现了壮大的AI能力和厚实的应用场景。

此外，中国的大模子加倍注重图像、视频等多模态数据的研究，展现出壮大的顺应性和泛化能力。

克日，智源研究院院长王仲远在接受网易科技采访时指出，“（AI行业）基础模子依然亟待突破，整个海内的大模子依然处在赶超GPT3.5的阶段。海内大模子在中文的语境下已经最先能够靠近迫近GPT4，然则GPT4也在不停研发新版本，以是依然处于追赶的事态。”

03 国产大模子创新路

屏弃GPT，走向周全自研，这对于国产大模子来说，这是一条真正创新的蹊径。

现实上，去年12月，OpenAI公司就已经暂停字节跳动接见API，而这是由于，字节跳动使用OpenAI的手艺来辅助开发自己的人工智能大模子。凭证*财经报道，字节跳动认可，公司2023年头最先探索构建大模子，有部门工程师将GPT的API服务应用于较小模子的实验性项目研究中。

无独占偶，去年11月，零一万物也被传出套壳新闻，其回应媒体称，在训练模子历程中，沿用了GPT/LLaMA的基本架构，但需要说明的是，借鉴架构并不能跟“套壳”或者“剽窃”直接划等号。

已往，国产大模子的自研之路，或多或少都借鉴了OpenAI等外洋大模子的手艺，这是不能否认的事实。

“随着外部竞争的削减，海内AGI（通用人工智能）行业或将进入一个加速整合与创新的阶段。”

余丰慧指出，企业间的竞争将加倍聚焦于手艺突破、应用场景的拓展以及用户体验的优化。头部企业可能会加大研发投入，推动算法模子的迭代升级，力争在性能上逾越国际同类产物。

王鹏也示意，OpenAI的停服，将加速海内AGI行业的手艺创新。为了削减对外部手艺的依赖，海内企业需要加大研发投入，突破手艺壁垒，开发出更高效、更智能的大模子。

现在，随着算法和算力等手艺提升，国产大模子正纷纷进入万亿参数时代。现阶段，从算法创新到数据端比拼，国产大模子跟国际水平仍有一定差距。

从手艺蹊径看，海内大模子不具备原创理论支持，研发以追随外洋先进功效为主。例如，人工神经元模子、知识图谱、深度学习框架、Transformer架构等开创性手艺，大多由美国科学家提出。

从全球局限来看，中文语料库跟英文数据集的差距不容小觑。受制于搭建数据集较高的成本以及尚未成熟的开源生态，海内开源数据集在数据规模和语料质量上相比外洋仍有较大差距，数据泉源较为单一，且更新频率较低，模子的训练效果受限。

手艺攻坚后，推动场景应用落地，施展商业化的价值，也是海内AGI行业需要前进的偏向。随着OpenAI的退出，外狼”正在削减，国产大模子行业需要走出自己的新蹊径。