21世紀影響人類發展的底層技術將是人工智慧，人工智慧的能力滲透到社會的每一個角落。極大影響社會的效率，改變社會的能力。智能文明時代正在到來。
影響人工智慧的最終能力是什麼？很長時間以來我們都在說算力即國力。認為算力是改變人工智慧格局的根本能力。算力就是大量的晶片，算卡的堆積，晶片算卡需要有很高的性能。
經過最近幾年的發展，人工智慧日益成熟，正在從晶片、算卡大模型的競賽，從大模型的訓練，逐漸轉嚮應用能力的角力。訓練雖然還很重要，那不過是幾個公司需要做的事情，不是所有的公司都需要做模型。對於眾多的企業而言，推理正在成為一個最重要的市場。
和大模型聊天？處理圖片，做PPT，文生視訊、即時翻譯、智能汽車對於路況的即時反應、智能家居對於使用者需求的響應、智能體已經處理各種各樣的問題，每一個推理的過程都需要消耗大量的詞元，也就是 token。今天我們有些大模型免費的，大家使用的過程中並不收費，我們很多人都認為大模型可能不收費。
事實上這個平台要支撐這樣的模型，要支援這麼多的應用，消耗大量的詞元，這是需要很高的成本支出。我們在處理這樣的一個資訊過程中，長時間佔有資源，不但需要去呼叫模型，還有可能呼叫世界知識，還要進行網路資訊搜尋，通過模型對這些知識進行推理，所有的資訊都是儲存在快取中間，這需要大量的硬體資源來支援，也需要很多的電力進行支援。
大模型最終是要收費的，人工智慧的服務也會收費，如果人工智慧是一個高收費的服務，就會把大量的使用者擋在門外，我們人工智慧的應用，使用者根本用不起，人工智慧就很難發展起來。
人工智慧最後的決戰，一定是成本之戰，某一個晶片性能高，某一個卡效率高，某一個大模型的參數更強。有沒有價值？有價值。但是它決定不了人工智慧之爭的格局。決定格局的還是成本。
汽車市場就是最好的例子，德國的車，義大利的車強大不強大？尤其有那些頂級的豪車，都非常強。但是最強大的油車，還是日本的豐田，原因何在？一件事，便宜。性能不是最好，功能不是最多，但是能用又便宜，這才是絕對的競爭力。
人工智慧也是一樣，比較不同模型的參數，今天達到什麼樣的水平？普通的使用者沒有精力幹這件事情。而且他也比較不了，在大模型的能力都日趨完善的情況下，一般性的工作都可以勝任，最後價格就是決定因素。
什麼因素影響人工智慧的價格，首先是能源的價格，其次是採用什麼樣的晶片，這個晶片的價格。當然這個晶片最後影響算卡的價格。智算中心的建設成本，智算中心的維運成本。這些都是大模型價格的決定因素。當然大模型的質量也很重要，做同樣的推理，它消耗的詞元不同，也會影響它最終的價格。
人工智慧的發展，最終就是誰的價格便宜，誰就有競爭力，誰就有可能把人工智慧推而廣之，作為一個廣泛的應用，極大的改變社會效率，提升社會能力。
要降低人工智慧服務的成本，路徑也是非常清楚，一方面採用便宜的能源，能源是支撐推理過程一個必須的支援，沒有能源一切免談，報價能源業務的報價服務。
晶片當然也是決定的因素。CPU、GPU和儲存晶片，除了少數性能高的產品，絕大數的場景還是需要低成本的產品，用很低的成本建設智算中心，提供各種各樣的推理服務。高價的晶片一定是人工智慧的殺手，晶片的價格過高，這個產業的承受能力就差。
智算中心的建設和維運成本，也是非常大的問題，能夠高效的建設、低成本的維運。這當然會決定人工智慧的成本。
其實說到這裡，未來中美人工智慧的格局已經非常清楚。只要進入成本戰，美國基本沒有任何勝算。因為人工智慧服務最後是賣給全世界用的，誰的服務好？誰的價格便宜？誰就更有競爭力。
(立剛科技觀察)