Soaring Costs Force a Pivot: Microsoft Considers Replacing Expensive US AI Models with DeepSeek

微軟正在考慮將中國開源模型 DeepSeek V4 的微調版本，引入其企業 AI 工具 Copilot Cowork，作為 OpenAI 和 Anthropic 模型的低成本替代選項。據 Axios 報道，微軟預計將在未來數週內確定並公佈最終選擇。

這一消息與高盛 Delta-One 交易台負責人 Rich Privorotsky 近日提出的核心命題高度呼應——他將當前 AI 行業的定價困局稱為“價值萬億的問題”：更低的智能成本，究竟是在創造需求，還是在摧毀定價權？

對於這一問題，微軟似乎已經 “用腳投了票”。數據同樣互相印證，追蹤 AI Token 價格的 Silicon Data Token 指數已連續 13 個交易日中有 12 個交易日下跌，直奔近期低點。

微軟為什麼要換模型？成本壓力已經壓不住了

微軟的 Copilot Cowork 此前向企業用户提供無限制使用，但這條路已經走不通了。

微軟負責 Copilot 業務的執行副總裁 Charles Lamanna 直言："有些用户每週完成數百項任務，效率很高——但代價是成本可以飆得非常高。"

為此，微軟宣佈將 Copilot Cowork 切換為按計算量計費的使用模式。與此同時，微軟正在探索引入 DeepSeek V4 微調版本或其他開源模型，以大幅壓低模型調用成本。

這背後的邏輯很簡單：中國模型便宜，美國模型貴。Token 定價數據，中美模型在輸入/輸出定價上存在顯著差距。

“半價追平頂尖模型”——高盛提出 “價值萬億的問題”

高盛援引 OpenRouter 的最新實驗結果顯示：由 Gemini 3 Flash、Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 Pro 組成的多模型組合，在基準測試中全面超越單獨運行的 GPT-5.5 和 Opus 4.8，並以約一半的成本，將性能差距縮小至距 Fable 5 不足 1% 以內。

高盛 Privorotsky 將這一結果定性為"市場一直低估的方向"。

這一趨勢的市場含義是雙向的。

看多邏輯：成本下降、門檻降低，最終應推動 AI 的使用量和算力需求同步擴張。

看空邏輯：這直接加速 Token 通縮，動搖現有模型經濟學的可持續性。

Privorotsky 將核心矛盾提煉為一個問題："更低的智能成本，究竟創造的需求多，還是摧毀的定價權多？"這個問題，他稱之為"價值萬億的問題"。

便宜的 AI，到底是好事還是壞事？

真正的衝擊：萬億資本支出的邏輯還成立嗎？

微軟的這個選擇，對市場的衝擊遠不止於一家公司的供應商切換。

過去兩年，科技巨頭們砸下或承諾砸下天量資本支出，背後的核心假設之一是：企業客户會持續採購高價的美國頂尖 AI 模型，收入端能夠撐起這些投入。

但如果連微軟自己——OpenAI 最大的投資方和合作夥伴——都開始嫌 OpenAI 太貴、轉而考慮中國開源模型，這個假設的基礎就開始鬆動。

Axios 報道同時指出，自"Token 價格創歷史新高"的爭議發酵以來，硅谷數據 Token 指數已連續 13 個交易日中有 12 個交易日下跌，市場用腳投票的信號相當明顯。

微軟的多模型策略，也反映出一個更大的行業轉向——不再押注單一供應商，而是根據任務複雜度和成本靈活調配模型。這對 OpenAI 和 Anthropic 而言，意味着議價能力正在被稀釋。