在科技行业持续关注人工智能发展走向的当下，大语言模型的成本与技术突破成为焦点话题。2 月 11 日，百度创始人李彦宏在阿联酋迪拜举办的 World Governments Summit 2025 峰会上，与阿联酋 AI 部长奥马尔・苏丹・奥拉马(Omar Sultan AI Olama)展开对谈，深入探讨了以 DeepSeek 为代表的大语言模型技术变革，其中 “大语言模型每年推理成本降九成以上” 这一观点引发行业广泛关注。

李彦宏指出，创新速度正以前所未有的态势发展。回顾过去，摩尔定律提及每 18 个月性能翻倍、价格减半，而如今在大语言模型领域，推理成本每年能够降低 90% 以上，这一进步远超过去几十年的计算机革命进程。这样的成本降低，意味着在相同的投入下，企业和开发者能够获得更多的模型使用量和更高的效率，从而推动 AI 技术更快地普及和应用。

以实际应用场景来看，在企业的智能客服领域，以往部署一套基于大语言模型的客服系统，需要高昂的推理成本，使得很多中小企业望而却步。如今，随着成本的大幅降低，这些企业能够以更低的投入实现智能客服的搭建，提高客户服务效率，降低人力成本。在内容创作领域，自媒体创作者利用大语言模型辅助写作时，也不再需要担忧过高的使用成本，能够更频繁地借助模型的能力来生成创意、撰写文案。

李彦宏还谈到，创新无法被计划，我们能做的是营造有利于创新的环境。中国由于计算资源的限制，在推理和训练方面积极创新以降低成本，并且在过去一年取得了显著进步。百度凭借搜索引擎与大语言模型的天然接近性，在 2023 年 3 月推出文心一言，走在行业前列。而如今 DeepSeek 的出现，更是为行业带来了新的变革力量。

DeepSeek 研发的开源 MoE 大模型 DeepSeek-V2 性能达 GPT-4 级别，且开源、可免费商用 。其采用 Transformer 架构，引入 MLA(Multi-head Latent Attention)架构，大幅减少了计算量和推理显存，每 token 成本大幅降低。实际部署在 8 卡 H800 机器上，输入吞吐量超过每秒 10 万 tokens，输出超过每秒 5 万 tokens 。这一技术突破不仅使得模型性能得到提升，更重要的是在成本控制上为行业树立了新的标杆。

对于数据中心和 AI 基础设施的未来，李彦宏认为，尽管大语言模型成本在降低，但技术发展迅速，仍需持续投入芯片、数据中心和云基础设施，以打造更优秀、更智能的下一代模型。虽然在探索过程中可能会花费大量资金，但一旦找到捷径，就能以更低的成本训练出高性能模型。

从行业影响来看，大语言模型成本的降低，将促使更多企业和开发者投身于 AI 领域。一方面，小型创业公司能够以更低的门槛进入市场，利用大语言模型开发创新应用，为行业注入新的活力;另一方面，大型企业也能够在降低成本的基础上，进一步拓展 AI 应用的广度和深度，推动 AI 在医疗、教育、金融等更多领域的落地。

在这个快速发展的 AI 时代，DeepSeek 带来的成本革命只是一个开始。随着技术的不断进步，我们有理由期待大语言模型在成本和性能上取得更大的突破，为人类社会的发展带来更多的可能性。而百度作为行业的重要参与者，也将在李彦宏的引领下，继续在 AI 领域探索创新，推动技术的发展和应用。