大模型的研发成本确实非常高，这主要源于以下几个方面：
1. 数据收集与处理：构建一个大型的机器学习模型需要大量的数据。这些数据通常来自各种来源，如社交媒体、新闻网站、电子商务平台等。收集这些数据并对其进行清洗、标注和预处理需要投入大量的人力和时间。此外，为了提高模型的性能，还需要对数据进行特征工程，这也会进一步增加研发成本。
2. 算法设计与优化：大模型通常涉及复杂的算法和技术，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些算法的设计和实现需要专业的知识和技能，同时还需要不断地进行优化和调整以达到最佳效果。这个过程可能会花费大量的时间和精力。
3. 硬件资源：构建一个大型的机器学习模型需要高性能的计算硬件，如GPU、TPU等。这些硬件的成本相对较高，而且需要购买和维护。此外，为了提高模型的训练速度和效率，还需要使用高性能的服务器和存储设备。这些硬件资源的投入也是研发成本的重要组成部分。
4. 软件工具：构建大模型需要使用各种软件工具，如Python、TensorFlow、PyTorch等。这些工具的开发和维护也需要投入大量的人力和财力。此外，为了方便开发者使用和扩展，还需要提供相应的开发环境和社区支持。
5. 人力资源：构建一个大型的机器学习模型需要一支专业的团队，包括数据科学家、算法工程师、软件工程师等。这些人员的薪资和福利支出也是研发成本的重要部分。
6. 知识产权保护：在研发过程中，可能需要申请专利、商标等知识产权来保护自己的技术和成果。这不仅需要投入时间和金钱，还可能涉及到与其他公司或研究机构的竞争和合作。
7. 市场推广与应用：虽然大模型的研发成本很高，但并不意味着它们没有市场价值。为了推广和应用这些技术，还需要投入资金进行市场调研、产品推广、合作伙伴关系建设等工作。
综上所述，大模型的研发成本确实非常高。然而，随着技术的不断发展和创新，这些成本正在逐渐降低。例如，云计算技术的发展使得我们可以更加灵活地使用计算资源，降低了硬件成本；开源软件的发展使得我们可以免费或低成本地获取到所需的工具和库；人工智能技术的普及也使得更多的人和企业开始关注并投资于大模型的研发和应用。
