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潞晨科技宣布暂停DeepSeek API服务的事件，不仅暴露了AI大模型行业的技术与成本博弈，更折射出国内AI生态中中小企业的生存困境和行业内卷的深层矛盾。这一事件背后，既有企业个体商业模式的局限性，也揭示了整个行业在技术迭代、成本控制和市场策略上的系统性挑战。
一、潞晨科技停服的核心原因：成本压力与技术壁垒的突破
成本与盈利模式的失衡
潞晨科技创始人尤洋曾公开测算，若每日输出1000亿token，企业每月机器成本高达4.5亿元，而收入仅为4800万元，亏损达4亿元36。这一成本模型在中小型MaaS（模型即服务）厂商中具有代表性。DeepSeek官方公布的545%理论成本利润率，建立在超负荷运行和极致的GPU利用率优化基础上，而第三方服务商需为应对用户访问波动预留冗余算力，实际成本可能是理论值的5倍。
技术壁垒的瓦解
DeepSeek通过开源推理组件和低成本定价策略（如错峰时段调用价格降至原价的25%），大幅降低了技术门槛。这使得中小厂商难以通过“倒卖API”盈利，反而陷入“用户越多亏损越大”的困境。其开源生态进一步削弱了第三方服务商的竞争优势，迫使潞晨科技等企业退出。
二、AI大模型内卷的集中爆发：从“百模大战”到市场洗牌
重复建设与资源浪费
国内大模型行业曾出现“一哄而上”的局面，2023年涌现238个大模型，但多数缺乏核心竞争力和应用场景。行业陷入“参数内卷”和营销