賽迪前瞻2024年第35期（總875期）：人工智能大模型“價(jià)格戰(zhàn)”的原因及影響分析 - 水印版

2024年，尋找商業(yè)化落地出口成為國內(nèi)外人工智能大模型企業(yè)的共同目標(biāo)。近期，以互聯(lián)網(wǎng)“老兵”為主的人工智能大模型企業(yè)連番掀起“價(jià)格戰(zhàn)”，希望復(fù)刻互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的成功商業(yè)路徑，獲取數(shù)據(jù)、爭(zhēng)奪用戶是主要?jiǎng)右颍瑫r(shí)“價(jià)格戰(zhàn)”也將帶來創(chuàng)業(yè)企業(yè)生存空間受擠壓、應(yīng)用生態(tài)加快繁榮、云計(jì)算業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)等影響。為推動(dòng)人工智能大模型良性發(fā)展，建議加快提升大模型核心能力，支持大模型落地應(yīng)用，強(qiáng)化市場(chǎng)規(guī)范化引導(dǎo)。一、人工智能大模型“價(jià)格戰(zhàn)”正酣當(dāng)前，大模型商業(yè)化定價(jià)有多種模式，包括通過文本最小語義單元（tokens）使用量計(jì)費(fèi)、訂閱制會(huì)員費(fèi)、模型微調(diào)服務(wù)和開發(fā)者應(yīng)用程序接口（API）調(diào)用服務(wù)、模型定制化服務(wù)和賦能用戶業(yè)務(wù)等。為加快大模型應(yīng)用落地，國內(nèi)外企業(yè)紛紛加快降價(jià)步伐，以期通過“價(jià)格戰(zhàn)”換取大模型應(yīng)用市場(chǎng)。從降價(jià)力度看，從輕量模型到主力模型均有不同程度降價(jià)。成為當(dāng)前大模型的主要免費(fèi)類型。如，百度文心大模型系列中輕量化ERNIE-Speed、ERNIE-Lite、ERNIE-Tiny系列模型可直接免費(fèi)、長(zhǎng)期開放使用，無需訓(xùn)練與維護(hù)?？拼笥嶏w宣布訊飛星火Lite版輕量化大模型API永久免費(fèi)開放。參數(shù)較多、訓(xùn)練與推理成本較高、多部署在云端的主力模型中，通用類大模型價(jià)格顯著下降至近于免費(fèi)，高性能、垂直類多模態(tài)大模型價(jià)格并未調(diào)整。如，字節(jié)跳動(dòng)豆包通用模型pro-32k版較行業(yè)價(jià)格低99.3%；阿里云通義千問GPT4級(jí)通用模型Qwen-Long的API輸入價(jià)格直千tokens未變。此輪降價(jià)僅涉及tokens使用量計(jì)費(fèi)、訂閱制會(huì)員費(fèi)及API調(diào)用，而模型的精調(diào)、訓(xùn)練、部署價(jià)格并未調(diào)整。從降價(jià)主體看，本輪降價(jià)主要集中在國外部分頭部AI企業(yè)基于龐大的ChatGPT用戶數(shù)量以及技術(shù)成本優(yōu)勢(shì)已進(jìn)行4次降價(jià)，并于5月30日宣布所有用戶全面免費(fèi)、有限次開放GPT-4o模型。在國內(nèi)，阿里、百度、騰訊、字節(jié)跳動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)大廠基于云業(yè)務(wù)“造血”能力支撐大模型“低價(jià)探路”，降價(jià)力度更大。以百度云千帆大模型平臺(tái)為例，模型部署、精調(diào)、評(píng)估、數(shù)據(jù)管理、插件調(diào)用等云服務(wù)均按量付費(fèi)，但大模型可以免費(fèi)調(diào)用。智譜、深度求索等人工智能初創(chuàng)企業(yè)依托資本實(shí)力也紛紛卷入“價(jià)格戰(zhàn)”。微軟、谷歌、Meta、亞馬遜等國際科技公司，以及國內(nèi)華為公司暫未降價(jià)。二、原因分析成本驅(qū)動(dòng)：模型和芯片成本雙向降低是本輪降價(jià)的重要前提。一方面，模型優(yōu)化和算法革新帶動(dòng)模型消耗成本降低。在2023年GPT-4性能提升了6倍，但成本降低到了之前的1/12，對(duì)應(yīng)性能/成本提升了70倍。比如百度文心大模型的推理性能提升了105倍，推理成本則降到了原來的1%?；鹕揭婵梢酝ㄟ^混合專家模型（MoE）、分布式推理等技術(shù)手段，優(yōu)化豆包大模型的推理成本。另一方面，用于大模型訓(xùn)練和推理的芯片成本不斷降低。如英偉達(dá)開發(fā)的基于Blackwell的AI芯片其成本和能耗比上一代的Hopper架構(gòu)芯片降低25倍。性能驅(qū)動(dòng)：燒錢換取高價(jià)值數(shù)據(jù)、提升大模型服務(wù)能力是本輪降價(jià)的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)。