人工智能价格战——如何降低成本让人工智能更易于普及

十年前，开发人工智能 (AI) 是只有大公司和资金充足的研究机构才能负担得起的事情。必要的硬件、软件和数据存储成本非常高。但从那时起，情况发生了很大变化。一切始于 2012 年的 AlexNet，这是一种深度学习模型，展示了神经网络的真正潜力 […]

十年前，发展 DigiOps与人工智能当时只有大公司和资金充足的研究机构才能负担得起。必要的硬件、软件和数据存储成本非常高。但从那时起，情况发生了很大变化。这一切始于 2012 年的 AlexNet，这是深入学习展现真正潜力的模型神经网络。这改变了游戏规则。随后，在 2015 年，谷歌发布了 TensorFlow，这是一款强大的工具，可向公众提供先进的机器学习库。这一举措对于降低开发成本和鼓励创新至关重要。

2017 年，随着 BERT 和 GPT 等转换模型的推出，这一势头得以延续，它们彻底改变了自然语言处理。这些模型使 AI 任务更加高效且更具成本效益。到 2020 年，OpenAI 的 GPT-3 为 AI 能力树立了新标准，凸显了训练如此大型模型的高成本。例如，在 3 年训练像 OpenAI 的 GPT-2020 这样的尖端 AI 模型可能要花费大约 4.6百万美元，使得大多数组织无法获得先进的人工智能。

到 2023 年，将出现进一步的进步，例如更高效的算法和专用硬件，例如 NVIDIA 的 A100 GPU，持续降低人工智能训练和部署的成本。这些持续的成本降低引发了人工智能价格战，使先进的人工智能技术能够被更广泛的行业所接受。

人工智能价格战的关键参与者

人工智能价格战涉及大型科技巨头和小型初创公司，它们在降低成本和让人工智能更普及方面都发挥着关键作用。谷歌、微软和亚马逊等公司走在前列，利用其庞大的资源进行创新和削减成本。谷歌在以下技术方面取得了重大进展：张量处理单元 (TPU) 和 TensorFlow 框架，大幅降低AI运营成本，让更多人和企业无需花费巨额费用就能使用先进的AI。

同样，微软提供可扩展且价格合理的 Azure AI 服务，帮助各种规模的公司将 AI 融入其运营。这为企业创造了公平的竞争环境，让小型企业能够使用以前只有大公司才能使用的技术。同样，借助其 AWS 产品，包括 SageMaker，亚马逊简化了构建和部署AI模型的过程，使企业能够快速、轻松地开始使用AI。

初创公司和小公司在人工智能价格战中扮演着重要角色。它们推出了创新且经济高效的人工智能解决方案，挑战了更多大公司的主导地位，推动了行业的发展。许多小公司都使用开源工具，这有助于降低开发成本并促进市场竞争。

在此背景下，开源社区至关重要，它免费提供 PyTorch 和 Keras 等强大的 AI 工具。此外，ImageNet 和 Common Crawl 等开源数据集是开发人员用来构建 AI 模型而无需大量投资的宝贵资源。

大型公司、初创公司和开源贡献者正在降低人工智能成本，让全球企业和个人更容易获得这项技术。这种竞争环境降低了价格并促进了创新，不断突破人工智能所能实现的界限。

技术进步推动成本降低

硬件和软件的进步对于降低 AI 成本至关重要。GPU 和 TPU 等专为密集型 AI 计算而设计的专用处理器的性能优于传统 CPU，从而缩短了开发时间并降低了成本。软件改进也有助于提高成本效率。模型修剪、量化和知识提炼创建更小、更高效、需要更少电量和存储空间的模型，从而能够在各种设备上部署。

AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等云计算平台采用即用即付模式提供可扩展、经济高效的 AI 服务，减少了对前期基础设施进行巨额投资的需求。边缘计算通过在更靠近源头的地方处理数据，减少数据传输费用，并为自动驾驶汽车和工业自动化等应用实现实时处理，进一步降低成本。这些技术进步正在扩大人工智能的覆盖范围，使其更加经济实惠和易于使用。

规模经济和投资趋势也显著影响了人工智能的定价。随着人工智能的采用率不断提高，开发和部署成本不断下降，因为固定成本分摊到了更大的单位上。风险投资对人工智能初创企业的投资也在降低成本方面发挥了关键作用。这些投资使初创企业能够快速扩大规模并进行创新，将具有成本效益的人工智能解决方案推向市场。竞争激烈的融资环境鼓励初创企业削减成本并提高效率。这种环境支持持续创新和降低成本，使企业和消费者受益。

市场反应和人工智能的民主化

随着人工智能成本的下降，消费者和企业迅速采用了这些技术。企业使用经济实惠的人工智能解决方案来增强客户服务、优化运营和创造新产品。人工智能聊天机器人和虚拟助手在客户服务中变得很常见，提供高效的支持。人工智能成本的降低也对全球产生了重大影响，特别是在新兴市场，使企业能够在全球范围内竞争并促进经济增长。

无代码和低代码平台以及 AutoML 工具正在进一步人工智能民主化。这些工具简化了开发过程，让编程技能最少的用户也能创建 AI 模型和应用程序，从而减少开发时间和成本。AutoML 工具可自动执行数据预处理和特征选择等复杂任务，让非专家也能使用 AI。这扩大了 AI 在各个领域的影响力，让各种规模的企业都能从 AI 功能中受益。

人工智能成本降低对行业的影响

降低人工智能成本可促进各行各业的广泛采用和创新，从而改变企业的运营方式。人工智能通过以下工具增强医疗保健领域的诊断和治疗： IBM Watson Health 和斑马医学视野提供更便捷的高级护理。

同样，人工智能可以个性化客户体验并优化零售运营，亚马逊和沃尔玛等公司在这方面处于领先地位。小型零售商也在采用这些技术，增加竞争并促进创新。在金融领域，人工智能可以改善欺诈检测、风险管理和客户服务，银行和公司如蚂蚁金融使用人工智能评估信用度并扩大金融服务渠道。这些例子表明，降低人工智能成本如何促进创新并扩大不同行业的市场机会。

降低人工智能成本的挑战和风险

虽然较低的人工智能成本促进了更广泛的应用，但也带来了隐性成本和风险。数据隐私和安全是重大问题，因为人工智能系统经常处理敏感信息。确保遵守法规并保护这些系统可能会增加项目成本。此外，人工智能模型需要持续更新和监控才能保持准确性和有效性，这对于没有专业人工智能团队的企业来说成本高昂。

削减成本的愿望可能会损害 AI 解决方案的质量。高质量的 AI 开发需要大量、多样化的数据集和大量的计算资源。削减成本可能会导致模型准确性降低，从而影响可靠性和用户信任。此外，随着 AI 变得越来越普及，滥用的风险也在增加，例如创建深度伪造或自动进行网络攻击。如果使用有偏见的数据进行训练，AI 还可能增加偏见，从而导致不公平的结果。应对这些挑战需要谨慎投资数据质量、模型维护和严格的道德实践，以确保负责任地使用 AI。