تتجه موجة تخفيض أسعار النماذج الكبيرة نحو التغيير في هيكل الصناعة

مراقبة الصناعة

في 21 مايو، قامت مزود خدمة سحابية كبير بخفض كبير في أسعار استدعاء واجهة برمجة التطبيقات لنموذج اللغة الكبيرة الخاص بها. حيث انخفض سعر الإدخال للنموذج الرئيسي من 0.02 يوان لكل ألف توكن إلى 0.5 يوان لكل مليون توكن، بانخفاض يصل إلى 97%.

مؤخراً، أصدرت الشركة نموذج لغة كبير مفتوح المصدر بحجم معلمات يبلغ 110 مليار. ووفقاً للتقارير، فإن أداء هذا النموذج في عدة اختبارات معيارية يتجاوز أداء نماذج المعلمات ذات 70 مليار، وقد احتل المرتبة الأولى في تصنيف نماذج المصدر المفتوح.

استراتيجية "خفض الأسعار + المصدر المفتوح" أصبحت توافقاً عالمياً بين شركات النماذج الكبيرة. هذا يساعد في حل مشكلتين رئيسيتين تواجه مطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي: ارتفاع أسعار واجهات برمجة التطبيقات وعدم كفاية جودة النماذج المفتوحة المصدر، مما يدفع نحو انتشار واسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

منذ مايو، أطلقت العديد من شركات النماذج الكبيرة منتجات بأسعار منخفضة أو خفضت الأسعار. ومن بين ذلك، نموذج MoE المفتوح المصدر من شركة كوانت، والذي تم تسعيره بنسبة واحد في المئة فقط من نموذج معروف؛ كما خفضت شركة AI أسعار نموذج النسخة الشخصية بنسبة 80%؛ شركة AI دولية أخرى أطلقت إصدارًا جديدًا بأداء مشابه ولكن بسعر مخفض بنسبة 50%؛ كما أعلنت العديد من الشركات المحلية أيضًا عن نماذج مجانية مدى الحياة أو تخفيضات كبيرة في الأسعار. قد تكون هذه الموجة من خفض الأسعار ناتجة عن تقدم تقنيات الاستدلال وانخفاض التكاليف، مما يوفر بشكل موضوعي المزيد من الخيارات للمطورين.

بالإضافة إلى استراتيجيات الأسعار، فإن تنوع النماذج يعد أيضًا اتجاهًا رئيسيًا. مؤخرًا، أطلقت بعض الشركات ثمانية نماذج لغوية كبيرة تتراوح عدد معلماتها بين 500 مليون و110 مليار، لتلبية احتياجات السيناريوهات المختلفة. النماذج الصغيرة مثل 0.5B-14B مناسبة للتنفيذ على الأجهزة المحمولة، بينما النماذج الكبيرة مثل 72B-110B تدعم التطبيقات على مستوى المؤسسات، في حين أن 32B تحاول إيجاد توازن بين الأداء والكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، تم فتح المصادر لنماذج متخصصة في الرؤية والصوت والبرمجة. هذه المبادرات تساعد النماذج الكبيرة على التوسع في مجموعة أوسع من التطبيقات.

يمكن للمستثمرين متابعة الأقسام التالية:

1. متعلقة بالقوة الحاسوبية: تشمل الشركات في المجالات الفرعية مثل الاتصالات البصرية، جدولة القوة الحاسوبية، معدات القوة الحاسوبية، التبريد السائل، وغيرها.

2. عناصر البيانات: الرئيسية هي شركات الاتصالات وشركات تصور البيانات

3. الحوسبة الطرفية: مثل الشركات المعنية بمنصات تشغيل الحوسبة الطرفية

تشمل المخاطر التي يجب الانتباه إليها تقدم تجاري النماذج الكبيرة وتطور التكنولوجيا أقل من المتوقع. لا يزال تطبيق النماذج الكبيرة يحتاج إلى الوقت، وينبغي على المستثمرين أن يحافظوا على موقف عقلاني.

تقييم الصناعة

تشير التخفيضات الكبيرة في أسعار نماذج اللغة الكبيرة إلى أن الصناعة تدخل مرحلة جديدة. من خلال خفض عتبة الاستخدام، تأمل الشركات الكبرى في جذب المزيد من المطورين للمشاركة، وتسريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، فإن انتشار استراتيجية المصدر المفتوح يفيد أيضًا في التنمية الصحية للنظام البيئي بأسره.

ومع ذلك، فإن حرب الأسعار ليست خطة طويلة الأجل. في المستقبل، ستصبح جودة النموذج والميزات الخاصة نقاط المنافسة الرئيسية. نرى أن النماذج المخصصة التي تم تحسينها لمجالات معينة بدأت أيضًا في الظهور، مما يشير إلى أن الصناعة تتجه نحو مزيد من التخصص والتجزئة.

بالنسبة للمستثمرين، قد تستفيد الشركات المتعلقة بالأجهزة والبنية التحتية من زيادة الطلب على القدرة الحاسوبية على المدى القصير. ولكن على المدى الطويل، قد تكون الشركات القادرة على تقديم حلول في مجالات عمودية محددة أكثر قيمة للاستثمار. في الوقت نفسه، تستحق التقنيات المتعلقة بأمان البيانات وحماية الخصوصية الاهتمام.

بشكل عام، فإن صناعة النماذج الكبيرة تمر بفترة تحول سريع. المنافسة السعرية هي مجرد بداية، وستكون المنافسة في المستقبل أكثر تركيزًا على الابتكار التكنولوجي، وتوسيع سيناريوهات التطبيقات، وابتكار نماذج الأعمال. يحتاج المستثمرون إلى البقاء يقظين ومتابعة ديناميكيات الصناعة وتغيرات السياسة عن كثب.