По словам отраслевых экспертов, по мере того как цены на модели для больших языков (LLM) продолжают снижаться, динамика рынка и обострение ценовой конкуренции определят, кто из игроков будет преуспевать в ближайшие годы.
«Низкие цены не означают убытки. Когда речь идет о рентабельности LLM, можно обойтись меньшими средствами», – говорит Чжан Тонг (Zhang Tong), старший директор-аналитик рыночной консалтинговой компании Gartner.
Высказывания Чжана последовали за тем, как китайский ИИ-стартап DeepSeek (официальный сайт) в субботу обнародовал данные о своих ежедневных расходах и теоретическом доходе, что вызвало бурное обсуждение рентабельности LLM.
Согласно данным DeepSeek, за 24-часовой период с 27 по 28 февраля, при условии, что стоимость аренды графического процессора H800 составляет 2 доллара в час, общие ежедневные расходы составили 87 072 доллара. Если бы цены на все токены соответствовали курсу модели R1, теоретический дневной доход составил бы 562 027 долларов, что привело бы к дневной чистой прибыли в 474 955 долларов и соотношению затрат и прибыли в 545 процентов.
Однако ряд операционных проблем привел к расхождениям, в результате которых фактический доход компании оказался гораздо ниже теоретического, говорит Чжан.
Китайские стартапы ИИ в ценовой борьбе
Например, цена на модель V3 ниже, чем на R1. При бесплатных веб-сервисах и приложениях доход приносят только определенные функции, а использование в непиковый период, включая скидки в ночное время, еще больше снижает доход, сказал он.
«Несмотря на вышеупомянутые факторы, главный вывод очевиден – высококачественные LLM в сочетании с эффективной инженерной оптимизацией могут обеспечить достаточный рыночный спрос для достижения прибыльности», – сказал Чжан.
По его словам, преимущества китайских ИИ-стартапов в стоимости могут вызвать волну консолидации на рынке ИИ-моделей, где выживут только самые эффективные игроки.
«Как для предприятий, так и для индивидуальных пользователей тенденция к снижению стоимости выводов неоспорима. Модели, которые не могут сравниться по возможностям с V3 и R1, но при этом являются более дорогими, будут бороться за сохранение актуальности. Этот «эффект сома» либо подтолкнет конкурентов к оптимизации, либо вытеснит их с рынка», – говорит Чжан, который считает, что другие поставщики LLM могут столкнуться с трудной дорогой из-за этого раунда выявления стоимости и прибыльности.
«Во-первых, получение финансирования станет более сложным. Затем у компаний не останется другого выбора, кроме как постоянно совершенствовать свои стратегии, чтобы снизить затраты», – говорит аналитик.
По мере усиления ценовой войны ожидается, что в ближайшие годы цены на LLM будут постоянно снижаться. По прогнозам Gartner, к 2027 году средняя цена API GenAI с определенными возможностями будет составлять менее 1 процента от их текущей средней цены.
Однако Майк Фанг (Mike Fang), другой старший директор-аналитик Gartner, подчеркнул, что прогноз относится только к снижению цен на LLM при тех же условиях качества, пропускной способности и задержки, и не обязательно означает снижение цен на самые мощные модели.
«По мере того, как LLM будут развиваться и модернизироваться, наиболее продвинутые модели будут по-прежнему иметь определенную премию», – сказал Фанг. «Факторы, влияющие на цены моделей, включают не только их эксплуатационные расходы, но и их возможности, которые могут значительно повлиять на их ценовую способность».
Новость Китая “Китайские стартапы против глобальных гигантов: кто выиграет в битве за дешевый ИИ?” подготовлена Порталом PRC.TODAY по материалам сайта China Daily.
Если вам понравилась новость или появились вопросы, оставьте ваш комментарий или обсудите эту новость в нашем Telegram-канале
