“还有工程师红利。中国有海量年轻化技术人才，团队迭代速度更快。这意味着，中国团队可以用多条技术路线并行验证等方式，进行低成本试错和高密度研发。”王喜文称。

　　那么，当企业开始给AI大模型算细账，大家还会过度依赖单一模型吗？

　　专家们认为，单一模型通吃的时代正在结束。原因并不复杂，没有任何一家厂商能在所有任务维度同时保持最优性能和最低价格。

　　顶级通用模型固然能力强，但价格摆在那里。轻量化小模型处理简单任务绰绰有余，还有专门深耕代码、推理、长文档等细分领域的专业模型。

　　“企业AI工具箱里不该只有一把万能锤子，针对不同场景挑选合适工具，才能兼顾成本、稳定性与专业能力。”王喜文称。

　　除了省钱，多模型策略还有一层更隐蔽的价值，即分散风险。

　　工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员盘和林表示，过度依赖单一供应商，意味着要承受厂商锁定、服务宕机、突然涨价等不确定性风险。多个模型组合应用，可以让科技公司保持对大模型企业的定价优势。

　　趋势其实已经在发生。当Token消耗只增不减，精打细算才是常态。、

　　（中新经纬）