配图来自Canva可画
随着人工智能技术的快速发展，大模型以其强大的数字处理能力和深度学习能力，不断与各领域交叉融合，逐步成为产业创新的关键抓手，和驱动新质生产力的关键引擎。据国家最新公布的数据显示，截至今年3月，我国共有117个生成式人工智能服务完成备案，各类国产大模型，更是超过了200多个，多模态的大模型应用场景正在不断拓展。
然而，随着大模型的快速发展，算力成本日益成为影响人工智能推广应用的重要因素，大模型产品的价格居高不下，更是长期制约着人工智能应用的发展。近日，随着字节跳动率先将大模型的使用价格，调低至“厘”时代，百度、阿里、腾讯等巨头纷纷跟进，迅速将大模型推至免费时代。
大模型免费时代加速到来
5月15日，火山引擎云服务平台，发布了国内首批通过算法备案的“豆包大模型”，主力模型，仅需0.8厘就能处理1500多个汉字，比行业价格低99.3%，带动大模型企业市场定价，从“以分计价”步入“以厘计价”时代，助力企业以更低成本加速业务创新。在字节跳动打响大模型降价第一枪之后，随后百度、阿里纷纷跟进。
5月21日上午，阿里云方面宣布，通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long的API输入价格降至0.0005元/千Tokens，直降97%。随后，百度通过官方微信发文称，文心大模型两款主力模型ENIRE Speed和ENIRE Lite全面免费。一个降价一个免费，阿里云和百度智能云的降价行为表明，国内大模型科技公司开启了价格比拼模式。
一方面，价格战有利于巨头抢占更多客户资源，从而迅速扩大市场份额，使其在市场竞争中保持领先地位。随着大模型用户和场景的不断扩大，模型调用价格的主要趋势是，性能不断提升、价格不断下降。而随着算法调用价格下降，算法使用成本也将进一步下降，这将推动大模型进入快速增长时代，促进大模型产业加快发展。目前来看，相比技术与实力都比较雄厚的百度、阿里而言，字节跳动率先开启价格战，本质上还是希望借此机会实现“弯路超车”。而百度、阿里、腾讯选择跟进，很明显是不甘落后，更不愿意将市场拱手让人。
另一方面，随着大模型产业的快速发展，推理成本飞速下降，也成为终端降价的基础。据百度官方透露，相比一年前，文心大模型的算法训练效率提升到了原来的5.1倍，周均训练有效率达到98.8%，推理性能提升了105倍，推理的成本降到了原来的1%。也就是说，客户原来一天调用1万次，同样成本之下，现在一天可以调用100万次。
在业内人士看来，降低成本是推动大模型快进到“价值创造阶段”的一个关键因素，并且只有大的使用量，才能打磨出好模型，也能大幅降低模型推理的单位成本。因此，大模型的降价，不能只是停留在提供低价的轻量化版本，而是让主力模型和最先进的模型也足够便宜，才能真正满足企业的复杂业务场景需求，验证大模型的应用价值，推动AI应用创新和价值创造。随着头部厂商纷纷参与大模型“降价”，大模型的真正免费时代或许正在加速到来。
AI基建竞赛进入拼应用阶段
在AI风口之下，作为AI基建的云服务商们，去年还主要聚焦大模型产品，今年大厂的竞争点，已不再局限于技术，现在更重要的是价格，以及具体的落地场景。
首先，巨头都在加大开源力度，以扩大自身大模型生态影响力，扶持更多AI原生应用创新。5月9日，阿里云正式发布通义千问2.5，宣布模型性能全面赶超GPT-4Turbo，成为地表最强中文大模型。在阿里云AI峰会上，阿里云首席技术官周靖人介绍，阿里云大模型API日调用量已经过亿；除了日常2C应用外，也服务了9万家企业客户，目前通义开源模型下载量已超过700万。