一方面，通過低價(jià)換取用戶更豐富、更多維數(shù)據(jù)集支持大模型進(jìn)化升級(jí)。如GPT從1.0到4.0，數(shù)據(jù)參數(shù)從億量級(jí)猛漲至萬億量級(jí)，對(duì)數(shù)據(jù)需求量大幅提升。與此同時(shí)，通過低價(jià)吸引各行各業(yè)開發(fā)者注入垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集，可以加快大模型在垂直領(lǐng)域的落地或商業(yè)化進(jìn)程。另一方面，通過低價(jià)獲取的用戶動(dòng)態(tài)交互數(shù)據(jù)集提高大模型的“類人化”能力。相較于靜態(tài)數(shù)據(jù)、合成數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)交互數(shù)據(jù)更有助于提升大模型的輸出精準(zhǔn)度和感知用戶情緒的能力，尤其對(duì)具備反饋機(jī)制的大模型更甚。如，LLaMA-2和InstructGPT采用反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)（RLHF）運(yùn)營驅(qū)動(dòng)：爭(zhēng)奪各類用戶、拓展落地場(chǎng)景是本輪降價(jià)的最終目的。一方面，意在復(fù)刻互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的商業(yè)模式，降價(jià)是爭(zhēng)奪用戶的經(jīng)驗(yàn)選擇?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代，各大領(lǐng)域的興起和勝者的決出都伴隨著降價(jià)、補(bǔ)貼等大戰(zhàn)的身影，如滴滴、快的、Uber的打車大戰(zhàn)，美團(tuán)、餓了么、百度、口碑的外賣大戰(zhàn)，摩拜、OFO、青桔的單車大戰(zhàn)，以及近3年阿里、京東、拼多多的百億補(bǔ)貼大戰(zhàn)。另一方面，各大模型進(jìn)入同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)階段，降價(jià)是搶占場(chǎng)景的無當(dāng)前尚沒有明顯領(lǐng)先的模型。各大模型在能力趨同的情況下，難以通過技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)業(yè)務(wù)正向發(fā)展。在此背景下，不得不放棄收費(fèi)模式，通過降價(jià)甚至免費(fèi)，通過用戶“免費(fèi)試用”探索商業(yè)落地如智譜AI宣布新注冊(cè)開放平臺(tái)用戶贈(zèng)送2500萬tokens。三、影響分析從短期看，對(duì)一些企業(yè)生存空間形成擠壓，同時(shí)也會(huì)降低我國大模型領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新活力。一方面，對(duì)于一些無法承受持續(xù)低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)的企業(yè)，可能會(huì)被迫退出市場(chǎng)。企業(yè)通過“價(jià)格戰(zhàn)”爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額，往往會(huì)導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金流承壓加大、利潤下降，進(jìn)而影響人才招募、基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)、數(shù)據(jù)中心部署、網(wǎng)絡(luò)升級(jí)等投資，最終將影響模型進(jìn)化與迭代。從當(dāng)前參與價(jià)格戰(zhàn)的企業(yè)來看，主要以阿里、百度、騰訊、字節(jié)等資金雄厚的互聯(lián)網(wǎng)大廠為主。被卷另一方面，對(duì)于不參與價(jià)格戰(zhàn)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，可能因缺少用戶被降低產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。各大企業(yè)通過價(jià)格戰(zhàn)可以快速搶占用戶，并通過持續(xù)補(bǔ)貼和個(gè)性化服務(wù)形成用戶粘性，打造生態(tài)壁壘。