随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是AI大模型的崛起，训练成本的大幅降低正在为创业者提供了新的机遇。根据行业相关数据，训练一个像GPT-4如此复杂的大型模型，其成本早已不再是过去的高不可攀。以百度智能云的千帆为例，它为众多创业者提供了更加灵活的选择，使得进入AI领域的门槛显著下降。
在过去，训练一个高性能的AI模型需要巨额投资与高素质的技术团队。例如，GPT-4的训练成本虽然未详细披露，但业内普遍估算其对GPU的需求可达数百万美元，而这还不包括人工资源和数据清洗等费用。当前技术的进步与市场环境的变化，让一些模型的训练成本显著下降。
以DeepSeek-V3为例，虽然其成本仍高达数十万元，但性能却能够与后续更新的GPT-4 Turbo和GPT-4o相媲美，甚至超越。再以李飞飞团队研发的s1模型为例，其训练成本之低令人惊叹，甚至在某些数学任务上可以与DeepSeek-R1相匹敌。现在，利用降低至20元的H100显卡租赁价，创业者们只需投入极少的资金就能实现模型微调，这一切都推动了AI技术的快速普及。
讨论到大模型的低门槛，我们很容易想到。在许多创业方案中，为了满足特定业务需求，调试和微调模型变得尤为关键。比如，如果有志于创建一个戒色网站，开发一个聊天机器人来解答用户疑问、提供可执行方案，将是一个理想的应用场景。在以往，大型模型如DeepSeek-R1所需的计算成本可能让许多初创者望而却步。借助于百度智能云千帆的蒸馏技术，创业者能够以较低的成本获得优秀的模型，取得更高效的成本收益比。
这种转变显然不仅限于个别领域。随着机器学习技术的演进，模型的蒸馏和微调成为当前AI应用的重要趋势。蒸馏的目的就是将一个大型模型的知识迁移到一个小型模型中，以达到类似的性能，而所需的计算资源大幅降低。通过对H100显卡资源的合理使用，许多企业目前已经能够以一张卡的配置来运行经过蒸馏的小型模型，大幅降低了原本的门槛。
光有低成本与高效能的模型并不够。为了确保模型的实用性与准确性，企业需在数据清洗、标签标注等方面投入时间和资源。过去，这些过程往往需要团队成员的大量人工操作，方式繁琐且成本高昂。但借助于智能云千帆的自动化流程，企业可以实现全自动化的模型微调和优化，将人力成本降至最低。
随着AI大模型训练成本的逐步降低，越来越多的创业者得以跨入这一领域。百度智能云千帆作为AI技术发展的一部分，为创业者提供了更大的便利。它不仅支持各种类型的模型，包括文本、图像和声音模型，还提供了强大的模型管理和服务功能。
在最近的Create大会上，百度智能云千帆展示了其在模型服务和开发上的强大能力。无论是想要构建招聘、医疗还是娱乐相关的AI应用，创业者都能在千帆上找到合适的工具与资源，借assumeQwen系列等模型进行蒸馏和微调，迅速将创意转化为实际产品。
更值得一提的是，AI技术的普及已不再是理论研究的事情，而是在实体经济中的应用。在不同的行业背景下，企业利用千帆中的自动化反馈机制和数据标注系统，可以自定义出满足自身需求的专业模型，实现个性化与精细化管理。
AI创意的界限也逐渐模糊。的创业者，不再是单纯依靠传统的资本注入，而是更倾向于通过灵活的技术手段与智能云服务来降本增效。在这个过程中，创业灵感的迸发不再局限于董事会会议上，而在每个人的生活中随处。
短短几年的时间里，AI大模型训练的趋势正在以极快的速度演变，百度智能云的千帆是这个变化中的一股重要推动力。未来，随着技术的日臻完善，AI将成为创业者们的一大利器，助力他们在这个充满竞争的市场中创造更多的可能性。