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　　据一位知情人士透露MACD怎么看，此前尚未对外披露的消息显示，本月早些时候，OpenAI 工程师向部分内部同事透露，通过一系列全新的技术优化手段，他们找到了一种可将模型推理运行成本降低一半以上的方案。

　　工程师将这套新技术应用于未注册免费 / 付费账号的访客访问 ChatGPT 场景后，峰值时段所需的英伟达显卡算力规模一度仅需几百块，这一数字低得超乎预期。（当然，OpenAI 针对这类匿名访客设置了调用频次限制，该群体的 ChatGPT 整体使用量并不算高。）

　　目前 OpenAI 并未公开本次效率提升所采用的具体技术细节，业内推测常用优化手段包含：模型量化、键值缓存（让模型记忆过往计算信息，避免重复运算）、请求批量处理（批量应答用户查询而非逐条处理）、调度请求至低功耗轻量化模型或模型子模块来完成应答等。

　　不过等到今年晚些时候 OpenAI 推出参数量更大的新一代模型后，这批优化技术带来的降本效果或许会有所减弱，因为大参数模型本身的运行成本会显著走高。

　　这类推理优化技术被竞品 Anthropic 称作算力倍增技术，也是各大 AI 实验室重点攻坚的方向。至少从 2023 年年中开始，Anthropic 首席执行官达里奥・阿莫代伊就曾在播客节目中公开提及这一概念。他当时表示，公司严格限制知晓单套算力优化方案的内部人员范围，一旦相关技术被同行复刻，将会让其他 AI 实验室获得竞争优势。（算力倍增技术同样也可指代模型训练阶段的各类效率优化手段。）

　　这类优化技术的重要性愈发凸显，当下头部 AI 研发企业普遍面临服务器算力供给紧缺的困境。即便企业签约新建或租赁数据中心，项目从开工到正式投产往往需要数月甚至数年时间。（OpenAI 也在联合博通自研面向大模型运行的专用芯片，试图进一步压低推理成本，目标是相比英伟达商用芯片实现降本。）

　　OpenAI 本次技术优化落地后，市场也十分关注企业将如何处置省下的算力成本。一方面，OpenAI 可以把红利让渡给用户：要么提升付费订阅用户的 ChatGPT 调用额度，要么下调面向开发者开放的模型接口定价。如今老版本模型的调用价格已经降至最初定价的几分之一，推理优化正是核心原因之一。

　　这将进一步巩固 OpenAI 高性价比模型服务商的市场定位，近期竞品 Anthropic 就因模型定价偏高饱受争议 —— 即便其模型输出效果更优异。

　　另一方面，OpenAI 也可以选择用降本收益提升毛利率，而公司毛利率主要由推理算力成本决定。今年一季度 OpenAI 毛利率为 39%，较去年同期的 33% 有所提升，但距离年末 52% 的目标毛利率仍有不小差距。

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　　想要达成年度目标，公司在今年剩余时间需要实现平均 56% 的毛利率。Anthropic 今年上半年营收大幅暴涨，本季度有望实现意外盈利，也充分印证了行业景气周期下毛利率的提升速度。

　　现阶段 OpenAI 尚不具备绝对的定价话语权，但本次推理优化技术将大幅拓宽其毛利率改善的路径。