Китайският пазар на модели на изкуствен интелект започва да се конкурира не по-малко от разходите, колкото и от възможностите. Водещите китайски модели може да струват приблизително една десета от цената за обучение в сравнение със сравнимите чуждестранни системи, докато техните цени на API често са на 10% до 20% от чуждестранните алтернативи, според оценки на UBS. Ако корпоративните потребители все повече оценяват AI по възвръщаемостта на всеки токен, а не по производителността на суровия модел, тази разлика в разходите може да се превърне в търговско предимство, а не във временна ценова тактика.
Защо има значение: Предимството на Китай в областта на изкуствения интелект може да не идва от постоянно превъзхождащи граничните модели на всеки бенчмарк. Може да идва от това, че е достатъчно достъпен, за да се разположи в големи обеми работа.
- Доставчиците на китайски модели могат да поддържат очакваните брутни маржове на API от 20% до 40% въпреки много по-ниските цени.
- Корпоративното търсене започва да се разделя между скъпи модели за сложни задачи и по-евтини модели за повтарящи се работни процеси с голям обем.
- Това може да направи съотношението цена-производителност по-важен фактор в доставките на глобален модел на предприятието.
подробности: Разликата в разходите се изгражда в стека на AI, вместо да се създава от един кръг от намаления на цените.
- На ниво модел китайските разработчици използват по-малки размери на параметрите, смесени експертни архитектури и други алгоритмични техники, за да намалят изискванията за обучение и изводи.
- В някои модели на MoE китайските доставчици активират едноцифрен процент до около 10% от общите параметри за всяка задача, в сравнение с приблизително 15% до 30% за някои модели в САЩ.
- Ефективността на сервирането също има значение. Докато използването на GPU в индустрията се оценява на около 40% до 50%, водещите китайски доставчици могат да достигнат повече от 70% чрез планиране и инженерни подобрения.
- По-ниските разходи за електроенергия и центрове за данни предоставят друго предимство, докато домашните AI чипове могат допълнително да намалят разходите за изводи с течение на времето.
Контекст: Китайската моделна екосистема с отворен код помага на тези подобрения да се разпространят в лабораториите за изкуствен интелект. Разработчиците на модели, включително DeepSeek, Zhipu AI и Moonshot AI, публикуваха изследвания и пуснаха модели с отворено тегло, което позволява на други екипи да надграждат върху тяхната архитектура и инженерна работа.
- Кодирането с изкуствен интелект се разширява отвъд генерирането на код в по-широки работни потоци за бели якички и работници, работещи в областта на знанията, създавайки нови възможности за монетизиране на модела.
- Мултимодалните модели и моделите за генериране на видео могат да предложат на китайските компании по-силна позиция от граничните модели, базирани на текст, където конкуренцията е по-концентрирана.
- Основното ограничение е изчислителният капацитет. По-ниските цени могат да увеличат търсенето, но доставчиците на модели все още се нуждаят от достатъчно капацитет за изводи, за да превърнат това търсене в приходи.
Свързани