解读

1. 面试官想验证：你是否把“算力降价”当成单纯的技术红利，还是把它放到“商业-技术-合规”三角里做权衡。
2. 国内AI赛道卷交付、卷毛利、卷合规，任何价格动作都会立刻传导到招投标、渠道返点、数据再采购和监管备案，必须给出可落地的财务模型。
3. 题目隐含两层压力：短期市占率 vs 长期技术壁垒；To B 项目制现金流 vs SaaS 标准化规模。回答要体现“算账能力 + 节奏感 + 合规底线”。

知识点

1. 边际算力成本（Marginal GPU Cost）：国内公有云 A100/H800 按小时计费，长单锁价可降 18–30%；私有化交付需摊销 3 年折旧。
2. 价格-需求弹性：To B 政府/央企客户价格弹性 <1，降价不一定放量；To B 互联网客户弹性≈1.2，降价可抢 POC。
3. 毛利率安全线：国内 AI 软件上市公司平均毛利 65%，低于 55% 会被投资人质疑“没有深科技”。
4. 研发再投入比例：科创板对“硬核科技”要求最近三年累计研发投入占营收 ≥5%，且 ≥6000 万元；低于此值影响再融资。
5. 数据飞轮闭环：降价带来新场景数据，需评估数据边际价值（MVDP）是否覆盖标注、合规加密、三级等保成本。
6. 合规红线：降价不能突破《价格法》第十四条“低于成本倾销”；政府集采项目需提交《成本测算表》，接受审计。
7. 动态定价策略：常用“阶梯降本-分段降价”模型——先回收 30% 降本为利润，再拿出 30% 做场景定制，剩余 40% 作为价格杠杆，按客户分层释放。

答案

我会采用“三段式动态定价”而不是简单二选一，核心是让降价与研发形成互补，而不是互斥。
第一步，先保住 30% 的降本红利作为利润，确保毛利率不低于 60%，满足上市公司审计及下一轮估值要求。
第二步，把额外 30% 的降本让渡给“数据高价值客户”——即愿意回传脱敏数据、签署《数据联合建模协议》的头部客户。通过降价换取他们场景中的长尾数据，快速填满我们缺失的 Corner Case，提高模型 Recall 2–3 个百分点，形成数据飞轮。
第三步，剩余 40% 的降本空间做成“性能解锁包”：在 SaaS 产品里以增值模块形式出现，客户若一次性预付三年费用，可解锁更大参数模型或更高 QPS。这样把降价动作转化为“预收账款”，既改善现金流，又把利润沉淀为研发预算，用于下一代稀疏化模型与国产算力适配。
落地时，我会用一张“降本-降价-研发”联动表给管理层和财务同步：

• 列清每下降 1 万元 GPU 成本，对应价格、毛利、数据增量、研发池各变动多少；
• 设置合规阈值：任何客户报价不得低于《成本测算表》的 115%，防止倾销审查；
• 设置研发红线：每年研发/营收比例必须 ≥8%，否则自动触发价格回收机制。
  通过这套机制，我们既用价格杠杆抢到了高价值场景与数据，又把利润锁进了下一代技术壁垒，实现“今天抢市场，明天抢技术”。

拓展思考

1. 如果降本来自国产替代（如华为昇腾 910B），需额外评估生态迁移成本（算子重写、精度回退、客户验收周期），可能反而延迟交付，此时应优先把利润用于“国产算力适配专项”，而非直接降价。
2. 在 GTM（Go-To-Market）层面，可把降价额度包装成“智能算力券”，客户若完成数据回流即可兑换，这样把价格武器转化为数据运营工具，避开“低价倾销”合规风险。
3. 未来若出现“算力现货交易所”（类似上海数据交易所模式）， GPU 价格实时波动，产品经理需把定价模型从“年度成本摊销”升级为“小时级动态定价”，并与财务、法务共建“价格熔断”机制，防止负毛利订单自动成交。