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言及
Yコンビネーターの共同創業者ポール・グレアム氏は、トークン数はAI推論を測定する方法として不十分だと主張し、より高性能なモデルはより少ないトークンでより難しい問題を解くと述べた。グレアム氏は火曜日にXへ投稿した内容で、AIにはトークン単位で支払うものの、それは推論の単位ではないと書き、モデルが進歩するにつれてトークン当たりの問題解決能力が高まると説明した。同氏は業界に対し標準化された単位を定義するよう求め、その一案として、ますます難しくなる問題の連鎖を挙げ、その各ペアを単一のモデルで解けるようにすることを提案した。この主張は、先月発表されたアルファセンスの246タスクにわたる調査を受けたもので、それによるとOpenAIやアンソロピックのより高価な最先端モデルは、複雑な財務分析タスクにおいて、より安価な中国製モデルよりも全体コストを抑えつつ優れた結果を出せる可能性があるという。6月にアンソロピックはクロード・オーパス4.8の2倍の価格でクロード・フェイブル5を投入し、入力トークン100万件当たり10ドル、出力トークン100万件当たり50ドルを課金した。一方、ウェルズ・ファーゴのストラテジスト、オーサン・クォン氏は、AI推論コストの上昇がAI投資トレードに圧力をかける可能性があると警告した。7月には中国製AIモデルが、オープンルーター上で米国企業が処理するトークンの記録的な58%を占め、1月中旬以降でシェアをほぼ3倍に増やした。なかでもディープシークは、米国企業の間で最も利用される中国製AIモデルとして浮上した。