降价！免费！AI大模型开启价格战，企业如何“薅”出绿色财富？

近期，国内大模型技术供应商之间的价格战，使得这项原本成本较高的技术变得更加亲民，极大降低了企业的技术采用门槛。这不仅为企业提供了经济实惠的技术解决方案，更为他们的绿色低碳转型之路带来了新的机遇。

随着全球气候变化问题日益严峻，各行各业都在探索如何实现绿色低碳转型。制造业作为重要的能耗大户，其绿色转型尤为关键。

在这一背景下，大模型技术因其在数据处理和智能决策方面的潜力而被视为推动绿色转型的关键技术之一。

大模型开启价格战

在中国的大模型市场中，企业之间的价格战正在变得越来越激烈。

阿里云宣布对其多款商业化和开源模型进行大幅降价。例如，与GPT-4相当的旗舰模型Qwen-Long，价格从每千令牌0.02元降至0.0005元，使其成为开发者的经济实惠选择。

百度采取了更为激进的策略，将其主要模型如ENIRE Speed和ENIRE Lite完全免费提供。

字节跳动为了应对竞争压力，大幅降低了其豆包大模型家族的价格。其企业市场的pro-32k和pro-128k模型的价格分别下降了99.3%和95.8%，声称已大幅低于行业标准定价。

作为市场的另一竞争者，智谱AI宣布对其大模型进行价格调整，提高了更广泛开发者的可及性，并促进了AI技术的更广泛应用。

这场价格战的背景根源于多个层面的市场动态和技术进展。

技术成本的快速下降是引发价格战的主要驱动因素之一。

随着大模型技术的不断成熟，算力成本的下降以及优化的模型架构使得部署这些模型变得更加经济。此外，开源技术的兴起也极大地降低了研发的门槛，使得越来越多的企业能够进入这一领域。这种成本的降低不仅使得原有的大型科技公司能够以更低的价格提供服务，也让新兴的AI企业有机会通过较低的价格快速占领市场份额。

市场竞争的激化也是价格战的一个重要原因。

随着行业对AI大模型需求的增加，更多的企业投入到这一领域的竞争中。这包括传统的互联网巨头和大量的创业公司。各家企业在功能、服务、价格等方面展开激烈竞争，试图通过市场规模的扩大来分摊成本并获取更大的市场份额。这种竞争导致了服务价格的逐步下降，企业为了吸引客户，不断推出更具成本效益的服务方案。

再者，客户对成本的敏感性增强，在经济压力的背景下，越来越多的企业和开发者开始寻找性价比更高的大模型服务。

这种成本敏感性迫使大模型提供商在保持服务质量的同时，必须考虑如何在价格上进行优化以吸引和保持客户。价格成为了客户选择服务提供商的一个重要因素。

此外，政策和监管环境的变化也在一定程度上影响了大模型市场的价格策略。

政府对于技术发展的支持和监管框架的建立，尤其是在数据安全和隐私保护方面的规定，都在一定程度上影响了企业的运营成本。企业需要在满足政策要求的同时，调整其市场策略，包括价格策略。

最后，技术创新的持续推动也是一个不可忽视的因素。

随着AI技术的不断进步，新的算法和模型持续涌现，这些技术的进步不仅提高了模型的效能，也进一步推动了成本的降低。企业必须不断创新，以保持在激烈的市场竞争中的领先地位。

大模型技术价格战的背景是多方面的，涵盖了技术、市场、客户需求以及政策等多个层面。这场价格战虽然短期内给模型供应商带来了压力，但从长远来看，为市场带来了更多的创新机会和客户选择，推动了整个行业的发展。

大模型怎么用？

那么大模型价格战与企业的绿色低碳转型到底有何关联？这要从大模型的作用开始谈起。

在当前全球气候变化和环境压力加剧的背景下，企业面临越来越大的压力，需要采取措施实现绿色低碳转型。大模型技术，作为人工智能领域的一大突破，正逐步成为推动企业实现这一目标的关键工具。

1. 优化能源管理

大模型可以通过数据分析和模式识别帮助企业优化能源使用。通过集成来自生产线、设备和传感器的大量实时数据，大模型能够预测能源需求并实时调整能源消耗，从而减少浪费。例如，大模型可以根据生产计划和历史数据分析，自动调整设备运行时间和能源输入，以确保在不影响生产效率的前提下，尽量减少能源消耗。

此外，大模型还可以通过预测维护帮助企业提前识别设备潜在故障，避免由于设备突然故障而造成的能源浪费和生产中断。通过分析设备运行数据，大模型可以预测何时设备需要维修或更换，从而帮助企业优化维护计划和资源配置。

2. 提升生产效率

大模型通过对生产过程中的各种变量进行深入分析，帮助企业优化生产流程，提高生产效率。在复杂的生产线上，大模型可以分析原材料质量、机器状态、环境条件等因素如何影响最终产品的质量和产量，从而帮助企业调整参数，减少不良品率，降低资源浪费。

同时，大模型还可以对生产过程进行模拟，帮助企业在不实际投入生产的情况下测试改进措施，这样不仅可以节省资源，还可以在实际生产前发现潜在的问题，避免造成更大的损失。

3. 改进产品设计

大模型可以在产品设计阶段提供支持，帮助企业开发更符合环保标准的产品。通过分析市场数据、消费者行为和环保法规，大模型可以帮助设计师理解哪些设计元素能够提升产品的环保性能，如何通过使用可回收材料或降低能耗来设计产品。

此外，大模型还可以在产品的生命周期评估中发挥作用，帮助企业评估产品从原材料采购、生产、使用到废弃的整个过程中的环境影响。这样的评估有助于企业改进产品设计，减少整个生命周期中的碳足迹。

