科技領航者的影片出現後，各種科技大V幾乎都在同一時間釋出了相應的文章或影片。
其大致內容都差不多，先是科普一番網際網路產品和AI大模型的區別。
網際網路產品有邊際效用，而AI大模型沒有。
網際網路產品最重要的變現手段就是廣告變現，而AI大模型並不適用。
AI大模型身為一個生產力的工具，最合適的變現手段無疑就是付費了。
雖然也有一小部分大V持有不同的態度，認為AI大模型不應該收費，應該普惠全民，但這樣的聲音確實不大，根本不足以影響網路的輿論走勢。
而就在豆包AI熱度最高的時候，豆包科技官方突然釋出了一份海報。
這是一份類似成本構成的海報，海報分成了幾個部分，用清晰易懂的內容寫明白了整個豆包AI的成本構成。
第一部分是算力基礎設施。
大模型的訓練需要大規模平行計算能力，單單這些基礎算力投入就花費了10億元。
第二部分是訓練成本。
算力消耗，訓練期間額外電力支出，高質量對話資料、知識庫資料採集及人工標註費用，訓練資料儲存、模型引數儲存及內部網路頻寬費用等等，這部分花費了已然達到3億元。
第三部分則是人才與研發支出。
人工智慧研發是典型的人才密集型領域，單單技術人員的薪酬和研發費用，還有一些學術合作和相關工具採購等等，總花費也是數千萬元。
第四部分則是單次呼叫成本估算。
模型上線後，每次使用者請求都會產生持續性的計算開銷。
最終還給了一個假設，每天100萬人使用、每人每天呼叫10次，單日推理成本約為5萬元，每月150萬元推理支出。
整個海報清晰明朗，明確地給出了整個AI大模型的成本結構，而在釋出海報的同時，豆包AI還帶上了一句話。
很多人問，為什麼豆包AI要收費？
答案很簡單：AI不是造出來就結束的，而是一條需要持續奔跑的賽道。
豆包AI 1.0只是一個起點，要讓它變得更聰明更好用，我們需要持續訓練2.0、3.0......
畢竟這每一代模型的背後，都是指數級增長的算力投入。
而另一方面，大模型用得越多，它消耗的算力就越多，這是AI與普通軟體的本質區別。
這是一個高技術壁壘、高持續投入的行業，收費不是目的，而是讓這項技術能夠長期、健康地服務每一個人的保障。
收費，是為了讓AI走得更遠。
......
隨著豆包科技的成本報告海報公佈，整個輿論再一次沸騰起來。
“我去，人工智慧投入這麼大的嗎，還需要迭代，這樣看確實不怎麼賺錢。”
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