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开年之后大模型六小虎消息不断（大概都想过个好年？），Minimax昨晚发布了第一个开源模型，架构有创新，成本更低廉，尤其是4M context极其亮眼，算是战略级别的调整了。
那问题来了，Kimi打算怎么接招？国内应用面临豆包的挤压，模型优势不在，出海应用此前又战略性放弃，想想都难呀
附上Kimi和豆包的12月app端活跃用户数据：
Kimi MAU 2100万 - 8% vs 豆包 7500万 +33%
Kimi DAU 339万 +11% vs 豆包 1660万 +35%
那问题来了，Kimi打算怎么接招？国内应用面临豆包的挤压，模型优势不在，出海应用此前又战略性放弃，想想都难呀
附上Kimi和豆包的12月app端活跃用户数据：
Kimi MAU 2100万 - 8% vs 豆包 7500万 +33%
Kimi DAU 339万 +11% vs 豆包 1660万 +35%
MiniMax-01开源：新架构开启Agent时代
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美国“Reverse CFIUS行政令”明年1月1日即将正式生效，其中明确要求对于训练算力高于10^23 FLOPS的应用/模型投资需要进行申报（基本等同于禁止了）。
这是什么概念呢？根据OpenAl在Scaling Laws论文经验公式： 算力 ≈ 6 x 模型参数 * 数据集规模，10^23 FLOPS也就刚够一个千亿模型基于1T数据集训练一次，基本上就限制了美元基金投资国内GPT 4级别以上的大模型。
接下来的问题就是，国内的“六小虎”们将何去何从？
这是什么概念呢？根据OpenAl在Scaling Laws论文经验公式： 算力 ≈ 6 x 模型参数 * 数据集规模，10^23 FLOPS也就刚够一个千亿模型基于1T数据集训练一次，基本上就限制了美元基金投资国内GPT 4级别以上的大模型。
接下来的问题就是，国内的“六小虎”们将何去何从？
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这篇information的报道信息量极大，做了点总结：
OpenAI：收入增长3x+，超过成本的2x+增长速度
- 全年收入预计35-45亿美元：最新月收入2.8亿美元，包括chatgpt订阅付费1.6亿美元，API费用最新每月8000万美元，其他收入4000万美元；未来计划发布搜索殷勤和agent产品（自动化操作软件）来扩充收入
- 推理成本预计40亿美元：年初推广了Chatgpt免费计划，有更多人使用，3月份租了微软35万A100（等效）集群，微软已经给了非常大的折扣了（1.3美元/每卡每小时，仅能cover微软自己的运营成本）
- 数据和训练成本预计30亿美元：远超年初计划的8亿美元，主要是训练新的旗舰模型，Q1使用了预计12万A100（等效）集群
- 员工薪酬预计15亿美元：目前1500人，下半年会继续扩招，去年底是800人，员工薪酬大概5亿美元
与之对比Anthropic收入是OpenAI的1/5，成本却达到了一半
- 全年收入预计8亿美金，但还需要和Amazon分成，最后预计到手4-6亿美金
- 算力成本预计25亿美金（包含推理以及训练）
- 员工薪酬预计2亿美金
OpenAI：收入增长3x+，超过成本的2x+增长速度
- 全年收入预计35-45亿美元：最新月收入2.8亿美元，包括chatgpt订阅付费1.6亿美元，API费用最新每月8000万美元，其他收入4000万美元；未来计划发布搜索殷勤和agent产品（自动化操作软件）来扩充收入
- 推理成本预计40亿美元：年初推广了Chatgpt免费计划，有更多人使用，3月份租了微软35万A100（等效）集群，微软已经给了非常大的折扣了（1.3美元/每卡每小时，仅能cover微软自己的运营成本）
- 数据和训练成本预计30亿美元：远超年初计划的8亿美元，主要是训练新的旗舰模型，Q1使用了预计12万A100（等效）集群
- 员工薪酬预计15亿美元：目前1500人，下半年会继续扩招，去年底是800人，员工薪酬大概5亿美元
与之对比Anthropic收入是OpenAI的1/5，成本却达到了一半
- 全年收入预计8亿美金，但还需要和Amazon分成，最后预计到手4-6亿美金
- 算力成本预计25亿美金（包含推理以及训练）
- 员工薪酬预计2亿美金
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