词元成本飙升成企业核心痛点

走访十几个企业的信息技术负责人之后, 瑞银分析师近期发现, 约六成企业已经颁布措施减少人工智能相关开支。首席财务官以及首席技术官们发觉, 人工智能账单一直升高, 词元调用成本已然变成大型企业的关键担忧。5月, Uber运营总监安德鲁·麦克唐纳明确讲, 人工智能投入的回报率极为瘦小, 不断上涨的成本已难证明合理性。

从6月初起, 分析师团队展开多轮走访调研, 初步判定行业正迎来一股较为温和的逆风, 后续多场访谈, 进一步证实了这一判断, 只是不同企业所受冲击程度有所不同, 如今一些企业高管对人工智能相关开支的管控意识正持续增强。

两类企业受影响较小

绝大多数企业, 都把词元调用成本优化列为核心工作, 这直接致使部分企业, 大幅放慢人工智能投入增速。不过, 有两类企业, 受到的影响相对有限, 一是人工智能落地尚处于早期阶段的企业, 二是虽已深度布局AI业务但不愿限制员工使用权限的企业。

这些不受限制的企业, 有的能够借助AI获取丰厚回报用以抵消成本, 有的则把创新当着企业战略层面的核心目标。所以, 它们不断促使人工智能实现落地应用, 并不着急去削减开支。分析师特意指出, 这类企业普遍存在支持AI投入的清晰商业模式。

开源模型成成本优化受益者

从短期的角度而言, 模型厂商会去承受那最大程度的缩减开支方面的压力。那份报告专门特别地提及, 开源模型以及中国本土大模型有希望成为那最大的受益者, 尤其是特别适应那些有着非代码类业务需求的企业去选用。这些模型在词元调用成本这个方面具备明显的优势, 进而吸引了不少寻觅着降本的企业。

针对头部人工智能企业纷纷宣传自家模型词元使用效率的情形来看, 部分厂商专门推出主打降本的新模型, 其中谷歌推出了3.5 Flash模型, 还有另一家企业发布里5号模型 , 官方称该模型可自主完成复杂任务, 而就在数月前 如此同等能力还需要依靠规模更大、成本更高的模型才能得以实现。

行业进入良性调整阵痛期

虽说行业大多削减了和AI有关的支出, 然而分析师着重表明不必过度忧心。他们把这种趋势界定为良性调整带来的阵痛, 并且指出适度去优化人工智能方面的开支是行业通常的状态。不存在哪一家企业完全停止人工智能的落地, 只是变得更为理性罢了。

面向下一代芯片开展训练工作的全新模型, 有着预计当中进一步促使词元调用成本降低的可能性。有分析师表明, 该行业呈现出来的前景始终朝着良好的方向发展。企业正从以往那种盲目进行尝试的状态, 转变为实施精细化管理的模式, 而这样的一种转变, 实际上对于行业的长期健康发展具备积极的促进作用。

成本优化从应急变常态

被瑞银采访的一家企业透露, 行业已然告别了盲目去试水人工智能的阶段。受访企业称, 当下的核心问题并非关于要不要调用词元资源, 而是在于怎样高效地去利用。由此, 成本优化从应对预算危机的临时的举措, 转变成为常态化的技术研发工作。

还有一家接受访问的企业讲, 其公司的首席技术官在早些年的时候使出全力去布局人工智能方面的业务, 而到了现在却在削减所采购的AI工具的数量。这个公司内部原先上线了五款AI工具再加上多款大语言模型产品, 年度词元预算的一多半已经提前被消耗完了。当下仅仅保留两款AI工具, 并且对使用量进行严格的管控。

企业AI投入正回归理性

企业当中处于高管层级的人员, 对于AI方面开支的管控意识呈现出增强的态势, 这一情况反映出行业正从那种狂热的时期进入到理性的时期。词元成本的控制不再是那种临时用来应对的措施了, 而是变成了企业技术管理的日常所包含的内容。这样的一种转变对企业有着帮助, 能够让企业更加精准地去评估AI投资所具有的价值, 进而避免因盲目扩张而造成的资源浪费。

从优步到别的大型企业, 都在再度审视人工智能投入的回报率；分析师觉得, 这样的理性回归对于行业是件好事, 能够促使厂商去开发更具效率的模型；在未来, 伴随模型成本不断下降, 企业将会拥有更多的选择空间。

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