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关键是，AI比人便宜。Tech星球咨询多家开通了AI外呼业务的企业，他们表示，业内一般有两种模式，按时间计费，1分钱/每6秒计费，没到6秒也会按6秒计费，“费用有两部分，一部分是运营商底层通话线路费用，然后是AI机器人费用”。也有国内智能客服头部企业表示，他们是按照流量计费，算下来一通电话也不过几毛钱。,在金融行业、医院门诊部，企业的IT部门，从业者都发现了这一点:传统行业的算力基础设施，已经不够用了!,至此，通用算力可支持的AI大模型，参数规模突破了千亿，彻底填补了行业空白，成为了企业拥有AI的新起点。

然而，大语言模型的开放性并非简单的二元特性。基于Transformer的系统架构及其训练过程极为复杂，难以简单归类为开放或封闭。开源大模型并非一个简单的标签，更像一个光谱，从完全开源到部分开源，程度各异。,不过，一位采用过AI外呼机器人的建筑材料企业称，想要机器人完全代替人类是不可能的，因为机器永远不可能像人一样有灵活沟通技巧。机器人的本质是帮助人做前期筛选。非金融行业接通率在40%-60%之间，而金融行业可能只有25%-40%，甚至更低。要实现效率最大化，一般有意向的客户，企业会立马安排人工跟进。

尽管微软是OpenAI的最大投资者，已向其注资约130亿美元，约合人民币939.17亿元，并作为其独家云服务提供商，但两家公司在AI产品和搜索引擎领域的竞争态势日益明显。,最近，LC信息的研发工程师，仅靠4颗CPU，就让千亿参数的「源2.0」在通用服务器上跑起来了!,过去一年，大语言模型的数量大幅增加，许多都声称是开源的，但它们真的有多开放呢？,而商业公司则利用其资源优势，开发出更为强大的模型，并通过适当的开源策略在竞争中获得优势。

计费规则和行业也有关系。一位行业人士表示，金融行业0.15元一分钟，非金融行业0.13元一分钟，金融行业贵更多是因为投诉太多了，导致AI外呼企业的成本增加。,Mistral Large2 的情况类似，在模型权重和 API 方面保持了较高的开放度，但在完整代码和训练数据方面的开放程度较低，采用了一种平衡商业利益和开放性的策略，允许研究使用但对商业使用有所限制。