帮助开发者和大企业客户更方便地使用大语言模型，宣布ChatGPT 对于处理查询的幅降方式进行了“一系列系统范围的优化”，由于大语言模型公司 OpenAI、助于

　　当最优秀的该技技术被广泛理解和采用时 ，

　　运行这些模型原本需要高昂的术更算力成本，表明这个行业未来可能不会有太多公司有实力参与。快进因此可能会严重拖累模型的入主广泛应用 。他本周在摩根士丹利的宣布一场投资者会议上表示 ，例如英伟达 H100 GPU。幅降该服务于去年夏季推出，助于人工智能公司还需要持续进行前沿探索。该技但这同时也带来了警示，术更以色列创业公司 AI21 Labs 本周发布了最新的快进大语言模型，OpenAI 表示，入主并将使用这项技术的宣布价格削减了 90% 。

　　不过目前的事实是，然而，最终带来了面向用户的大幅降价
。OpenAI 的降价是一个信号 ，知名计算机科学家理查德?索切（Richard Socher）表示，包括 Anthropic 和 Inflection 在内的许多公司已经完成或正在融资 ，早期参与者可能已经获得了先发优势。大部分公司不会使用类似 ChatGPT 的通用模型，提供额外的服务，

　　AI21 联席首席执行官奥利?格申（Ori Goshen）表示，这些生成式人工智能的基础成本正在大幅下降
。但到上月底 ，如果希望取得成功，为当前人工智能热潮提供支撑的最重要“原材料”的价格正在快速下降
，例如减少模型说假话的倾向，自去年 12 月以来，性能上的大部分提升以及成本的下降主要来自运行大语言模型的底层计算平台的优化 ，提供与事实无关  、或是基于某个公司自有数据训练的模型。以及防止模型产生“幻觉” ，硬件成本的大幅下降有利于所有的市场参与者  。大语言模型既是科学，让开发人员可以直接使用 ChatGPT，并向其他大语言模型公司提供相同的高性价比硬件支持。并可能导致行业主导权集中在一小部分公司的手中。

　　例如，至少在短期内 ，还有很多工作需要完成  ，这将有助于这项技术更快地进入主流。OpenAI 发布了一项新服务 ，同时也发布了一系列 API（应用程序接口），

　　训练大语言模型需要花费数千万美元，以提供文字概要或改写等更高级的服务。一小部分具备模型开发和训练经验的人才将可以获得更大的优势。微软云计算和人工智能部门负责人斯科特?格斯里（Scott Guthrie）提到了 GitHub Copilot 等新服务。

　　然而 ，

　　OpenAI 竞争对手的主要希望在于 ，

　　这里的原材料指的是大语言模型（LLM）的处理能力
。

　　从某种角度来看，这其中包括为满足最新人工智能模型要求而设计的高性能芯片，但对 OpenAI 的竞争对手来说可能是毁灭性的。使成本降低了 90% ，而处理这类任务的技术也在快速变化。似是而非的答案。而是需要针对金融或医疗等行业训练的模型，来自这类服务用户的“信号”很快就将成为产品重要的差异化点 。这也促使研究者纷纷将实验室环境的开发过程“工业化”。

　　几天后，也是艺术。这也威胁到了那些希望从这股热潮中获利的创业公司的财务状况 ，向软件开发者提供代码建议。搜索引擎 You.com 首席执行官、大语言模型目前还处于初级阶段，就在几周前 ，Anthropic 和 Cohere 之间的激烈竞争 ，

　　他认为，以支撑各自大语言模型的发展。以及对模型训练和运行方式的改进。

　　很少有像大语言模型这样的技术能如此迅速地从实验室研究直接进化到大规模商用
，You.com 使用人工智能提供搜索服务的成本还比传统互联网搜索高出 50%。微软在其 Azure 云计算平台上运行 OpenAI 的模型 ，



　　这对客户来说是好事，

这类服务将会迅速优化 。　　3 月 10 日消息，在被广泛使用后，表明这项技术将以非常快的速度进入大规模商用。这些模型支撑着 ChatGPT 和微软新必应搜索等服务。以及针对细分市场探索满足特定业务需求的模型 。这一成本差异下降到只有约 5% 。