要想賺錢，AI模型該大該小？賈揚清：論AI模型經濟學的技巧

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原標題：要想賺錢，AI模型該大該小？賈揚清：論AI模型經濟學的技巧
關鍵字：模型,規模,美元,吞吐量,火雞
文章來源：AI科技評論
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內容摘要：

賣模型就像感恩節賣火雞，快才能賺錢。作者丨劉潔
編輯丨岑峰
最近的AI社區，關于模型規模的討論有些活躍。
一方面，此前在大模型開發奉為“”的Scaling Law，似乎正在褪去光環。去年大家還在猜測GPT-5的規模“可能會大到想不到”，現在這種討論幾乎絕跡。大神Andrej Karpathy，則是在感慨大模型規模正在“倒退”。
另一方面，近期市場上性能優秀的小型模型層出不窮，參數規模、任務處理、反應速度、安全性能，各公司在不同方面卷了又卷。
究竟是往大做探索極限，還是往小做迎合市場？
這最終匯總成一個問題：在這樣模型快速更迭的市場中，要怎么才能把LLM模型的商業價值最大化？1唯快不破的模型業態最近發起討論的是X.ai創始成員之一的Toby Pohlen。他認為如果模型以指數級速度改進，那么訓練模型的價值也會以指數級速度折舊。這也導致人們需要趕在模型更迭前就迅速采取行動獲取商業價值，一旦模型產生更新，上一代模型就基本一文不值了。
Toby的這番深得老板Elon Musk之心，大筆一揮打了一個“100分”。
賈揚清也參與到了這場討論中來，他用感恩節火雞做了一個有趣的比喻。他提出，售

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