对于大型企业客户，OpenAI根据规模（Scale）收费 原图定位

客户需求的展望：面对当下情形，软件服务商需在与闭源头部厂商合作或选择免费开源方案之间做出抉择。具体来看：与开源方案相比，闭源大厂技术更为领先。目前开源项目的准确度仍不及 2021 年发布的前代模型 GPT-3.5 与 PaLM。闭源大厂为软件服务商封装中间技术细节，简化训练、部署等环节，降低软件厂商技术难度，并提升接入、开发效率。闭源模型会直接提供一步到位的 API 端口，软件服务商直接将 API 接入到软件中就可以使用。与闭源大厂合作的潜在顾虑：昂贵的成本、用户隐私&数据安全等。而基于开源方案自建大语言模型使资金投入更加灵活与可控。开源方案可将数据留在本地，最大限度地保护用户隐私和数据安全。目前开源社区中基于 LLaMA、Alpaca、Bloom 等的开源项目都是免费提供。根据自身的数据规模以及相关业务对于准确度的要求，企业可以灵活控制对硬件采购的投入以及相关训练成本的支出。与此同时，市场也出现了诸如 Colossal-AI等开源解决方案，致力于优化底层推理和训练的效率。但开源方案亦存在潜在问题，如社区不成熟、模型迭代速度慢，与闭源模型技术能力存在明显差距。