La vague de baisse des prix des grands modèles arrive, une transformation du paysage industriel s'annonce.

Observation du secteur

Le 21 mai, un fournisseur de services cloud a considérablement réduit le prix d'appel de son API de modèle linguistique de grande taille. En particulier, le prix d'entrée du modèle principal est passé de 0,02 yuan/1 000 tokens à 0,5 yuan/1 million de tokens, soit une baisse de 97 %.

Récemment, l'entreprise a publié un modèle de langage open source avec une échelle de paramètres atteignant 110 milliards. Selon les informations, ce modèle a surpassé les modèles similaires de 70 milliards de paramètres dans plusieurs tests de référence et a été classé premier dans un classement de modèles open source.

La combinaison de la stratégie "réduction des prix + open source" devient le consensus parmi les grands fabricants de modèles au niveau mondial. Cela aide à résoudre les deux principaux problèmes auxquels sont confrontés les développeurs d'applications IA : le coût élevé des API et la qualité insuffisante des modèles open source, ce qui favorise le déploiement généralisé des applications IA.

Depuis mai, plusieurs entreprises de modèles de grande taille ont lancé des produits à bas prix ou ont réduit leurs prix. Parmi elles, un certain modèle MoE open source d'une entreprise de quantification est proposé à seulement un pour cent du prix d'un modèle bien connu ; une certaine entreprise d'IA a réduit le prix de son modèle personnel de 80 % ; une certaine entreprise internationale d'IA a lancé une nouvelle version avec des performances équivalentes mais à moitié prix ; plusieurs fabricants nationaux ont également annoncé progressivement que leurs modèles seraient gratuits à vie ou largement réduits en prix. Cette vague de baisse des prix pourrait provenir des avancées dans les technologies d'inférence et de la baisse des coûts, offrant ainsi objectivement plus de choix aux développeurs.

En plus de la stratégie de prix, la diversification des modèles est également une grande tendance. Récemment, certaines entreprises ont lancé huit grands modèles de langage avec des paramètres allant de 500 millions à 110 milliards, afin de s'adapter à différents besoins de scénarios. Les petits modèles tels que 0,5B-14B conviennent à un déploiement sur des appareils mobiles, tandis que les grands modèles tels que 72B-110B soutiennent des applications de niveau entreprise, et 32B cherche à trouver un équilibre entre performance et efficacité. De plus, des modèles spécialisés pour la vision, l'audio et le code ont également été open source. Ces initiatives aident les grands modèles à être appliqués dans des scénarios plus larges.

Les investisseurs peuvent se concentrer sur les secteurs suivants :

1. Lié à la puissance de calcul : comprend des entreprises dans des domaines spécifiques tels que la communication optique, la planification de la puissance de calcul, les équipements de puissance de calcul, le refroidissement liquide, etc.

2. Éléments de données : principalement des opérateurs de télécommunications et des entreprises de visualisation de données

3. Calcul à la périphérie : comme les entreprises liées à la plateforme de puissance de calcul à la périphérie

Les risques à prendre en compte incluent le rythme de commercialisation des grands modèles et le développement technologique en deçà des attentes. La mise en œuvre des applications de grands modèles nécessite encore du temps, les investisseurs doivent adopter une attitude rationnelle.

Commentaire sur l'industrie

La forte réduction des prix des grands modèles de langage reflète le fait que l'industrie entre dans une nouvelle phase. En abaissant les barrières d'entrée, les principaux acteurs espèrent attirer davantage de développeurs et accélérer la mise en œuvre des applications d'IA. Parallèlement, la généralisation des stratégies open source favorise également le développement sain de l'ensemble de l'écosystème.

Cependant, la guerre des prix n'est pas une solution durable. À l'avenir, la qualité des modèles et les fonctionnalités spécifiques seront des points de concurrence clés. Nous observons que, en plus des grands modèles généraux, des modèles dédiés optimisés pour des domaines spécifiques commencent également à émerger. Cela indique que l'industrie évolue vers une direction plus segmentée et spécialisée.

Pour les investisseurs, les entreprises liées au matériel et à l'infrastructure pourraient bénéficier d'une augmentation de la demande en puissance de calcul à court terme. Cependant, à long terme, les entreprises capables de fournir des solutions dans des secteurs verticaux spécifiques pourraient avoir une valeur d'investissement plus élevée. En outre, les technologies liées à la sécurité des données et à la protection de la vie privée méritent également d'être surveillées.

En somme, l'industrie des grands modèles est en période de transformation rapide. La concurrence par les prix n'est que le début, et la compétition future se concentrera davantage sur l'innovation technologique, l'expansion des cas d'application et l'innovation des modèles commerciaux. Les investisseurs doivent rester vigilants et suivre de près les dynamiques de l'industrie et les changements de politique.