人工智能AI如何改變科技巨頭的競爭格局?

人工智能AI如何改變科技巨頭的競爭格局?

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商業 Business 富途證券 x Moomoo 科技 Tech


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全球頂尖的科技公司,微軟、亞馬遜、英偉達、谷歌和IBM都一直在推動人工智能技朮的前沿,為全球不同領域的創新和發展提供了關鍵的支持,加速佈局人工智能的發展。目前,以美國為代表的發達國家,已在人工智能大模型方面取得了領先優勢。而中國近年來也正逐漸走向國際舞台,進入大模型的競爭中。

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人工智能正在以一種超乎想象的速度改變着整個世界。ChatGPT不僅通過美國醫師和注冊會計師考試,更深入普通百姓的日常生活。一些經濟學家認為,ChatGPT正逐漸演變成第25種通用目的技朮,堪比人類曆史上最偉大的發明之一。代表着人工智能AI的ChatGPT,不僅是科技發展的一個里程碑工具,也是信息技朮革命在特定曆史時刻的顯著成果。這標志着我們進入了一個科技不斷前行的新時代,人工智能為我們提供了前所未有的可能性,同時也帶來了全新的挑戰和機遇。

Google、甲骨文、微軟和亞馬遜等雲端巨頭正準備在蓬勃發展的生成式人工智能基礎設施市場中攫取龐大的利潤,預計該市場的規模將達到3090億美元。隨著一些公司由於資金有限而難以投資於專有人工智能伺服器,租賃運算能力成為了一種可行的替代方案,這使得這些雲端供應商能夠充分利用不斷增長的需求。這種發展有望為這些公司帶來豐厚的回報。

雲端基礎設施服務市場空間依然龐大
在美國,僅有18%的企業已完成將其IT基礎架構全面轉移到公有雲的過程,這顯示著更多企業在遷移工作負載方面擁有龐大的潛力。儘管有79%的受訪企業在某種程度上使用了公有雲服務,但估計只有極少數企業真正充分發揮了現有複雜工具的潛力。此外,將企業資料中心的現有流程遷移到雲端主要是為了以節省成本的手段利用基本的運算和儲存服務。

根據相關數據顯示,有72%的企業計劃在今年加大對IT基礎設施的投資。企業的IT支出是科技公司雲端業務的主要收入來源,然而這一領域的支出已經連續18個月下降。

隨著時間的流逝,可以預見這些最初的雲端部署將不斷演進,採用更先進的雲端原生解決方案,例如無伺服器運算和託管資料庫。這種轉向現代雲端框架的趨勢預計不僅會推動雲端基礎設施供應商的收入增長,還會提高他們的利潤率。

生成式人工智能為雲端運算帶來第二條曲線
在生成式人工智能基礎設施即服務方面,包括運算、網路和推理在平台或應用程式層級的重要性不可忽視。與生成式AI相關的IaaS預計將以每年54%的速度增長,十年內市值可達3090億美元。考慮到2023年雲端市場現有的體量已超過5000億美元,且增長率仍維持在10%以上,人工智能的推動將進一步擴大雲端運算的市場空間。

在主要參與者中,微軟與OpenAI的密切合作為其贏得了先機,這一優勢很可能迅速反映在Azure的表現中。對於其他雲端供應商而言,隨著企業開始測試新的大型語言模型,生成式AI在2024年可能開始推動銷售額的提升。

從成本和效能角度來看,亞馬遜的AWS成為領導者
根據相關公開調查揭示各雲端供應商的滿意度,顯示亞馬遜在成本效率、可擴展性和數據分析效能方面相對於微軟具有優勢。

根據這些標準,近一半的參與者(45%)將Amazon Web Services/AWS評為頂級雲端供應商。這與微軟形成鮮明對比,微軟獲得了24%的支持,谷歌則獲得了19%的支持。儘管如此,在員工人數超過5000人的大型企業(通常由微軟主導的行業)中,這一差距已經縮小。AWS是32%受訪者的首選供應商,略高於微軟的29%。

儘管如此,一些分析師警告稱,亞馬遜在人工智能時代的初步努力並不成熟。AWS是Netflix和Airbnb等巨頭成功背後的強大力量,現在面臨著新興新創公司可能選擇在微軟或谷歌提供的框架上建立平台的可能性。去年,微軟推出了新的Azure,其中AI的新功能包括頭像、視訊洞察、文字翻譯等。

在短期內,AWS預計將堅守陣地。儘管銷售成長放緩,亞馬遜的伺服器基礎設施仍然是旨在升級遺留系統或從事線上活動的企業的首選。儘管生成式人工智能已展現出巨大的潛力,但該技術仍然存在錯誤且成本高昂。

對於大多數企業來說,它仍然是一種探索性的冒險,而不是基本服務。然而,為了保持競爭力,AWS必須有效地參與生成式人工智能。如果它不積極競爭,AWS也有可能在雲端競賽中落後。

科技巨頭加速布局AI大模型
全球人工智能技朮的最新進展仍主要源自美國和歐洲。美國OpenAI公司的創始人馬斯克雖然已於去年5月23日退出該公司,但他在談到中美人工智能發展差距時指出,“這個差距大概有12個月。”

除了前文提到的微軟和亞馬遜,其他全球頂尖的人工智能公司還包括英偉達、谷歌和IBM。這些公司一直在推動人工智能技朮的前沿,為全球不同領域的創新和發展提供了關鍵的支持。他們的研發工作對於推動人工智能領域的發展至關重要,也為未來的技朮創新奠定了堅實基礎。

