Великі моделі викликають сплеск зниження цін, сприяючи швидкому поширенню AI-додатків

Нещодавно кілька виробників великих моделей запустили дешеві продукти або змінили цінові стратегії, що викликало широкий інтерес в індустрії. 21 травня Alibaba Cloud оголосила про значне зниження цін на API виклики для своїх комерційних моделей Tongyi Qianwen та відкритих моделей. Зокрема, ціна на вхідні дані для основної моделі Qwen-Long рівня GPT-4 знизилася з 0,02 юаня/тисяча токенів до 0,5 юаня/мільйон токенів, що становить зниження до 97%.

Цей захід зі зниження цін не є винятком. З травня кілька великих компаній з моделювання випустили низькобюджетні продукти або знизили ціни: модель MoE DeepSeek-V2, розроблена компанією Huansquare Quantitative, коштує лише близько 1% від ціни GPT-4-Turbo; компанія Zhihu AI знизила ціну на виклик особистої версії свого продукту GLM-3Turbo з 5 юанів за мільйон токенів до 1 юаня за мільйон токенів; OpenAI випустила модель GPT-4o з такою ж продуктивністю, але за половину ціни; ціна на вхідні дані для моделі Doubao від відомої технологічної компанії становить лише 0,0008 юаня за тисячу токенів; два основні моделі великої моделі Wenxin під управлінням інтернет-гіганта стали повністю безкоштовними; відома компанія в галузі голосових технологій оголосила, що її API Spark Lite буде безкоштовним назавжди.

Цей ряд дій зі зниження цін, ймовірно, зумовлений прогресом у технології інференції великих моделей та зниженням витрат, що об'єктивно надає розробникам більше вибору і може сприяти широкій розробці AI-додатків. Тим часом, "зниження цін + відкритий вихідний код" стає спільним консенсусом серед глобальних постачальників великих моделей, що допомагає вирішити дві основні проблеми, з якими стикаються розробники AI-додатків: "занадто високі ціни на API та недостатня якість відкритих моделей", що, в свою чергу, сприяє загальному процвітанню AI-додатків.

Окрім зниження цін, один з інтернет-гігантів також випустив вісім великих мовних моделей з параметрами від 500 мільйонів до 110 мільярдів, які охоплюють різні розміри: малий, середній і великий, щоб задовольнити різні потреби застосування від мобільних пристроїв до підприємств. Крім того, компанія також відкрила вихідний код спеціалізованих моделей для візуального розуміння, аудіорозуміння, генерації коду тощо, що ще більше розширює можливості застосування ІІ.

З розвитком технологій великих моделей та прискоренням процесу їх комерціалізації, відповідні галузі можуть отримати нові можливості для розвитку. Інвестори можуть звернути увагу на інвестиційні можливості в секторах обчислювальної потужності, даних та інших відповідних сферах. Проте слід зазначити, що комерціалізація великих моделей та розвиток технологій все ще мають невизначеність, і це є потенційними ризиковими факторами.