破解计算套利的计算复杂度难题

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AI模型市场中，不同提供商在成本与能力上差异明显，中间商可以从多个模型组合中购买推理服务再转售给用户获利，这就是“计算套利”。此前工作只在小型模型池中验证了其可行性，若要扩展到大型市场，套利策略必须在计算上可行、识别与部署成本也足够低。这项研究把计算套利形式化为一个分配问题，并证明其在一般情形下是NP难的。

关键结论是：当模型性能随推理花费呈现自然的收益递减时，最优分配可以被高效计算出来。研究团队还提出一种样本高效的方法，能够用有限数据估计模型性能，从而降低寻找套利策略的前期成本。

分析同时给出几条经济学启示：在最优状态下，每个获得投入的模型每美元带来的边际效用相同；套利会把收入从“效用相对价格偏低”的提供商那里转移出去；并且会奖励能够互补的专业化能力。这些结论对模型市场的定价机制、提供商的竞争策略以及中间商的产品设计都有参考价值。

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*采集源：arXiv cs.AI*