同样选择对外开源的还有腾讯混元文生图大模型。5月14日，腾讯宣布其旗下混元文生图大模型全面升级，并对外开源。这也是首个中文原生的类 Sora架构开源模型，支持中英文双语输入及理解，参数量15亿。放眼市场，当下的文生图开源生态，比如Stable Diffusion基本围绕英文语义理解，要先把中文翻译成英文才能生成图片。腾讯混元文生图大模型的出现，打破了这一现状，让文生图生态更了解中文。
事实上，腾讯的大模型应用，已经具有显著的产品思维。自去年9月份腾讯混元大模型上线以来，腾讯采取的就是“大模型全家桶”的策略，目前其内部已经有超过400多个业务接入了腾讯混元大模型。比如，在混元大模型之后，既可以是微信读书的“AI问书”，也可以是腾讯会议的“AI小助手”。看得出来，互联网巨头们在做开源的同时，正在试图用自身的AI应用，为其他合作者们打个样。
其次，通过大模型工程优化，加速大模型推理成本降低，从而推动大模型大规模降价，以繁荣应用场景落地。以前的推理模型，大多采用的是单机推理，大模型用的是分布式推理。比如，如今业内很多公司都在使用MoE架构模型，而MoE架构中基于多个专家并行机制，推理时只激活部分专家，即可以极大压缩参数量和推理成本。事实上，为了让用户可以低成本地使用AI，并推动应用的发展，降价已经成为了国内大模型厂商的共识了。
今年2月份，阿里云宣布全线下调云产品官网售价，平均降价幅度超过20%，最高降幅达55%，涉及100多款产品、500多个产品规格。4月份，阿里云将降价策略扩大至海外公有云产品。大厂们之所以打起价格战，是因为大模型价格越低，使用的人越多；使用量越大，大模型才能被调用得越来越好。简言之，价格力的出现，才能推动大模型更好地落地。
大模型棋至中局
自ChatGPT横空出世以来，大模型的火热有目共睹。面对大模型带来的技术革命，不仅仅是微软、谷歌、百度、字节等大厂下场做大模型，众多与AI相关的创业公司也在持续涌现，业内更是出现了百川智能、月之暗面、MiniMax、智谱AI等AI四小龙。随着大厂下调API价格，包括新AI四小龙在内的创投公司，都将面临全新的考验。
一方面，以BAT为首的云服务商，成为了“降价主力军”，直接对以出售B端API为生的中小创业公司产生严重冲击。在业内专业人士看来，本轮大模型降价的目的，不是为了用户直接使用，而是为了吸引开发者。因为短期来看，大模型的性能遇到了瓶颈，当下无论哪一家，都拿不出新的杀手锏，降价自然就成了优先级最高的选项。
因为现在各大模型APP基本都是免费的，本质上是各大模型的APP用户量都涨不动了，包括OpenAI。一时间各大AI大模型的APP推广费用水涨船高，投入产出比直线下降。在这种情况下，必须让更多的开发者参与进来，开发出应用以吸引用户的参与。
不过，针对各大厂的降价，各大AI创业公司并未选择跟进，而是选择冷眼旁观。比如，一些参与AI大模型投资的投资人就表示，“这波降价对一些创业公司TO B模式影响较大。”因为过去很多公司，之所以选择跟初创公司合作，主要就是看重初创公司的API比大厂要便宜，但现在基本上没有任何比大厂便宜的可能性了，这意味着创业公司的B端商业化模式不复存在了。
在这种情况下，被迫卷入价格战的创业公司，将不得不寻找全新的商业模式。倘若在一段时间之内，创业公司找不到全新的商业模式，将面临生死考验，届时业内将首先面临一波创投企业的大洗牌。这也会倒逼一些创投企业，加速探索垂直领域的细分应用机会，开发全新的AI应用，将服务对象从B端转向C端。
另一方面，当前的行业价格战，可以看做是“百模大战”带来的一个衍生结果，大模型降价或有利于行业头部大模型公司加速整合步伐。目前来看，当前的中文大模型市场，空间相当有限，不可能所有的大模型都取得成功。作为生态产品的大模型，要么赢家通吃，要么落寞退场。当前，国内做AI大模型的厂商，除了BATH之外，字节跳动、科大讯飞、商汤科技等众多厂商也都有参与，各家不免落入“拼算力规模”的内卷之中。由于各家的功能差异不大，同质化竞争之下，价格战自然在所难免。
