（一）高昂的使用成本
如今 AI 大模型赛道愈发火热，众多发布会此起彼伏，相关教学机构也如雨后春笋般涌现。然而，尽管热度高涨，但真正能将大模型运用到实际中的人却寥寥无几。以最新的 GPT 价格为例，每 1000 个 prompt token 收费 3 美分，1000 个 completion token 收费 6 美分，如此高昂的价格使得普通人望而却步，难以承担其使用成本。
这并非是 OpenAI 刻意抬高价格获取暴利，实则是目前大模型所需的算力成本居高不下所致，这一成本因素成为了 AI 技术全民普及道路上的一道巨大障碍。
（二）应用普及的阻碍
即便有部分人愿意尝试使用 AI 大模型，但其复杂的技术操作和专业的知识要求也使得许多人在入门阶段就遭遇困难。从注册账号、熟悉界面到掌握有效的提问技巧，每一个环节都可能成为阻碍人们实际应用的因素。
此外，对于企业而言，除了考虑使用成本，还需担忧数据安全、隐私保护以及模型与自身业务的适配性等问题，这些因素综合起来，使得 AI 大模型在实际应用中的普及程度远远低于其在舆论场上的热度，全民 AI 时代的到来仍面临诸多挑战。
阿里云降价举措的背景与原因（一）市场竞争的推动
阿里云近期核心云产品价格全线下调，最高降幅达 40%，如第七代 ECS 降价 15% - 20%，若选用阿里自研的倚天处理器，成本还能再降 4 成。这一降价行为在云计算市场引起了广泛关注。
在当前激烈的市场竞争环境下，各大云服务提供商都在努力争夺市场份额。阿里云此举一方面是为了吸引更多客户，尤其是那些对成本敏感的中小企业和个人开发者；另一方面，也是为了应对其他竞争对手的价格策略，保持自身在市场中的竞争力，稳固其在云计算领域的地位。
（二）技术实力的支撑
阿里云敢于大幅降价，离不开其强大的技术实力作为后盾。自王坚博士创立阿里云以来，一直坚持走完整自研体系的路线。在云计算市场进入深水区后，这种成熟的自研体系所释放出的技术红利愈发显著。
例如，此次推出的对象存储 OSS 深度冷归档比传统冷归档成本下降 50% 以上，这是通过不断的技术研发和创新实现的。阿里云凭借其先进的技术，能够在保证服务质量的前提下，降低运营成本，从而为价格下调提供了可能，实现了技术与市场策略的有机结合。
阿里云与 AI 发展的协同效应（一）算力普惠的推动
阿里云的降价举措与通义千问大模型解决方案构成了一套有力的组合拳。其真正目的在于通过降低算力成本，积极推动各行各业的企业上云，进而拥抱 AI 技术。低廉的云端算力价格是 AI 技术在产品中落地的关键前提，阿里云的这一行动表明其致力于实现算力的普惠化，让更多企业和个人能够在可承受的成本范围内使用 AI 技术，为 AI 的广泛应用和发展创造了有利条件，有望加速 AI 在各行业的渗透和落地进程。
（二）行业创新的激发
随着算力成本的降低，企业在使用云服务和 AI 技术时将有更多的资源和空间去探索创新。那些原本因成本问题而不敢涉足的业务方向，如今可以大胆尝试。
例如，一些小型互联网企业可以利用更便宜的算力资源进行大数据分析和智能算法的开发，为用户提供更加个性化的服务；传统制造业企业也能够借助 AI 技术实现生产流程的优化和智能监控，提高生产效率和产品质量。阿里云的降价行动将激发各行业的创新活力，推动整个产业的升级和发展，为经济增长注入新的动力。
面对 AI 与云服务变革的应对策略（一）企业的转型机遇
对于企业而言，当前 AI 和云服务的发展趋势既是挑战也是机遇。企业应抓住阿里云降价等市场变化带来的契机，加速自身业务的云化转型。将业务迁移到云端不仅可以降低运营成本，还能借助云平台的强大计算能力和丰富的技术资源，提升企业的竞争力。
例如，电商企业可以利用云服务进行精准营销和智能库存管理；金融企业可以通过云端的 AI 技术加强风险控制和客户服务。企业应积极调整战略，适应新的技术环境，实现数字化、智能化转型。
（二）个人的技能提升
在 AI 时代，个人也需要不断提升自身技能，以适应社会发展的需求。随着云计算和 AI 技术在各行业的广泛应用，掌握相关技术和知识将成为个人在职场上的优势。
例如，学习如何使用云平台进行数据分析、开发简单的 AI 应用程序等技能，将有助于个人在求职和职业发展中脱颖而出。同时，个人也应关注行业动态，了解 AI 和云服务的发展趋势，提前做好知识储备和技能培训，为自己的未来发展打下坚实的基础。
文章来源：北冥乘海生
