山東
當你在手機上輕觸屏幕，向AI拋出一個問題時，很少有人會想到，這背后是一個龐大且昂貴的“燒錢”機器在高速運轉。AI的成本，就像一座冰山，我們看到的只是水面上的便捷對話，而水面下，是GPU集群的轟鳴、海量數據的吞吐和持續不斷的資金投入。
首先是訓練成本，這就像培養一位頂尖博士。要教出一個AI，需要數千張價值3萬美元的H100 GPU，連續訓練數月，每小時的電費就高達數千美元。再加上海量數據的清洗、標注、版權費，以及頂級研究員的年薪，一個大模型的“畢業費用”輕松超過1億美元。好消息是，這筆錢是一次性投入，AI“畢業”后就能持續工作。
真正的“燒錢大頭”是推理成本，也就是你每次和AI對話的過程。訓練是一次性的，而推理是持續不斷的。AI的輸入可以并行處理，成本相對較低，但輸出需要一個token一個token地串行生成，成本是輸入的3-5倍。同一個問題，不同模型的“燒錢”效率能差10倍，OpenAI一年僅推理成本就虧損50億美元。
此外，上下文窗口越長，成本就越高。上下文長度增加10倍，計算量會以平方級增長100倍。而那些你看不見的“水電物業”成本，如液冷散熱、帶寬、冗余備份和工程師團隊，更是占到了總運營成本的30-40%。
所以，下次當你和AI對話時，不妨多一份理解。每一次智能的回應，都是無數硬件、數據和資金共同燃燒的結果。而對我們來說，學會提取關鍵信息再提問，不僅能省錢，還能獲得更高質量的回答。
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