4. 强化供应链管理

大模型通过分析供应链中的数据，帮助企业优化供应链管理，减少碳排放。例如，大模型可以帮助企业优化物流路线，减少运输过程中的能耗和排放。通过分析历史运输数据、天气条件和交通情况，大模型可以预测最佳的运输路线和时间，避免不必要的延误和迂回，从而减少燃料消耗。

同时，大模型还可以帮助企业评估供应商的环保表现，选择那些符合企业绿色低碳标准的供应商。通过整合供应商的环保数据，大模型可以帮助企业建立一个绿色供应链，推动整个行业向更环保的方向发展。

价格战带来了哪些利好

大模型技术的价格战带来了多方面的积极影响，尤其是对于推动企业的绿色低碳转型。

1. 降低技术采用门槛

大模型技术的价格战极大地降低了这些技术的采用成本，使得不仅是资金雄厚的大型企业，中小企业也能够承担得起。在过去，高昂的费用是许多中小型企业无法跨越的门槛，因为大模型技术的训练和部署需要昂贵的硬件和大量的数据处理能力。现在，随着价格的普遍下降，这些企业可以更容易地接入高级AI工具，例如用于优化能源管理、减少废物产生、改善生产效率的智能系统。

通过使用大模型，中小企业可以实现精细化管理，例如，通过AI优化能源使用，减少生产过程中的能源浪费，并通过精确控制生产过程来减少原材料消耗。此外，这些工具还可以帮助企业更好地预测需求，从而减少过度生产和库存积压，这是实现资源有效利用和可持续发展的关键。

2. 加速技术创新和应用

价格战不仅降低了成本，还激发了市场竞争，推动了技术创新。企业为了在激烈的市场竞争中保持优势，不得不不断创新，改进其大模型技术的性能和应用范围。这种创新动力促进了AI技术在绿色低碳领域的应用，如更精准的能源消耗模型、更高效的物料使用算法等。

此外，随着AI解决方案变得更加经济实惠，更多的企业愿意投资于AI驱动的研发项目。这不仅加速了个别企业的技术进步，还促进了整个行业技术的快速迭代和成熟，从而更快地将这些高级技术应用于绿色低碳转型中。

3. 推广绿色低碳实践

随着大模型技术变得更加可访问，它们在企业实现绿色低碳目标中的作用变得更加重要。大模型可以帮助企业实现更精确的数据分析和资源管理，优化生产流程，减少浪费和排放。例如，大模型可以用于精确监控和控制能源消耗，在需要时自动调整能源使用，或者优化物流网络以减少运输过程中的碳排放。

此外，大模型还能帮助企业进行碳足迹审计，通过分析和预测企业活动对环境的影响，企业可以制定更有效的碳减排策略。这些模型还可以用于模拟不同操作条件下的环境影响，帮助企业评估潜在的改进措施对减少环境影响的效果，从而在实际应用前就优化其绿色策略。

价格低只解决了部分问题

尽管低价格的大模型技术为企业节省了巨额的成本，但其部署和维护仍然需要面对一系列的投入和挑战。

1.技术和基础设施投资

首先，技术和基础设施的投资是企业采用大模型不可避免的一大开销。虽然大模型的价格战可能降低了一些直接的软件成本，但企业仍需在高性能计算硬件、存储解决方案和网络基础设施上进行显著投资。例如，大模型的训练和运行需求对计算能力有极高的要求，常见的做法是投资GPU或TPU等专用处理器，以加速模型训练过程。

此外，随着模型规模的增加，相关的存储和数据传输需求也呈指数级增长。企业需要投资建立或租用数据中心，以确保足够的数据处理和存储能力。这一切不仅增加了初期的资本支出，也可能导致运营成本的长期增加。

2.数据管理和安全

大模型的有效运用高度依赖于数据的质量和管理。企业需要投入资源来建立和维护一个强大的数据收集、处理和分析系统。这涉及到从多个源收集数据、清洗数据以及确保数据的时效性和准确性。随之而来的是数据安全和隐私保护的问题，这需要企业遵守相关法律法规，投入相应的安全技术和措施，以保护数据不被非法访问或泄露。

在实践中，这可能意味着需要建立更复杂的IT安全架构，或者购买和集成先进的安全软件，这些都是成本不菲的投入。

3.人才和培训成本

尽管大模型的核心技术日趋成熟，但操作这些技术仍然需要高度专业的技能。企业面临的一个主要挑战是如何培养或吸引拥有这些技能的人才。这包括数据科学家、机器学习工程师和AI研究员等专业人才。由于这些人才市场的竞争非常激烈，企业可能需要提供高薪水和良好的工作条件来吸引和保留这类人才。

此外，企业还需要对现有员工进行培训，使他们能够适应新的技术系统，这同样需要一笔不小的培训投入。这种持续的教育和培训不仅包括技术技能的提升，也涉及到对新工具和流程的适应。

面对这些挑战，企业可以考虑采取一系列措施来缓解这些困难。

例如，企业可以考虑与专业的云服务提供商合作，利用云计算资源来降低硬件投资和运维成本。在数据安全方面，合作伙伴可以提供成熟的安全解决方案，帮助企业符合行业标准和法规要求。

在人才培养方面，企业可以与高等教育机构合作，建立实习和培训项目，或者设立奖学金计划，以培养和吸引未来的人才。此外，内部培训和继续教育项目也是提升现有员工技能的有效手段。

总之，尽管大模型技术带来了转型和升级的巨大潜力，但企业必须准备好对技术、数据管理、人才等方面进行全面而深入的投入。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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