研究及绘制。 软件开源的成本效益 估算开源为企业项目节省38%的直接开发成本，其他成本和 收益也应纳入考量 经统计，企业进行软件开发的成本拆解到需求、设计、构建、测试、实施等五个环节后分别占比13%、13%、41%、23% 和10%。其中，开源能够在需求收集整理、软件构建和实施三个环节节省较高比例的成本，在软件设计、测试量个环节也 有一定降本效果，经估算，开源能够为项目节省38%的直接开发成 入开源的成本&收益考量 的因素包括：软件开源后为企业带来的引流价值和市场宣传等价值、项目直接商业化销售和开源形成的收入差、企业建设 开源团队和办公室的管理支出。 项目开源节省的企业软件开发直接成本估算 需求 13% 设计 13% 构建 41% 测试 23% 实施 10% A:80% A:20% A:30% A:10% A:100% 需 设 构 测 实 • 需求收集 如果不考虑高级版/收费版的实施，免费的开源软件本身通常不附带实 施服务，相当于为贡献企业节省了实施费用 软件开发成本 拆解 A代表开源为该环 节节省的假设比例 项目开源节省的软件开发成本比例估算 = 13%×80% + 13%×20% + 41%×30% + 23%×10% + 10%×100% = 38% 13 ©2022.2 iResearch Inc

是在逐渐变成共识的过程中。 36氪：什么叫“预测下⼀个字段”，应该要怎么理解？
杨植麟：本质上，做下⼀个token的预测，其实等价于“对整个世界的这个概率去进⾏建模”，就是现 在给你任何⼀个东西，你都能给他估算⼀个概率。这个世界本来就是⼀个巨⼤的概率分布，⾥⾯有⼀ 些是不可建模的不确定性，你不知道下⾯会发⽣什么。但有⼀些是你能确定的，能排除掉⼀些东西 的，这是⼀个通⽤的、对世界去进⾏建模的模型。有很多历史学家来对这个事情做过研究，⽐如 000
倍，这会导致⽤⼾需要等待极⻓的时间才能获得反馈；
• ⼆是⻓下上⽂推理需要的显存容量巨⼤：以
1750
亿参数的
GPT-3
为例（GPT-4、Claude
等模型参 数量未知，故⽆法估算），⽬前最⾼单机配置
(80
GiB
*
8)
最多只能⽀持
64k
上下⽂⻓度的推理， 超⻓⽂本对显存的要求可⻅⼀斑； • 三是⽬前的显存带宽⽆法满⾜需求：英伟达
A800
或
H800
的显

的规定。 免责条款 本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究 方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合艾瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获 得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追 求，但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的观点均不构成任何建议。 本报告中发布的调研