El problema actual de la IA ya no es aquel cuyo modelo grande es más fácil de usar o más potente, sino que muchas empresas sólo descubren que es demasiado cara después de aplicarla a gran escala. Incluso los gigantes tecnológicos estadounidenses como Uber y Microsoft están intentando reducir costos. La gente común y corriente se encuentra en la misma situación. Hay muchas personas que utilizan IA de forma intensiva todos los días y utilizan cientos de millones o incluso miles de millones de tokens cada día, lo que cuesta dinero.En la reunión interna de NVIDIA, algunos empleados también hicieron preguntas, preocupados de que los tokens se desperdiciaran y solo se hicieran esfuerzos superficiales sin mejorar realmente la productividad.
El director ejecutivo de NVIDIA, Jen-Hsun Huang, respondió que en las primeras etapas de cualquier tecnología, las personas a menudo no están lo suficientemente familiarizadas como para usarla libremente, por lo que no busquen la perfección desde el principio. Es necesario dar el primer paso para adoptar las nuevas tecnologías.
En cuanto al tema de los costos, dijo que está bien perder un poco de dinero, pero la clave es no perder el tiempo.
Con respecto a la cuestión de quemar dinero en tokens, la actitud de Huang Renxun apoya mucho el uso extensivo de la IA por parte de todos. Anteriormente dijo que un ingeniero con un salario anual de 500.000 dólares,Si la tarifa simbólica es inferior a 250.000 dólares, estará muy preocupado y explotará si sólo utiliza 5.000 dólares.
El punto de vista de Huang Renxun es que preferiría darles la mitad de su salario antes que permitir que los empleados utilicen la IA para aumentar la eficiencia 10 veces.
Sin embargo, el trasfondo detrás de los comentarios de Huang Renxun es que la empresa puede reembolsar a los empleados los gastos simbólicos, y los empleados no tienen que pagarlos ellos mismos, al menos la mayoría de los gastos. Sin embargo, la situación actual es que con el aumento en el uso y el uso de tokens se ha convertido en un indicador del KPI de evaluación de los empleados, quemar dinero no es un problema menor.
Incluso Jen-Hsun Huang, que vale un billón de dólares, solo dijo cuando respondió la pregunta esta vez que estaba bien desperdiciar un poco, y no se atrevió a decir que lo usaría de manera casual. Después de todo, las empresas estadounidenses utilizan principalmente IA de OpenAI y Anthropic.La cotización del Token es más de 50 veces mayor que la de DeepSeek y la velocidad de quema de dinero no está al mismo nivel.