在近期举办的AICon全球人工智能开发大会上，蚂蚁集团副总裁周俊披露了万亿参数大模型当前的核心痛点：单模型连续运行15分钟的算力成本即相当于一辆特斯拉的市场售价。他提出行业需从盲目追求参数规模转向提升Token密度，其团队推出的混合线性注意力架构等技术，可将长上下文处理成本从指数级降至线性级。
2026年以来，大模型行业的参数“军备竞赛”已经进入白热化阶段，千亿、万亿参数级的新产品层出不穷，但越来越多的从业者意识到，居高不下的算力成本正在成为大模型从演示走向商用的最大阻碍。此前已有行业机构测算，头部通用大模型单月的训练成本就可突破亿元，而推理侧的消耗更是随着用户调用量、上下文长度的上涨持续攀升。
周俊在此次AICon大会的演讲中给出的测算数据，让行业对大模型的成本压力有了更具象的认知。他明确指出，当前万亿参数规模的基础大模型，单次连续运行15分钟的算力成本，就相当于一辆普通版特斯拉家用电动车的市场售价。
登录后解锁全文，体验收藏、点赞、评论等完整功能
立即登录
滇公网安备 53252802528133号