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人工智能成本在下降,但仍无法解决根本问题

  尽管人工智能(AI)承诺帮助企业削减成本,但其自身的高昂成本却一直是一个大问题。

  对于一项承诺能帮助企业削减成本的技术来说,人工智能本身的成本一直是个大问题。

  AI的扩展法则表明,制造更强大的模型需要更多的计算能力,这迫使科技公司投入数十亿美元建设庞大的数据中心和购买强大的芯片,而这些成本无法不转嫁给客户。Google的AI工具可生成文档或电子邮件,但并不便宜。对于员工每月6美元的Workspace套件,公司需要额外支付20美元。微软(MSFT.O)的Copilot AI助手每月每位员工需要30美元。

  同时,研究公司Gartner表示,将AI直接部署到公司的系统中,成本可在500万至2000万美元之间,预计到2025年底,30%的生成式AI项目将因为这些高昂的费用而被放弃

  对于客户来说,好消息是AI的成本似乎在下降,有助于缩小收益和投资之间的差距。而坏消息是:这仍未解决更大的实用性问题,这需要几年时间才能解决

  硅谷的普遍智慧是继续投资以占据未来的有利位置。上周二,微软宣布其季度资本支出达到创纪录的190亿美元,比去年增长超过80%。首席执行官萨蒂亚·纳德拉表示,所有这些投资将继续“抓住AI的机会”。Alphabet(GOOGL.O)公司首席执行官桑达尔·皮查伊在最近的一次财报电话会议上也表达了类似的观点:“对我们来说,投资不足的风险远远大于投资过度的风险。”投资者并不完全买账:自最新财报发布以来,微软的股价下跌了约2%,Google下跌了5%。

  近年来训练AI的成本有所上升,但这两家科技巨头的AI服务似乎正朝着更便宜的方向发展。Google的一位发言人表示,该公司的最新Gemini模型——企业可用于自动化客户服务操作或总结内部文件——比上一个模型更强大,但价格却降低了近一半。

  OpenAI的最新模型GPT-4o速度更快,但比前任GPT-4 Turbo便宜50%。一位女发言人告诉我,自2022年以来,访问其模型的成本——按处理的标记(基本上是语言模型处理的单词)计算——已经下降了99%。“我们致力于继续这一趋势,”她补充道。

  在AI科学家中,使用“稀疏性”和“量化”等技术降低成本一直是最近会议的主要关注点。OpenAI的竞争对手Anthropic的一位高管表示,其模型的价格在未来一到两年内可能会降到当前价格的25%,并且该公司(从包括Google和亚马逊(AMZN.O)在内的投资者那里筹集了88亿美元)已经通过新的研究方法将构建最近一个模型的成本减半。

  还有其他迹象表明成本正在下降。在中国,由于监管环境较宽松、劳动力成本较低以及政府补贴,AI公司一直在进行价格战,从而降低了使用生成式AI的价格。例如,一家名为DeepSeek的AI初创公司向企业用户收取每百万标记0.14美元的费用,而OpenAI的类似模型则收费10美元。

  商业用户也在实现成本效益。许多人意识到,他们不需要最强大的AI来提升员工的生产力,因此他们正在试验来自Meta Platforms(META.O)等公司的开源模型或更便宜、更慢的小模型。客服聊天机器人可能需要最先进的AI工具来实时推理,但分析客户电话以改进它们?这可以用不太先进的技术来完成。

  全球资产管理公司Man Group Plc称,他们为投资组合经理总结文本或为其他员工将一天的工作量减少到30分钟所使用的模型确实在降低成本。但关于这种价格趋势在未来是否可持续的问题依然存在。

  硅谷有补贴价格的历史,流媒体平台、叫车应软件和云服务都为了扩大市场份额而承受利润压力。目标是熬过竞争,最终提高价格,实现盈利。但对于生成式AI来说,问题的关键在于:它对企业底线的用处仍是一个广泛的问题,这也是Gartner预测明年年底将有30%的项目被放弃的主要原因。

  如果这项技术依然局限于仅仅提供聊天机器人和总结文本服务,那么即便价格下降也不值得。这可能是科技公司在处理成本问题之外应该更多关注的问题。

  来源:金十数据

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