人工智能變得更便宜了這並不能解決大型科技公司的所有問題 - 彭博社
Parmy Olson
一次解決一個問題。
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準備好了嗎。
攝影師:Richard A. Brooks/法新社/蓋蒂圖片社
對於一種承諾幫助企業降低成本的技術,人工智能卻面臨着成本高昂的問題。
人工智能的規模法則表明,您需要更多的計算能力來構建更強大的模型,這使得科技公司競相花費數十億美元建立龐大的數據中心和購買強大的芯片——這些成本他們無法不轉嫁給客户。谷歌為辦公室工作人員生成文檔或電子郵件的人工智能工具並不便宜。它增加了每位員工每月20美元的費用,這使得僱主的每月$6賬單變得更高,用於公司的Workspace套件。微軟公司的Copilot人工智能助手每位員工每月收費30美元。
彭博社觀點Infosys編碼印度的税務網絡。它收到了40億美元的賬單日本準備好迎接“有利息的世界”了嗎?拜登讓普京面臨一些嚴重的惡棍哈里斯如何重置民主黨與商業的關係與此同時,根據研究公司Gartner的説法,將人工智能直接部署到公司的系統中可能需要500萬到2000萬美元的費用,該公司估計到2025年底,30%的生成性人工智能項目將因所有這些費用而被放棄。
對這些客户來説,好消息是人工智能的成本似乎正在下降,有助於縮小收益與投資之間的差距。壞消息是:這仍然沒有解決更大的效用問題,這個問題還需要幾年才能解決。
硅谷的普遍觀點是繼續投資,以在未來佔據一席之地。週二,微軟 宣佈其資本支出在上個季度達到了創紀錄的190億美元,比去年增長了80%以上。首席執行官薩提亞·納德拉表示,所有這些投資將繼續“抓住人工智能的機會。”字母表公司首席執行官桑達爾·皮查伊在最近的一次財報電話會議上也表示了類似的觀點:“對我們來説,投資不足的風險遠遠大於投資過度的風險。”投資者並不完全買賬:自最新財報發佈以來,微軟的股價下跌了約2%,谷歌的股價下跌了5%。
不便宜
在過去七年中,構建最強大的人工智能模型變得更加昂貴。
來源:德意志銀行,Epoch AI
注意:一些培訓成本是使用硬件的估計生產成本計算的
但即使隨着人工智能培訓成本的上升,如上圖所示,這兩家科技巨頭的人工智能服務似乎正朝着更便宜的方向發展。谷歌的一位發言人表示,該公司的最新Gemini模型——公司可以用來自動化客户服務操作或總結內部文件——比上一個模型更強大,但價格接近一半。1OpenAI的最新模型,稱為GPT-4o,速度更快,但也比其前身GPT-4 Turbo便宜50%。一位女發言人告訴我,自2022年以來,訪問其模型的成本(通過處理令牌來衡量,基本上是其語言模型的單詞)已下降了99%。她補充説:“我們致力於繼續保持這一軌跡。”
在人工智能科學家中,使用“稀疏性”和“量化”等技術降低成本一直是一個主要關注點在最近的會議上。OpenAI競爭對手Anthropic的高管Neerav Kingsland告訴我,未來一到兩年內,其模型的價格可能會降至當前價格的25%,而該公司——已經從包括谷歌和亞馬遜在內的投資者那裏籌集了88億美元——通過新穎的研究方法已經將最近一個模型的構建成本減半。
還有其他跡象表明成本正在下降。在中國,人工智能公司一直在進行價格戰,這在一定程度上得益於更寬鬆的監管環境、較低的勞動力成本和政府補貼,推動了生成性人工智能的使用成本下降。例如,一家名為DeepSeek的人工智能初創公司對商業用户收取每百萬個令牌0.14美元,而OpenAI的類似模型則需要10美元。
成本效率也來自商業用户。許多人意識到,他們並不需要最強大的人工智能來提高員工的生產力,因此他們正在嘗試來自Meta Platforms Inc.等公司的開放權重模型或更便宜或較慢的較小模型。客户服務聊天機器人可能需要一種能夠進行實時推理的先進人工智能工具,但分析客户電話以改進它們?這可以通過較不先進的技術來完成。
曼集團有限公司,一家全球資產管理公司,告訴我它用於為投資組合經理總結文本的模型,或者將一天的工作縮減到30分鐘的其他員工,確實在成本上有所下降。但關於這種價格軌跡在未來的可持續性仍然存在疑問。
硅谷有補貼價格的歷史,流媒體平台、共享出行應用和雲服務都在降低利潤以擴大市場份額。目標是度過競爭,最終提高價格,實現盈利。但對於生成性人工智能來説,關鍵問題是:仍然存在一個廣泛的問題,即它對企業的底線有多大用處,這也是Gartner預測到明年年底30%的項目將被放棄的主要原因。
如果這項技術仍然停留在僅僅提供聊天機器人和總結文本的階段,它甚至可能不值得這個較低的價格。這是科技公司或許應該優先考慮的問題,而不是其他問題,甚至是成本。
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