本周科技圈的热度,至少有一半来自大模型。OpenAI、谷歌、字节跳动、腾讯四家大厂前后脚升级大模型,最卷的是字节跳动,不仅卷模型应用,还卷价格。
5月15日,字节跳动对外发布豆包大模型,同时公布了足以影响行业的大模型使用价格。其中,豆包通用模型pro-32k版,模型推理输入价格仅为0.0008元/千Tokens,而市面上同规格模型的定价一般为0.12元/千Tokens,是豆包模型价格的150倍。豆包通用模型pro-128k版,模型推理输入价格为0.005元/千Tokens,比行业价格低95.8%。
这意味着,字节跳动把Token的定价降低了一个数量级,从以分计价进入以厘计价时代。根据火山引擎公布的价格计算,1元就能买到豆包主力模型的125万Tokens,大约是200万个汉字,相当于3本《三国演义》。
对于字节跳动掀起的这场大模型“价格战”,国内其他厂商是否会跟进?
腾讯、百度等厂商回应
5月17日,在腾讯云生成式AI产业应用峰会上,腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人吴运声在被问及这一问题时没有正面回应,他表示,“腾讯更关注大模型能力的提升,致力于为行业提供能力和价格兼具的产品。”
当天,腾讯集团副总裁蒋杰在大会上宣布,腾讯混元大模型通过持续迭代,目前整体性能已居国内第一梯队,部分中文能力已追平GPT-4。
5月15日,百度方面曾表示,“使用大模型不应该只看价格,更要看综合效果,只有让AI应用效果更好、响应速度更快、分发渠道更广,才能让人们切实感受AI为社会生产带来的便利。”疑似回应大模型价格战。
同时,百度披露,文心大模型日均处理Tokens文本已达2490亿,并强调“‘闭源大模型+公有云’能实现比开源大模型性能更好、成本更低的综合效果,并以此促进AI应用生态繁荣。”
有业内人士表示,今年以来大模型降价已成趋势,将进一步加速应用端的落地。
事实上,在字节跳动之前,已经有不少厂商宣布下调大模型使用价格。5月11日,智谱大模型官宣新的价格体系,入门级产品GLM-3 Turbo模型调用价格从5元/百万Tokens降至1元/百万Tokens,降幅高达80%。
5月6日,私募巨头幻方量化旗下AI公司DeepSeek发布全新第二代MoE大模型DeepSeek-V2,目前DeepSeek-V2 API定价为:每百万Tokens输入1元、输出2元(32K上下文),仅是GPT-4 Turbo的近百分之一。
这样的趋势,同样在国外发生。自去年以来,OpenAI已经进行了4次降价,在刚刚结束的春季更新活动中,OpenAI发布了最新多模态大模型GPT-4o,不仅性能有了很大提升,价格也下调了50%。
各家大模型的技术实力、训练成本、应用场景等不甚相同,也导致了定价的差异。而降价背后则是大模型结构、训练等成本的持续优化。
火山引擎总裁谭待直言,字节跳动能够在大模型上做到低价,因为其在模型结构、训练、生产等各种技术层面都能做得很好,有很多优化手段能够实现降价。
此外,市场对降价的呼声比较高,平台必须把试错成本做到非常低,才能让大家用起来。只有大的使用量,才能打磨出好模型,也能大幅降低模型推理的单位成本。
DeepSeek-V2则是通过架构创新,实现了大模型成本尤其是推理成本的下降。李彦宏曾在Create 2024百度AI开发者大会上透露,与一年前相比,文心大模型推理性能实现了105倍增长,而推理成本降到了原来的1%。
大模型商业化落地提速
大模型定价的持续走低有望带来更快的商业化落地。
本周,OpenAI、谷歌、字节跳动、腾讯四家大厂相继披露在大模型领域的最新进展,无一不聚焦在应用侧。大模型卷到2024年,应用场景的落地成为竞争主旋律。
硬核如OpenAI,对于最新发布的多模态大模型GPT-4o,也没有以往对参数指标的生硬强调,而是选择集中展示多场景下的用户体验。这被认为是OpenAI加速应用落地的表现。
公开报道显示,OpenAI月活跃用户数超10亿,去年12月营收年率达到20亿美金。由于营收增长极快,OpenAI采用了“营收年率”这一独特的营收统计方式,即把上个月的营收乘以12。
国内方面,百度、阿里等均已经利用AI开始赚钱。根据最新财报,今年一季度,百度智能云收入为47亿元,同比增长12%,并实现盈利,其中生成式AI带来的收入占比为6.9%,以此计算,百度生成式AI一季度收入约为3.24亿元。
阿里、腾讯没有披露生成式AI带来的具体营收金额。但阿里在2024财年Q4财报中表示,AI相关收入三位数增长。腾讯则披露了AI对于业务的促进作用,比如,广告技术平台升级后,显著提升了腾讯广告业务的推荐精准度和投放效率。
此外,科大讯飞、360等A股上市公司的财报中“AI含量”也大幅提升。其中,科大讯飞一季度营收增长26%,亏损扩大至3亿元。亏损的原因,一方面是业务季节性特点在全年收入中占比较小,但是刚需投入在;另一方面是在大模型研发以及核心技术自主可控和产业链可控,以及大模型产业落地拓展等方面坚定投入,其中,研发费用相较去年同期增加1亿多元,同时,销售费用也有所增加。
生成式AI在帮助企业提质增效上,或许已经有不错的进展。但要帮企业盈利,可能还没有那么容易。
目前大模型的应用还在早期阶段,仍有很大的发展空间。QuestMobile数据显示,截至今年3月,基于大模型的AIGC行业用户量为7380万,尽管同比增长了8倍,也仅占移动互联网用户量的6%。
平安证券研报称,大模型能力达到一定水平时必然会走向应用,大模型厂商通过提升其产品性价比,助推下游应用端的推广部署,有望加速大模型产业链商业闭环的形成。
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