大模型降价潮来袭 行业格局迎变革

行业观察

5月21日，某云服务提供商大幅下调了其大型语言模型API的调用价格。其中,主力模型的输入价格从0.02元/千tokens降至0.5元/百万tokens，降幅高达97%。

此前不久，该公司发布了一款参数规模达1100亿的开源大语言模型。据介绍，这一模型在多项基准测试中的表现超越了同类70亿参数模型,并在某开源模型排行榜上位列榜首。

"降价+开源"的策略组合正成为全球大模型厂商的共识。这有助于解决AI应用开发者面临的两大痛点:API价格过高以及开源模型质量不足,从而推动AI应用的广泛落地。

5月以来,多家大模型公司纷纷推出低价产品或下调价格。其中包括某量化公司开源的MoE模型,定价仅为某知名模型的百分之一;某AI公司将个人版模型价格下调80%;某国际AI公司推出了性能相当但价格减半的新版本;多家国内厂商也陆续宣布旗下模型永久免费或大幅降价。这一轮降价潮背后,可能源于推理技术的进步和成本的下降,客观上为开发者提供了更多选择。

除了价格策略,模型的多样化也是一大趋势。近期有公司推出了从5亿到1100亿参数不等的八款大语言模型,以适应不同场景需求。小型号如0.5B-14B适合在移动设备部署,大型号如72B-110B则支持企业级应用,32B则试图在性能与效率间寻求平衡。此外,还开源了视觉、音频、代码等专用模型。这些举措有助于大模型在更广泛的场景中落地应用。

投资者可关注以下几个板块:

1. 算力相关:包括光通信、算力调度、算力设备、液冷等细分领域的公司

2. 数据要素:主要是电信运营商和数据可视化公司

3. 边缘计算:如边缘算力承载平台相关企业

需要注意的风险包括大模型商业化进度和技术发展不及预期。大模型应用的落地仍需时日,投资者应保持理性态度。

行业点评

大型语言模型价格的大幅下调反映出行业正在进入一个新的阶段。通过降低使用门槛,各大厂商希望吸引更多开发者参与,加速AI应用的落地。同时,开源策略的普及也有利于整个生态系统的健康发展。

然而,价格战并非长久之计。未来,模型的质量和特色功能将成为关键的竞争点。我们看到,除了通用大模型外,针对特定领域优化的专用模型也开始涌现。这表明行业正朝着更加细分和专业化的方向发展。

对于投资者而言,短期内硬件和基础设施相关的公司可能会受益于算力需求的增长。但从长远来看,能够在特定垂直领域提供解决方案的公司可能更具投资价值。同时,数据安全和隐私保护相关的技术也值得关注。

总的来说,大模型行业正处于快速变革期。价格竞争只是开始,未来的竞争将更多聚焦于技术创新、应用场景拓展以及商业模式创新。投资者需要保持警惕,密切关注行业动态和政策变化。