人工智能越来越便宜，但无法解决所有问题
作为一项有望帮助企业削减成本的技术，人工智能却面临着巨大的问题——成本过高。
人工智能的扩展定律表明，需要更多的计算能力来构建更强大的模型，这使得科技公司竞相投入数十亿美元建设庞大的数据中心并购买强大的芯片——这些成本他们不得不转嫁给客户。谷歌为办公室工作人员生成文档或电子邮件的人工智能工具并不便宜。它为每位员工增加了 20 美元，而雇主每月为公司 Workspace 套件支付的 6 美元账单则增加了 20 美元。微软公司的 Copilot 人工智能助手每位员工每月的费用为 30 美元。
与此同时，研究公司 Gartner 的数据显示，将人工智能直接部署到公司系统中的成本可能在 500 万至 2000 万美元之间，该公司估计，到 2025 年底，30% 的生成式人工智能项目将被放弃，部分原因就是这些费用太高。
对这些客户来说，好消息是人工智能的成本似乎正在下降，有助于缩小收益与投资之间的差距。坏消息是：这仍然没有解决更大的效用问题，这个问题还需要几年时间才能解决。
硅谷的主流观点是继续投资以在未来站稳脚跟。周二，微软宣布其上季度的资本支出达到创纪录的 190 亿美元，比去年高出 80% 以上。首席执行官萨蒂亚·纳德拉表示，所有这些投资将继续“抓住人工智能的机会”。Alphabet Inc. 首席执行官桑达尔·皮查伊在最近的谷歌业绩电话会议上也表达了同样的看法： “对我们来说，投资不足的风险远远大于投资过度的风险。”投资者并不完全相信这一点：自发布最新财报以来，微软股价下跌了约 2%，谷歌股价下跌了 5%。
但尽管如上图所示，近年来人工智能训练成本不断上升，但两大科技巨头的人工智能服务似乎正朝着更便宜的方向发展。谷歌发言人表示，该公司最新的 Gemini 模型（公司可以使用它来自动化客户服务运营或汇总内部文件）比上一代更强大，但价格却只有上一代的一半左右。1
OpenAI 的最新模型 GPT-4o 比其前身 GPT-4 Turbo 速度更快，但成本也降低了 50%。一位发言人告诉我，自 2022 年以来，访问其模型的成本（以 token 处理量（本质上是语言模型中的单词）来衡量）已下降 99%。她补充道：“我们致力于继续保持这种轨迹。”
在人工智能科学家中，利用“稀疏性”和“量化”等技术降低成本是最近会议的主要焦点。OpenAI竞争对手 Anthropic 的高管 Neerav Kingsland 告诉我，其模型价格在未来一到两年内可能会降至当前价格的 25%，该公司已从谷歌和亚马逊等投资者那里筹集了 88 亿美元，通过新颖的研究方法，其最新模型的构建成本已经减半。
还有其他迹象表明成本正在下降。在中国，人工智能公司一直在打价格战，这压低了使用生成式人工智能的价格，部分原因是监管环境较为宽松、劳动力成本较低以及政府补贴。例如，一家名为 DeepSeek 的人工智能初创公司对商业用户每百万代币收费 0.14 美元，而 OpenAI 的类似模型收费 10 美元。
成本效益也来自商业用户。许多人意识到，他们不需要最强大的人工智能来提高员工的工作效率，因此他们正在尝试使用 Meta Platforms Inc. 等公司的开放式模型或更便宜或更慢的小型模型。客户服务聊天机器人可能需要能够进行实时推理的最先进的人工智能工具，但分析客户电话以改进它们？这可以用不太先进的技术来实现。
全球资产管理公司 Man Group Plc 告诉我，该公司用于为其投资组合经理总结文本或将其他员工一天的工作时间缩短至 30 分钟的模型确实降低了成本。但对于未来这种价格走势是否可持续，仍存在疑问。
硅谷有补贴价格的历史，流媒体平台、拼车应用和云服务都以牺牲利润为代价来扩大市场份额。其目标是在竞争中脱颖而出，最终提高价格，实现盈利。但生成式人工智能的症结在于：它对企业盈利有多大用处仍是一个普遍的问题，Gartner 表示，这是其预测到明年年底将有 30% 的项目被放弃的主要原因。
如果该技术仍停留在提供聊天机器人和总结文本的阶段，那么即使价格较低，也可能不值得。这也许是科技公司应该比其他公司更努力解决的问题，甚至是成本问题。
1.最新的 Gemini 模型的访问成本为每百万代币 0.35 美元，低于 0.50 美元。
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