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根据斯坦福 HAI 发布的一份报告，自 2022 年底以来，使用 GPT-3.5 级别人工智能模型的费用已从每百万个代币 20 美元降至仅 0.07 美元。大型语言模型 (LLM) 的价格每年下降了 9 倍到 900 倍，具体取决于任务的复杂性。

这正在改变人工智能在营销领域的投资回报率 (ROI)。曾经价格高昂的工具，如今即使是中型企业也能负担得起。

最强大的AI模型之间的价格差异也在缩小。一年前这一差异为11.9%，而现在已降至略高于5%。

报告还显示，人工智能模型在保持相同性能的同时，其规模正在缩小。就在2022年，使用MMLU基准进行的人工智能推理测试中，一个模型要达到60%的准确率，需要5400亿个参数。MMLU基准测试涵盖了一系列来自不同学科的问题，旨在考察语言模型理解、推理和回答问题的能力。

到 2025 年，体积缩小 124 倍的模型也能 手机号数据库列表 完成同样的工作。这意味着，现在可以使用处理能力更低、成本更低的先进 AI 工具。

这对交易者有什么好处？
这些变化给网络企业家带来了一些潜在的好处：

大规模高级内容创作
由于价格下降，内容营销中的大规模内容创作（包括针对搜索的优化）变得更加便捷。更复杂的任务可以低成本地实现自动化，而不会影响输出质量。

有效的分析
先进的人工智能模型一次最多可以处理100万到200万个文本片段（即标记） 。这使得我们能够更好地分析整个网站，从而获取竞争对手的统计数据。

更智能的知识管理
检索增强生成 (RAG) 的不断改进，使用人工智能模型实时抓取网络数据，可以制定策略确保品牌真实性和人工智能输出的专业性。

人工智能的差异终结了吗？
斯坦福 HAI 报告表明，人工智能模型的性能越来越相似，主要系统之间的差异很小。

因此，对于您在数字营销中的优势而言，重要的不再是您使用的人工智能可以做什么，而是您如何在您的策略中巧妙地使用它以及将其与您现有的 SEO 工具相结合。