另外，伴随着苹果、微软、联想等设备厂商，在本地化AI算力和本地大模型方面的重金投入，AI PC、AI Phone等成为主流，而通用大模型的使用场景则大幅度受限。这迫使很多大模型厂商，不得不寻找破局方法，以求尽快做出创新性的应用成果，来应对外部威胁。
因此，表面上来看是大模型在降价，背后牵动的却是，与之相关的各大参与方的角逐。价格战之下，中小创业公司纷纷转向，大型云服务商则趁势抢占市场份额，一波大洗牌显然已经开启。
大模型的竞赛逻辑变了
其实，从降价开始，行业内关于AI大模型的竞赛逻辑就已经变了。用业内人士的说法来讲，企业使用AI并不是成本驱动，而是能否产生业务价值来决定，而这或许会成为今后一段时间，大模型竞赛的核心逻辑。
首先，基础大模型的API调用模式，离实际业务相差甚远，决定企业使用AI的并非是成本，而是是否有效、好用。单纯从API降价角度来看，推动整个行业大降价并没有多大门槛，但是真正的TO B商业成功则相对较难，因为AI大模型如何扎根企业业务，帮助企业实现对应的业务效益，才是企业关心的核心问题。
但很多大模型尚且流于表面，距离真正的业务落地仍有相当远的距离。在大模型未能有效与企业结合的情况下，无论定价有多低，都不会让企业觉得有价值。因为真正让企业决定买单的是，AI带来的高效和好用的体验，以及由此产生的降本增效的成果。所以，降价能否达成目标，核心还是看用户体验和反馈，否则就变成了厂商的一厢情愿。
其次，大模型API降价给行业内卷敲响了警钟，单纯的堆参数、拼算力、价格，并不是行业健康发展的最优解，未来只有差异化才有出路。与所有的行业一样，从混沌初开到进入大混战，多是以惨烈的价格战作为标志。如今大模型经过狂热的“百模大战”之后，价格战初步显现，同质化竞争的恶果逐步出现。
事实上，目前业内一些玩家，已经在尝试做一些面向C端的尝试了。比如，百川智能近期发布基座大模型Baichuan 4时，同步推出首款AI助手“百小应”，类似于AI搜索应用。在王小川看来，中国商业环境里，C端市场规模比B端大10倍，必须走“基座大模型”+“AI应用”的“双轮驱动”策略。
放眼未来，随着行业大模型的加速洗牌，未来各家大模型企业，要么选择在垂直应用领域进行深耕；要么选择结合自身优势，与大模型公司联合，做适合自己的小模型，而不是一拥而上地参与大模型竞赛，一味在数量、参数上进行对拼。
配图来自Canva可画 自ChatGPT横空出世以来，业界就掀起了一场轰轰烈烈的“大模型”运动。随着生成式人工智能浪潮正在以令人惊叹的速度覆盖金融、医疗、办公、财务、旅游等领域，一些业界巨头也早已踏入了这场变革之中，试图借助大模型来升级自己的产品。 在大模型的风口下，各行各业都在重构，目前，大模型的热度已经从TO C领域慢慢传导至TO B市场。因此，除了互联网大厂们在积极推进大模型之外，国内SaaS巨头们，也正加速冲上与AI大模型相结合的道路，这其中，先上牌桌的就是从财务软件起家的金蝶和用友。 大模型赋能SaaS 自去年用友发布了业界首个企业服务大模型YonGPT之后，金蝶也推出了自主研发的金蝶云·苍穹GPT大模型，号称填补了国内第一个财务大模型的空白。显然，在财务领域这场大模型的比拼中，头部玩家正在急速竞赛。而金蝶、用友之所以相继押注AI大模型，其中的原因自然不言而喻。 首先，大模型能增强产品的智能化，从而提升企业的运营效率。受多种因素影响，目前我国中小企业财务数字化转型程度并不高，传统财务管理方式不仅低效，抵御风险的能力也较差。财务大模型通过引入人工智能、数据分析等先进技术，实现了产品的智能化，使得用户能够更加智能地处理财务数据和管理财务流程。