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  • 大模型“獨角獸”亟須差異化應對價格沖擊

    2025-01-24 07:37 來源:經濟參考報
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    (責任編輯:劉朋)
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    大模型“獨角獸”亟須差異化應對價格沖擊

    2025年01月24日 07:37   來源:經濟參考報   □記者 杜康 朱程

      歲末年初,國內外主流大模型的再次降價讓行業(yè)開始反思,無限追逐更大算力集群、更多數據量是否是大模型優(yōu)化的唯一道路。業(yè)界認為,在與互聯網大廠價格比拼中不具備優(yōu)勢的創(chuàng)業(yè)公司,迫切需要找到一條差異化道路。

      效率成為行業(yè)關鍵詞

      日前,杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司(DeepSeek)推出的新一代大模型DeepSeek-V3,因其訓練成本之低引發(fā)行業(yè)熱議。從其正式發(fā)布的技術報告來看,包括預訓練、上下文長度外推和后訓練在內,DeepSeek-V3完整訓練只需2.788M H800 GPU小時。假設H800 GPU的租金為每GPU小時2美元,其總訓練成本僅為557萬美元。不過,Deepseek也透露,上述成本不包括與架構、算法或數據相關的先前研究以及精簡實驗的成本。

      美國人工智能公司Anthropic的CEO達里奧·阿莫迪曾透露,GPT-4o這樣的模型訓練成本約為1億美元,這意味著DeepSeek的成本只有GPT-4o的1/20。

      訓練成本降低的同時,DeepSeek-V3卻保持了高性能。根據其公告,DeepSeek-V3多項評測成績均表現優(yōu)秀,性能與世界頂尖的閉源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

      為什么DeepSeek-V3能夠實現低成本、高性能?“包括模型架構、基礎設施優(yōu)化、數據優(yōu)化在內,DeepSeek-V3從端到端都進行了工程優(yōu)化,疊加后呈現出很好的效果。”Gartner研究總監(jiān)閆斌介紹說,大模型進入公眾視野時間尚短,只有兩年多時間。期間,行業(yè)模型訓練相對粗放,通過盡量多收集數據,建設更大的數據中心,以獲得更好的訓練結果,行業(yè)也用“Scaling Law”總結這一過程。

      “DeepSeek-V3證明,通過更好的工程化能力,我們可以通過相對較少的算力資源、較小的模型,也可以達到不錯的訓練效果。”閆斌認為,“目前行業(yè)在數據和算法方面仍有優(yōu)化空間,低成本的訓練和高效推理應用或將是下一階段大模型發(fā)展的方向之一。”

      值得關注的是,伯克利大學NovaSky團隊也剛剛發(fā)布了Sky-T1-32B-Preview開源模型,在常見的推理和編碼基準測試中,與OpenAI的o1-preview“平分秋色”。據稱,其訓練成本不到450美元,展示了以經濟高效的方式復制高水平推理能力的可能性。

      NovaSky團隊能夠以如此低成本進行模型訓練,其關鍵之處包括使用了數據篩選機制,如通過QwQ-32B-Preview生成初始數據,通過GPT-4o-mini重寫數據格式等。此外,NovaSky團隊選擇了Qwen2.5-32B-Instruct作為基礎模型進行訓練。行業(yè)人士評價稱,“這個項目證明,高水平AI研發(fā)不需要天價預算。”

      瑞銀證券中國軟件分析師張維璇說:“效率是2025年大模型行業(yè)的關鍵詞之一。除了少數公司有能力、有愿景用萬卡,乃至十萬卡繼續(xù)追求頂級大模型,大多數公司未來要降本增效。事實上,優(yōu)化注意力機制、采用MOE架構、降低模型激活的參數量等,都已經是很主流的降本方式。我們相信這會帶來AI門檻的降低,以及技術的普及化,不僅體現在應用側,還有研發(fā)側。”

      大模型創(chuàng)業(yè)公司將直面降價沖擊

      伴隨著訓練成本的降低,DeepSeek-V3的API價格目前為每百萬輸入tokens 0.5元(緩存命中)/2元(緩存未命中),每百萬輸出tokens 8元。同時,DeepSeek提供了45天優(yōu)惠價格體驗期,在2025年2月8日之前,所有用戶使用DeepSeek-V3 API的價格分別下降了80%(輸入命中)、50%(輸入未命中)、75%(輸出)。

      事實上,2024年上半年中國大模型價格競爭的發(fā)起者正是DeepSeek。2024年5月,DeepSeek率先宣布降價,其發(fā)布的第二代MoE大模型DeepSeek-V2定為0.001元/千tokens的輸入價格與0.002元/千tokens的輸出價格。隨后,智譜AI、火山引擎、阿里云、百度、科大訊飛、騰訊云等國內主要大模型廠商迅速跟進。

      可以看到,2024年年底,除了DeepSeek-V3新版本的推出以及API價格調整,國內大模型其他廠商也在降價。2024年12月31日,阿里云宣布2024年度第三輪大模型降價,通義千問視覺理解模型全線降價超80%,其中,Qwen-VL-Plus直降81%;更高性能的Qwen-VL-Max降幅高達85%。此前,在12月18日舉辦的火山引擎Force大會上,字節(jié)推出的豆包視覺理解模型也宣布進行降價。

