五大聪明策略：企业利用AI降低成本及增强性能的方法
发布时间：2025-08-19 10:26:21 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：9 次
在当今的商业环境中，企业普遍认为，人工智能模型的运算需求极为庞大，因此他们必须寻求更多的计算能力。但 Hugging Face 的 AI 与气候负责人 Sasha Luccioni 认为，企业可以通过更聪明的方式使用 AI，来提高模型的性能和准确性，而不是一味追求更高的计算资源。
Luccioni 指出，企业在使用 AI 时常常选择大型通用模型，然而实际上，针对特定任务的精简模型可以在精确度和成本上超过这些大型模型，并且能显著降低能耗。她的研究显示，任务特定模型的能耗比通用模型低20到30倍。
其次，企业应当将效率作为默认选项。通过运用 “推力理论”，可以在系统设计中引导用户行为，减少不必要的计算消耗。例如，企业可以限制默认开启高成本的计算模式，鼓励用户选择最适合的计算方式。
另外，硬件利用率的优化也非常重要。企业应当考虑使用批处理、调整计算精度及优化批次大小，以减少资源浪费。通过对硬件的细致调节，企业可以大幅提升计算效率。
为鼓励能源透明度，Hugging Face 还推出了 AI 能效评分机制，这一评分系统对模型的能耗效率进行评估，促使开发者关注能效问题。
Luccioni 建议企业反思 “更多计算就更好” 的传统思维。与其追求大型 GPU 集群，不如从如何聪明地达成结果出发，利用更优的架构和数据管理来提升性能。
划重点:
🌟 选择针对特定任务的模型比使用大型通用模型更具成本效益，能显著降低能耗。
🔍 将效率设为默认选项，通过推力理论减少不必要的计算开销。
⚙️ 优化硬件利用率和能效评分，提升计算效率，促进可持续 AI 系统的发展。
企业聪明使用 AI 的五大策略（兼顾“降本”与“提效”）
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用“小模型”做“大事情”
与其一上来就用 GPT-4 这类巨无霸，不如针对业务场景训练/微调轻量级、任务专用模型。Hugging Face 的测试显示，这种“小模型”在准确率可比肩通用大模型的同时，能耗降低 20–30 倍，推理成本同步下降。 -
把效率设为“默认选项”
在系统设计阶段就引入“推力理论”：
• 高成本模式默认关闭，仅当用户明确勾选才开启；
• 用批处理、混合精度、动态 batch size 等手段榨干 GPU 最后一滴算力；
• 给每个模型打上公开的“AI 能效分”，让研发团队像盯延迟一样盯能耗。 -
让 AI 干“体力活”，释放人力做创新
• 重复性、规则明确的流程（发票审核、测试脚本生成、L1 客服、数据录入）优先交给 RPA + LLM；
• 省下来的人力转去做高价值的客户洞察、流程优化，形成“降本–创新”正循环。 -
与财务/业务部门“共创”预算
• CIO 与 CFO 共用一张 ROI 表：把 GPU/云支出拆成“训练、推理、存储、运营”四大科目，逐条找浪费；
• 用 FinOps 框架做实时成本归属、异常检测；
• 用预留实例、竞价实例、Savings Plans 与云厂商议价，最高可再省 40–60 %。 -
清理并简化技术栈
• 盘点遗留系统、重复 SaaS、僵尸数据——“一刀切”下线或迁移到低成本云；
• 统一平台、减少供应商数量，既降低许可费，又方便后续统一接入 AI 能力；
• 把省下的预算再投入到真正产生业务价值的 AI 项目中。
一句话总结：算力不是唯一生产力，“用对模型、用对流程、用对人”才是企业 AI 降本增效的长期主义。
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