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大模型價格戰,還能再狠一點

2024-05-30 21:30:49    創事記 微博 作者:   

來源:遠川研究所

誰也不曾想到,大模型產業的首次“集體會戰”,居然圍繞價格展開。

5月6日,私募巨頭幻方旗下的深度求索,打響了降價第一槍。深度求索發布的模型DeepSeek-V2(32k),在數學、編程、中英文等能力上已逼近GPT-4;然而,DeepSeek-V2的使用價格僅約為GPT-4o的1/35。

DeepSeek-V2的輸入與輸出價格分別為1元/百萬tokens和2元/百萬tokens,遠低于市場價。

比拼多多砍一刀還便宜的價格,驚動了不少美國專家。知名分析師Dylan Patel讀完DeepSeek-V2的論文后,激動地表示,“這可能是今年最好的一篇。[1]”

DeepSeek-V2的論文DeepSeek-V2的論文

一周后,“卷王”字節跳動又添一把火。

豆包通用模型Pro-32k的輸入價格,被一刀砍到了更低的0.8元/百萬tokens。火山引擎總裁譚待表示,“豆包比行業價格低了99.3%,大模型從此以厘計價。”

眼看友商如此不講武德,其他科技公司再也坐不住了。

阿里率先回擊,一狠心,大舉下調了所有模型的價格。

幾個小時后,百度干脆沖向競價終點:宣布兩款輕量級模型全面免費。緊接著,科大訊飛星火Lite API、騰訊混元大模型lite 256k也相繼宣布免費。

如此盛況,很難不讓人夢回那段滴滴大戰快的、ofo摩拜互扯頭發的激情歲月。

然而,圍繞大模型的價格戰,遠不如網約車、共享單車那般直觀,各種專業名詞讓人摸不著頭腦。所以,這些大模型公司,到底在熱鬧些什么?

價格戰的B面

想要理解這點,首先得知曉大模型的商業模式。以阿里云為例,它所提供的大模型服務,共有3種[2]:

(1)基礎服務:模型推理。

模型推理,指的是根據輸入的信息內容,給出回答的過程。換句話說,推理就是“實際使用”模型的過程。

阿里云預置了多個性能不同的“標準版模型”,供用戶推理。該服務的計費方式很簡單,即“以量計價”:以消耗的token數量為單位,用得越多,費用越高。并且性能越好的模型,收費越貴。

token是大模型用來衡量文本長度的一種計數單位,可以簡單理解為“字數”。3本篇幅為75萬字的《三國演義》,大約需要125萬個token。

(2)進階服務:模型微調。

如果覺得“標準版模型”不好用,阿里云還提供了“定制研發”服務,即模型微調。具體收費,則取決于“定制研發”消耗的計算資源與開發周期。

(3)超進階服務:模型部署。

當用戶需要長期使用大模型時,最好的方式是將它部署到獨占實例中。

獨占實例,指的是直接承包一個或多個物理服務器的全部資源。翻譯成人話就是,不再只是租一個商鋪,而是將整個商業廣場都租下來。

這么做的好處在于,沒有別的商戶和你搶計算資源,響應速度更快。

其收費模式,也是以量計價,但有兩種形式:阿里是直接按照“商業廣場”消耗的計算資源計費;除此之外,百度還支持按照模型推理的token數量計費。

這3種收費模式,面向的是企業與個人開發者,代表了大模型開發由淺入深的過程。而各大科技公司瘋狂砍價的,其實是上文提到的“基礎服務”,即“標準版模型”的推理費用。

推理費用的具體定價,又分成了“輸入”和“輸出”兩部分。

簡單來說,輸入就是用戶提問的內容,而輸出則是大模型的回答。科技公司往往會根據輸入和輸出的token數量(字數),進行兩次計費。

這種復雜又細微的差異,很容易成為科技公司的套路。

例如字節跳動的“0.8元/百萬tokens”“比行業價格低99.3%”,其實只是輸入價格。豆包通用模型Pro-32k的輸出價格仍是2元/百萬tokens,與DeepSeek-V2等同行持平。

由此可見,別看大模型價格戰打得火熱,背后實則另有洞天。

降價的千層套路

可以發現,本輪價格戰最為活躍的,基本上都是云計算公司,代表廠商是BAT和字節跳動。

它們之所以敢如此降價,還是因為能從別的地方彌補損失,羊毛出在羊身上。

正如前文提到,降價乃至免費的,其實只是基礎服務。

毫無疑問,這可以幫助中小開發者以更低的成本構建應用。然而,當開發者或者企業,需要更貼合自身業務,深入使用大模型時,往往繞不開進階的模型微調和模型部署——這兩項服務,可不是本次價格戰的主角。

