在CES Asia 2025同期举办的“大模型前沿与应用落地”论坛上，降低大模型应用成本与门槛的议题引发了热烈讨论。当前，尽管大模型展现出强大的潜力，在多领域实现了创新性应用，但过高的应用成本与技术门槛，依旧阻碍着其广泛普及与深化应用。

高昂的算力需求是导致大模型应用成本居高不下的关键因素之一。训练一个大规模的语言模型，往往需要耗费大量的计算资源，包括高性能的GPU集群以及持续的电力供应，这对于许多中小企业而言，是一笔难以承受的开支。例如，一些初创企业想要涉足大模型应用开发，却因前期购买算力资源的高昂成本，不得不望而却步。不仅如此，模型的维护与更新同样需要持续投入大量资金，进一步加重了企业的负担。

技术门槛也是限制大模型应用拓展的重要瓶颈。构建和优化大模型，需要专业的AI知识和技能，涵盖深度学习算法、数据处理、模型架构设计等多个复杂领域。这要求相关人员具备深厚的学术背景和丰富的实践经验。普通企业内部，往往缺乏这样的专业技术人才，即便有心应用大模型，也会在技术实现过程中面临重重困难。

为应对这些挑战，行业专家和企业代表在论坛上分享了一系列创新思路与解决方案。技术层面，模型压缩技术成为焦点。通过量化、剪枝等手段，可以在不显著降低模型性能的前提下，减少模型的参数量和计算复杂度，从而降低对算力的需求。一些企业已经通过模型压缩，将模型的存储需求降低了数倍，使得在普通服务器上也能实现高效运行。

在部署方式上，云计算为降低大模型应用门槛提供了新途径。云服务提供商推出的大模型即服务（MaaS）平台，允许企业按需租用大模型服务，无需自行搭建复杂的计算基础设施。企业只需通过简单的API调用，就能将大模型的能力集成到自身业务系统中，极大地简化了应用流程，降低了前期投入成本。

在人才培养与技术普及方面，开源社区发挥着不可替代的作用。众多开源大模型项目不仅开放了模型代码和权重，还提供了丰富的文档和教程，帮助开发者快速上手。此外，线上课程、技术培训等方式也在不断涌现，为广大技术爱好者和企业员工提供了学习大模型技术的渠道，逐步提升行业整体的技术水平。

此次论坛的深入探讨，为解决大模型应用成本与门槛问题指明了方向。随着技术的不断进步和生态的日益完善，相信在未来，大模型将以更加亲民的姿态，融入到各行各业的业务流程中，为企业创新发展和社会进步注入强大动力，真正实现大模型技术的普惠价值 。