最近的AI社区，关于模型规模的讨论有些活跃。
一方面，此前在大模型开发奉为“圣经”的Scaling Law，似乎正在褪去光环。去年大家还在猜测GPT-5的规模“可能会大到想不到”，现在这种讨论几乎绝迹。大神Andrej Karpathy，则是在感慨大模型规模正在“倒退”。
另一方面，近期市场上性能优秀的小型模型层出不穷，参数规模、任务处理、反应速度、安全性能，各公司在不同方面卷了又卷。
究竟是往大做探索极限，还是往小做迎合市场？
这最终汇总成一个问题：在这样模型快速更迭的市场中，要怎么才能把LLM模型的商业价值最大化？
唯快不破的模型业态
最近发起讨论的是X.ai创始成员之一的Toby Pohlen。他认为如果模型以指数级速度改进，那么训练模型的价值也会以指数级速度折旧。这也导致人们需要赶在模型更迭前就迅速采取行动获取商业价值，一旦模型产生更新，上一代模型就基本一文不值了。
Toby的这番言论深得老板Elon Musk之心，大笔一挥打了一个“100分”。
贾扬清也参与到了这场讨论中来，他用感恩节火鸡做了一个有趣的比喻。他提出，售卖模型就像是感恩节火鸡促销，必须在感恩节前夕抓紧时间售卖，避免在感恩节到来后的贬值。新模型的技术更新就是一个又一个感恩节，只有销售得更快才能赚到更多的利润。
（emmm...如果对火鸡不好了解，换成中秋节前抢月饼的故事大家或许应该容易理解一些？）
评论区也有不少人表达了对此观点的赞同。
有人说只要不断地开发新产品和迭代新模型，就能从中持续获得商业价值。
还有人说，模型改进的频率将直接决定模型本身的商业价值。
但是，模型的商业价值由什么决定，又该如何实现？
模型发展在走CNN老路吗？
模型必须做小，用起来才顺手。
比起大型模型，小型模型成本低应用便利，更能收获商业市场的青睐。贾扬清就发现，行业趋势在于研发和使用尺寸更小性能强大的模型，人们也更愿意把规模参数在7B-70B之间的中小型模型作为商业使用的选择。
作为前大模型时代的亲历者，贾扬清在当下LLM模型市场上嗅到了熟悉的味道，先变大再变小变高效，这和CNN时期的模型发展简直一模一样。
贾扬清还对CNN的发展历程做了一个简单的介绍。
首先是2012年，AlexNet开启了模型大小增长的序幕。2014年的VGGNet就是一个规模较大的高性能模型。
到了2015年，模型尺寸开始缩小。GoogleNet 将模型大小从GB降至MB，缩小了100倍，还同时保持了良好的性能。同年面世的SqueezeNet也遵循了追求更小尺寸的趋势。
在此之后，模型发展的重点转移到了维持平衡。比如如 ResNet(2015)、ResNeXT(2016)等模型都保持了一个适中的规模，注重计算效率。
贾扬清还介绍了CNN的一个有趣的应用，Google的MobileNet（2017），占用空间小性能优越，还具有出色的特征嵌入泛化。
最后，贾扬清引用了Ghimire 等人在《高效卷积神经网络和硬件加速调查》里的一张图：
他还进一步发问，LLM模型未来会遵循和CNN一样的发展趋势吗？
大型模型的盈利思考
不过贾扬清也补充道，虽然行业趋势是模型小型化，但并不意味着号召大家放弃尺寸更大的模型。
但这随之而来的是另一个问题：大型模型的成本会更高。
此前也有人提出质疑，对大型模型服务商的运营成本和营运收益做了简单的计算，每天8张H100显卡运营节点的成本约为1000美元，每天可以提供2600万token的服务，但按Llama 405B每一百万token 3美元的价格，怎么算都是亏本的，无法盈利的大型模型不会被市场抛弃吗？
贾扬清表示，哎你说这个我就不困了，我熟我来说：）
贾扬清认为，虽然每个请求大约每秒输出30个token，但通过批量处理（同时处理多个请求）可以显著提高总吞吐量，可以达到比单个请求高出10倍或更高的吞吐量。
同时他还指出，每秒大约30个token指的是输出token，大模型对于输入token的处理速度更快，这也增加了处理的总token数，大模型通常对输入和输出分别计费，也正是这个道理。
在后续的另一个回复，贾扬清做了更详细的量化计算：
批量输出速度：单并发405b推理通常有每秒30个token的输出速度。合理的并发可以使总吞吐量提高10倍，达到每秒300个token的输出吞吐量。
输入token：输入token也被计费，通常输入token的数量远大于输出token。一个常见的聊天机器人应用可能有2048个输入token和128个输出token。假设输入输出token比率为10:1，那么每秒300个输出token的处理量相当于每秒3000个输入token。
价格：每天总共处理285,120,000个token，按当前Lepton价格每百万token2.8美元计算，收入为798.34美元。
机器成本：以lambda按需价格为基准，每张H100卡每小时3.49美元，8张H100卡一天的成本为670.08美元。
收入798.34美元，成本670.08美元，因此通过整合多种技术方法，在合理流量下（像Lepton这样的大模型技术服务商）是可能盈利的。
当然，这只是一个简单的推算，实际的盈利还会受到流量稳定性、计费方式、按需使用GPU的机器成本控制、解码、提示缓存以及其他因素的影响。
但某种程度上说，类似深度学习时代对CNN的不断优化，在大模型时代，也需要技术人员对于模型进行种种优化，来保证性能提高的同时不断降低成本，这正是贾扬清看好的创业路线。
One more thing
我们不妨再多讨论一下，对于贾扬清这样的AI Infra创业者，模型大小的潮流变化对他的商业模式有什么影响？
这个问题，要分不同情况分析。
如果模型参数量越大，提供模型服务的门槛越高（参考Llama 405B），其客单价自然也就越大；
另一方面，由于很多小模型实际是在大模型的基础上蒸馏而得到，模型小了，所需的计算资源并没有等幅度减少；
由于较小的模型更容易部署在不同的设备和平台上，这可能会带来应用场景的增加，虽然客单价可能降低，但在需求数量上的增加反而可能使得总收入增加；
对于贾扬清来说，META的开源路线使得贾扬清的服务对象扩大，因此开源对他来说更有利。
看来不管未来模型规模怎么不变化，贾扬清都有机会凭借技术升级稳坐钓鱼台。这有点像之前的中国股市，不管什么消息，都是“利好茅台”啊。