例如百度宣布免費的ERNIE-Speed-8K,如果實際部署,收費就變成了5元/百萬tokens[3]。

與此同時,各家降價最狠的,其實都是輕量級的預置模型;相比之下,性能更強悍的“超大杯”模型,實際降價幅度沒有那么夸張。

例如阿里的Qwen-Max,實際與字節跳動的豆包通用模型Pro-32k一樣,只是降低了輸入的價格;而隔壁的百度,壓根沒提超大杯模型。

云計算廠商的價格戰,更像是用“免費游戲”的形式吸引更多玩家加入;但若想繼續“升級變強”,該氪金還得氪金。

當然,云計算廠商并非唯一的參與者。

以深度求索與智譜AI為代表的明星初創公司,之所以也敢跟進內卷,很大程度上是因為有充足的彈藥,尤其是算力資源。

早在大模型尚未爆發的2020年,背靠私募巨頭幻方的深度求索,就投資了上億元籌建AI超級計算機。

目前,幻方是除BAT、商湯、字節跳動外,第六家擁有1萬張以上英偉達A100 GPU儲備的中國公司[4]。

而智譜AI則背靠阿里和騰訊,是估值過百億的AI獨角獸公司。

2020年時,智譜AI也碰巧囤積了不少GPU資源。其CEO張鵬曾在接受《中國企業家》采訪時提到:

當時,他認識的一家云計算廠商,有一批GPU積灰了。這批GPU原本是供應給游戲公司的,但陰差陽錯之下,對方又不買了。張鵬知道這個消息后,順勢接盤了這批計算資源[5]。

現金流、算力資源都充足的情況下,即便燒錢換市場,這些初創公司也能扛得住。

那么問題來了:當年移動互聯網補貼換市場,尚可以簡單粗暴地歸因為“技術門檻低”;主打一手高科技的大模型,怎么也沒走出價格戰的怪圈?

必經之路

大模型智能化帶給世人的震撼,往往讓人忽視它的本質,其實是一種基礎設施。

去年,知名計算機科學家吳恩達曾在公開演講中提到:

AI其實是一系列工具的集合。這些工具包括了監督學習、非監督學習、強化學習,以及現在的生成式人工智能。所有這些都是通用技術,意味著它與電力和互聯網等其他通用技術,并沒有什么區別[6]。

電力與互聯網,并沒法直接創造價值;真正改變世界的,其實電燈、電腦、電商、電子游戲。

然而,應用的爆發其實有一個前提:即基礎設施足夠便宜。此前,大模型應用沒能快速鋪開的一個主要困境,正是使用成本過高。

哄哄模擬器就是一個典型的案例。

今年年初,一位名叫王登科的獨立開發者,開發了一款模擬“生氣女朋友”形象的AI應用。該應用的玩法很簡單,用戶必須斗智斗勇哄好對話窗口里的AI女友。

因為交互簡單和立意頗有情趣,哄哄模擬器上線第一天就吸引了60多萬用戶。

突然的爆紅,卻讓王登科哭笑不得。哄哄模擬器使用了預置的GPT-3.5模型,運營一早上就花了他2000多美金的推理費用。

這就相當于,開發了個App,還沒想到咋賺錢,先交了1萬塊錢電費。

縱觀歷史可以發現,當年移動互聯網的大規模普及,也是建立在基礎設施降本之上的。

2014年的一份調查報告顯示,當時由于流量費用高昂,手機用戶每天使用流量不會超過3小時。且不使用移動網絡時,很多用戶會選擇將其關閉,以防止手機應用在后臺消耗流量[7]。

彼時,大多數用戶,都曾做過“一覺醒來房子歸中國移動”的噩夢。

2013年的時候,快手就明確了“短視頻社區”的定位,但增長相對緩慢。這背后,很難說沒有大環境的原因。

事實上,直到電信運營商開始大搞“降費提速”,短視頻行業才真正開始爆發。

2019年,手機上網流量資費較2014年時已下降了超90%[8]。至此,手機淘寶、微信、抖音等才逐漸成為字面意義上的“國民應用”。

由此可見,降價其實是大模型產業發展的必經之路。

也許在這輪價格戰中,云計算廠商與初創公司,各有各的小九九;但對開發者和普通用戶來說,建議可以打得再狠一點。

參考資料

[1] OpenAI Is Doomed,SemiAnalysis

[2] 阿里云大模型服務平臺百煉

[3] 千帆大模型平臺

[4] 量化巨頭發布第一代大模型:免費商用,完全開源,澎湃新聞

[5] 智譜AI CEO張鵬:中國大模型創業者,不再追隨OpenAI,中國企業家

[6] Andrew Ng: Opportunities in AI - 2023,Stanford Online

[7] 2014年中國手機流量使用報告:近四成用戶流量不夠用,中國新聞網

[8] 工業和信息化部組織召開“提速降費”用戶面對面座談會

編輯:陳彬

視覺設計:疏睿

責任編輯:陳彬

(聲明:本文僅代表作者觀點,不代表新浪網立場。)

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