把年夜模子调用本钱压到每百万token不到0.5元推理。靠的不再只是模子紧缩。今年3月，一家做客服工单系统的SaaS厂商把后端推理通用GPU迁到自研的AI SaaS 芯片集群后，单个客户的本钱本月均算力账单从1.8万元掉还有6000元出头。他们的CTO正在手艺群里只说了一句，“以前是按着头算毛利，如今是敢接年夜单了”那种革新正正在把云软件的定价逻辑整个翻过来。
SaaS压到意账的规范模子是订阅费乘以席位数，本钱年夜头落正在研发和销售上。推理芯片插进来之后，算力酿成了随调用量线性删加的变更本钱是客户用得越狠，厂商越亏芯写。谁手里有更廉价的自研硅啊？
谁就敢把价格往下砸啊？亚马逊的Inferentia、谷歌的TPU走的就是那条路片正。国内几家头部云厂商过去一年也正在把昆仑芯、平头哥的推理卡往自家SaaS产物线里塞吧？硬件自研不是谁都能玩啊？流片一次几千万吧？SaaS公司年夜多没那个家底了，更理想的做法正改是绑定芯片厂商做深度适配。我听到的一个案例是某HR SaaS团队花了四个月把简历解析模子量化到INT8，共同特定AI SaaS 芯片的算子库。吞吐翻了三倍。
四个月的软件人力投入，两个月就靠省下来的云账单赚回去了。那种账，财政部门算得比手艺团队还明晰了。风险同样摆正在明面上。
芯片迭代周期18到24个月。但SaaS产物上的模子半年就换一茬，硬件刚上量就可能被新架构甩开的。锁死一家供给商的价格。2022年曾经有人交过膏火。
更省事的是客户不管你用什么芯片啊？只认效果和价格是，一旦迁移本钱高于收益，换架构就是灾难。。所以实正的成绩就是把它放正在本钱机关的哪一层呢？我倾背于认为，通用才气继绝租的，差异化的、高频调用的那部门才值得为芯片掏钱。
把所有推理都押正在自研硅上，多数是手艺团队的浪漫，不是生意人的选择。