这种智能化的产品特点，能帮助用户更加轻松地完成财务管理工作，有效提高了工作效率。 其次，大模型能满足用户的多样化需求，进一步增强用户粘性。随着数字化转型的深入推进，企业对于高效、智能的管理软件需求不断增加。财务大模型能否提供多种功能模块和定制化服务，满足用户不同层次、不同领域的多样化需求。无论是中小型企业还是大型企业，无论是财务管理还是税务管理，财务大模型都能够提供相应的解决方案，用户可以根据自身需求选择合适的功能模块和服务，实现个性化定制，在一定程度上提高了用户满意度和粘性。 最后，大模型有助于打造差异化产品，从而有效提高市场竞争力。国内企业管理软件市场的竞争十分激烈，而选择安全可靠、自主可控、智能化的数字服务平台，就成为了众多企业的核心诉求，也是未来企业转型过程中的必然选择。而布局大模型，通过不断创新和差异化定位，打造与众不同的产品特色，能帮助财务大模型赢得更多用户的青睐，也有利于财务SAAS服务上从激烈的市场竞争中脱颖而出。 金蝶更专业 作为企业管理软件服务商，金蝶凭借在财务领域的深厚积累，对外发布了苍穹GPT大模型，定位“最懂管理的企业级大模型平台”。据了解，2023财年，金蝶云·苍穹和金蝶云·星瀚云合计实现收入约9.81亿元，同比增长约40.9%；苍穹和星瀚云订阅ARR同比增长约48.7%，净金额续费率（NDR）为105.3%。金蝶大模型之所以能取得如此亮眼的成绩，都是源于金蝶内部在大模型上做出了诸多方面的探索。 在产品上，金蝶持续优化产品特性，以便为客户提供更加优质和多样化的产品。通过在核心技术领域的不断创新和突破，金蝶打造了一系列高端产品和服务，如金蝶 Cloud 、金蝶 EAS 等。金蝶的产品涵盖了财务管理、人力资源、供应链管理、智能制造等多个领域，深度服务于企业的核心业务需求。而通过加码大模型，金蝶更是持续全面地提升了产品的可靠性和易用性，给用户带来了更优质的使用体验。 在场景上，金蝶不断突破应用场景，有助于为客户提供高品质、全方位的解决方案。一直以来，金蝶都致力于研发和创新，不断推出符合市场需求的新产品和解决方案，来为客户提供全方位的企业管理服务。据了解，金蝶云·星空企业版就在推出了电子凭证池、细化制造分角色工作台制造场景之外，还完成了对于财务、供应链、制造等场景的覆盖，并在多个场景中实现了AI智能化，在持续提升用户体验的同时，也为深度快速拓展行业奠定了基础。 在生态上，金蝶深耕业务合作生态体系，能更好地助力企业实现数字化转型。据了解，金蝶在大型乃至超大型企业市场的业务在加速扩张，仅去年一年，金蝶云·苍穹和金蝶云·星瀚就签约了1458家大型客户，覆盖19大行业，贯通企业“研-产-供-销-服”的业务链。其中，新签客户达到647家，包括中国中化、中国建材、东风汽车、通威股份、中油国际、石家庄四药、福耀玻璃、梅赛德斯-奔驰中国、洪通燃气等多家大型知名企业。 用友更融合 大模型的研发训练已成为全球产业界风潮，因此除了金蝶之外，用友也在大模型上有所布局。只是，与金蝶的苍穹GPT大模型不同，用友YonGPT覆盖企业财务、人力和业务，是多领域融合化、多形态综合型的企业服务大模型。而在这场大模型的竞赛热潮中，用友同样在进行着多方面的尝试。 在数据上，用友对通用数据不断训练，有效优化了企业服务大模型的训练效率和成本。众所周知，大模型是否好用，与预训练数据质量息息相关。用友结合30多年服务企业客户所积累的行业经验和数十个行业的数百万客户基础，通过对过往服务过的以财务、人力、供应链等为核心的多领域通用数据进行了训练，为大模型的构建和服务提供了稳定且有效的支撑，进一步确保了大模型的专业性、实用性及领先性。 在应用上，用友对全新的智能场景持续开拓，以便提升自身的竞争力和市场占有率。