BAT卷价格,云卷大模型

作者:潇冷 来源:原创 2024-05-22

  这两年的阿里云表现颇为躁动:先是在政务云市场“失利”之后,为巩固企业市场,选择一轮又一轮的云降价;后是在“百模大战”,大模型厂商各显神通的背景下,又一次选择降价策略,掀起新一轮大模型降价潮

  5月21日,阿里云宣布,通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long的API输入价格降至0.0005元/千Tokens,直降97%。

  紧接着,百度发文称,文心大模型两款主力模型ENIRE Speed和ENIRE Lite全面免费。阿里称,大幅降低大模型推理价格,就是希望加速AI应用的爆发。 

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  大模型进入普惠时代?

  虽然,阿里云将大模型降价推向高潮,但并不是大模型降价的“首创”。

  5月13日,OpenAI举行新品发布会,并带来一款名为GPT-4o的人工智能模型。OpenAI表示,GPT-4o在多模态方面能力强大,且用户可以免费使用。哪怕大模型再烧钱,OpenAI也很执着于降价。

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  同样不在乎钱的还有火山引擎,其推出的豆包大模型,大幅低于行业价格。据悉,豆包通用模型pro-32k的推理输入价格为0.0008元/千Tokens。按当时来讲,比行业便宜99.3%。这波大模型降价潮,将席卷哪些厂商尚未可知,可以肯定的是,云大厂将无一幸免。

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  为何?进入2024年以来,大模型竞争主要集中于场景化应用,比如月之暗面的长文本,再比如网络运维领域的GPT产品等。

  大模型厂商在各自赛道跑马圈地,殊不知当以阿里云、百度智能云、火山引擎为代表的大模型布局场景接近尾声之时,最有效的竞争策略便是“降价”。

  在此背景下,百模大战格局将面临全新洗牌,市场不再需要如此之多的玩家,这一点像极了滴滴与优步的竞争策略,通过烧钱入场,进而收获市场。

  而这一轮的重新洗牌之后,对于用户或企业而言,最大的好处在于,大模型也正在进入普惠时代,用户开始低价享受技术带来的革新。

  大模型为何能降价?

  一个非常有意思的事情是,当大家还在“纠结”于大模型训练与推理烧钱的时候,大模型已经开始降价了。

  相关数据显示,飞桨平台在万卡集群训练出来的文心大模型4.0版本,推理成本预计是文心大模型3.5版本的8至10倍。其烧钱程度可见一斑。 

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  事实上,将大模型交付用户使用之后,如果没有大版本更新,那么主要消耗的是推理成本。有观点认为决定大模型推理成本的有三个因素:大模型的网络结构和参数规模;大模型的推理部署,比如并行推理、量化、部署方式等;芯片和集群等硬件也将影响大模型的推理成本。

  所以,只要参数规模小、大模型推理部署简单,以及硬件成本低,大模型降价并不是全无可能。与此同时,头部通用大模型厂商正在积极地开展“成本瘦身”运动

  微软新公布的GPT-3支持的AI超级计算机在AI模型训练效率上实现了显著突破,相较其他平台,其训练效率提升了高达16倍。这一显著地提升不仅大幅减少了时间成本,还有效降低了潜在的风险成本,使得AI模型的研发和应用变得更加高效和可行。 

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  盘古大模型在其2.0版本中,已经前瞻性地采用了稀疏+稠密的创新架构,旨在降低模型的训练成本。这种架构通过优化计算资源的使用,提高了训练过程的效率,为AI模型的开发和应用提供了更为经济且高效的解决方案。

  而文心一言在推出仅一个月后,通过技术革新,成功将其大模型的推理性能提升了近10倍。这一卓越的性能提升不仅带来了更快速的推理速度,还显著降低了推理成本,仅为原来的十分之一。 

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  赛迪顾问人工智能与大数据研究中心常务副总经理邹德宝解释道,价格的差异首先源于各家大模型在技术实力、应用场景和训练成本等方面的不同。技术领先、功能强大的模型往往定价较高,而功能相对简单或训练成本较低的模型则定价较低。

  此外,市场竞争的激烈程度也是影响定价的重要因素。为了吸引更多客户,一些模型厂商选择降价策略,从而在市场中占据更有利的位置。

  大厂赔钱抢市场,小厂路在何方?

  在竞争日趋白热化的大模型市场中,大厂凭借其雄厚的资本、深厚的技术积累以及规模化经营的优势,占据了主导地位。

  火山引擎总裁谭待在访谈中明确指出,降低成本是推动大模型迅速进入“价值创造阶段”的核心动力,并且大规模地使用不仅能够优化模型,还能显著减少模型推理的单位成本。

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  当前,大厂为抢占市场份额不惜以赔钱的代价进行竞争,这无疑给小规模模型提供商带来了巨大的生存压力。

  据统计,截至2024年4月底,大模型相关项目的中标公告已累计近200个,远超过2023年的总数。面对大厂的强势挤压,初创企业的生存空间被严重压缩。

  价格战虽然能在短期内带来市场份额的扩张,但长期来看,它可能压缩企业的利润空间,影响行业的健康发展。

  对于实力雄厚的大企业来说,价格战是巩固市场地位、实现规模效益的机遇;然而,对于规模较小、实力较弱的模型提供商而言,它们面临的生存压力将日益加剧。

  写在最后

  原以为在大模型部署的前期阶段,厂商还是集中于探索场景化应用于技术突破,价格战将是后期采用的策略。

  然而,在OpenAI、字节跳动、阿里云、百度云的加码下,大模型也迎来新一轮降价。 

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  在如此激烈的竞争中,中小大模型企业需要寻找自己的发展道路。在数据、算法、算力等方面均不如头部企业的情况下,差异化发展成为了关键。

  它们可以选择深耕某一细分领域的行业大模型,或者加速应用的落地,通过独特的价值和创新能力,为自己赢得一席之地。这些都是中小大模型企业当前迫切需要解决的问题。

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