随着人工智能聊天工具ChatGPT持续火爆，诸如谷歌和微软等提供业务的公司已经开始在界面中整合人工智能聊天机器人功能。但对于这些科技巨头来说，这种聊天机器人风格的引擎会让运营成本增加10倍，带来高达几十亿美元的支出。

　　 人士提醒说，现在确定聊天机器人的具体成本还为时过早，因为运行效率和使用情况会因为所涉及的技术有很大差异，而且产品早就用人工智能提供技术支持。

　　 埃森哲首席技术官保罗·多尔蒂说，尽管如此，拥有几十亿用户的巨头之所以没有立即推出人工智能聊天机器人，考虑成本是两个主要原因之一。

　　 他说：一是准确性，二是你必须以正确的方式扩大规模。

　　 多年来，Alphabet和其他公司的研究人员一直在研究如何以更低成本训练和运行大型语言模型。

　　 更大模型通常需要更多的芯片进行推理，因此运行成本更高。能让消费者趋之若鹜的人工智能背后模型规模相当庞大，比如说ChatGPT背后的模型就有1750亿个参数，每次运行的成本也会随用户查询的长度而不断变化。

　　 一位资深科技高管表示，要让几百万消费者使用这种人工智能，目前成本仍然过高。这位不愿透露姓名的高管表示：这些模型非常昂贵，因此下一阶段的进步将降低训练这些模型和推理的成本，这样就可以在每个应用程序中使用它。

　　 一位知情人士说，目前OpenAI的计算机科学家已经想出如何通过复杂代码来优化推理成本，从而提高芯片运行效率。

　　 一个长期存在的问题是，如何在不影响准确性的情况下，将人工智能模型中的参数量减少10倍甚至100倍。

　　 如何最有效地剔除，仍然是一个悬而未决的问题，曾负责英特尔人工智能芯片项目的纳文·拉奥说。

　　 与此同时，一些公司考虑付费使用人工智能，比如OpenAI的升级版ChatGPT服务每月收取20美元的订阅费用。技术专家还表示，一种变通方法是将更小的人工智能模型应用于更简单的任务，Alphabet正在探索这一方法。

　　 Alphabet本月表示，较小版的LaMDA人工智能模型将为聊天机器人巴德提供动力，所需的计算能力大大降低，使我们能够扩展到更多用户。

　　 在上周一次会议上，当被问及ChatGPT和巴德等聊天机器人时，汉尼斯表示，更有针对性的模型而不是无所不能的系统才有助于降低成本。