代币价格大崩溃，人工智能将出现巨大赢家和输家
18 个月内，代币价格从 180 美元跌到 75 美分，这意味着 AI 模型的使用成本已经大幅降低了 240 倍。
上个月底，全球顶尖的人工智能投资者之一埃拉德·吉尔发布了一张图表。这张图表展示了“代币”（tokens）价格的变化，代币已经成为生成式人工智能的原材料。聊天机器人和 AI 模型会将单词和其他输入拆分成这些代币，以便更容易处理和理解。一个代币大约相当于四分之三个单词。在处理提示词和其他模型输入时，AI 公司通常会根据每个代币的价格向用户收费。而作为领先的风险投资家，吉尔在图表中展示了代币价格的暴跌。这是一个惊人的崩溃。在大约 18 个月的时间里，每百万个代币的成本已经从 180 美元骤降至仅仅 75 美分。
一张展示前沿人工智能模型每个代币价格的图表
可以把这看作衡量使用人工智能模型成本的标尺。那些大量使用 AI 模型的用户将成为赢家。如今，这种革命性的资源成本已经降低了大约 240 倍，这为初创公司、研究人员以及其他用户节省了大量资金。安德森·霍洛维茨的知名 AI 专家马丁·卡萨多将这种情况与以往创新浪潮中技术成本的迅速下降进行了比较。他在推特上表示：“一个很好的参考框架是与互联网的每比特成本随时间推移的变化进行对比，或者与微芯片崛起时期的计算成本进行对比。显然，这是一轮超级周期，基础资源的边际成本正在趋近于零。”
代币价格大幅下跌的部分原因在于，功能强大的人工智能模型供应量大幅增加。供需法则决定了在这种情况下，价格往往会下降。拥有一个领先的人工智能模型如今远不像 18 个月前那么特别。那时，OpenAI 的 GPT-4 成为了明确的领跑者。但自那以后，谷歌推出了新一代的 Gemini 模型，其性能几乎同样出色。Anthropic 公司也推出了强大的模型，X 公司发布了 Grok。此外，还有超过 100 种其他模型在一个备受关注的行业排行榜上可供选择。这些模型大多是基于互联网上公开可用的数据进行训练的，因此它们之间的差异并不大。在这个群体中脱颖而出变得越来越困难，因此它们所提供的服务处理代币的价值自然也大幅降低。“前沿技术现在已经成为商品化了，”人工智能初创公司 Vercel 的首席执行官吉列尔莫·劳奇对我说。“曾经 GPT-4 独占鳌头，对吧？他们当时的收费大约是每百万个代币 180 美元。现在，其他公司也都有了前沿模型。”马克·扎克伯格已经将这一趋势推向了极致，他通过将 Meta 的 Llama 模型免费开放为开源服务来实现这一点。初创公司 Mistral 也采取了同样的做法。“我认为打破这一局面的是扎克，”劳奇表示，他指出 Meta 在之前的开源项目中已经取得了成功。一个例子是 Facebook 的开放计算项目，该项目标准化并降低了数据中心基础设施的价格。最近，扎克伯格也频频暗示人工智能模型市场的拥挤现状。他在最近的一篇博文中写道：“我预计 AI 的发展将继续保持高度竞争，这意味着将任何特定模型开源并不会在下一代模型中带来巨大的竞争优势。”翻译：没有哪个人工智能模型会比其他模型好太多，那为什么不直接把这些技术免费开放呢？每当某个东西的价格崩盘，总会有输家。这一次，输家可能是那些仍在试图打造最好的 AI 模型并直接从中获利的公司。今年，创业公司 Inflection AI 的失败就是一个例子。该公司花费了大量时间和金钱开发自己的前沿模型，但未能在激烈的竞争中脱颖而出，最终陷入困境。答案似乎很简单：再开发一个比其他模型都更强大的新 AI 模型，对吧？如果你能做到这一点，也许就可以再次提高代币处理服务的收费。但问题在于，开发下一个全能模型的成本极高，而且可能还在上升。英伟达的 GPU 依然非常昂贵。建设或租赁所需的庞大 AI 数据中心的成本也在不断增加。而为这些设施提供电力和冷却的电费也在上涨。投入巨额资本开发新人工智能模型的投资回报率是不错的——前提是你能打造出一个远远优于现有模型的大脑。但如果新模型只比现有模型略微优秀，那么回报就不会那么理想了，劳奇解释道。除了成本问题外，人工智能专家们开始讨论是否在新模型上取得显著提升变得更加困难。OpenAI 在 2018 年 6 月推出了 GPT-1 模型。仅仅 8 个月后，GPT-2 问世。接下来，花了 16 个月才发布了 GPT-3。而 GPT-4 的推出则间隔了大约 33 个月。“这些在大脑能力、推理能力上的巨大飞跃变得越来越难以实现，”劳奇对我说。“这是事实。”业界对 OpenAI 的 GPT-5 寄予厚望。许多人原本预计它会在夏季发布。然而，夏天几乎已经过去了，它还没有问世。或许当 GPT-5 最终发布时，它会彻底击败竞争对手，让 OpenAI 能够收取更高的每代币价格。我们拭目以待。（BI）
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