中國AI價格戰白熱化，全球AI版圖震盪

30 秒看重點

• 事件：中國AI「六強」大廠祭出價格戰，核心AI模型服務降價甚至免費。
• 意義：加速AI應用普及，但恐衝擊產業獲利結構，挑戰美國AI生態優勢。
• 影響：台灣相關產業須關注AI模型成本變化，調整策略搶攻AI應用商機。

中國AI價格戰為何殺紅了眼？

最近，中國AI圈簡直像百貨公司週年慶，只不過這次特價的是「人工智慧」！包括騰訊（混元大模型）、百度（文心一言）、阿里巴巴（通義千問）、字節跳動（豆包）等一線科技公司，甚至還有新興獨角獸智譜AI、MiniMax等，都卯足了勁，將核心AI大模型服務的費用大幅下調，甚至部分功能直接免費開放給企業用戶或開發者。這不只是一般的促銷，更是一場你死我活的市場爭奪戰。

這波「中國AI價格戰」之所以會如此激烈，背後有幾個關鍵原因。首先是「搶佔生態系」。就像以前軟體公司會免費發送瀏覽器或作業系統來綁定使用者，現在的AI巨頭也想透過低價或免費策略，快速吸引開發者和企業採用他們的大模型作為基礎設施。一旦用戶習慣了他們的模型介面和工具鏈，轉換成本就會變高，形成生態護城河。其次是「算力成本攤平」。中國AI大廠在過去幾年投入巨資建設算力基礎設施，累積了龐大的GPU算力。在模型逐漸成熟後，他們需要透過規模化的使用來攤提這些高昂的固定成本，因此降價就成了加速普及的有效手段。第三是「政策扶植與市場特性」。中國政府大力支持AI發展，也鼓勵本地企業創新。在一個龐大且競爭激烈的國內市場中，價格戰往往是快速擴張、淘汰對手的不二法門。

這場價格戰的最終目標，很可能是要挑戰美國目前由OpenAI、Google等主導的高成本AI生態系。美國頂級AI模型的推論成本相對較高，這使得中小型企業或開發者在應用AI時，會有較大的成本壓力。中國業者試圖透過「性價比」優勢，讓AI應用在中國市場大規模普及，並進一步向國際輸出，改變全球AI市場的競爭格局。這就好比當年中國智慧型手機廠商以高性價比策略，成功顛覆了全球手機市場版圖一樣，AI領域的戰爭才剛要開始，而台灣科技產業也必須密切關注這股AI價格戰的動向。

台灣怎麼看這件事？

中國AI價格戰對台灣來說，絕對是把雙面刃，影響深遠。從正面看，AI模型價格降低，意味著台灣的軟體服務業者、新創公司，甚至是一般企業，採用或開發基於大型語言模型（LLM）的AI應用成本會顯著下降。這可以加速台灣各行各業導入AI轉型，提升競爭力。例如，開發客服聊天機器人、內容生成工具或智慧分析系統等，都會變得更經濟實惠。但另一方面，這也意味著全球AI應用的平均利潤可能會被壓縮。如果台灣業者只是單純提供AI模型的應用整合服務，而缺乏核心技術或差異化，其獲利空間將面臨考驗。此外，中國的低價AI服務若成功拓展至國際市場，可能也會讓台灣在特定AI應用領域面臨更嚴峻的競爭壓力。台灣廠商需要思考的是，如何在價格戰中找到自己的生存之道，不只是當「組裝廠」，更要往高附加價值的AI解決方案邁進，特別是在半導體供應鏈上的優勢，如何持續鞏固與AI巨頭的合作，將是關鍵。

編輯觀點

中國AI價格戰的爆發，其實是產業發展必然的階段。當技術逐漸成熟、市場競爭者增多，透過價格來爭奪市佔是常見手段。對於全球AI生態系而言，這會加速AI的普及，讓更多創新應用得以實現。然而，我們也必須警惕，過度的價格競爭可能導致「劣幣驅逐良幣」，影響模型的品質與安全性投入。台灣的機會在於，如何善用我們在晶圓製造、半導體設計的頂尖實力，與全球AI巨頭建立更緊密的合作關係，成為他們不可或缺的AI算力夥伴，而不是只聚焦在終端應用服務的紅海廝殺。同時，我們也該鼓勵本土AI模型與應用在特定垂直領域深耕，走出差異化。

常見問題

什麼是中國AI價格戰？

中國AI價格戰指騰訊、百度、阿里等大廠，將旗下生成式AI大模型服務大幅降價甚至免費開放，以搶佔市場和使用者。

這場價格戰對AI開發者有何影響？

開發者能以更低廉的成本使用高品質AI模型，降低開發門檻，加速AI應用創新，但也可能導致市場競爭加劇。

為何中國AI企業要發動價格戰？

主要目的是搶佔市場份額、建立生態系、攤平高昂的算力建設成本，並挑戰美國AI服務的高價策略。

這對台灣半導體產業會有什麼影響？

一方面可能提升AI晶片需求；另一方面，若AI服務利潤壓縮，長期可能影響AI公司對高階晶片的投資意願，需密切觀察。

台灣企業應如何應對中國AI價格戰？

台灣應善用半導體優勢，與AI巨頭深化合作，並在特定AI應用領域追求技術差異化與高附加價值。

名詞小教室

生成式AI

AI 的一種，能根據學習到的資料自動生成文字、圖片、影音等全新內容，就像一位創意無限的數位藝術家。

大模型（LLM）

「大型語言模型」的簡稱，指那些擁有數十億甚至數千億參數的巨大AI模型，訓練數據龐大，能理解並生成像人一樣的複雜語言。

算力

指的是電腦系統進行運算的能力，尤其在AI領域，通常指 GPU 或 TPU 等專用晶片處理大數據和複雜演算法的運算能力，就像AI的大腦需要強大的思考速度。