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

微软正在考虑将中国开源模型 DeepSeek V4 的微调版本，引入其企业 AI 工具 Copilot Cowork，作为 OpenAI 和 Anthropic 模型的低成本替代选项。据 Axios 报道，微软预计将在未来数周内确定并公布最终选择。

这一消息与高盛 Delta-One 交易台负责人 Rich Privorotsky 近日提出的核心命题高度呼应——他将当前 AI 行业的定价困局称为“价值万亿的问题”：更低的智能成本，究竟是在创造需求，还是在摧毁定价权？

对于这一问题，微软似乎已经 “用脚投了票”。数据同样互相印证，追踪 AI Token 价格的 Silicon Data Token 指数已连续 13 个交易日中有 12 个交易日下跌，直奔近期低点。

微软为什么要换模型？成本压力已经压不住了

微软的 Copilot Cowork 此前向企业用户提供无限制使用，但这条路已经走不通了。

微软负责 Copilot 业务的执行副总裁 Charles Lamanna 直言："有些用户每周完成数百项任务，效率很高——但代价是成本可以飙得非常高。"

为此，微软宣布将 Copilot Cowork 切换为按计算量计费的使用模式。与此同时，微软正在探索引入 DeepSeek V4 微调版本或其他开源模型，以大幅压低模型调用成本。

这背后的逻辑很简单：中国模型便宜，美国模型贵。Token 定价数据，中美模型在输入/输出定价上存在显著差距。

“半价追平顶尖模型”——高盛提出 “价值万亿的问题”

高盛援引 OpenRouter 的最新实验结果显示：由 Gemini 3 Flash、Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 Pro 组成的多模型组合，在基准测试中全面超越单独运行的 GPT-5.5 和 Opus 4.8，并以约一半的成本，将性能差距缩小至距 Fable 5 不足 1% 以内。

高盛 Privorotsky 将这一结果定性为"市场一直低估的方向"。

这一趋势的市场含义是双向的。

看多逻辑：成本下降、门槛降低，最终应推动 AI 的使用量和算力需求同步扩张。

看空逻辑：这直接加速 Token 通缩，动摇现有模型经济学的可持续性。

Privorotsky 将核心矛盾提炼为一个问题："更低的智能成本，究竟创造的需求多，还是摧毁的定价权多？"这个问题，他称之为"价值万亿的问题"。

便宜的 AI，到底是好事还是坏事？

真正的冲击：万亿资本支出的逻辑还成立吗？

微软的这个选择，对市场的冲击远不止于一家公司的供应商切换。

过去两年，科技巨头们砸下或承诺砸下天量资本支出，背后的核心假设之一是：企业客户会持续采购高价的美国顶尖 AI 模型，收入端能够撑起这些投入。

但如果连微软自己——OpenAI 最大的投资方和合作伙伴——都开始嫌 OpenAI 太贵、转而考虑中国开源模型，这个假设的基础就开始松动。

Axios 报道同时指出，自"Token 价格创历史新高"的争议发酵以来，硅谷数据 Token 指数已连续 13 个交易日中有 12 个交易日下跌，市场用脚投票的信号相当明显。

微软的多模型策略，也反映出一个更大的行业转向——不再押注单一供应商，而是根据任务复杂度和成本灵活调配模型。这对 OpenAI 和 Anthropic 而言，意味着议价能力正在被稀释。