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瑞银:六成企业收紧AI开支,DeepSeek等开源大模型成降本首选

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瑞银分析师团队近期发布的研报揭示了企业级AI市场的重要转折。报告指出,随着首席财务官与首席技术官对人工智能相关账单的持续走高日益敏感,约六成受访企业已出台管控措施,在不同程度上收紧了AI开支。词元调用成本激增已成为各大企业,尤其是大型企业的核心顾虑,Uber高管更是直言当前AI投入回报率微薄,持续攀升的成本已难以自证其合理性。调研显示,行业正迎来一股温和的逆风,企业已从早期的盲目试水阶段转向对成本的严格管控与优化。一家受访企业透露,因年度词元预算大半提前耗尽,不得不将原本上线的五款AI工具缩减至两款,并严格限制使用量。这一趋势导致OpenAI、Anthropic等闭源模型厂商短期内面临最大的缩减开支压力。然而,分析师将此定义为“良性调整阵痛”,并特别强调DeepSeek等开源大模型及中国本土模型有望成为最大受益者,特别适合有非代码类业务需求的企业选用。随着企业将“词元调用成本优化”列为核心工作,谷歌Gemini 3.5 Flash、Anthropic Claude Sonnet 5等主打高效的新模型相继推出。行业共识已从“是否使用AI”转变为“如何高效利用”,低成本、可本地部署的开源方案正迎来市场良机。

事件分析

此次瑞银调研反映出AI大模型商业化落地遭遇了第一波“经济性阻碍”,行业正从“能力崇拜”转向“成本敏感”。技术层面上,单纯追求参数规模的竞赛已不足以支撑高昂的推理成本,企业开始寻求“单位智能成本”更优的解决方案。开源模型凭借可私有化部署、不受API调用计费限制的特性,正好切中企业对数据主权与成本控制的痛点。产业影响方面,这倒逼头部厂商必须在推理效率上实现突破,如推出更小参数量但性能相当的模型。未来企业IT架构将倾向于“混合部署”:核心敏感业务使用本地开源模型,通用复杂任务才调用昂贵的闭源API。这种转变筛选掉了缺乏落地价值的伪需求,标志着AI应用正式进入追求投产比(ROI)的务实阶段。

💡 核心观点:AI行业告别“烧钱试水”,高性价比开源模型将成为企业落地首选,倒逼闭源API厂商重构定价体系。

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原文链接:Linux.do

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