人工智能的成本是多少？
人工智能已成为近年来讨论最为广泛的技术之一。凭借其持续学习与改进的能力，AI正在颠覆职场格局。
然而，消费者和企业最关切的问题之一，是AI实施的成本。本文将探讨影响AI成本的不同因素，以及企业如何在成本与效益之间寻求平衡。
在分析之前，有必要先了解AI模型的创建过程，以便明确成本的来源。
如何从零开始创建和使用人工智能
从零开始创建人工智能是一个复杂且成本高昂的过程，需要使用机器学习和深度学习等先进技术。
具体流程如下，每个环节都会产生相应成本：
- 收集大量数据
- 数据分类，使其可被学习算法使用
- 机器学习模型的设计与开发，该模型随后将在收集和分类的数据上进行训练
- 用数据对模型进行训练和管理，直至其结果达到满意水平
- 模型功能的部署与开放，使其可被使用
- 与新系统或现有系统的集成连接
需要纳入预算的成本包括：
- 顶级硬件，因为所需操作需要大量并行计算
- 负责所有数据相关事务的数据分析师
- 负责模型开发的机器学习专家
- 负责用户界面实现和与其他软件集成的软件公司
仅在需要从零创建模型时，才需要将上述所有成本纳入预算，费用可能极为高昂——仅需参考OpenAI在训练其最知名模型GPT-4上花费了数百万美元即可说明问题。
对于中小企业而言，开发一个最小可行版本的现实成本约为5万至10万欧元。
使用现有模型可以节省成本
如果您是一家希望采用人工智能但不想花费巨资的企业，建议使用现有模型。市面上有很多可供选择，有些免费，有些付费。
对于每类模型，您需要思考以下关键问题：
是否需要对模型进行进一步训练？
如果答案是肯定的，成本显然会增加，因为要训练模型，您需要支付：数据分析师、机器学习专家和硬件的费用，否则您将无法对系统进行任何修改。
模型需要什么样的硬件？
所需硬件差异很大，因此要么购置，要么租用，当服务不允许在其生态系统之外使用时则无需任何一种方式。
以下是一些具体场景示例：
- 对于图像文本识别系统，所需硬件性能要求极低，因此可在任何计算机上运行。成本：0
- 对于图像生成或大段文本生成系统，需要高性能硬件。成本：1000至3000欧元（如需复杂操作则可能远超此数）
- 对于专有系统，成本可能为零，因为模型无法安装在本地设备上，只能按需在线使用。成本：0
模型是开源的还是付费的？
人工智能模型可以是开源的或付费的，具体取决于开发商和所提供的功能。通常，开源模型是免费的，任何人都可以免费使用。
然而，这些模型可能存在一些局限性，例如缺乏技术支持或高级功能。
这些模型的成本取决于所需功能以及用于训练的数据集大小。一般来说，付费模型的价格从每次使用几毫欧元到每月数千欧元不等，具体取决于实际需求。
以下是部分主要按量计费平台的价格参考：
模型如何与现有企业系统集成？
人工智能为企业提供了改善效率和生产力的独特机会。然而，为了从中获取最大价值，有必要以高效灵活的方式将AI模型与现有企业系统集成。
为此，必须引入开发团队，将所需的人工智能模型集成到现有生态系统中。
真实成本案例
为了让这一切更加直观，以下将通过一些真实场景分析来说明成本：
BloggerAI
这是一个将人工智能集成到博客文章编辑器中的项目（我现在正在使用它 😁），特别是利用了OpenAI的模型。
具体而言，仅考虑涉及人工智能部分的实施工时，成本约为4000至5000欧元。除此之外，无需支付其他费用，仅需按需支付模型费用，每篇文章仅需几分钱（以本文的写作为例，成本约为1分钱）。
食谱书照片生成
某个项目需要开发一个小型界面，用于为食谱书生成超写实的菜品照片。使用的模型是开源的Stable-diffusion。
由于模型是开源的，且直接安装在客户的电脑上，使用成本为零。但为了使其正常运行，需要进行配置并购置一些显卡，最终整体成本预估限定在硬件和咨询费用共计2000欧元以内。