在耗资(zi)数十亿美元开发大模型(xing)之后，科技巨头们正将目光转向小模型(xing)，希望以此开辟赢利的新路径。

据媒体周六报道，大模型(xing)曾被寄予厚(hou)望，被视为推动生成式AI发展的关(guan)键驱动力。但由于运行成本高昂、数据隐私顾虑等掣肘，阻碍了(le)这一技术在企业领域的广泛应用。

如今，苹果、微软、Meta和谷歌等科技巨头纷纷推出参数较少但性能较强的小模型(xing)，意图打开AI盈利增长点。

通常而言，参数越大，模型(xing)性能就越强大。但大参数模型(xing)往往需要(yao)海量数据和算力的支持，其运行成本和能耗较高，对中小企业来说无疑是沉(chen)重负担。

而小模型(xing)以其相对便宜(yi)、节能、可定制等优势而备受青睐。

微软公司Azure AI平台(tai)企业副总裁Eric Boyd表示，小模型(xing)为客户开启(qi)了(le)更多此前因投资(zi)回报不足而无法实现的应用。

谷歌本周发布的"Gemini Nano"小型(xing)模型(xing)已内置至(zhi)新款Pixel手(shou)机，Meta新推出的8亿参数Llama 3号称可媲美OpenAI的GPT-4模型(xing)，法国(guo)初创(chuang)公司Mistral也加(jia)入了(le)这一阵营。

同时，小模型(xing)亮点还在于可确保数据隐私，这些模型(xing)能在设备本地完成运算，无需将敏(min)感信息上传云端，对注重数据保密的企业客户具有吸引力。

此外，小型(xing)模型(xing)的能耗相对较低(di)，可推动人工智能从云端向终端设备延伸。

苹果上月发布了(le)OpenELM小模型(xing)，暗示有意将AI功能植入畅销的iPhone系列。