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大模型,站在“向下竞底”和“向上定价”的分岔路口

2024-05-22 717 区块链百科

2024年以来,大模型的价格出著的下降趋势,并且是全球性的。

 

海外AI巨,OpenAI和谷歌都在五月的新品布会上,下了模型用价格。

 

OpenAI的GPT-4o支持免费试用,用API的价格也比GPT-4-turbo降低了一半,5 美元/百万tokens。谷歌的当家王牌Gemini大模型系列,Gemini 1.5 Flash 的价格0.35美元/百万tokens,比GPT-4o 便宜得多。

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的“价格”,也在国内开打。

 

5月13日智AI线了新的价格体系,入门级产品GLM-3 Turbo模型,用价格从5 元/百万tokens,降至1元/百万tokens。随其后的字,正式布豆包大模型家族,其中的豆包通用模型Pro 32k模型,定价0.0008元/千tokens。

 

当一串代表价格的数字,成各家布会上最眼的一、最广为传播的信息,其他厂商了不失去曝光度,不流失有用,当然也要有所表示,被,加入“价格”。

 

就在今天,5月21日,阿里云也抛出重磅炸,宣布通主力模型Qwen-Long,API入价格降至0.0005元/千tokens。

 

大模型价格正在底,但究其本,向下底是不具“向上定价”的条件。将“降价”而非“卖贵”作核心争力的大模型,是走不长远的。

 

降价的本,是无法“向上定价”

 

大模型百万tokens价格一再跳水,OpenAI了“造福世界”,谷歌大AI用,国大模型厂商也纷纷表示要利个人和企者。

 

什么ChatGPT、Gemini刚问世的候,就敢于强势向开者收呢?那怎么不践行“造福世界”的初心呢?

 

那些官方的宣辞藻,来看几数据,就会发现:降价是一种必然。

 

第一,模型能力正在同,OpenAI/谷歌也没有城河。

 

数据示,自GPT-4布以来,多个模型在GPT-4水平性能上的巨大收,然而并没有明显领先的模型。

 

就是大家都在向GPT-4看,但都没有突出优势。能力同的前提下,不得不放弃收,靠降价/免来争,保住地

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第二,大模型的边际收益正在持走低。

 

Gary Marcus 博士在“Evidence that LLMs are reaching a point of diminishing returns — and what that might mean”《LLMs正达到收益减的据——及其可能意味着什么》一文中提到,从GPT-2到GPT-4甚至GPT-4 Turbo的性能化,已了性能减的迹象。

 

在收益减的背景下,意味着理相同的任,开者的实际成本是在上升的。在AI新商化前景不明朗的市场环境下,了保住有用,大模型厂商必须给出有吸引力的策。包括提供更小的模型,比如谷歌推出的Gemini 1.5 Flash,通实现了与Gemini 1.5 Pro性能接近、成本更低。另一个手段就是直接降价。

 

上,大模型降价的本,是因同争+投入出比降低,而无法卖贵、不敢卖贵的必然选择

 

向下底的前途,是没有前途

 

迹不心,只要大模型厂商的降价行,能惠及企和开者,当然是受市场欢迎的。

 

问题就在里,企和开者能从中得多大收益呢?

 

有人,降低成本能推大模型的“价值创造”,是错误的因果因。大模型的“价值创造”,是以大模型本身为锚点,而非价格。

 

最直接的例子,ChatGPT世即付,当很多从者都很开心,认为场终于重返工程的文化,技术为王,代码竞争,“没有那些精心设计的流量游或者运技巧,没人会砍一刀送1000个token的心思”。明明码标价、西付的模式,才是开者心中的良性商模式。

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差的商模式是什么?是模型能力不行,企和个人开者投入了大量时间、精力,果无法建立争力,无法从新中得商

 

有一个SaaS开者直言:“我了一年(做基于LLM的品),也有不少用提出了付需求,但我做不到SLA,全部婉拒了。”所SLA,是指一定开下,服商与用的一种定,来保障服的性能和可靠性。

 

者和ISV服商,如果被低价吸引,但底座模型的能力却不行,不能解决用问题不到投入了大量研发资金和工程团队,那最后实际的沉没成本,可比用省下的仨瓜俩枣大多了。

 

正如微强调的那,大模型“仍将是解决众多复的黄金准”。所以,良性的商模式,是大模型能力持提升,商化版本上同普惠。

 

以下,逐步入到低价高绿色区域,也是“最具吸引力象限”。

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中不看到,GPT-4o是目前量最高、价格相降低的位置。

 

