Gartner研究表明，隨著時(shí)間的推移和價(jià)格的持續(xù)下降，以及云部署在敏捷性、創(chuàng)新速度和生態(tài)系統(tǒng)方面的優(yōu)勢，中國企業(yè)的人工智能（AI）部署將逐步從本地轉(zhuǎn)向云端。Gartner預(yù)測，到2027年，中國的全部AI推理工作負(fù)載中，基于云的工作負(fù)載占比將從前的20%上升至80%。
Gartner高級研究總監(jiān)方琦表示：“多家中國生成式人工智能（GenAI）廠商，其大語言模型應(yīng)用編程接口（API）的推理成本已經(jīng)降低了90%以上，有力地推動(dòng)了企業(yè)地GenAI采用。企業(yè)數(shù)據(jù)和分析（D&A）領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)積極評估相關(guān)影響，并擴(kuò)展GenAI解決方案，以滿足未來需要?！?/p>
DeepSeek于2024年5月6日推出了V2模型，價(jià)格僅為GPT-4 Turbo的1/75。幾天后，字節(jié)跳動(dòng)于5月16日推出豆包大模型，宣稱比行業(yè)平均價(jià)格便宜99.3%。作為應(yīng)對，阿里巴巴、百度和騰訊紛紛調(diào)整了其大語言模型API的價(jià)格。
圖1：中國主流廠商大語言模型與OpenAI的價(jià)格變化情況比較
API價(jià)格下降短期內(nèi)對企業(yè)的影響有限
在計(jì)算企業(yè)GenAI解決方案的總擁有成本（TCO）時(shí)，需要將微調(diào)成本考慮在內(nèi)。首先，可以使用高端GenAI模型來評估企業(yè)用例的技術(shù)可行性，然后使用企業(yè)自身的數(shù)據(jù)，對小型模型進(jìn)行微調(diào)，以執(zhí)行特定的下游任務(wù)。此外，在使用API將數(shù)據(jù)上傳到云端時(shí)，還應(yīng)考慮額外的數(shù)據(jù)安全和隱私要求。與規(guī)模較小的模型相比，最先進(jìn)的大語言模型的價(jià)格變化并不顯著，這將進(jìn)一步減輕價(jià)格變動(dòng)的影響。
方琦表示：“已部署本地GenAI解決方案的中國企業(yè)，不會受到大語言模型 API價(jià)格變化的影響。對于云部署來說，API成本只是GenAI解決方案整體成本的一部分。需要注意的是，價(jià)格只是評估因素之一，還需要對其他因素進(jìn)行仔細(xì)審查，如模型質(zhì)量、吞吐量和延時(shí)。”
API價(jià)格的持續(xù)下降，推動(dòng)了對AI部署策略的重新評估
企業(yè)應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)重點(diǎn)來選擇AI部署方式，尤其需要從六個(gè)角度比較云部署和本地部署方案的優(yōu)劣勢，這六個(gè)角度分別是：企業(yè)數(shù)據(jù)的主要存放位置、安全和監(jiān)管合規(guī)、專門的基礎(chǔ)設(shè)施、平臺/集成的優(yōu)劣勢、運(yùn)營支出（OpEx）與資本性支出（CapEx）、人才和技能集合。
方琦表示：“隨著大語言模型API的平均價(jià)格不斷下降，云部署解決方案在未來將擁有更明顯的優(yōu)勢。此外，隨著技術(shù)的加速迭代和相關(guān)架構(gòu)的日益復(fù)雜化，云部署解決方案的優(yōu)勢將在許多場景中更加突顯。因此，各企業(yè)機(jī)構(gòu)需要重新評估其AI部署戰(zhàn)略?！?/p>
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