隨著技術的發展，人工智慧領域已經取得了巨大的進步，特別是在生成式ai方面。然而，儘管這些技術在某些方面表現出色，但它們的成本問題和市場需求之間的不匹配問題已經成為乙個嚴重的問題。
最近，分析公司ccs insight發布了乙份報告，**生成式人工智慧領域將在明年接受現實的檢驗。報告指出，生成式ai的增長即將放緩，因為技術炒作正在消退，執行成本正在上公升，監管呼聲也越來越高。
許多公司正在努力嘗試各種策略，以讓ai產品真正能夠賺到錢。然而，高昂的成本問題仍然是乙個嚴重的問題。以github copilot為例，這是一款基於chatgpt的ai程式設計產品，被程式設計師們稱為「開發者神器」。儘管github copilot的使用者已經超過了150萬人，但如果按照網際網絡時代的商業邏輯，它應該早就能賺到盆滿缽滿。然而，據報道，這款爆火的ai應用讓微軟虧損嚴重。
生成式ai「冤種」聯盟的成員還包括谷歌、亞馬遜、adobe和zoom等公司。為了避免進一步虧損，adobe已經對使用者的每月使用量設定了上限。谷歌除了收取每月6美元起的常規會員費外，還將對一款ai助手的使用者收取30美元/月的額外費用。微軟則是在13美元/月的基礎費用之上，對ai版microsoft 365的使用者多收30美元/月。
生成式ai的主要問題之一是成本失控。首先，購買硬體需要大量的資金。ai算力晶元是大模型的發動機，早期微軟向openai投資的150多億美元，大多數都用在了搭建ai超級計算機和購買ai晶元的硬體支出上。此外，大模型越聰明的代價是所需的算力越多。據統計，企業要花費數年時間和數億美元，才能訓練出乙個成熟的ai產品。
最重要的是，ai應用不具備網際網絡應用的規模經濟。這意味著，企業需要為每個使用者的每次使用支付費用，而這個費用可能會隨著使用者數量和使用次數的增加而增加。這種商業模式可能會導致企業在提供服務時面臨潛在的成本損失。
儘管生成式ai的市場前景仍然充滿不確定性，但該領域的發展仍然在不斷推進。一些公司正在尋找新的商業模式和方法，以解決成本問題和市場需求之間的不匹配問題。然而，這需要時間和努力，因為生成式ai仍然面臨許多挑戰。
總的來說，生成式ai的發展是乙個長期的過程，需要克服許多技術和商業上的挑戰。儘管成本問題和市場需求之間的不匹配問題是乙個嚴重的問題，但通過創新和努力，我們仍然有可能找到解決這些問題的方法。
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