Penggunaan model berat terbuka melonjak, mampukah vendor perisian mengekalkan manfaat penjimatan kos?
Data daripada dua platform pembangun menunjukkan bahagian penggunaan model berat terbuka meningkat dengan cepat. Morgan Stanley berpendapat penurunan kos inferens akan meluaskan skop aplikasi perisian, tetapi persaingan dan kuasa tawar-menawar pelanggan mungkin mengambil sebahagian daripada manfaat tersebut.
Sumber asal：Morgan StanleyPertama diterbitkan di Unhidea：Tarikh sumber asal：
Inti utama
Model berat terbuka mengurangkan kos aplikasi AI. Vendor perisian yang paling berpotensi mendapat manfaat ialah syarikat yang mampu memperluas aliran kerja kompleks dan mempertahankan harga melalui data proprietari serta hubungan pelanggan.
Seberapa pantas penggunaan model berat terbuka berkembang?
Pada platform akses model OpenRouter, bahagian token yang diproses oleh model berat terbuka dalam kalangan 50 model popular teratas platform meningkat daripada kira-kira 22% setahun lalu kepada kira-kira 72%; 50 model ini merangkumi kira-kira 90% daripada token yang dijejaki platform.
Data daripada platform aplikasi dan ejen Vercel juga menunjukkan bahagian penggunaan token oleh model berat terbuka meningkat daripada 7% pada Disember 2025 kepada 63%. Kos per token yang lebih rendah menjadikan lebih banyak tugas harian berdaya maju dari segi ekonomi.
Data kedua-dua platform mencerminkan penggunaan oleh pengguna masing-masing. Pengguna OpenRouter mungkin lebih cenderung terdiri daripada pembangun yang peka terhadap kos dan mempunyai kemahiran teknikal yang tinggi, dengan beban kerja yang lebih kecil; oleh itu, perkadaran ini tidak boleh terus dianggap sebagai bahagian seluruh industri.
Mengapa penurunan kos tidak semestinya menjadi keuntungan vendor perisian?
Model berat terbuka membolehkan vendor mengurangkan kebergantungan pada antara muka model proprietari yang mahal, memperhalus model untuk aliran kerja dan menyerahkan tugas mudah kepada model yang lebih murah. Proses automasi dan percubaan percuma yang sebelum ini terlalu mahal juga mungkin menjadi lebih praktikal hasilnya.
Namun, pesaing dan pasukan dalaman perusahaan juga boleh menggunakan model ini. Jika pelanggan meminta sebahagian daripada penjimatan kos atau beralih kepada alternatif, harga dan margin kasar vendor perisian mungkin tertekan.
Secara keseluruhan, Morgan Stanley menjangkakan model berat terbuka membantu menstabilkan margin kasar perisian. Namun, infrastruktur data analitik secara tradisinya menyerahkan sebahagian manfaat kecekapan teknikal kepada pelanggan; hasil dan jumlah keuntungan kasar mungkin tertekan dalam jangka pendek, sebelum pertumbuhan penggunaan dan peluasan aliran kerja berpotensi mengimbangi kesannya.
Bank itu berpendapat vendor yang memiliki data proprietari, maklumat konteks perusahaan dan aliran kerja kompleks lebih mampu mengekalkan harga; vendor yang bergantung pada proses mudah atau fungsi tunggal pula lebih sukar memperoleh peningkatan margin kasar yang sama.
Apakah lagi yang menentukan penerimaan oleh perusahaan?
Model berat terbuka bukan Barat kini menyumbang majoriti penggunaan, tetapi perusahaan di Eropah dan Amerika Utara mungkin teragak-agak kerana kebimbangan geopolitik, reputasi atau keselamatan. Morgan Stanley menjangkakan lebih banyak model Amerika Syarikat tersedia untuk dipilih sepanjang tahun mendatang, sekali gus menggalakkan penerimaan oleh perusahaan.
Bank itu berpendapat tempat pembangunan model perlu dibezakan daripada cara model dihoskan dan ditadbir: platform awan besar boleh membantu menangani kebimbangan perusahaan melalui pengehosan serantau, sambungan persendirian, penyulitan, kawalan akses dan pemantauan berterusan; peningkatan keupayaan model Barat juga membantu meluaskan pilihan.
Bahagian perisian mana yang mempunyai lebih banyak peluang, dan di manakah kekangannya?
Dalam infrastruktur, lebih banyak aplikasi AI memerlukan data perusahaan, pengambilan maklumat, pemantauan dan tadbir urus. Platform data mungkin mendapat manfaat daripada jumlah pertanyaan dan permintaan untuk akses data terkawal, manakala vendor pemantauan boleh memenuhi keperluan baharu pengurusan panggilan, ralat dan kos yang timbul daripada ejen.
Namun, pelanggan juga mungkin menggabungkan model berat terbuka dengan infrastruktur sumber terbuka untuk membina alternatif yang lebih murah secara dalaman; jika pengoptimuman automatik mengurangkan pertanyaan berulang atau pemprosesan data, penggunaan bagi beban kerja yang sama juga mungkin menurun untuk vendor yang mengenakan caj berdasarkan penggunaan.
Dalam keselamatan, akses ejen kepada data perusahaan, bukti kelayakan identiti dan aplikasi meluaskan skop perlindungan, manakala model kos rendah juga boleh membantu memproses amaran dan mengautomasikan respons. Pelanggan atau pesaing juga mungkin menggunakannya untuk menggantikan sebahagian fungsi keselamatan lanjutan yang sebelum ini dikenakan bayaran.
Dalam perisian aplikasi, Morgan Stanley optimis terhadap vendor perisian mendatar dan menegak yang menguasai aliran kerja kompleks, seperti ServiceNow, Atlassian dan Shopify. Vendor menegak boleh menggunakan data industri untuk menyesuaikan model dan mengautomasikan proses yang sebelum ini bergantung pada tenaga manusia; tetapi tindakan yang terlalu perlahan juga mungkin membolehkan pendatang baharu AI merampas pintu masuk untuk melaksanakan aliran kerja.
