人工智能大模型“價格戰(zhàn)”的原因及影響分析

人工智能大模型“價格戰(zhàn)”的原因及影響分析2024年，尋找商業(yè)化落地出口成為國內(nèi)外人工智能大模型“老兵”為主的人工智能大模型企業(yè)連番掀起“價格戰(zhàn)”，希望復刻互聯(lián)網(wǎng)時代的成功商業(yè)路徑，“價格戰(zhàn)也將帶來創(chuàng)業(yè)企一、人工智能大模型“價格戰(zhàn)”正酣從降價力度看，從輕量模型到主力模型均有不同程度降價。ERNIE-Speed、ERNIE-Lite、ERNIE-Tiny系列模型可直接LiteAPIpro-32k99.3%；阿GPT4Qwen-LongAPI輸入價格直降7%4價格的1/40I的入門級產(chǎn)品GL3/tokens未變。此輪降價僅涉及tokens使用量計費、訂閱制會員費及API調(diào)用，而模型的精調(diào)、訓練、部署價格并未調(diào)整。從降價主體看，本輪降價主要集中在國外部分頭部AIOpenAIChatGPT4530云業(yè)務(wù)“造血能力支撐大模型“低價探路深度求索等人工智能初創(chuàng)企業(yè)依托資本實力也紛紛卷入“價格戰(zhàn)”。微軟、谷歌、Meta、亞馬遜等國際科技公司，以及國內(nèi)華為公司暫未降價。二、原因分析成本驅(qū)動：模型和芯片成本雙向降低是本輪降價的重要前提。一方面，模型優(yōu)化和算法革新帶動模型消耗成本降低。在202361/12，對應(yīng)性能/701051%混合專家模型（MoE、分布式推理等技術(shù)手段，優(yōu)化豆包大模BlackwellAIHopper25倍。數(shù)據(jù)集支持大模型進化升級。GPT1.04.0，數(shù)據(jù)參數(shù)從的用戶動態(tài)交互數(shù)據(jù)集提高大模型的“類人化”相較于靜態(tài)數(shù)據(jù)、合成數(shù)據(jù)，動態(tài)交互數(shù)據(jù)更有助于提升大模型的輸出精準度和感知用戶情緒的能力，尤其對具備反饋機制的大模型更甚。如，LLaMA-2InstructGPT采用反饋強化學習技術(shù)（RLHF）隨著降價、補貼等大戰(zhàn)的身影，如滴滴、快的、Uber的打車大OFO3“免費試用”探索商業(yè)落地AI2500tokens。三、影響分析企業(yè)通過“價格戰(zhàn)”以及獲得進一步投資的空間變小。tokens70萬50API100對本企業(yè)的大模型應(yīng)用成本降低，或?qū)⒋碳て髽I(yè)開發(fā)應(yīng)用的意促進應(yīng)用生態(tài)進一步繁榮。3G4G5G10000元/G100元/G1元/G甚至無線流量，隨著流量成本降低和技術(shù)價格戰(zhàn)”Gartner2027AI工作負載中，基于云的工作負載占比將從之前的20%上升至80%價格戰(zhàn)”相比B端、C四、幾點建議提升人工智能大模型核心能力。一是引導人工智能企業(yè)從“卷價格”向“卷技術(shù)”一是搭建行業(yè)企業(yè)與人工智展開全面合作，共同構(gòu)建大模型應(yīng)用軟件