大模型降價潮來襲 行業格局迎變革

行業觀察

5月21日，某雲服務提供商大幅下調了其大型語言模型API的調用價格。其中,主力模型的輸入價格從0.02元/千tokens降至0.5元/百萬tokens，降幅高達97%。

此前不久，該公司發布了一款參數規模達1100億的開源大語言模型。據介紹，這一模型在多項基準測試中的表現超越了同類70億參數模型,並在某開源模型排行榜上位列榜首。

"降價+開源"的策略組合正成爲全球大模型廠商的共識。這有助於解決AI應用開發者面臨的兩大痛點:API價格過高以及開源模型質量不足,從而推動AI應用的廣泛落地。

5月以來,多家大模型公司紛紛推出低價產品或下調價格。其中包括某量化公司開源的MoE模型,定價僅爲某知名模型的百分之一;某AI公司將個人版模型價格下調80%;某國際AI公司推出了性能相當但價格減半的新版本;多家國內廠商也陸續宣布旗下模型永久免費或大幅降價。這一輪降價潮背後,可能源於推理技術的進步和成本的下降,客觀上爲開發者提供了更多選擇。

除了價格策略,模型的多樣化也是一大趨勢。近期有公司推出了從5億到1100億參數不等的八款大語言模型,以適應不同場景需求。小型號如0.5B-14B適合在移動設備部署,大型號如72B-110B則支持企業級應用,32B則試圖在性能與效率間尋求平衡。此外,還開源了視覺、音頻、代碼等專用模型。這些舉措有助於大模型在更廣泛的場景中落地應用。

投資者可關注以下幾個板塊:

1. 算力相關:包括光通信、算力調度、算力設備、液冷等細分領域的公司

2. 數據要素:主要是電信運營商和數據可視化公司

3. 邊緣計算:如邊緣算力承載平台相關企業

需要注意的風險包括大模型商業化進度和技術發展不及預期。大模型應用的落地仍需時日,投資者應保持理性態度。

行業點評

大型語言模型價格的大幅下調反映出行業正在進入一個新的階段。通過降低使用門檻,各大廠商希望吸引更多開發者參與,加速AI應用的落地。同時,開源策略的普及也有利於整個生態系統的健康發展。

然而,價格戰並非長久之計。未來,模型的質量和特色功能將成爲關鍵的競爭點。我們看到,除了通用大模型外,針對特定領域優化的專用模型也開始湧現。這表明行業正朝着更加細分和專業化的方向發展。

對於投資者而言,短期內硬件和基礎設施相關的公司可能會受益於算力需求的增長。但從長遠來看,能夠在特定垂直領域提供解決方案的公司可能更具投資價值。同時,數據安全和隱私保護相關的技術也值得關注。

總的來說,大模型行業正處於快速變革期。價格競爭只是開始,未來的競爭將更多聚焦於技術創新、應用場景拓展以及商業模式創新。投資者需要保持警惕,密切關注行業動態和政策變化。