人工智能竞赛促使公司权衡成本与承诺收益 |PYMNTS.com
作者：PYMNTS
公司正在努力考虑是否实施强大的人工智能（AI）模型，这些模型承诺增强推理能力，但会带来大量的计算和集成成本。
来自行业领导者的新人工智能发布激增，例如开放人工智能和谷歌引发了企业领导者对这些系统在现实世界中的价值主张的激烈争论。尽管支持者认为最新模型可以通过改进分析和预测来彻底改变战略规划，但许多公司仍在继续小心翼翼地他们评估基础设施要求、员工培训需求和潜在的投资回报。关键的紧张局势集中在是否取得进展像这样的地区数据分析和自动推理可以证明实施成本的合理性。
– 我们看到组织正在优化人工智能的使用成本，以确保只有人工智能模型所需的功能被使用满足特定员工或客户的需求，奥马尔·罗森鲍姆，联合创始人兼首席技术官游泳一个人工智能文档平台，告诉 PYMNTS。
– 解决方案的不同组件中可以使用多个模型。例如，相同的解决方案可以使用 [GPT] 4o-mini 来处理认知要求较低的常见请求，使用 o1 甚至 o1-pro 来处理特定的、更复杂的请求那些有对用户来说具有很高的价值。
人工智能十二月的洪水
过去几周看到一波各大科技公司发布新的人工智能模型。OpenAI推出o3，一种先进的推理模型，在编码和数学等任务上超越了它的前身 o1。目前，o3正在安全测试中，预计将于2025年1月公开发布。
谷歌推出Gemini 2.0，一个能够以最少的人力输入来解决多步骤问题的模型，集成在其人工智能服务中，包括搜索。还发布了Whisk，一款人工智能工具为创意工作流程生成和重新混合图像。
与此同时，Meta 揭晓元动力，增强虚拟世界中数字化身的真实感，以改善虚拟体验。这些进步凸显了人工智能的快速发展。
企业正在评估采用 OpenAI 等先进人工智能模型一个 o1型号，它提供了增强的推理能力。它于 2024 年 9 月推出，旨在以先进的精度处理复杂的多步骤任务，使其在以下方面特别有效：领域如数学、科学和编码。
然而，财务影响是巨大的。训练最先进的人工智能模型的成本高达每次会议 5 亿美元。除了培训费用之外，公司还必须根据复杂性和定制化考虑集成成本。
尽管面临这些挑战，一些公司仍在继续前进。例如，微软最近购买了 485,000 颗 Nvidia Hopper AI 芯片，是 Meta 购买金额的两倍，这是其对 OpenAI 的 130 亿美元投资的一部分。
“尖端人工智能的高昂成本只是暂时的障碍，”迈克·科诺弗，首席执行官兼联合创始人亮波，一个用于金融服务的人工智能平台，告诉 PYMNTS。
——如果历史教会了我们什么的话，就是这样随着时间的推移，技术变得民主化。如今，企业专注于无缝集成到现有工作流程中的工具，而不是需要定制的构建。真正的权衡是在前期实施成本和机会成本之间落后于采用能够以人类无法比拟的规模和精度揭示见解的系统。随着人工智能功能的发展，此类工具的价值主张变得越来越清晰。”
人工智能的惊人发展速度
据行业专家称，这种快速发展已经在市场上显现出来。数据科学家丽贝卡·卡瓦洛，告诉 PYMNTS，实施成本和 AI 能力之间的权衡是持续的。
“大型语言模型的能力每 5-14 个月就会翻一番，”Cavallo 说。她指出，“GPT-3.5（2022 年 3 月发布）比 GPT-4o-mini（2024 年 7 月发布的更高级推理模型）便宜约 3.3 倍。”
卡瓦洛强调，企业需要保持敏捷。– 您需要评估 – 您是否拥有合适的基础设施？如果您采用新模型，您的开发人员能否处理流程的任何更改？为了生产新型号而支付额外的工作费用有意义吗？”她说。
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