GLM 5.2 and the coming AI margin collapse
6 days ago
- #inference costs
- #AI economics
- #open-source models
- DeepSeek的R1模型因训练成本低廉引发市场反应，但AI经济学其实更为复杂。
- 训练成本是固定的，而推理成本则随需求变化，对于前沿实验室来说，推理具有很高的毛利率。
- GLM 5.2是像Opus和GPT这类模型的强力开源权重竞争者，具备近乎同等的质量。
- GLM 5.2的缺点包括交互使用速度较慢、缺乏视觉支持，以及网络搜索能力较差。
- 转向GLM 5.2这类开源权重模型非常容易，因为其提供与OpenAI/Anthropic兼容的接口，且切换成本低。
- 成本节省显著：GLM 5.2定价约为4.40美元/百万token，不到Opus的20%，且通过优化可能进一步降价。
- 企业对Z.ai等提供商数据隐私的担忧，可通过使用其他提供商或本地部署来缓解。
- 推理利润率的压缩可能重塑AI行业，让那些能善用低成本优势的玩家受益。