而對(duì)于不參與價(jià)格戰(zhàn)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，如沒有強(qiáng)大的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，獲客將成為其落地的一大難點(diǎn)。若持續(xù)無法形成商業(yè)閉環(huán)將使得創(chuàng)業(yè)企業(yè)營收以及獲得進(jìn)一步投資的空間變小。從中期看，加速大模型應(yīng)用生態(tài)繁榮。一方面，技術(shù)普惠將推動(dòng)應(yīng)用領(lǐng)域創(chuàng)新成本降低。隨著大模型推理成本的降低，依托大模型開發(fā)應(yīng)用的創(chuàng)新成本將隨之降低，或?qū)⒂瓉硇聭?yīng)用開發(fā)和新場(chǎng)景試錯(cuò)的高潮期。數(shù)據(jù)顯示，百萬tokens大約相當(dāng)于70萬個(gè)英文單詞或50萬漢字，按照現(xiàn)在大模型API調(diào)用價(jià)格計(jì)算，1元可以購買超過100萬漢字。對(duì)于中小企業(yè)來說，部署并應(yīng)用針對(duì)本企業(yè)的大模型應(yīng)用成本降低，或?qū)⒋碳て髽I(yè)開發(fā)應(yīng)用的意促進(jìn)應(yīng)用生態(tài)進(jìn)一步繁榮。類比移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期，從3G到4G再到5G時(shí)代，套餐外流量費(fèi)用從高達(dá)10000元/G，降低到100元/G，最后到1元/G甚至無線流量，隨著流量成本降低和技術(shù)直播涌現(xiàn)、電商爆發(fā)?？梢灶A(yù)見，隨著大模型應(yīng)用開發(fā)成本不斷從長(zhǎng)期看，進(jìn)一步催生云計(jì)算業(yè)務(wù)新增長(zhǎng)點(diǎn)。一方面，大模型的發(fā)展將帶來更高的計(jì)算需求。大模型訓(xùn)練與推理依賴大規(guī)模算力集群以及高效的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)系統(tǒng)支持。當(dāng)前，云計(jì)算算力成本和存儲(chǔ)成本的大幅降低帶來大模型計(jì)算成本下降，越來越多的大模型應(yīng)用轉(zhuǎn)向云端，“價(jià)格戰(zhàn)”帶來的大模型應(yīng)用潮將進(jìn)一步激發(fā)云計(jì)算需求。據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2027年，中國的全部AI推理工作負(fù)載中，基于云的工作負(fù)載占比將從之前的20%上升至80%。另一方面，“價(jià)格戰(zhàn)”將進(jìn)一步加速云服務(wù)變現(xiàn)速度。相比于通用大模型，用戶開發(fā)專用大模型對(duì)大模型定制與應(yīng)用開發(fā)工具鏈需求較高，迫切需要云服務(wù)商搭建從選模型、調(diào)模型、搭應(yīng)用到對(duì)外服務(wù)的一站式服務(wù)平臺(tái)，以及在多模型調(diào)用時(shí)提供更高級(jí)別數(shù)據(jù)安全保障。相比于常規(guī)的B端、C端用戶云服務(wù)付費(fèi)，四、幾點(diǎn)建議提升人工智能大模型核心能力。一是引導(dǎo)人工智能企業(yè)從“卷價(jià)格”向“卷技術(shù)”轉(zhuǎn)變，加大生成式人工智能相關(guān)核心技術(shù)研發(fā)投入，持續(xù)提升產(chǎn)品性能和特色化水平，打造企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。二是引導(dǎo)人工智能企業(yè)與高校等科研機(jī)構(gòu)加強(qiáng)協(xié)作，加大大模型架構(gòu)創(chuàng)新等原創(chuàng)性研究力度，從重視模型調(diào)優(yōu)轉(zhuǎn)向基礎(chǔ)框架和底層算法創(chuàng)新。三是支持第三方機(jī)構(gòu)加快構(gòu)建通用型、專業(yè)型高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，為人工智能大模型創(chuàng)新提供充足“彈藥”。支持人工智能大模型落地應(yīng)用。一是搭建行業(yè)企業(yè)與人工智能企業(yè)供需合作對(duì)接平臺(tái)，促進(jìn)供需信息共享與資源融合，降低行業(yè)企業(yè)與人工智能企業(yè)合作門檻。二是遴選一批成效顯著的人工智能應(yīng)用典型案例，形成可復(fù)制、可推廣的商業(yè)化模式。三是鼓勵(lì)國內(nèi)大模型廠商與云廠商在技術(shù)創(chuàng)新、行業(yè)解決方案等方面展開全面合作，共同構(gòu)建