Репортаж от Wedoany，Китайские компании в сфере ИИ меняют глобальную структуру затрат на ИИ двумя взаимодополняющими способами: с одной стороны, они предлагают высококонкурентные по цене хостинговые API, а с другой — постоянно выпускают высокопроизводительные модели с открытым весом, такие как Qwen и DeepSeek. Благодаря более низким ценам на API, взимаемым за токены, и возможности дальнейшего снижения затрат за счет самостоятельного хостинга и развертывания, китайские модели ИИ формируют явное ценовое преимущество на рынке. Кроме того, эти модели поддерживают тонкую настройку, что позволяет предприятиям проводить кастомизацию под конкретные отраслевые потребности.
Китайские производители ИИ все чаще предоставляют свои возможности глобальным предприятиям в виде токенов. Эта тенденция требует от компаний перехода к композитной архитектуре, при которой модели ИИ управляются как гибко распределяемая инфраструктура, а не используются по принципу «один размер подходит всем». Такой подход помогает оптимизировать затраты на вывод и лучше реагировать на изменения задержки и нагрузки.
В плане развертывания моделей предприятия могут внедрить трехуровневую структуру маршрутизации моделей, стратегически сопоставляя модели ИИ с конкретными вариантами использования. Продвинутый уровень использует передовые модели для сложных, регулируемых или критически важных сценариев, где требуются высочайшая точность и надежность. Сбалансированный уровень применяет гибридные модели для повседневных операций, обеспечивая баланс между производительностью, стоимостью и языковым охватом. Практический уровень использует модели с открытым весом для обработки крупнообъемных, повторяющихся рутинных задач. Предприятиям следует отделять оценку возможностей модели от экономических решений; CIO должны оценивать, могут ли китайские хостинговые API или модели с открытым весом удовлетворить требования конкретной рабочей нагрузки с меньшими затратами, тем самым меняя вопрос с «Какая модель лучше?» на «Какая модель обеспечивает наиболее подходящий баланс между качеством, уровнем риска и стоимостью?»
Разработка стратегии сегментации ИИ имеет решающее значение для обеспечения безопасности, соответствия требованиям и устойчивости предприятия. В отношении изоляции данных: рабочие нагрузки, связанные с интеллектуальной собственностью, конфиденциальной деловой информацией или персональными данными, должны оставаться в пределах безопасных системных границ предприятия. В отношении происхождения моделей: предприятиям следует выбирать только модели, предоставляемые доверенными платформами с безупречной репутацией в области целостности цепочки поставок. В отношении динамической маршрутизации: отделение логики приложений от конкретных поставщиков ИИ является ключом к повышению операционной гибкости.
По мере того как ИИ становится важным драйвером бизнес-ценности, предприятиям необходимо интегрировать закупку токенов в повседневные операционные процессы, выходя за рамки традиционного выбора моделей. Конкретные меры включают: оптимизацию затрат на основе конкретных задач, уделяя первостепенное внимание эффективности затрат на каждую бизнес-задачу, а не погоне за производительностью; заключение корпоративных соглашений об уровне обслуживания как минимум с двумя различными экосистемами ИИ, такими как OpenAI, Anthropic, AWS, Microsoft Azure, DeepSeek или Alibaba Cloud, для обеспечения непрерывности операций и пространства для переговоров.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
