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定价和生成AI
与经典的机器学习（ML）模型相比，生成模型提供了一种新的用法范式，其中（i）可以将单个模型用于许多不同的任务； （ii）用户在一系列自然语言提示中与该模型进行交互； （iii）根据模型输出对二进制用户满意度进行了理想评估模型。鉴于这些特征，我们探讨了新生成AI软件开发人员如何释放和定价其技术的问题。我们首先对用户成本效益的特定任务进行了两个不同模型的比较。然后，我们将生成AI软件的定价问题建模为两家不同公司之间的游戏，他们在用户为每个任务选择其首选模型之前依次发布其模型。在这里，价格优化问题变成了分段连续的，公司必须选择要在其余任务上具有成本效益并放弃收入的任务子集。尤其是，我们通过表明一家在知道竞争对手的价格后稍后部署的公司可以始终在至少一项任务上确保成本效益，而该公司必须以第一个到市场的方式确保成本效益，而该公司必须以最早的市场为模型以促进更高的价格从上后期获得较高的价格来获得收入来获得收入。最重要的是，我们发现，如果不同的任务足够相似，那么无论该技术的定价如何，第一到市场模型都可能在所有任务上都具有成本支持。
人工智能设计对定价的影响
6 政策和法律辩论的发展速度快于经济文献。在政策方面，请参阅竞争和市场管理局 (2018)、经合组织 (2017)、Sims (2017) 和联邦贸易委员会 (2018)。所有这些参考文献都讨论了算法，尤其是人工智能，它们可能促进合谋结果。欧盟竞争事务专员玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 在 2018 年评论说：“自动化系统带来的挑战非常真实……如果它们帮助公司定价，它们真的可能会让我们的经济对其他所有人的运作效果变差”（引自 Hirst (2018)）。有关评论，请参阅 Harrington (2018)、Schwalbe 2018、Assad 等人 (2021) 和 Veljanovski (2022)。 7 这通常被称为“Q 学习”。然而，在机器学习（或人工智能）文献中，Q 学习往往具有更广泛的含义，既包括异步学习，也包括同步学习。例如，请参见 Watkins 和 Dayan (1992)。
AI 设计对定价的影响
6 政策和法律辩论的发展速度比经济文献更快。在政策方面，请参阅竞争和市场管理局 (2018)、经合组织 (2017)、Sims (2017) 和联邦贸易委员会 (2018)。所有这些参考文献都讨论了算法，尤其是人工智能，因为它们可能促进合谋结果。欧盟竞争事务专员玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 在 2018 年评论说：“自动化系统带来的挑战非常现实……如果它们帮助公司定价，那么它们确实可能会让我们的经济对其他所有人的运作效果变差”（引自 Hirst (2018)）。有关评论，请参阅 Harrington (2018)、Schwalbe 2018、Assad 等人 (2021) 和 Veljanovski (2022)。7 这通常被称为“Q 学习”。然而，在机器学习（或 AI）文献中，Q 学习往往具有更广泛的含义，既包括异步学习，也包括同步学习。例如，请参阅 Watkins 和 Dayan (1992)。
算法胁迫的价格更快*
1几个因素被认为对于促进勾结，包括相似的规模和成本，需求的可预测性，所有竞争对手价格的可观察力以及频繁直接通信的可能性很重要。参见，例如Scherer（1980），Tirole（1988）或Porter（2005）。2请参阅https://www.informedrepricer.com/（2025年2月访问）。 3 Brown and Mackay（2023）表明，大型在线零售商的定价技术从每周一次更新到每小时多次发生的更新。 在其他环境中也观察到了高速定价算法的采用（例如，Assad等，2024； Aparicio等，2021）。 4美国联邦贸易委员会指出：“亚马逊估计，对于亚马逊上数千种最受欢迎的产品，它可以在数小时内几乎在互联网上的任何地方检测到任何价格变化，”并断言亚马逊会自动对其他在线零售商的价格变化以及其市场上的卖家自动反应。 参见FTC诉Amazon（2023年9月）。2请参阅https://www.informedrepricer.com/（2025年2月访问）。3 Brown and Mackay（2023）表明，大型在线零售商的定价技术从每周一次更新到每小时多次发生的更新。在其他环境中也观察到了高速定价算法的采用（例如，Assad等，2024； Aparicio等，2021）。4美国联邦贸易委员会指出：“亚马逊估计，对于亚马逊上数千种最受欢迎的产品，它可以在数小时内几乎在互联网上的任何地方检测到任何价格变化，”并断言亚马逊会自动对其他在线零售商的价格变化以及其市场上的卖家自动反应。参见FTC诉Amazon（2023年9月）。
