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DeepSeek 研究员谈 Coding Plan:不看好“高用量亏损”的订阅模式,坚持成本定价

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近日,DeepSeek 研究员陈德里在科技社区 Linux.do 关于智谱 GLM-5.2 发布的讨论中发表了引人深思的观点。针对当前业界流行的“Coding Plan”(编程订阅套餐),即“固定月费 + 刷新配额”模式,陈德里直言并不看好。他指出,此类模式存在致命的商业逻辑缺陷:随着用户编程任务的增加,算力消耗会急剧上升,导致服务商在用户用量越大时亏损越严重,这是一种典型的“赔本赚吆喝”行为。陈德里进一步结合 DeepSeek 创始人梁文峰此前的采访立场进行了阐述。梁文峰曾强调 DeepSeek API 始终坚持贴近成本定价,仅赚取微薄利润。陈德里的表态暗示,DeepSeek 将来大概率不会推出这种可能导致巨额亏损的订阅套餐,而是坚持其既定路线:专注于通过技术优化,降低模型推理本身的单位成本,从而在保持市场低价竞争力的同时维持健康的商业利润。这一观点引发了开发者对于 AI 编程工具商业模式的广泛讨论,折射出算力成本与用户体验之间激烈的博弈。

事件分析

陈德里的观点揭示了 AI 编程领域目前面临的严峻经济账问题。不同于普通的文本问答,AI 编程(Coding)通常涉及长上下文处理和高密度的 Token 生成,这对 GPU 算力消耗极大。目前部分厂商推行的“无限量”或“高额刷新”订阅制,实际上是在透支未来的算力成本换取用户规模,这在商业上并不可持续。DeepSeek 选择拒绝盲目跟进此类“烧钱”策略,而是强调降低推理成本,这与其在技术上追求极致效率(如 MoE 架构优化)的路线一脉相承。从产业角度看,这标志着 AI 商业化正在从“低价获客”向“技术降本”转折。未来的竞争焦点将不仅是模型能力的比拼,更是单位算力产出比的较量,按量付费或基于架构优化的低成本 API 可能才是更长期的商业解。

💡 核心观点:AI 编程的“无限订阅”模式本质上是资本补贴算力的不可持续游戏,DeepSeek 拒绝入场标志着 AI 商业正回归技术降本与理性定价的本质。

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原文链接:Linux.do

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