微软正评估将中国开源模型DeepSeek V4的微调版本，整合到其企业级AI工具Copilot Cowork中，作为OpenAI与Anthropic模型的高性价比替代方案。据Axios报道，微软预计将在未来数周内完成评估并公布最终决策。

这一动态，恰好与高盛Delta-One交易台负责人Rich Privorotsky近期提出的核心命题形成强烈呼应——他将当前AI行业面临的定价困境称为“价值万亿的问题”：更低的智能成本，究竟是在激活需求，还是在动摇定价权？

针对这一问题，微软的选择本身已释放出明确信号。数据同样佐证了这一趋势：追踪AI Token价格的Silicon Data Token指数，在连续13个交易日中有12个交易日出现下跌，正逼近近期低点。

微软为何考虑更换模型？成本压力已不容忽视

此前，微软的Copilot Cowork向企业用户提供无限制使用额度，但这一模式已难以为继。

微软负责Copilot业务的执行副总裁Charles Lamanna直言：“部分用户每周完成数百项任务，效率极高——但代价是成本可能急剧攀升。”

为此，微软宣布将Copilot Cowork转为按计算量计费的模式。与此同时，公司正在探索引入DeepSeek V4的微调版本或其他开源模型，以大幅降低模型调用成本。

这背后的逻辑其实十分清晰：中国模型价格更低，美国模型价格更高。Token定价数据明确显示，中美模型在输入/输出定价上存在显著差异。

“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，且以约一半的成本，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“市场一直低估的发展方向”。

这一趋势的市场含义具有双向性。

看多逻辑：成本下降、门槛降低，最终应能推动AI使用量与算力需求同步扩张。

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？”他称这个问题为“价值万亿的问题”。

便宜的AI，究竟是利好还是隐患？

真正的冲击在于：万亿资本支出的逻辑是否还能成立？

微软的选择，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，收入端能够支撑这些投入。

但如果连微软自身——OpenAI最大的投资方与合作伙伴——都开始认为OpenAI价格过高，转而考虑中国开源模型，这一假设的基础便开始松动。

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与成本灵活调配模型。这对OpenAI和Anthropic而言，意味着议价能力正被逐步稀释。