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AI
摘
要 算力涨价倒逼人工智能产业变革，企业经营承压。行业正从拼规模转向拼效率，通过技术优化降本增效。国产算力加速适配，竞争格局重构，“词元出海”成数字贸易新机遇。

算力价格持续攀升，不仅抬高了人工智能企业的经营成本，更改写了行业原有发展逻辑，推动全产业迎来深刻变革。面对来势汹汹的算力涨价潮，人工智能企业面临哪些考验？又该如何应对？

经营压力持续攀升

“过去一年多，我们的智能体平台AiPy日均词元消耗量增长超过100倍，叠加算力涨价，企业整体运营成本增加5%左右，经营压力很大。”国内人工智能和网络安全企业知道创宇联合创始人、CTO（首席技术官）杨冀龙说。

这场席卷全球的算力涨价潮让不少人工智能应用企业承压，从高端图形处理器（GPU）、存储芯片到云端推理服务，算力产业链全线涨价，头部云厂商相关服务最高涨幅超三成。

人工智能大模型算力产业方阵首席顾问高辉认为，头部模型厂商抗压能力较强，可通过自建大规模算力集群等方式，对冲短期算力涨价影响，还可通过技术优化摊薄单位算力成本；中型人工智能应用服务商受冲击最大，这类企业高度依赖公有云租赁算力，算力成本占其营收比重高达30%至60%，由于市场竞争激烈，终端产品难以同步涨价，利润空间被挤压，经营压力持续攀升。

从细分领域看，四类赛道承压尤为明显。一是人工智能视频生成赛道，由于多模态模型词元消耗极高，算力成为不少企业第一大支出；二是人工智能体服务商，由于持续循环推理、自主任务运算不断消耗算力，企业成本弹性极低；三是人工智能代码研发工具平台，规模化调用会持续推高企业运营成本；四是面向C端的免费或低价人工智能工具，因为缺乏充足付费用户分摊涨价成本，盈利难度进一步加大。

在杨冀龙看来，这轮算力涨价将持续一年甚至更长时间，等到国产芯片产能大规模释放、算力软硬件生态完整适配后，市场供需关系才可能迎来实质性变化。

高辉认为，硬件、电力、基建等刚性成本已经抬升，算力价格中枢将长期上移，难以回归此前低价区间。从中长期来看，人工智能商业化持续落地将支撑高端算力维持溢价，若行业商业化不及预期，或将出现阶段性供需宽松、价格小幅回调。

不过，算力涨价是挑战更是机遇。“那些具备自建算力、掌握推理优化技术、布局国产算力生态的企业，以及算力调度、模型压缩服务商，将在新一轮行业洗牌中获得差异化竞争优势。”高辉说。

从拼规模到拼效率

过去几年，大模型的发展主要依赖持续增加的计算资源。然而，随着大模型进入大规模应用阶段，训练成本逐渐转变为持续性的推理成本。算力的需求结构正在发生变化。

“我们需要重新审视计算效率、模型结构和部署方式，迎接人工智能产业从算力驱动向效率驱动转变。”北京航空航天大学人工智能研究院副研究员胡堃说。

“提升效率本身就是人工智能的使命。”杨冀龙认为，企业应选用适配自身业务的行业智能体产品，避免通用大模型无差别的词元消耗。以AiPy为例，产品可针对业务场景精准识别企业核心诉求，减少大量无关交互带来的词元损耗。未来，低成本、高效率的人工智能基础设施将成为产业发展的关键支撑。人工智能不仅要关注模型精度，还要综合考虑模型结构、计算架构、编译优化以及硬件适配能力，通过不同层级的计算资源满足不同应用需求。

“如果大模型完成一项任务需要很长的推理链路和大量重试，即便词元便宜了，最终成本也未必能降低。”上海语生科学技术有限公司首席科学家郭权玮认为，模型进入智能体阶段后，算力消耗大概率超过传统对话式问答，单纯堆GPU不可持续。未来，行业需要从比拼“模型有多大”转向“完成一件工作到底需要多少算力、多少成本”。从这个角度而言，本地模型是理想方案之一。

人工智能企业该如何降本增效，提高算力使用效率，走可持续发展之路？专家认为，在算法层面，通过模型量化、蒸馏、稀疏化改造，精简无效参数；在工程调度层面，依托流量削峰、冷热数据缓存、批量推理等技术，将低优先级任务调度至低价闲时算力节点；在架构部署层面，可让西部低价算力承接离线批量任务，优化整体成本结构；在业务层面，精细化管控调用权限，区分付费与免费用户的算力优先级，限流低价值无效调用。

行业格局将被重构

算力涨价潮下，国内人工智能行业竞争格局也在悄然变化，规范、高效、自主正成为行业发展的主线。