【新智元导读】诞生一年半，Llama家族早已稳坐开源界头把交椅。最新报告称，Llama全球下载量近3.5亿，是去年同期的10倍。而模型开源让每个人最深体会是，token价格一降再降。

　　而在这仅有的一年半里，Llama已经从一个最先进的单体基础模型，发展成为，一个面向开发者的强大生态系统。

　　LeCun还不忘给自家模型宣传一波，越来越多的大公司、小公司、初创公司、政府和非营利组织，正基于此开发新的产品和服务。

　　另外，值得关注的一点是，自今年5月Llama 3.1发布之后，云服务商对模型API token调用需求，翻了一番还要多。

　　一些Meta最大的云服务提供商，从2024年1月到7月，Llama的每月token量增长了10倍。

　　从微软云、英伟达、谷歌云等科技巨头，到Groq、Databricks等初创公司，全都支持Llama模型的使用。

　　近期，OpenAI官宣降价后，GPT-4o的token成本，现在是每百万token4美元。（假设是80%输入和20%输入token混合率）

　　这是因为，API提供商（如Anyscale、Fireworks、Together AI初创公司，以及一些大型云服务商）并不需要担心赚回开发模型所需的成本，因此他们可以直接在价格、速度等其他因素上，开启竞争。

　　此外，一些芯片公司Groq（快速生成token领先者）、Samba Nova（能以114 token/s速度运行Llama 3.1 405B）、，以及英伟达、AMD、英特尔、高通等半导体巨头，在硬件上的创新，近一步拉低了模型价格。

　　「到目前为止，Groq已经使用Llama模型套件和自家LPU Inference，每天向40多万开发人员提供50亿个免费token」。

　　在构建用程序时，吴恩达发现，根据未来技术发展方向，进行设计是非常有用的，而非局限于当前水平。

　　基于多家软硬件公司的技术路线（改进半导体、更小的模型、推理架构中的算法创新），可以预见的是，token价格还将持续下降。

　　这意味着，即便你构建的智能体工作流看起来成本太高，而随着token价格不断下降，或许在某个时间，这套方案在未来也变得经济可行。

　　假设你创建了一个APP帮助人类，可每秒连续输出100个token。那如果百万token 4美元，每小时只花费1.44美元。

　　小扎希望，到今年年底，让Meta AI成为全球使用量最多的AI助手，超越OpenAI的ChatGPT。

　　据内部2位员工透露，8月初，Meta AI（2023年9月发布）在发布不到一年时间里，收揽了至少4亿月活跃用户和4000万日活跃用户。

　　这些数字从侧面反映了，超30亿用户的Meta，每天至少使用Meta旗下的一款应用中的AI助手。

　　但一些使用Meta应用程序的人，在Facebook、Reddit、X上，抱怨Meta过于激进地推广AI助手，比如在其APP的键盘上添加搜索按钮。

　　出于对用户参与度的担忧，Meta员工可能会不定期讨论的一个问题是，是否有些用户无意间使用了Meta AI。

　　8月初使用数据显示，大约10%的月活跃用户，每天使用助手来回答问题、生成图像和执行其他任务。

　　2022年11月，ChatGPT首次推出。截至目前，每周有超2亿人使用。鉴于最近的使用数据，Meta AI可能相距不远。

　　数百万用户每月需要支付20美元，成为ChatGPT Plus用户，才能用上最先进模型撰写、编程、答问的能力。

　　而Meta AI被视为，未来公司获得这些巨额投资回报的关键部分，主要用于开发这一产品的背后大模型Llama。

　　4月，他们将Meta AI添加到其应用程序的搜索栏和信息流中，并为其推出了独立网站meta.ai。

　　同月，Meta还推出了一个新版本的AI助手，该版本能够识别和解析图像，并在其Ray-Ban智能眼镜中广泛应用。

　　目前，该助手在Meta的应用程序中可用的语言有8种，并在22个国家提供，同时在美国和加拿大的智能眼镜中提供英语版本。

　　开源AI技术正在迅速发展，推动着生成式AI的重大创新。通过GitHub和Hugging Face等可访问的研究和平台，社区已经启动了取得突破性成果的项目。

　　自2023年第一季度的温和增长以来，开发者的兴趣已经增长并稳定下来，进入了「稳步爬升的光明期」（Slope of Enlightenment）——价值驱动的创新在此增长。

　　2024年，参与开源AI的参与者数量激增，新的参与者如Neum AI和Patronus AI进入了这一领域，而像Vian AI这样的老牌参与者也为其用户提供了开源工具包。

　　然而，围绕模型训练和监督用例的初创企业活动有所增加，这表明可能会向在小众数据上微调模型和增强AI治理的方向转变。

　　在开源模型领域，领先者开始显现，开发的新模型较少，更多的重点放在来自Mistral和Meta等公司的改进和更高效的版本上。

　　开源使得研究更具成本效益和可访问性，促进了来自多元创作者的创新，并且法律限制较少。据统计，有41%的企业用户倾向于选择开源来满足生成式AI的需求。

　　过去两年，开源AI领域已完成60多笔交易，总融资额超过130亿美元。这些交易中有超过45%属于A轮及以上的融资，表明对增长阶段投资的强烈关注。

　　在开源AI领域中，模型训练和开发工具是获得资金最多的细分领域（不包括Mistral和Databricks），占总融资的60%。

　　如今，开源和闭源模型之间的基准差距现在比以往任何时候都要小——Meta Llama和Mistral在MMLU上的表现几乎与GPT-4o相同。

　　AutoGPT和ModularML的Mojo在2023年引领了GitHub热度——自那时以来，多个仓库已经获得了显著的进展。

　　LeRobot提供基于PyTorch的真实世界机器人模型、数据集和工具，旨在使机器人技术更易于访问。它具有最先进的模仿学习和强化学习方法，提供预训练模型、人类收集的数据集和模拟环境。

　　由英伟达支持的MindsDB是一个使用企业数据构建AI模型的平台。MindsDB简化了数据源和AI/ML工具之间的连接，自动化工作流程以创建定制的AI系统。

　　本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布，仅代表该作者或机构观点whatsapp现在最新版本，不代表澎湃新闻的观点或立场，澎湃新闻仅提供信息发布平台。申请澎湃号请用电脑访问。