OpenAI ChatGPT 降價達90%,微軟+OpenAI+NVIDIA站穩先發、別人只能望車尾燈

OpenAI ChatGPT 降價達90%,微軟+OpenAI+NVIDIA站穩先發、別人只能望車尾燈

為当前人工智慧热潮提供支撑的最重要「原质料」的价钱正在快速下降,这将有助於这项技术更快地进入主流。然而,这也威胁到了那些希望从这股热潮中赢利的创业公司的财政状况,并可能导致行业主导权集中在一小部门公司的手中。

這裡的原质料指的是大型語言模型(LLM)的處理能力。這些模型支撐著 ChatGPT 和微軟新必應搜尋等服務。

運行這些模型原本需要高昂的算力成本,因此可能會嚴重拖累模型的廣泛應用。搜尋引擎 You.com 首席執行長、知名電腦科學家理查德?索切(Richard Socher)体现,就在幾週前,You.com 使用人工智慧提供搜尋服務的成本還比傳統Internet搜尋横跨 50%。但到上月底,由於大型語言模型公司 OpenAI、Anthropic 和 Cohere 之間的猛烈競爭,這一成本差異下降到只有約 5%。

幾天後,OpenAI 發佈了一項新服務,讓開發人員可以直接使用 ChatGPT,並將使用這項技術的價格削減了 90%。公司体现這次提供的API,基於ChatGPT同款的GPT 3.5模型。更為重要的是,在去年12月後,?公司已經乐成將ChatGPT的成本壓低了90%?。

因此,這款名為「gpt-3.5-turbo」的模型,定價為0.002美元/每1000 tokens?。根據OpenAI官網的解釋,token可以理解為一個非結構化的單詞,而1,000個token或许對應750個詞。這個價格也要比目前的GPT 3.5模型自制90%。

而之后不久,微软也宣布将?ChatGPT?整合至?Azure?OpenAI?服务。透过?Azure?OpenAI?服务,使用者可以最先进的?AI?模型,包罗?Dall-E 2GPT-3.5Codex?与其他?Azure?超级运算能力為后援的大型语言模型来成就创新所有使用?ChatGPT?用度将从313日开始盘算每?1,000?个?token?价钱為?0.002美元。

微軟還体现,首席執行長納德拉將在 3 月 16 日主持一場运动,討論「用人工智慧重塑生产力」,並展示其類似 ChatGPT 的人工智慧將如何在 Teams、Word 和 Outlook 等 Office 生產力套件中發揮作用。?

竞争对手面临危机

OpenAI 的降價這對客戶來說是好事,但對 OpenAI 的競爭對手來說可能是毀滅性的。包罗 Anthropic 和 Inflection 在內的許多公司已經完成或正在融資,以支撐各自大型語言模型的發展。

很少有像大型语言模型这样的技术能如此迅速地从实验室研究直接进化到大规模商用,这也促使研究者纷纷将实验室情况的开发历程「工业化」。性能上的大部门提升以及成本的下降主要来自运行大型语言模型的底层盘算平台的最佳化,以及对模型训练和运行方式的革新。

從某種角度來看,硬體成本的大幅下降有利於所有的市場參與者。這其中包罗為滿足最新人工智慧模型要求而設計的高性能晶片,例如NVIDIA H100 GPU。作為當下「AI 超級週期的跳動心臟」,NVIDIA的 GPU(圖形處理晶片)是訓練和操作機器學習模型的最佳選擇,因而被視為「2023 年雲端資本支出重心轉向人工智慧的最大受益者」。?

此外,微軟在其 Azure 雲端運算平台上運行 OpenAI 的模型,並向其他大型語言模型公司提供相同的高性價比硬體支援。

然而,大型語言模型既是科學,也是藝術。OpenAI 体现,自去年 12 月以來,ChatGPT 對於處理查詢的方式進行了「一系列系統範圍的最佳化」,使成本降低了 90%,最終帶來了面向使用者的大幅降價。

训练大型语言模型需要花费数千万美元,而处置惩罚这类任务的技术也在快速变化。至少在短期内,一小部门具备模型开发和训练经验的人才将可以获得更大的优势。

当最优秀的技术被广泛理解和採用时,早期加入者可能已经获得了先发优势。

微軟雲端運算和人工智慧部門負責人Scott Guthrie提到了 GitHub Copilot 等新服務。該服務於去年夏季推出,向軟體開發者提供程式碼建議。在被廣泛使用後,這類服務將會迅速最佳化。他本週在摩根史坦利的一場投資者會議上体现,來自這類服務使用者的「訊號」很快就將成為产物重要的差異化點。

OpenAI 競爭對手的主要希望在於,提供額外的服務,幫助開發者和大企業客戶更方便地使用大型語言模型,以及針對細分市場探索滿足特定業務需求的模型。

例如,以色列創業公司 AI21 Labs 本週發佈了最新的大型語言模型,同時也發佈了一系列 API(應用程式介面),以提供文字提要或改寫等更高級的服務。

AI21 聯席首席執行長奧利?格申(Ori Goshen)体现,大部门公司不會使用類似 ChatGPT 的通用模型,而是需要針對金融或醫療等行業訓練的模型,或是基於某個公司自有資料訓練的模型。

他认為,大型语言模型目前还处於低级阶段,另有许多事情需要完成,例如淘汰模型说假话的倾向,以及防止模型发生「幻觉」,提供与事实无关、似是而非的答案。如果希望取得乐成,人工智慧公司还需要连续进行前沿探索。

不過目前的事實是,這些生成式人工智慧的基礎成本正在大幅下降。OpenAI 的降價是一個訊號,讲明這項技術將以很是快的速度進入大規模商用。但這同時也帶來了警示,讲明這個行業未來可能不會有太多公司有實力參與。

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