而這三家全球科技巨頭,在過去的日子也在加速佈局人工智能
英偉達,作為全球AI算力與運算硬件平台的巨頭,不僅在GPU、DPU、CPU、系統及其軟件領域處於市場領先地位,而且正在創造適用於AI的超級計算機。該公司致力於解決傳統計算機無法處理的AI問題,其NvidiaAI框架和開發工具可迅速搆建、部署和管理定制應用程序,為AI領域的創新提供了強有力的支持。

谷歌作為AI底層大模型及應用的引領者,不僅是全球搜索引擎的巨頭,也是當前AI技朮潮流的領軍者。谷歌大量投入機器學習和人工智能的研發,其自然語言模型BERT在人類語言理解方面表現出色,并已成功應用於搜索引擎。此外,谷歌還推出了類似於OpenAI技朮的生成人工智能工具,例如名為DialogApplications的語言模型/LaMDA。

IBM則是AI企業解決方案和服務提供領域的領導者,專注於研發和應用人工智能技朮,以增強人類智能、提高管理效率或降低生產成本為目標,為各行業提供高效的技朮和服務。

此外,除了前文提到的OpenAI、谷歌、Deepmind和微軟,全球還有三家代表性的算法研發公司,包括Anthropic、AI21Labs和StabilityAI。Anthropic由前OpenAI團隊創立,推出的Claude功能類似於ChatGPT。AI21Labs是一家以色列公司,提供自然語言處理服務。而StabilityAI成立於2020年,專注於生成式人工智能的研發,推出的文生圖模型StableDiffusion在高分辨率圖像創作方面取得顯著成就,直接推動了AIGC/人工智能內容生成在虛擬現實、游戲、電影制作等領域的應用發展。

人工智能引發的科技革命,對於產業來說具有極強的顛覆性,一方面,基於生成式預訓練模型的AIGC應用,打破了人類對機器能力的固有認知。另一方面,大模型帶來的機器理解能力進步將顛覆人與機器的交互方式,從而改變未來的商業模式。

沒有足夠投入將不能直接參與下一代AI產業?
回顧中國,創新工場董事長李開復曾經指出,“儘管現階段AI大模型還不夠完善,但其中蘊含的商機卻高達數十萬億美元。”然而,大模型的培訓成本也只有科技巨頭具有實力去實現。據相關數據顯示,算法大模型的成本日益攀升,GPT-3的培訓成本約為每次500萬美元,GPT系列的研究總投入已超過30億美元。而且,這些模型的規模越來越龐大,GPT-3的培訓數據相當於一個知名新聞機構45萬年的文字量。

人工智能的概念早在20世紀50年代就已被提出,但由於理論受限,一直經歷低谷。自2006年深度學習算法提出以來,人工智能迎來了第三次發展浪潮。目前,以美國為代表的發達國家,已在人工智能大模型方面取得了領先優勢。而中國近年來也涌現出像百度文心一言、阿里達摩院多模態M6、華為與鵬城實驗室合作開發的盤古大模型、北京智源人工智能研究院的悟道2.0等多類別大模型。這代表着中國在人工智能領域正逐漸走向國際舞台,進入大模型的競爭中。

中國上市公司進入人工智能大模型和生成式AI相關技術板塊,主要是在看到大模型的機會和熱度後才加入的。有些公司在技術上並未實質性創新或突破,而是倚賴引進和吸收學習的方式。從2010年到2018年的人工智能創業潮中,一些新興的AI公司上市,其核心技術主要基於深度學習的小模型,應用範圍相對有限。至於能夠為AI大模型提供運算能力硬體的國內上市公司,目前還沒有看到。總體而言,這些與AI有關的上市公司,其底層核心技術主要仍然是通過學習引進和消化後獲得的,真正屬於自己的獨有核心技術還需要一定的時間。

在類似OpenAI的原創底層大模型核心技朮方面,百度創始人李彥宏曾指出,“中國基本上不太可能再次涌現出像OpenAI這樣的公司。” 這些企業主要專注於語言或圖像視覺應用,其中多模態應用為主導,鮮有企業專注於底層大模型或大模型基礎架搆的優化。具體而言,少數企業致力於對話機器人ChatBot領域,而大多數則涉足生產力工具領域,包括文案寫作、腳本生成、虛擬人物、視頻廣告生成等。

對於判斷未來公司在人工智能領域是否真正具備技朮實力,首要考量是公司在大模型領域投入的資源。大規模的算力投入以及擁有百人以上的核心算法工程師將是發展大模型核心技朮能力的必要條件。沒有足夠研發經費投入、缺乏成立專門AI算法工程師團隊的人工智能企業將無法成為下一代人工智能產業的直接參與者。

展望未來AI的前景,大多數公司將能夠利用人工智能工具發現最佳運作模式,并對生產管理以及市場需求演變做出可靠的預測。人工智能及其工具將成為推動下一代消費者和各行業企業信息技朮應用和工具的關鍵,這與10多年前移動通信和互聯網生態系統的誕生和發展非常相似。目前,全球各大科技企業已經不同階段地加速佈局人工智能AI,未來世界格局將是繼續以科技巨頭為壟斷,還是以百花齊放般各自發展?我們拭目以待。

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