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“百模大战”已从算力战、规模战蔓延到了价格战。
5月15日字节跳动宣布豆包主力模型小于等于32K在企业市场的定价只有0.0008元/千Tokens0.8厘就能处理1500多个汉字比行业便宜99.3%5月21日阿里云宣布通义千问主力模型Qwen-LongAPI编程接口输入价格从20元/百万Tokens降至0.5元/百万tokens直降97%百度随后宣布文心大模型的两款主力模型 ENIRE Speed、ENIRE Lite全面免费腾讯云5月22日发布公告称将全面下调大模型价格其混元-lite即日起免费……
尽管各个平台大模型的参数不一样最终价格也不尽相同但价格降幅均在50%以上。大模型降价意味着什么将带来哪些影响除了价格大模型在商业化应用过程中还有哪些关键问题待解
价格战背后 随着各家厂商相继降价有业内人士形容称大模型正从“以分计价”的定价模式向“以厘计价”的时代迈进。AI大模型是出了名的烧钱行业在其商业化之路还在探索阶段的当下为何先打起了价格战
“阿里云能有如此幅度的降价得益于公共云的技术红利和规模效应带来的巨大成本和性能优势。”阿里云相关负责人告诉《中国报道》记者阿里云从模型和AI基础设施两个层面不断优化追求推理成本和性能。
据了解阿里云基于自研的异构芯片互联、高性能网络HPN7.0、高性能存储CPFS、人工智能平台PAI等核心技术和产品构建了极致弹性的AI算力调度系统结合百炼分布式推理加速引擎大幅压缩了模型推理成本并加快模型推理速度。
“OpenAI也在降价试想未来大模型在人们日常生活每天都用低价是真正广泛应用的前提。”火山引擎相关负责人说。
谈及豆包大模型定价他指出首先是在技术上有非常多的优化手段把成本做低且让效果更好比如模型结构优化调整其次是在工程上以前都是单机推理现在是分布式推理自然能把各种底层算力用得更好进而大大降低成本尤其是调度量非常大后能将不同负载作为混合调度从而使成本大幅下降。
“大模型降价主要是市场、技术、政策三方面不断优化综合促成的结果。”赛迪研究院未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙告诉《中国报道》记者。
钟新龙指出从技术成本来看随着技术的进步和优化企业能够以更低的成本提供同样质量的服务从规模效应来看大模型企业在积累了足够的用户基础和数据资源后可以通过规模效应降低单用户的服务成本从企业内部的成本控制和优化能力来看通过优化运营和管理流程企业能够有效降低运营成本从市场需求的增长和政策支持层面来看市场需求增长和相关政策的支持落地也为价格调整提供了可能性。
影响几何 低价和免费模式进入大模型竞技场会对相关企业和产业发展带来哪些影响
火山引擎上述负责人表示国内大模型现在还不是谈竞争的时候池塘有多大鱼才多大大模型市场才刚刚开始当前一起把大模型做好、把应用落地做好、把成本做低让更多用户和企业受益才是关键现在远未到激烈的竞争。
钟新龙表示对大模型企业而言降价可以迅速扩大用户基础增加市场份额。然而降价也意味着企业收入和利润的减少特别是对中小型企业来说可能面临更大的生存压力和财务困境。
谈及对于行业发展的影响钟新龙指出降价有助于促进技术的普及和应用。首先更低的价格让更多企业和开发者可以负担得起大模型服务推动大模型技术在各行业的广泛应用。其次降价带来的市场竞争也促使企业不断优化技术提高服务质量。
钟新龙同时指出也要关注到降价可能带来的一系列问题如服务质量的下降、技术研发投入的减少以及市场的无序竞争。如果在降价后企业通过限制调用速度和任务处理量等方式来控制成本甚至为了节约推理算力成本故意“劣化”模型这就是负面效果了。
“行业需要在降价的同时保持技术创新和服务质量优化只有这样才能实现健康持续的发展。”钟新龙说。
华龙证券研报表示随着国内外大模型厂商技术角逐进一步激烈大模型行业开启价格战信号明显。通过降低价格门槛大模型厂商有望吸引更广泛的企业用户群体从而进一步平衡收入和成本。同时更多消费端用户有望免费使用基础AI应用庞大的访问量有助于企业进一步提升模型服务能力完成良性循环。
商业化应用之困待解 腾讯研究院日前发布的一份报告认为在“人工智能”等重要政策指引下行业大模型有望加速在传统行业落地应用并在云智一体的基础设施支持下朝多模态、人工智能体、端侧及小型化等方向发展更深入地嵌入各行业的工作流程中从而促进生产力的提升。
目前在价格之外大模型在商业化应用过程中还有哪些关键问题需要破解
钟新龙指出技术适应性、数据安全、成本控制和实际业务价值等问题是大模型应用落地要逐步探索逐步解决的毕竟企业主要聚焦的是确保大模型能真正为业务带来价值。
“在实际应用中大模型需要针对特定领域进行优化。例如在医疗领域大模型需要具备深厚的医学知识才能进行准确地诊断。大模型误判如何处理诊断精准性如何保证等这需要通过实践来进行调试和优化。”钟新龙说。
大模型的训练和应用需要大量的数据这些数据往往涉及企业的核心业务和用户隐私。因此如何确保数据的安全性成为大模型商业化应用的关键问题。钟新龙建议人工智能企业在与行业头部客户签订合同时必须注重数据安全问题通过严格的数据管理和加密措施确保客户数据的安全性。此外企业在使用大模型时还需要遵守相关的数据保护法规防止数据泄露和滥用。
部署和运行大模型往往需要高昂的计算资源和能耗。某些企业为了控制成本选择部署轻量化的大模型版本或者通过优化模型调用路径来降低计算资源的消耗。企业在降低成本的同时如何确保大模型的性能和服务质量不受影响在业内人士看来这是需要在具体实践中摸索的。
大模型能否为企业带来实际的业务价值是其商业化成功的关键。钟新龙在做调研的时发现一些制造业企业已经开始探索引入大模型进行生产优化主要路径是通过实时数据分析和预测维护大幅提高了生产效率和设备利用率。“但目前的问题是前期的技术整合和流程优化非常复杂耗费了大量的时间和资源最后效果能否达到预期很难保证。因此实际业务价值到底如何权衡对企业而言也是一道新命题。”
火山引擎相关负责人指出大模型的应用场景落地除了价格因素一方面模型效果要好另一方面应用生态是群体智慧更好的模型、更低的成本、更易落地才能繁荣生态。
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