陸AI企業突圍 壓低大模型成本

　大陸人工智慧（AI）公司受限於美國晶片管制，且預算比西方同業少，因此正壓低成本以成立具備競爭力的模型。零一萬物（01.ai）、深度求索（DeepSeek）等大陸新創企業正透過各種策略來壓低成本，例如訓練AI模型時專注於較小的資料整合，以及雇用低薪但熟練的電腦工程師。

　集微網21日報導，大陸互聯網巨頭阿里巴巴、百度、字節跳動等也大打價格戰，以降低推理成本（即調用大型語言模型生成回應的價格），促使大模型價格下降90％以上。零一萬物表示，透過建構以較少數據量進行訓練、需要較少運算能力的模型，並優化硬體，該公司已降低推理成本。

　AI專家、零一萬物創辦人李開復15日曾在臉書發文指出，零一萬物晉升為全球大型語言模型第三名的公司（註：與億萬富豪Elon Musk旗下公司xAI並列），在評測平台LMSys Chatbot Arena最新排行榜中，僅次於OpenAI、Google。

　李開復表示，Yi-Lightning是一個小的專家混合（MOE）模型，具極高速度且成本低廉，每百萬個token僅需0.14美元，反觀GPT-4o成本為4.4美元。Yi-Lightning性能與xAI的Grok-2相當，但Yi-Lightning是在2,000張H100 GPUs上進行一個月的預訓練，成本僅300萬美元，遠低於Grok-2。

　目前零一萬物、深度求索等許多大陸AI企業，都採用專家混合（MOE）模型方法。研究人員表示，該方法是達到與密集模型相同智慧水準，但運算能力較低的關鍵方法，卻也更容易失敗，主因是工程師必須協調多個「專家」的訓練過程，而不是在一個模型中。

　由於難以獲得穩定供應的高階AI晶片，大陸AI企業在過去一年內爭相開發最高品質的資料整合，以訓練這些「專家」，期盼在競爭中脫穎而出。