虽然企业接受像OpenAI的ChatGPT或b谷歌的Gemini这样的人工智能系统，渴望获得它们所能提供的省钱或节省时间的好处，但值得记住的是，这项技术需要大量的、往往昂贵的计算机资源。这意味着想要运行自己的定制人工智能系统的公司要么必须安装昂贵的设施，要么通过云访问第三方的人工智能——这一过程可能不安全。微软（Microsoft）推出了新的Phi-4 AI，从技术上讲，这是一个比大牌竞争对手小得多的AI模型。新闻网站VentureBeat报道称，尽管Phi很小，但它仍然很强大：数据显示，它的表现与大型人工智能一样好，甚至超过了它们。

　　正如VentureBeat所指出的那样，那些正在部署人工智能解决方案以帮助简化公司成本或大幅提高员工生产力的企业，可能会面临运行传统“大型”人工智能模型所需的高额计算机和能源费用。正如VentureBeat所说，“由于成本问题，许多组织在完全接受大型人工智能模型方面犹豫不决。”但微软的新Phi-4不需要如此庞大的技术系统，甚至可以为中型公司或缺乏大量IT预算的非技术机构带来尖端的人工智能功能。除了体积小之外，关于Phi-4工作原理的数据显示，它非常擅长数学问题，这使它成为一个很有前途的工具，可用于研究、工程问题解决和金融建模，以及小型公司可以通过一点人工智能帮助解决的类似任务。

　　否则为什么一个小公司会接受像Phi-4这样的小型人工智能？

　　《经济学人》最近的一篇报道给出了一个令人惊讶的原因。虽然快速发展的人工智能可能被视为对一些企业的威胁，但由于市场领先的模型已经能够复制——也许是免费的——一些公司将其作为核心业务出售的利基功能。虽然这会威胁到他们未来的盈利能力，但其他企业可能会发现，尽早采用创新技术会带来好处。

　　该出版物引用了人工智能推动的翻译应用Duolingo的成功。这款应用的核心语言学习课程可以由ChatGPT这样的聊天机器人免费提供，这可能会给Duolingo的未来蒙上阴影。但该公司迅速接受了人工智能，推出了一款增强版的视频聊天机器人，让语言学习者练习口语，并获得他们努力的反馈。他们甚至在最近与投资者的财务电话会议上使用了这个人工智能头像。人工智能发布了Duolingo的季度业绩，获得了好评。

　　那么，Phi-4与b谷歌的双子座（Gemini）等大型人工智能模型究竟有何不同？为什么要关心这些？

　　这是一个规模问题。正如VentureBeat所解释的那样，像双子座这样的模型可以在它们的算法中内置数千亿甚至数万亿个参数。当聊天机器人人工智能使用真实世界的数据进行“训练”时，这些参数会被微妙地调整。该行业一直在遵循“越大越好”的一般原则，模型中的参数越多，显然意味着当用户查询聊天机器人时，它会给出更复杂的答案。但是，一个庞大的参数数据库需要巨大的服务器规模的计算机来存储，当人工智能被查询或接受新信息训练时，还需要无数昂贵的人工智能处理芯片来检索数据。

　　为了给人一种规模感，b谷歌和微软表示，他们的下一代人工智能系统将需要1000亿美元（4430亿令吉）的硬件和软件投资。但是Phi-4的模型中只有140亿个参数，这使得它的大小更加合理，所以它可以在一个典型的服务器上运行，这对于小公司来说是负担得起的——企业想要在自己的控制下运行这样定制的人工智能系统，以防止使用基于云的人工智能服务时敏感的公司信息泄露。

　　最近，一些人工智能公司，如OpenAI，似乎在推动更大的下一代人工智能模型方面有所停滞。因此，微软的Phi-4模型可能表明，在一些人工智能问题上，规模并不重要——对商业有益的是你的公司如何使用它。-论坛新闻服务公司