基于YonGPT技术能力，用友正在不断丰富自身的智能场景。目前YonGPT已经融合了企业采购、供应链、营销、制造等业务领域的知识和经验，为企业提供了包括企业经营洞察、智能订单生成、供应商风控、动态库存优化、智能人才发现、智能招聘、智能预算分析、智能商旅费控、代码生成等在内的数十种智能应用，为企业全面实现数智化提供了助力。 在服务上，用友对各类企业服务不断丰富，从而为客户提供了多样化、全方位的服务选择。YonGPT围绕智能化的业务运营、自然化的人机交互、智慧化的知识生成、语义化的应用生成四个方向，推进模型训练和产品效果优化；再结合财税、人力、供应链等领域的知识和最佳实践，扩充大模型专业能力，从而形成了体系化的企业服务大模型。YonGPT为企业提供了深入到客户业务前端的全价值链、全场景的智能应用，可以说是更懂企业服务的大模型。 “转型”在路上 以大模型为代表的AI技术，对整个SaaS行业来说，将是一场重大变革。而无论是金蝶还是用友，其在大模型上的试水，也无一不都传递出一个信号：在财务管理领域，大模型的价值毋庸置疑。只不过，当下财务大模型，尚且处于发展的初级阶段，还有很多棘手的问题有待解决。 在技术整合上，实现大模型需要整合各种功能模块和数据，技术上的整合难度较大。金蝶与用友作为企业管理软件提供商，面临着来自不同行业、不同领域的用户需求，因此需要实现多个功能模块和数据源之间的高效整合，才能确保各个功能模块之间的协调运作，以便提供稳定可靠的服务。由于财务、税务等领域的业务复杂性和技术多样性，导致技术融合的难度较大，因此，金蝶和用友还需要克服不同系统、不同数据格式之间的兼容性和互操作性问题。 在资源投入上，布局大模型需要投入更多的人力、财力和时间，对企业的资源投入要求较高。建立财务大模型需要企业投入大量资源来研发和构建，不仅需要建立具备足够技术能力和行业经验的专业团队，来应对复杂的技术挑战；还需要进行大量的研发和测试工作，确保产品的质量和稳定性。另外，还要投入大量的资金用于技术研发、系统建设、市场推广等方面，以保证项目的顺利实施和持续发展，这些资金和人才紧缺的挑战都不容忽视。 在市场认可上，用户对于大模型的接受度和认可度存在差异，想要让用户适应还需要时间。尽管金蝶与用友提供了全面的解决方案，但是用户对于这种综合性的解决方案的接受程度仍然较低。一些用户更看重功能的专业性和灵活性，因此可能更倾向于选择单一功能的专业软件。另外，财务大模型作为一个新兴事物，用户对于财务大模型的功能和效果还存在疑虑， 就会对新型解决方案的接受程度较低，而想要提升用户的认知度和接受度并不容易。 尽管构建财务大模型面临着多重挑战，但是作为提供全方位服务的解决方案，金蝶的苍穹GPT大模型和用友YonGPT大模型在满足用户多样化需求、提高企业竞争力等方面仍然具有重要意义。而要是能够充分认识到这些挑战，并采取有效的措施加以应对，金蝶和用友的大模型之路也将会走的更加顺畅。相关推荐: 全球超模大赛浙江赛区启动仪式于西谷小镇圆满落幕(优歌传媒王震 报道) 3月24日，全球超模大赛浙江赛区启动仪式在西谷小镇隆重举行。活动现场，《+富私董会》创始人、超模教父丁家富先生携手著名电商大咖格家网络创始人李潇（潇掌柜）举行了战略合作伙伴签约仪式，可喜可贺。 