据一位知情人士透露，此前尚未对外披露的消息显示
，本月早些时候，OpenAI 工程师向部分内部同事透露 ，通过一系列全新的技术优化手段
，他们找到了一种可将模型推理运行成本降低一半以上的方案。

　　工程师将这套新技术应用于未注册免费 / 付费账号的访客访问 ChatGPT 场景后，峰值时段所需的英伟达显卡算力规模一度仅需几百块 ，这一数字低得超乎预期 。（当然
，OpenAI 针对这类匿名访客设置了调用频次限制，该群体的 ChatGPT 整体使用量并不算高。）

　　目前 OpenAI 并未公开本次效率提升所采用的具体技术细节 ，业内推测常用优化手段包含：模型量化 、键值缓存（让模型记忆过往计算信息
，避免重复运算）、请求批量处理（批量应答用户查询而非逐条处理）
、调度请求至低功耗轻量化模型或模型子模块来完成应答等
。

　　不过等到今年晚些时候 OpenAI 推出参数量更大的新一代模型后，这批优化技术带来的降本效果或许会有所减弱 ，因为大参数模型本身的运行成本会显著走高。

　　这类推理优化技术被竞品 Anthropic 称作算力倍增技术
，也是各大 AI 实验室重点攻坚的方向 。至少从 2023 年年中开始，Anthropic 首席执行官达里奥・阿莫代伊就曾在播客节目中公开提及这一概念
。他当时表示 ，公司严格限制知晓单套算力优化方案的内部人员范围，一旦相关技术被同行复刻
，将会让其他 AI 实验室获得竞争优势。（算力倍增技术同样也可指代模型训练阶段的各类效率优化手段 。）

　　这类优化技术的重要性愈发凸显，当下头部 AI 研发企业普遍面临服务器算力供给紧缺的困境
。即便企业签约新建或租赁数据中心 ，项目从开工到正式投产往往需要数月甚至数年时间。（OpenAI 也在联合博通自研面向大模型运行的专用芯片
，试图进一步压低推理成本，目标是相比英伟达商用芯片实现降本 。）

　　OpenAI 本次技术优化落地后 ，市场也十分关注企业将如何处置省下的算力成本
。一方面
，OpenAI 可以把红利让渡给用户：要么提升付费订阅用户的 ChatGPT 调用额度，要么下调面向开发者开放的模型接口定价。如今老版本模型的调用价格已经降至最初定价的几分之一 ，推理优化正是核心原因之一 。

　　这将进一步巩固 OpenAI 高性价比模型服务商的市场定位
，近期竞品 Anthropic 就因模型定价偏高饱受争议 —— 即便其模型输出效果更优异
。

　　另一方面，OpenAI 也可以选择用降本收益提升毛利率 ，而公司毛利率主要由推理算力成本决定。今年一季度 OpenAI 毛利率为 39%
，较去年同期的 33% 有所提升，但距离年末 52% 的目标毛利率仍有不小差距 。

　　想要达成年度目标 ，公司在今年剩余时间需要实现平均 56% 的毛利率。Anthropic 今年上半年营收大幅暴涨，本季度有望实现意外盈利
，也充分印证了行业景气周期下毛利率的提升速度
。

　　现阶段 OpenAI 尚不具备绝对的定价话语权，但本次推理优化技术将大幅拓宽其毛利率改善的路径。