2024 年市场与定价回顾
《建筑安全法》的影响最为深远，承包商、分包商和设计团队正在应对其过渡期的复杂性。在撰写本文时，只有 15% 的规划申请获得批准，许多申请被拒绝是因为提交的文件细节不足。展望 2025 年，这可能会对建筑材料和承包商策略产生重大影响，因为预计在短时间内批准多个项目可能会给供应链和劳动力供应带来压力。承包商还预计将增加设计管理资源，这可能会推高 PCSA 和前期成本。然而，由于 BSA 所需的设计水平，有人认为这大大降低了承包商的设计风险，因此也可能有好处。
传输定价方法2022
我们已经根据自2021年以来TPM的三个方面进行的更新准备了有限的指示性费用（简单方法加权，单个位置上有多个GXP的客户的剩余费用分配以及对植物断开连接的调整）。基于此指示性更新，对于本地网络而言，付费更多的本地网络，由于TPM，平均每年的家庭电费将增加12美元。在本地网络中的传输费用较少，这一年的家庭电费平均要低约18美元。
孟加拉国的转让定价（讲义）
ii. 纳税企业所属跨国集团的所有权概况。概况可能包括集团全球组织结构信息，详细说明纳税企业与之有国际交易的集团内企业的名称、位置、法律地位和税收居住国，以及这些企业之间的所有权关系； iii. 集团业务概况，包括业务范围、行业动态、集团经营的市场和经济环境，以及过去、现在和未来的业务模式和战略； iv. 集团每个成员的简要业务概况； v. 集团成员之间的业务关系信息（商品的买卖、服务的提供、资产和无形资产的使用等）； vi. 集团的合并财务报表； vii. 纳税企业和在孟加拉国经营的每个关联企业的概况，包括税务和增值税登记号、IRC 和 ERC 编号、地址、活动中心位置等； viii.纳税企业和在孟加拉国经营的每一个关联企业的业务概况，包括业务范围、行业动态、纳税企业所处的市场和经济环境，以及纳税企业过去、现在和未来的商业模式和战略；ix. 纳税人及其关联企业在国际交易中执行的职能、承担的风险以及使用或将要使用的资产的简要说明；x. 纳税企业和在孟加拉国经营的每一个关联企业的财务报表；xi. 纳税企业和在孟加拉国经营的每一个关联企业为整个业务或任何分部或产品线编制的经济和市场分析、预测、预算或任何其他财务估算信息；xii. 与关联企业的所有交易的详情；xiii. 与关联企业交易的合同、条款和协议；xiv. 与关联企业交易的分部财务报表；xv. 选择测试方的方式，包括选择的理由；xvi.可比性情况的详情，包括可比性的筛选方式以及为实现可比性所作的调整；xvii. 可比性分析的详情；xviii. 选择测试方的方式，包括选择的理由；xix. 用于确定公平价格的转让定价方法的信息，包括说明该方法最为合适的理由；xx. 显示确定公平价格/利润的计算和运作的记录，包括对任何假设的解释；
“成本效益碳定价难题”
任何全球温度目标都必须转化为跨期碳预算及其相关的具有成本效益的碳价格时间表。在没有不确定性的情况下，在Hotelling的规则下，该价格的增长率应等于利率。因此，许多成本效率IAM模型产生的碳价格以平均实际增长率高于每年7％，这是一个难题，这是碳资产交易者的巨大回报。我探讨了围绕绿色技术发展的不确定性是否可以解决这个难题。我表明，未来的边际减排成本和总消费量是正相关的。这与安全情况相比，这对于气候变化的做法较小，这意味着初始碳价格较小，预期的碳价格增长率大于利率。在我的模型的基准校准中，我获得的均衡利率约为1％，预期的碳价格增长率约为3.5％，在未来几年内产生的最佳碳价格高于200 usd/tco 2。i还表明，刚性的碳预算方法用于成本效率碳定价意味着围绕未来碳价格的巨大不确定性，支持该约束。我表明，应通过嵌入预期碳价格增长的大量风险溢价来弥补绿色投资者，而不是通常建议的碳价格上的衣领。
定价算法和反托拉斯执法
定价算法使企业更容易动态地响应市场趋势，并立即设定价格。这样做，它们可以为更有效的价格设定和更好的市场提供贡献。但是，算法对市场趋势的快速自动响应的潜力也增加了互助或其他反竞争行为或实践的可能性。尽管在此阶段，定价算法从事自主性反竞争行为的潜力似乎仍然有限，但与使用日益强大的定价算法相关的反托拉斯风险不再被排除在外。因此，需要认真对待它们，并将其纳入任何企业的合规策略和执法机构的监视活动中。
12。产品成本和定价
被涵盖，如果客户要求折扣，这可能会有所帮助。虽然全部或吸收成本包括对固定间接成本的全部“捐款”，但边际成本设定了“地板”，根据该销售价格可以设置（或协商），具体取决于需要多少全部捐款。但是，请注意，在计算业务的损益时，必须使用全部成本。