AI競賽風向變 首看成本與效率
香港文匯報訊 人工智能（AI）產業競爭進入新階段。隨着AI技術逐漸走向企業實際應用，市場關注焦點已從模型規模與效能比拚，轉向「誰能以更低成本、更高效率完成特定工作」。這一轉向也令開源模型、混合式AI架構以及模型調度能力，成為下一階段競爭核心。
不同模型應付不同需要
AI頭部企業Perplexity行政總裁斯里尼瓦斯接受美國財經新聞媒體CNBC訪問時表示，如今AI模型本身已不再是最終產品，真正關鍵的是能整合不同模型、工具與企業數據的協調系統。他主張企業應「針對不同任務使用最適合的模型」，而非一律採用最先進的大型語言模型。客服場景無需最昂貴模型，複雜編程可能需要高階模型，而日常例行工作則可交由成本較低的開源模型處理。
該趨勢反映企業更重視AI投資回報率。創投公司Benchmark合夥人芬頓稱，未來18至24個月內，甚至最快今年底，逾90%的詞元（token）將可能由開源模型產生。他指出，目前大型AI模型供應商依靠推論（Inference）服務賺取高額利潤，但隨着開源模型持續進化將面臨利潤壓縮。當企業可自行部署模型、滿足自身業務需求時，便不需支付大型AI 公司額外收取的溢價。
雲端應對高難度任務
AI發展方向的變化亦將影響大型數據中心建設。斯里尼瓦斯認為，未來部分AI工作可能在企業或消費者的終端設備本地執行，僅複雜任務才交由雲端處理。這種混合式AI架構，即本地裝置處理日常工作、雲端應對高難度任務，不僅有助於降低企業成本，亦可能改變AI算力及數據中心投資的整體走向。
