浙江
在AI行業里，不少人都聽說過大模型的厲害，覺得它們才是技術核心，但實際上，企業真正用得順手、離不開的，反倒是常被忽略的小模型。
大模型雖被頻繁提及，看似能力更強，可從企業實際運營來看，小模型憑借獨特優勢占據了重要位置。
像OpenAI、Meta這些企業，在實際業務中對小模型的依賴度遠超很多人的想象。
畢竟企業更看重實際效果和成本控制，小模型在這兩方面的表現，讓其成為眾多企業開展AI相關業務時的重要選擇，這種現象正在悄悄改變AI行業的應用格局。
成本差太驚人！
最讓企業心動的從來都是成本優勢，以OpenAI為例，最小最快的GPT-5Nano模型每處理一百萬個“token”只要0.1美元，而最強大的GPT-5則高達3.44美元。
更夸張的是，大模型有時為了“思考”會在內部自言自語，消耗成千上萬倍的token，成本直接暴漲。
這種差距讓企業對小模型趨之若鶩，Meta首席產品官ChrisCox在3月的AI相關活動中公開表示，廣告投放用的都是小模型，大模型雖然“聰明”但根本不劃算。
這家公司在財報電話會上也承認，投放廣告時根本不用自家最大最復雜的AI模型，只用大模型來“傳授”廣告投放知識，真正干活的還是輕量級小模型。
值得注意的是“最小最笨”不等于“最沒用”，小模型可以通過專門訓練或復雜提示變得極度適合某項任務。
紐約的HarkAudio花了數年時間，用人工精選的播客片段訓練出專屬小模型，如今能從全球50萬播客中自動抓取剪輯精彩片段。
CEODonMacKinnon坦言，大模型雖然聰明，但無法高效利用他們的獨家數據，也沒法吸收編輯反饋。
AI流水線上線
現在的AI公司早已不迷信“一個大腦包打天下”，而是搭建起AI流水線。
信息從一頭進來，經過一連串小模型加工篩選，最后變成數據或產品流出，每個環節都由專門的小模型負責，速度快效率高。
舊金山的Gong公司把這種模式玩得很透徹，作為幫客戶提升銷售業績的企業，其聯合創始人EilonReshef透露，Google、Cisco等巨頭客戶常問AI“為什么我總是丟單”。
Gong的系統會把最難的問題交給Anthropic或OpenAI的大模型制定大致方案，但只用它們做最關鍵的決策，剩下的工作全交給小模型。
當用戶問“為什么銷售業績下滑”，系統先用大模型生成分析計劃，接下來在成千上萬通銷售電話中搜索相關內容，由小模型總結通話內容，再用另一個小模型進一步篩查。
最后才交給大模型生成詳細報告，這份原本需要人類花幾百小時完成的報告，AI流水線幾分鐘就能搞定。
Reshef形象地比喻，用最便宜的小模型判斷對話相關性，稍貴的找關鍵信息，最貴的大模型只負責最終方案。
這種模式在行業內已成主流，西雅圖初創公司Aurelian用生成式AI自動回復911非緊急電話，另一家知名住宿平臺用開源小模型自動解決大量客戶服務問題，速度遠超人工。
這些公司都在內部搭建“知識工廠”，把小模型像工人一樣串聯，數據像零件在流水線上流動。
別被大佬忽悠！
11月1日《華爾街日報》的報道揭開了行業悖論：AI的大佬天天鼓吹“AGI”夢想，說AI終將和人類一樣聰明。
能通過律師醫生資格考試，拿下數學奧林匹克冠軍，媒體也跟著渲染“AI巨腦”要搶飯碗。
但走進靠AI吃飯的公司就會發現，絕大多數實際業務根本不需要超級大模型。
美國艾倫人工智能研究所研究員KyleLo直言不諱，他專門負責開源大語言模型研發，卻坦承今天大多數計算需求用不上大語言模型，小模型才是企業剛需。
Nvidia和佐治亞理工學院的研究人員在1月8日發布的論文中也指出，AI代理正在引爆新應用潮流。
小語言模型反復執行少量專門任務，幾乎沒有變化，就足以滿足大多數企業需求，它們不僅“足夠強大”，而且“更適合更經濟”。
人類工程師的“拼接術”才是關鍵，很多人以為AI能力提升靠模型變聰明，實際上企業生產力的飛躍，更多是工程師把小模型巧妙拼接。
每個小模型像流水線上的工人專注小任務，整個系統高效運轉，這種模式讓企業能用AI大規模裁員，把幾十幾百人的工作交給AI流水線，工程師只需設計流程即可。
小模型的崛起正在悄悄改變AI行業，那些被吹上天的超級大模型成了幕后“顧問”，真正干活的還是小模型，企業靠這種流水線完成了降本增效的驚人變革。
結語
從AI行業的實際發展來看，小模型已然成為企業落地應用的核心力量。
OpenAI、Meta等企業的實踐，以及Nvidia與佐治亞理工學院的研究都表明，小模型憑借成本優勢與高效適配性，在各類業務中發揮著關鍵作用。
那些被大肆宣傳的超級大模型，更多時候只是幕后“顧問”，AI流水線的普及，讓小模型像工人般協同作業，幫企業實現降本增效。
未來，隨著工程師對小模型“拼接術”的不斷優化，小模型還將在更多領域發光發熱，持續改變AI行業的應用格局，成為企業數字化轉型中不可或缺的重要幫手。
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