5 个原因说明为什么可选性现在比以往任何时候都更重要

[ayeshshiddika11]

模型激增，能力增强：新的、更强大的模型正在加速涌现。随着全球研究人员和公司不断突破 AI 的极限，六个月前看似尖端的性能如今已成为基本能力。

成本考虑：训练和推理成本对于 GenAI 的开发至关重要。如果他们的说法属实，那么 DeepSeek 以 600 万美元的价格构建高性能模型的成就挑战了最先进的 AI 需要大量投资的假设。这对 AI 构建者来说也是一项显著的成就。这种成本降低使 AI 开发变得民主化，并为创新开辟了新的可能性。

开源势头：开源 AI 运动正在获得前所未有的关注。与专有解决方案能力相媲美的模型可以免费使用，从而激发创新，并使组织能够构建复杂的 AI 应用程序，而无需依赖供应商。

地理多样化：创新正在意想不到的地方涌现，表明突 阿富汗 WhatsApp 号码列表 破性的人工智能发展可以来自任何地方。人工智能创新的全球分布为构建人工智能解决方案的组织创造了新的机会和考虑因素。

DeepSeek 的故事说明了 AI 开发的一个基本事实：唯一不变的就是变化。对于构建 AI 解决方案的组织来说，保持 AI 基础设施的灵活性至关重要。以下是组织如何从 AI 技术堆栈的可选性中获益：

人工智能能力的演变：今天的突破性模型可能是明天的基础技术。组织需要能够在新模型和能力出现时采用它们，而无需重建整个人工智能基础设施。这种灵活性可确保今天的投资随着技术的发展继续创造价值
成本优化机会：随着训练和推理成本的不断变化，组织应采用更具成本效益的解决方案。在模型和提供商之间切换的能力使公司能够优化其 AI 支出，同时保持或提高性能。
基础设施适应性：不同的 AI 模型对基础设施的要求也不同。有些模型可能在现有硬件上有效运行，而另一些模型则可能需要专门的计算资源。灵活的方法允许组织利用其现有基础设施，同时根据需要有选择地采用新工具。