随着科技的飞速发展，人工智能领域日新月异，大模型的应用逐渐成为行业焦点，李彦宏宣称大模型成本每年降低90%，这一言论引起了业界的广泛关注与热议，大模型的成本问题直接关系到人工智能技术的普及与应用，本文将从多个角度探讨这一话题，阐述个人的观点。
正反观点分析
正方观点：大模型成本降低是推动技术进步的重要因素
李彦宏作为行业领军人物，其观点往往具有前瞻性，他认为大模型成本每年降低90%，这预示着人工智能技术的门槛正在逐步降低，更多的企业和研究机构有能力涉足这一领域，成本的降低将加速大模型的普及和应用，从而推动整个行业的发展。
随着技术的进步和算法的优化，大模型的成本确实在不断降低，云计算技术的发展使得大规模并行计算成为可能，从而降低了训练大模型的成本，开源项目和共享资源的兴起也为降低大模型成本提供了可能，从技术进步的角度来看，大模型成本降低是符合技术发展趋势的。
反方观点：大模型成本降低需谨慎看待
对于李彦宏关于大模型成本降低的言论，也存在一些质疑，虽然技术进步确实可以降低大模型的成本，但降低90%的幅度是否过于乐观尚需观察，技术的突破和成本的降低都需要时间和实践的检验。
虽然训练大模型的成本在降低，但应用大模型的其它成本（如数据采集、标注、维护等）可能仍然很高，单纯从训练成本的角度来看待大模型的成本问题可能过于片面。
大模型的普及和应用需要相应的技术支持和人才储备，如果缺乏足够的技术支持和人才储备，即使大模型的成本降低，也难以发挥其应有的价值。
个人立场及理由
我认为李彦宏关于大模型成本每年降低90%的言论具有一定的前瞻性，但也需谨慎看待，我认同技术进步是降低大模型成本的关键因素，随着技术的不断发展，新的算法、技术和工具可能会进一步降低大模型的成本。
我也认为在看待大模型成本问题时需要全面考虑，除了训练成本外，还需要考虑数据采集、标注、维护等其他成本，技术的普及和应用还需要相应的技术支持和人才储备。
对于企业和研究机构来说，降低大模型的成本确实有助于推动人工智能技术的普及和应用，但更重要的是如何充分利用这些技术，发挥其应有的价值，我们需要在降低成本的同时，加强技术研发和人才培养，以推动人工智能技术的持续发展。
大模型成本的降低是推动人工智能技术发展的重要因素之一，我们应该积极关注技术的进步和成本的降低，同时全面考虑人工智能技术的应用和发展问题，在降低成本的同时，加强技术研发和人才培养，以推动人工智能技术的持续发展，为人类社会带来更多的福祉，对于李彦宏的言论，我们应该保持关注并谨慎看待，期待未来人工智能领域的更多突破与创新。
