商业模式拆解 · Sber (GigaChat)
Sber GigaChat：银行资产负债表养模型，低价API换生态，企业部署外包给集成商
Sber用银行资金承担GPU与电力成本，以API降价三分之二和免费C端换生态，靠集成商推企业部署，赌的是俄语市场封闭需求足以让母行消化长期投入。
关键数字
- 3亿token售价19500卢布（含增值税），有效期1个月GigaChat Lite套餐2026-02R2
- 5000万token售价25000卢布（含增值税），有效期1个月GigaChat Pro套餐2026-02R2
- 3000万token售价19500卢布（含增值税），有效期1个月GigaChat Max套餐2026-02R2
- Lite每1000token 0.065卢布、Pro 0.5卢布、Max 0.65卢布（含增值税）按量计费同步模式单价2026-02R2
- 600卢布（含增值税），当月未使用不收费按量计费最低月消费2026-02R2
- 全部资费下调至原来的三分之一API资费下调幅度2026-02R3R7R9
GigaChat的收入来自两条线：对公API与套餐订阅，以及企业部署项目。付钱的是法人及个体工商户，个人用户免费。钱主要花在GPU采购与电力上，Sber副行长称这占训练成本80%，且对银行损益表有显著影响。它靠母行资产负债表活着，不靠模型业务自身现金流。渠道上，Sber自营API平台之外，2026年9月起新客户改由cloud.ru计费，企业部署则计划到2026年底至少一半交给集成商。最大的赌注是：用低价API和免费C端把俄语开发者与企业圈进来，赌本地合规与语言理解足以让需求留在境内，而母行能长期承担推理与训练开销。最可能的结局是成为俄罗斯市场的默认选项，但商业回报受制于降价后的毛利与银行对AI投入的容忍度。
产品与模型
三档模型分层：Lite走量、Pro与Max吃高价值请求
GigaChat模型系列分Lite、Pro、Max三档，API中对应GigaChat-2、GigaChat-2-Pro、GigaChat-2-Max。这种分层让同一套API能覆盖从简单文本生成到复杂推理的请求，客户按任务选档，Sber则把算力成本按档位分摊。Lite套餐3亿token售价19500卢布，Pro套餐5000万token售价25000卢布，Max套餐3000万token售价19500卢布，有效期均为1个月。三档的token单价差异明显，Lite按量每1000token 0.065卢布，Pro 0.5卢布，Max 0.65卢布，全部含增值税。
依据R2API能力做宽：文本、向量化、同步异步、多模态
GigaChat API提供文本生成和Embeddings向量化，支持同步与异步两种处理模式。此外还具备绘图、写代码、创作文本与语音播报等能力。能力铺得宽，是为了让开发者在一个API下完成多种任务，减少切换成本；但这也意味着推理侧要同时维护多种模型和模态，成本结构更复杂。
依据R2R14收入模式
对公API按token计费，套餐与按量并行
GigaChat API面向法人及个体工商户，可通过发票要约或合同购买套餐。套餐按月售卖，Lite 3亿token 19500卢布、Pro 5000万token 25000卢布、Max 3000万token 19500卢布，均含增值税，有效期1个月。按量计费同步模式下Lite每1000token 0.065卢布、Pro 0.5卢布、Max 0.65卢布，最低月消费600卢布，当月未使用不收费。套餐和按量并行，是给不同用量节奏的客户各一个入口。
依据R22026年2月API降价至原三分之一，用价格换采用
2026年2月2日Sber宣布GigaChat API全部资费下调至原来的三分之一。Sber高级副总裁Andrey Belevtsev对外发布定价信息，并称俄罗斯企业引入GigaChat的兴趣显著增长。降价直接压缩了每token收入，但Sber的算盘是用更低门槛换更多调用量和更早的开发者锁定。代价是毛利让给了云与算力成本，模型业务自身更难在短期覆盖训练与推理开销。
依据R3R6R7R9客户与市场
付钱的是法人及个体工商户，个人用户免费
GigaChat对个人用户免费开放且无使用限额，付钱的一方是法人及个体工商户，通过发票要约或合同购买套餐。这意味着C端承担的是拉新和习惯培养，不直接产生收入。企业侧已有俄罗斯邮政这样的落地案例，2025年6月俄罗斯邮政与Sber签署协议，将在其业务中部署GigaChat。Sber称企业兴趣显著增长，但公开资料未披露付费客户数和合同金额。
依据R2R7R9R12R14获客与渠道
自营API平台加cloud.ru迁移，企业部署交给集成商
GigaChat API目前可通过Sber自有平台购买套餐，但自2026年9月1日起，新客户或未购买过套餐的客户需通过cloud.ru平台付费使用模型。渠道向cloud.ru集中，意味着Sber把计费与交付环节外挂到云平台上。企业侧则走合作伙伴路线：2026年4月Sber推出GigaChat Enterprise集成商合作伙伴计划，并预计到2026年底至少一半的企业部署由合作伙伴实施。把实施外包，能换来覆盖速度，但也把客户关系和部分毛利让给集成商。