      “大模型的不斷降價,無疑有利于吸引更多企業(yè)使用新的技術,為大模型創(chuàng)業(yè)公司提供了更大的市場。同時,這也對大模型創(chuàng)業(yè)公司構成了挑戰(zhàn)。‘獨角獸’僅僅做到提升大模型能力還不夠,還要不斷優(yōu)化算法,快速降低模型的推理成本。只有真正做到為用戶提供更有性價比的大模型服務,才能贏得市場份額。”MiniMax副總裁劉華說。

      經過一年多來的行業(yè)競爭,中國人工智能大模型的行業(yè)格局不斷清晰,主要玩家從“百模大戰(zhàn)”時代不斷收斂。MiniMax與智譜AI、百川智能、月之暗面、階躍星辰、零一萬物6家行業(yè)“獨角獸”企業(yè)估值均超10億美元,被行業(yè)稱為國內“大模型六小虎”;再加上關注度較高的幻方和面壁智能,以及互聯網大廠中的字節(jié)、阿里、百度和騰訊,行業(yè)主要玩家縮減到十來家。

      API接口調用付費是大模型企業(yè)B端重要商業(yè)化實現路徑之一。不過,ToB業(yè)務中,由于互聯網大廠可以將AI功能綁定算力和云服務業(yè)務,二者疊加商業(yè)推廣效率更高。因此,在“價格戰(zhàn)”中,大廠因為業(yè)務復合、資金雄厚,也更有優(yōu)勢。面對價格競爭,創(chuàng)業(yè)公司只能化壓力為動力,從加快迭代模型、不斷優(yōu)化算法中尋找解法。

      “如果要拼低價和資源,創(chuàng)業(yè)公司肯定不如大廠。下一步,大模型創(chuàng)業(yè)公司可以聚焦在提供個性化服務,比如提供情感類大模型的API接口。”行業(yè)人士對記者表示。

      “獨角獸”還需差異化發(fā)展

      無疑,大模型訓練成本、推理成本的下降,將進一步加快行業(yè)場景應用落地。事實上,尋找更合適的大規(guī)模落地場景、更好的商業(yè)閉環(huán)模式,已經成為大模型企業(yè)下一階段發(fā)展的當務之急。

      在接受采訪時,多位行業(yè)人士提到,上述“大模型六小虎”開始出現分化,已有獨角獸企業(yè)出現“掉隊”勢頭,“這也說明,大模型行業(yè)發(fā)展遇到了瓶頸。”

      “從全球來看,大模型企業(yè)都面臨一定的融資壓力。大模型出現之初,大家對它的預期很高,后面又經歷了預期的回調。與此同步,行業(yè)融資熱度稍降。當然這也符合一項新技術的發(fā)展曲線。單純通過講故事已經很難找到投資人。”閆斌表示。

      從B端應用來看,Gartner的一份最新調研結果顯示,截至2024年6月,只有8%的中國企業(yè)將生成式人工智能部署在生產環(huán)境中。對此,閆斌解釋稱,目前大模型在中國企業(yè)生產場景中小規(guī)模落地已出現,但大規(guī)模企業(yè)落地仍然較為少見。“如果把最終落地應用比作一場考試,那么大模型能力、數據、工程化、產品設計將是幾門關鍵課程。根據我們觀察,國內很多大模型能力已經不錯,目前落地短板更聚焦在其他幾個方面。”

      再來看C端的落地情況。根據AI產品榜數據,目前用戶量排名靠前的應用分別為抖音的豆包、MiniMax的Talkie AI、月之暗面的Kimi智能助手、百度的文小言,全球2024年12月的月活分別為7117萬、2977萬、1669萬、1347萬,在全球主要C端產品榜單中,分別位列第2位、第4位、第15位、第20位。

      與創(chuàng)業(yè)“獨角獸”相比,“大廠”在C端應用推廣上,展示出了流量和資本方面的巨大優(yōu)勢。字節(jié)2024年5月才推出AI對話助手“豆包”,憑借投流買量后來居上,成為過去半年增長最快的移動應用。“一些創(chuàng)業(yè)公司此前通過投流買量的方式迅速擴大了用戶量。但隨著‘大廠’下場,這種做法就顯得不那么劃算了。”有行業(yè)人士對記者表示。

      “目前國內大模型企業(yè)的C端產品存在‘同質化’的問題,很多企業(yè)都推出了AI對話助手類產品,功能大同小異。但是,大模型技術在不斷迭代。各家企業(yè)需要基于大模型能力的提升趨勢,去探索新的AI產品形態(tài),去滿足客戶尚未被滿足的需要。尤其是創(chuàng)業(yè)公司,更是要把資源聚焦于技術和產品的創(chuàng)新,而不是通過投流買量進入變成‘紅海’的賽道。”劉華說。

    (責任編輯:劉朋)

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