而放眼国内的厂商,模型能力如果达不到OpenAI的水平,一味拼价格并不是一个好策略。

 

可以推演一下,打价格,会生三种情况:

 

乐观、最好的果,是大模型厂商靠低价吸引用,用数量和使用量的模化增加,能低效甚至超降价的亏损实现盈利。而即使是最好的情况,大模型企也会在短期内,利受到挤压财务可能会受到来自本市或投人的力。

 

至少目前来看,可能性很小。降价或吸引不少用户尝鲜用,但最模型能力才是沉淀下来的主因,留存率并不一定理想。

 

不确定,大模型投成本却在节节攀升,意味着大模型厂商的风险敞口不断大,由此来打价格的一种最坏情况:国内大模型厂商被迫跟价格,不断压缩本就不大的盈利空

 

Anthropic的CEO曾向媒体透露,目前正在训练的模型成本已接近10亿美元,到2025年和2026年,将升至50亿或100亿美元。

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意味着,一旦大模型企业为了“价格”,金流会持,缺乏充足的金投入到招募AI人才、升础设施、部署数据中心、升等投中去,模型化与迭代也会受到影响,从而基座模型展瓶期,与世界一流水平的差距越拉越大。

 

需要注意的是,社会各界用早已在各个模型厂商的宣布道中,拔高了大模型的期望。一味推广低低价的使用体们对AI失去信心,得大模型不万能、都干不好,对这大模型主的AI潮,将是极大的面影响。

 

当然,也不必于焦。最坏情况和最好情况一生的概率不大。现实中最有可能的,是大模型行在最佳和最坏情况之

 

一部分模型性能先、商模式向好、客情关系良好、金流相充裕的厂商,能在跟降价的同,保持层创新的持,但期可以薄研成本,靠模增实现收入上。而注定也有一部分企会在价格金流力下,被震出局。

 

一个AI公司始人就表示:其挺期待AGI到来的,然能秒们这种小团队,但至少大家都解脱了。

 

到底,一味打价格,AI巨有没有前途,不一定,但新型小公司,一定危

 

降价的前提,是有“向上定价”的

 

有必要叠个甲,我不反大模型降价,鼓励大模型厂商个人和企者减轻负担。

 

只不,当舆论各方都关注“低价”的候,当一大模型布会的亮点是百万token价格小数点后有几位,当大模型的商模式从技术为王,成“羊毛出在猪身上”、把用当成流量商品……有必要再重申一下:新技,是大模型产业的“震中”。

 

高科技域,新技术层出不。企要在一波又一波技浪潮中,同扮演“覆者”和“防御者”。拿大模型来,厂商必有至少两个梯来参与争。

 

一个梯队负责进攻,孵化全新的模型和品,追逐技上的覆式新;另一个梯队负责防御,通低价、生等守住业务和用,抵御手的袭击

 

而当前,大模型厂商的更先事,不是“向下降价”,而是塑造“向上定价”的可能性。

 

将自家大模型矩中的某一些特定模型,做一个极致低价,是很容易操作和吸引眼球的。能把大模型出去,向上定价,向价格段的上游迁移,才是AI力的体,才能保有更的生命力。

 

个例子,GPT-4o然免,但免版本只提供有限的次数,而天花板级别音交互能力又来了极的付潜力。此外,GPT-5也早就被曝已做出来了,只是OpenAI没决定好何推向市。谷歌也采用似的策略,更低价格、更低成本的模型,与高性能的付模型,以及大的硬件生AI落地,共同构成商

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当前国大模型亟待完成的,是能力突破的技术进击

 

从我了解的大模型使用情况来看,企和个人开者最在意的商问题,仍然要靠模型本身的化来解决,比如

 

目前段,很多任务场景,大模型兜底的效果都没有搞定,距离SLA级别的收费标准差距很大,无法达到商用;

 

调虽然可以足一部分景,但以泛化。有些景的大模型精效果,不如用传统的小模型。不是大模型“便宜”的问题,是“什么要用”的问题

 

愿意付的AI用,必真正做到降本增效,学成本高一点都不会用。就需要服商和开详细地拆解任流程,不忽任何微小的业务细节,量身定制,降低整个开发过程的周期和度,或比降价更有吸引力。

 

,大模型价比的“最具吸引力象限”,已经说明了,量做高的前提下,实现价格更,才是大模型商化的可持之路。

 

向下底只是宜之,能“向上定价”的大模型才有未来。

 

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