2025：AI成本之战与中国算力突围

2025年，AI大模型竞争格局发生巨变。DeepSeek的出现，以其低成本高效率的特点，打破了以往AI大模型竞赛中“大力出奇迹”的模式，迫使各大公司重新思考如何降低成本，提升用户体验。

最显著的例子是，ChatGPT的高昂订阅费用阻碍了其普及，而DeepSeek则以更低的成本实现了同等甚至更优的性能。这推动了全球AI大模型的降本趋势，主要通过高效算力和算法及工程创新实现。

中国AI企业积极响应，百度率先点亮国内首个自研万卡集群，标志着中国在高效算力方面取得重大突破。这不仅为百度自身提供了坚实的算力支持，也为整个行业降低模型训练成本提供了新的思路。

然而，拥有自研芯片只是第一步，构建万卡集群的工程难度极高。百度自研万卡集群的成功，离不开百舸AI异构计算平台4.0等基础设施的支撑。百舸4.0通过优化通信效率、提升集群容错能力等，显著降低了训练成本，并支持更大规模的模型训练。

DeepSeek的成功也印证了“杰文斯悖论”在AI领域的体现：AI模型成本越低，使用率越高，从而反过来促进模型的进一步改进。这推动了AI行业从硬件基础设施层向软件应用层转移，降低了AI应用开发的门槛，加速了AI应用的爆发。

百度等中国公司积极拥抱这一趋势，通过降低模型接入价格，吸引更多企业和开发者使用，并通过技术创新进一步提升模型推理效率和系统稳定性。

总而言之，在全球AI竞争中，拥有高性能低成本的算力至关重要。百度自研万卡集群的成功，以及百舸平台的强大赋能，为中国AI企业在未来的竞争中奠定了坚实的基础，也为全球AI应用的繁荣发展注入了新的活力。 未来，3万卡集群甚至10万卡集群的建设，将进一步巩固中国AI企业的领先地位。