现场大咖云集，其中出席红毯的嘉宾还有：全球超模大赛总冠军洪芳；全球超模北京赛区冠军张雨绮；MO创始人：张笑瑜；健康百亿哥、《健康最珍贵》原唱张绍飞；嘉宾周晓娟、冯一弘、骆梅、曾益、黄音棋、杨慕歆、私密品牌芙蕾迪创始人冉冉；环球创美汇八国联赛评委长丛璇璇；中国空军商学院企业家俱乐部执行主席于金龙；时尚奶奶团合伙人、全球超模浙江赛区联合发起人李筱净；全球超模2018年北京赛区主席王文茜；美国上市企业豪微科技股东张祺辰沐芝百亿商业圈；格家网络战略顾问办公室商业总裁、歌手抖音音乐人演员王子恺；国际超模罗兰多；坤友汇联合创始人郭艾铭；影视出品人制片人演员 张星阑；青年演员白雪儿 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那么如何实现类似公有云的站点故障切换能力，确保当一个数据中心故障时业务系统可以切换到另一个数据中心呢，借助虚拟化的双活或者容灾解决方案可以帮助企业简单高效的实现这一目标。 什么是数据中心双活? 双活是两个或者多个数据中心，每个数据中心都具有独立运行应用系统所需要的所有资源。正常情况下，应用在两个数据中心负载均衡，而当一个数据中心故障时，另一个数据中心会承接所有的应用负载。双活数据中心解决方案具备以下特征： • 自动的故障切换流程; • 双站点负载均衡的同时，可以实现一个站点完全失效方面的保护; • 两个数据中心的距离较短(通常100KM以内)，同时需要大带宽、低延迟的网络互联; • RPO为零的同时，大幅缩短RTO。 什么是数据中心容灾? 容灾数据中心是对生产数据中心的备用保护，在生产数据中心未发生故障时不运行任何应用，只有当生产数据中心故障时才将应用切换到容灾数据中心运行，因此数据中心容灾解决方案具备以下特征： • 半自动或者手动的故障切换流程; • 容灾数据中心的资源处于“冷备”状态，只有生产数据中心失效才运行使用; • 容灾数据中心和生产数据中心的距离可以较远，对于网络的要求不高; • RPO通常为分钟或者小时级，RTO较高; • 容灾数据中心的资源配置优先保证应用可以运行，但不一定能保证运行的性能。 双活和容灾都是企业提升数据中心业务连续性的有效手段，而对于一些关键型工作负载，双活的需求往往是迫切的。如果业务系统自身不支持应用层的负载均衡(如Oracle RAC是典型的应用层负载均衡)，那么必须依赖基础架构的双活来实现。 为了保证RPO=0，在VMware双活数据中心建设方案中设计的重点和难点是存储双活的设计，在传统三层虚拟化架构(服务器+SAN交换机+集中式存储)中主要依赖于存储产品自身的双活功能或者专用存储网关来实现双活，如下是典型的基于VPLEX的VMware双活数据中心架构图： 这种架构过去在金融、制造以及医疗行业应用较多，架构成熟，但是建设成本较高，架构和运维也比较复杂。最近几年随着超融合技术在数据中心的广泛应用，超融合不仅具备横向扩展、快速部署、极简运维等优势，也让虚拟化双活数据中心的建设成本更低、同时更易落地和运维。其中以VMware vSAN超融合解决方案最具代表性。 VxRail与vSAN的关系? VxRail是Dell和VMware联合研发的基于vSAN的超融合一体机，用于增强VMware的产品力，提升VMware的使用体验。根据2023年IDC全球第三季度数据显示，Dell在超融合市场份额占35.5%，居第一。过半数的vSAN用户都选择VxRail，因为它极大降低了环境部署和维护的工作量，并且加持了RP4VM的数据实时保护，以超越vSAN DIY的用户体验，提供更好稳定性和安全性。 VxRail完成了集成、预先配置和预先测试，保证了产品的可靠性和稳定性，避免软件和硬件之间的兼容性问题。VxRail Manger生命周期管理软件提供了自动化部署、一键式升级等功能。Dell投入了大量的研发力量打造了VxRail产品，目前VxRail研发中心有三百多个研发人员，其中测试工程师有一百多人，对每一个发行的VxRail版本会经过长达上百万个小时的测试验证。 …
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