国产AI大模型进入两万亿参数时代并尝试差异化定价 行业竞争加剧与算力瓶颈并存。

国产AI大模型在参数规模上取得重大突破。据悉，近期发布的Kimi K3模型参数量达2.8万亿，阿里千问Qwen3.8-Max预览版参数量也达2.4万亿，标志着国产模型迈入“两万亿参数俱乐部”。其性能已接近部分国外顶尖闭源模型，与国外领先模型的差距被认为已缩短至数月内。

随着模型性能提升，国产大模型定价策略出现分化。K3模型的调用价格较前代大幅上涨，是当前最贵的国产大模型，被视为对自身技术能力的自信和对标国际的尝试。智谱等公司此前也已提价。与此同时，DeepSeek、阿里千问等部分厂商则继续维持低价策略，旨在扩大用户规模或通过生态联动变现。

行业竞争日趋白热化，技术领先窗口期不断缩短，模型性能的“护城河”效应减弱。同时，算力成为制约所有厂商的共同瓶颈，支撑万亿参数模型的推理需要庞大的算力集群，且复杂任务消耗巨大。如何实现算力的高效调度与共享，成为行业面临的关键挑战。