依据R2R11成本结构
训练成本八成是GPU与电力，推理成本约训练的四分之一
Sber副行长称训练大模型80%的成本来自GPU采购与电力，所需电力相当于一个俄罗斯中等城市的用电量。单个模型训练需3-6个月，大型模型需9个月。推理成本约为训练成本的1/4。这几项决定了GigaChat的钱主要花在算力和电上，且训练周期长、占用重。Sber还明确称AI研发支出对银行资产负债表和损益表有显著影响，说明这笔开销不是模型业务自身能消化的。
依据R5融资与资本
母行资产负债表兜底，模型业务不靠自身现金流
GigaChat没有公开的独立融资或估值信息，其存续依赖Sber的银行资产负债表。Sber副行长称AI研发支出对银行资产负债表和损益表有显著影响，这等于承认模型投入是集团层面的资本开支，而非自负盈亏的业务单元。Sber预计2026年从AI获得5000亿卢布收入，其中生成式AI约1000亿卢布，并称GigaChat推广已带来近300亿卢布收入。这些是集团口径的预期与累计数，公开资料未披露GigaChat单独的利润或现金流。
依据R5R10护城河
俄语语境与境内托管合规，是需求留下的理由
Sber称GigaChat针对俄罗斯市场设计，理解本地语境并保障数据安全可靠。第三方资料也把俄语与本地文化理解、Kandinsky图像生成及俄罗斯境内托管合规列为优势。这几项叠在一起，让对数据出境敏感的俄罗斯企业和机构更倾向于选本地模型。但护城河不来自模型能力本身，而来自合规与语言适配构成的切换成本；一旦价格战或替代模型出现，这层壁垒的厚度取决于客户迁移数据和应用的代价。
依据R7R9R13风险与不确定性
降价三分之二后，每token收入能否覆盖推理成本
2026年2月API资费下调至原来的三分之一，直接压缩单位收入。推理成本约为训练成本的1/4，意味着调用量越大，推理开销越持续。如果降价带来的调用量增长不足以抵消单价下降，模型业务毛利会进一步被算力和电力吃掉。Sber没有披露降价后的调用量变化和毛利率，这个缺口只能由母行补。
依据R3R5R7企业部署外包给集成商，客户关系与交付质量外挂
Sber计划到2026年底至少一半的GigaChat Enterprise企业部署由合作伙伴实施。集成商负责实施，意味着Sber把客户接触点和交付质量部分交了出去，集成商同时可能代理其他产品。此外，新客户从2026年9月起改由cloud.ru计费，渠道进一步外挂。对Sber而言，这换来了覆盖速度，但也让收入链条上多了分成的角色。
依据R2R11关键节点
对AI原生公司创始人的启示
这一节是编辑判断，基于上面的证据推演，不是公司原话。
用免费C端拉新、分层套餐筛付费客户，小团队可借，但免费层必须设成本上限
GigaChat对个人用户免费且无使用限额，对公则按token售卖Lite、Pro、Max三档套餐，并用按量计费覆盖不同用量节奏的客户。小团队可以借这个思路：先用免费或低价入口积累使用习惯，再用分层定价把不同预算的客户分开，让高价值请求落到Pro或Max档。
但GigaChat的免费C端背后是Sber的银行资产负债表兜底，训练成本八成来自GPU与电力，推理成本又持续发生。小团队没有这笔钱，免费层必须设成本上限，否则调用量越大亏得越多。
降价三分之二换采用，小团队借不了，因为单位收入要靠母行补
Sber在2026年2月把GigaChat API资费下调至原来的三分之一，赌的是更低门槛能换来更多调用量和更早的开发者锁定。小团队可以借的是“用价格换采用”的意识，但借不了这个幅度：GigaChat的模型业务不靠自身现金流，AI研发支出对银行损益表有显著影响，降价后的毛利缺口由母行补。
小团队没有资产负债表兜底，每token收入必须覆盖推理成本。更现实的做法是在别人的模型上做应用层，把算力成本控制在可变范围内，而不是自研基础模型再打价格战。
企业部署外包给集成商能换覆盖速度，但小团队要先有标准化产品
Sber计划到2026年底至少一半的GigaChat Enterprise企业部署由合作伙伴实施，新客户计费也从2026年9月起迁到cloud.ru。把实施和计费外挂，换来的是覆盖速度，代价是客户关系和部分毛利让给集成商。
小团队可以借这个思路：把交付交给更贴近客户的合作方，自己保留产品核心。但前提是产品足够标准化、分成规则清晰，否则客户关系会完全落在合作方手里。Sber有品牌和集成商网络托底，小团队没有，所以更要把产品边界和合作条款先定清楚。
公开资料没有回答的问题
- GigaChat API降价后的调用量、付费客户数和毛利率，公开资料未披露
- GigaChat推广近300亿卢布收入的口径与时间区间，公开资料未披露
- Sber预计2026年生成式AI约1000亿卢布收入中，GigaChat API与企业部署各占多少，公开资料未披露
- 集成商合作伙伴计划的分成比例和合作伙伴数量，公开资料未披露
- GigaChat训练与推理所依赖的GPU来源和电力合同，公开资料未披露
证据来源
正文里的编号对应下面的来源。数字没有来源的句子在成稿前已被删除；公开资料未披露的直接写明未披露。
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