第587章 大模型价格战卷至“厘时代”！阿里云通义千问降价97％

    近日，阿里云宣布推出通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long，其API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降97%。这意味着，1块钱可以买200万tokens，相当于5本《新华字典》的文字量。此消息一出，立即引发了业界的广泛关注和热议。
    值得一提的是，本月智谱AI、字节跳动的大模型也都纷纷宣布降价。其中，字节的豆包主力模型的定价为0.0008元/千Tokens，即0.8厘/千tokens，被认为带动大模型定价进入了“厘时代”。
    此轮大模型降价潮，是各家厂商希望进一步抢占市场，从而加速AI应用的商业化落地。
    9款商业化及开源系列模型降价
    Qwen-Long是通义千问的长文本增强版模型，性能对标GPT-4，上下文长度最高1千万。除了输入价格降至0.0005元/千tokens，Qwen-Long输出价格也降90%至0.002元/千tokens。相比之下，国内外厂商GPT-4、Gemini1.5  Pro、Claude  3  Sonnet及Ernie-4.0每千tokens输入价格分别为0.22元、0.025元、0.022元及0.12元。
    通义千问本次降价共覆盖9款商业化及开源系列模型。不久前发布的通义千问旗舰款大模型Qwen-Max，API输入价格降至0.04元/千tokens，降幅为67％。
    智谱AI、字节跳动旗下火山引擎也纷纷宣布了降价
    5月11日，智谱AI大模型的新注册用户获得额度从500万tokens提升至2500万tokens，个人版  GLM-3Turbo模型产品的调用价格从5元/百万tokens降低至1元/百万tokens。GLM-3  Turbo  Batch  批处理API也便宜了50%，价格为1元/200万tokens。
    15日，火山引擎宣布豆包Pro  32k模型定价是0.8厘/千tokens。此外，豆包Pro  128k模型定价是5厘钱/千tokens。
    大模型已经开始从“卷大模型技术”向“卷大模型应用”转变
    对于此轮降价潮，不少业内分析指出，大模型已经开始从“卷大模型技术”向“卷大模型应用”转变，但推理成本过高依然是制约大模型规模化应用的关键因素。
    在武汉AI智领者峰会现场，阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光称：“阿里云这次大幅降低大模型推理价格，就是希望加速AI应用的爆发。我们预计2024年大模型API的日调用次数有望突破100亿。”
    刘伟光判断，不管是开源模型还是商业化模型，公共云+API将成为企业使用大模型的主流方式。云上调用成本远对于私有云部署。在追求更大尺寸的模型时，企业要面对GPU采购、软件部署、网络费用、电费、人力成本等等。随着大模型的规模变大，对于私有化部署的成本和复杂性会越来越高。去年还有不少企业考虑购买上百台GPU服务器，来搭建计算网络集群。但今年很多公司已经放弃了自建百台集群的大模型研发。
    百度创始人李彦宏也在业绩会表示，模型推理是最重要的长期机会之一，这将成为云业务的关键驱动力。4月，文心大模型API日调用量为2亿次。去年12月时，该数据为5000万次。
    谁能抢抓模型推理的市场机遇？
    谈及通义千问的这次降价幅度，多名大模型行业专家在接受《科创板日报》记者采访时评价，“力度很大”、“很便宜了”。
    不过，实际作用还是要看“疗效”。市面上大模型太多了。疗效好，多少都不贵；如果疗效不好，多少都是贵。
    目前头部企业都会选择多家模型接入，在不同应用场景选择更合适的模型，这意味大模型厂商之间的竞争十分激烈。
    比如，小米在接入文心大模型API的同时，小米旗下的人工智能助手“小爱同学”也宣布与阿里云通义大模型展开合作，强化其在图片生成、图片理解等方面的多模态AI生成能力。
    在刚刚发布的今年一季度财报中，阿里、百度均提及了生成式AI对收入增长带来的正面影响。百度智能云收入为47亿人民币，同比增长12%，其中生成式AI带来的收入占比6.9%。测算下来，百度的生成式AI一季度收入约为3.24亿元。
    在阿里财报电话会上，阿里集团CEO吴泳铭表示，预计今年下半年云业务将恢复双位数增长，而收入增长主要来自AI新产品的驱动。对于大模型的未来目标，吴泳铭称，“我们将会把”通义千问“大模型与阿里云的先进AI基础设施进行软硬件协同优化，来为中国的开发者或者中国的企业提供AI能力非常强、性价比非常高的AI大模型推理服务。”
    开源闭源路线之争
    值得一提的是，百度和阿里在大模型是否开源上选择了截然不同的路线。
    4月底，阿里云开源了1100亿参数模型Qwen1.5-110B。迄今通义开源大模型的累计下载量超过了700万。
    “通义的开源模型在中文世界的开发者使用最广泛，当开发者使用阿里云的开源模型，需要把应用部署到线上的时候，就会自然而然地选用阿里云的服务。”吴泳铭称。
    百度方面，李彦宏则多次宣传闭源的优势。在Create  2024百度AI开发者大会上，他曾直言“开源模型会越来越落后”。5月15日，百度还发布公告称：“闭源大模型+公有云”已经成为全球AI市场的主流趋势。“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。
    当下，国际厂商在开闭源路线上各有侧重。比如OpenAI的GPT-4模型就是采用闭源模式，而Meta选择完全开源。其余大模型公司则将模型“低配版”开源，更高参数量的模型闭源。比如，谷歌Gemini多模态模型闭源，今年2月宣布开源单模态Gemma语言模型。
    IDC中国研究总监卢言霞称，未来到底是开源还是闭源。跟头部企业的选择有很大关系。这个领域目前还是有很大不确定。
    一位大模型青年学者对记者表示，开源和闭源路线各有特色，但开源肯定更为促进行业发展。
    艾瑞咨询在一份AIGC产业报告中分析，大模型技术前沿厂商出于打造自身先进模型壁垒、构建技术护城河的商业考虑，会选择闭源或逐步从开源走向闭源，以保证模型的先进性、稳定性、安全性。而开源可以促进广大开发者和研究者的创新，从商用角度加速大模型的商业化进程与落地效果。艾瑞咨询认为：“未来，开源和闭源的大模型会并存和互补。”
    结语
    大模型降价潮的到来，无疑为AI应用的商业化落地提供了更多的可能性。各大厂商纷纷降价，意在抢占市场份额，加速AI应用的爆发。然而，大模型的应用并非一蹴而就，需要在技术、成本、效率等多方面进行综合考虑。在这个过程中，谁能抓住市场机遇，谁就能在未来的AI竞争中占据优势。
    同时，开源与闭源的路线之争也将持续存在。不同的路线有各自的优势和局限，企业和开发者需要根据自身的需求和目标进行选择。在这个过程中，开源和闭源的大模型将会并存和互补，共同推动AI技术的发展和应用。
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