语音识别都有开源的模型了，商业化的 API 意义在哪里？

之前一直使用讯飞的 PC 语音输入法，最近发现一些模型比如 https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary 还有 whisper 的效果也很不错。 还有使用豆包用的多，大概用了半年，语音识别体感上几乎没有任何错误。

那么科大讯飞的语音识别好像没啥太大意义啊？这么快就被超越了？

有部分需要这个功能的人，他们不具有部署模型的能力。 成本问题，部署模型是固定的高成本，接 API 按量付费。 接 API 省心，不用运维模型 不关心模型升级(顶多换个 API)

API 有返点，甚至 50% 以上

这不就是 saas 的意义吗，个人使用频率低，性价比不高。企业要考虑扩容，维护成本大。

目前的模式看，有点类似云服务刚刚开始假设，所有公司跑马圈地的时候。不论是 chatgpt 或者 deepseek ，都是从 llm 发展出来的模型。确实有开源模型。但是： 1. 不论是不是开源，维护这种模型的效果都需要人力物力成本。 2. 现在免费的 API 不代表永远免费。 3. 公司的商业业务不能因为免费 API 收费了就破产。 4. 商业化 API 融资嘎嘎快。 以上。

开源是为了更好的做商业。

100 并发部署 whisper-large-v3-turbo 。 粗算一下 假设 4u 服务器 4 ～ 5 块高性能起码 6GB 显存的 GPU 、CPU 、足够内存 SSD 。最低最低离谱到没边的价格，15 万，稍微好点的大几十。 一年托管费电信百兆单线 2 万。 现在阿里/腾讯/华为/火山一个接口。语音识别 0.00015 元/秒 / 0.00008 元/秒 https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models#9e21336740rk2 你自己说你做个产品用哪个方案（除了军政央医）。3 天能出产品快速试错，新账号还送几小时的额度。

有资源当然可以私有部署，但和云服务器一样，运维什么的是一个问题。不得不说，开源真棒

降低边缘设备成本，这样几十元的玩具都可以接入大模型，然后每年收你几十元会员费，非常好的商业模式。

个人用户偶尔用用，还得花几万买社保自己部署吗？