投资正在远离大模型

作者: 财经光年   

最近一段时间,大模型圈子里很是热闹。

先是5月中旬字节发布自家大模型产品,定价比市场价便宜99.3%,随后阿里、腾讯、科大讯飞等十几家大模型厂商也纷纷宣布下调旗下大模型产品定价,甚至有厂商直接宣布完全免费开放......在AI大模型愈发同质化的当下,价格似乎成为AI企业们唯一的竞争手段。

不过,近乎疯狂的降价下,如何支撑高昂的大模型成本,又成了新的问题。

百川智能的CEO王小川最近就在他的自媒体账号上表态:

 

开发一个大模型,研发、人员、算力成本都很高,如果不赚用户的钱,那么就要赚投资人的钱。

但在价格战打响后,一些投资人已开始逐渐远离AI领域。


人工智能领域投资降温


5月27日,市场研究机构PitchBook发布了2024年Q1全球人工智能(AI)与机器学习领域的最新投融资数据报告。

根据报告显示,2024年第一季度(1-3月),全球AI领域共计完成1779笔融资交易,融资金额约为1564.27亿元人民币,这个数字环比下降了7.8%,同比下降了31.2%。

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图源:PitchBook


从PitchBook发布的报告图表来看,实际上从2022年开始,全球AI领域的融资交易笔数和金额就开始“缩水”了。

当前AI大模型与人工智能话题度依旧火热,但在放在整个投资市场,这个领域或许已经开始冷却。
 

炒作之后,市场逐步回归理性是一个正常的现象,从去年开始我们就很少看大模型领域的投资机会,很多圈内的朋友也对AI大模型领域的兴趣减弱。


国寿资产研究员刘康对财经光年表示,人工智能产业长期增长潜力仍然巨大,但高昂的成本和充满不确定的预期给投资人们设下了“减速带”。

国盛证券曾在一篇研报中给大模型的开发成本算了一笔账,大模型训练一次的成本介于200万美元至1200万美元之间。以10次训练量计算,一个大模型从立项到成熟上线至少需要花费1.5亿-10亿元人民币左右。而OpenAI的GPT-4等前沿模型系统的训练成本则更加昂贵。

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图源:国盛证券研报


事实上,这部分资金仅是前期投入,算上大模型上线后每日的运营和电费成本,整个投入会更加夸张。

高昂的成本之下,部分大模型上市公司也陷入了“亏损魔咒”。

曾经的大模型明星公司第四范式(06682.HK)已经连续亏损4年,其每年大模型研发投入成本均占营业收入50%左右;手握天工大模型的昆仑万维(300418.SZ),在近期公布的一季度净利润下滑近200%,首次出现亏损情况。


人工智能拉响ESG警报


除了最直接的成本和预期问题的影响之外,开发AI大模型背后带来的能源消耗问题,同样成为许多偏好ESG的投资人远离AI的关键诱因。 

在大模型风口爆发之前,不少ESG投资经理将人工智能企业视为排放量低、回报率高的投资标的,但今年以来,他们对该行业在AI大模型方面的试验越来越感到焦虑。
 

大量的AI大模型如雨后春笋般出现,带来极大的能源消耗。同时,大多数AI企业模式很难具备长期可持续性,这违背了ESG投资的初衷。


一位ESG投资经理向财经光年透露,和可持续发展联盟、绿色金融研究院等组织呼吁ESG投资机构减少投资AI大模型领域的观点如出一辙。

早在今年2月,特斯拉CEO,OpenAI联合创始人马斯克就对AI能耗发出预警,他认为人工智能消耗的算力每6个月就会增加10倍,在2025年将没有足够的电力来运行所有的AI芯片。

那么AI到底有多耗能?

斯坦福人工智能研究所发布的《2023年AI指数报告》就整体研究了GPT-3的耗电量,当前AI大语言模型GPT-3的一次训练耗电量高达1287兆瓦时,相当于3000辆特斯拉电动汽车连续行驶20万英里所消耗的电能总和。同时,这样的训练过程还伴随着552吨二氧化碳的排放。

与此同时,水资源在AI大模型训练中同样扮演着重要角色。根据加州大学河滨分校教授任绍磊的一项研究,GPT-3在训练期间耗水近700吨,这意味着每回答20到50个问题,就需消耗500毫升水。这部分水资源主要用于冷却设备,以维持服务器的高效运行。

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近期AI能耗资讯整理


随着技术的进步,更强大的AI模型相继问世。据悉,GPT-4的主要参数是GPT-3的20倍,计算量更是达到了GPT-3的10倍,这意味着其能耗也将急速攀升。

华泰证券曾在研报中预测,到2030年,中国与美国的数据中心总用电量将分别激增至0.65万亿千瓦时至0.95万亿千瓦时、1.2万亿千瓦时至1.7万亿千瓦时,相较于2022年分别增长3.5倍和6倍以上。届时,AI用电量将占据全社会用电量的显著份额,预计在中国和美国将分别达到20%和31%。

而在硬币的另一面,也有不少观点认为,AI衍生的资源消耗是有利的。

英伟达CEO黄仁勋就曾公开表示:


 

AI 实际上帮助人们节省能源。如果不是因为你创建的 AI 模型,如果没有AI,我们怎么能节省6倍或10倍的成本呢?一旦模型训练一次,数百万工程师将会从中受益,几十年来数十亿人将会享受到节省的成本。

纵使当前人工智能行业具有较高的资源消耗、社会管制、隐私泄露等风险,但AI广泛应用于医疗、交通、制造业等领域,各行业借此实现效率提升,同样能推动绿色低碳发展。

刘康表示:


 

耗能大也好,投融资紧缩也好,这个事本质上还是因为现在大模型太多了,那么多大模型却没有相应的需求,这才显得能源被过度消耗,而这也恰恰是行业发展的必经之路,市场经过淘汰后,资源才会向头部集中。

价格战、资源消耗、投资缩紧,这一系列因素共同构成了AI领域的众生相,谁能在这场风暴中塑造未来,占得一席之地,且待我们进一步观察。


财经光年
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