人工智能進入其模糊時代 - 彭博社

插圖：Reya Ahmed為彭博商業週刊繪製舊金山初創公司Atmo Inc.的25名員工有足夠的理由感到害怕。這家成立四年的公司利用氣象傳感器收集大氣數據，並利用人工智能進行天氣預測，然後將其銷售給美國空軍和菲律賓政府等客户。Atmo表示，其人工智能工具生成的天氣預報比通過超級計算機處理數據產生的預報更精確，成本更低，並且可以從過去的錯誤中學習。

這家初創公司似乎面臨着晴空萬里的競爭環境——直到3月29日，Alphabet Inc.發佈了一篇名為“生成式人工智能量化天氣預測不確定性”的學術論文，描述了其自己的人工智能天氣模型，稱之為Seeds。突然間，Atmo面臨着來自一家市值2萬億美元、擁有全球最大人工智能運營之一的巨頭的競爭。

彭博商業週刊曼徹斯特旅遊指南：住宿、活動、景點和美食如何‘哈佛交易所’毀掉了成千上萬年輕人的生活探秘GunTube，與特朗普槍手有關的YouTube亞文化如何計算MBA的價值在5月13日那周，Google和微軟支持的OpenAI都舉行了其即將推出的人工智能工具的公開演示。他們推出了可以接收不僅是鍵盤上輸入的文字，還有口頭命令和圖像的模型，擴大了人們與計算機互動的方式。他們似乎都決心主導人工智能這一變革性領域。

OpenAI首席執行官Sam Altman。攝影師：Dustin Chambers/BloombergAtmo的聯合創始人兼首席執行官Alex Levy表示，他對強大的競爭並不感到畏懼。他説，在閲讀了Google的論文後，他只是聳了聳肩。他在辦公室的視頻採訪中説，文章並不保證Google會很快開始銷售天氣預報工具，他身後是一排令人印象深刻的詳細天氣地圖在閃爍。“Google發佈了大量論文，重要的是要區分論文和產品，”他説，並補充説“今天你絕對不能以任何價格從Google購買天氣預報。”

歡迎來到無拘無束的人工智能樂觀時代，這是一個創新速度如此之快，以至於幾乎不可能進行預測的時代。人工智能發明以聊天機器人、編程助手和根據簡潔文本提示召喚圖片和視頻的服務的形式，以驚人的速度出現。但似乎事情發展得越快，硅谷的人工智能畫面就變得越模糊。

模糊之處始於一個問題，即這個領域是否會被少數幾家科技巨頭和一些得到充足資金支持的代理公司（如得到微軟130億美元支持的OpenAI）所主導。像Atmo這樣的初創公司希望不會，但沒有人確切知道。然後還有一系列財務問題。當生成式人工智能不再是新奇時，消費者和公司是否會繼續接受甚至付費？在像GPT-4這樣的專有大型語言模型中，還會有多少經濟價值，考慮到像Meta Platforms Inc.這樣的公司正在花費數億美元開發強大的模型，如Llama 3並計劃開源它們，基本上是免費贈送。

“人們斷言他們知道發生了什麼，而你需要知道的事情是無法知曉的”

目前尚不清楚自ChatGPT發佈以來的17個月裏所取得的非凡改進速度是否能持續。週一，OpenAI展示了其最新的旗艦AI模型GPT-4o，稱其比前任更快、更強大。（它幾乎可以立即回答口頭查詢，而且它還會唱歌。）在一篇博文中，CEO Sam Altman表示新模型“感覺像電影中的人工智能，而且我仍然有點驚訝於它是真實的。”

其他值得信賴的科技先見者並不像Altman那樣確信生成式人工智能將繼續令人驚歎。“人們斷言他們知道發生了什麼，而你需要知道的事情是無法知曉的，”《精益創業》作者、AI研究實驗室Answer AI Lab Inc.的聯合創始人Eric Ries説道。“如果有人確切地知道這個工作的擴展方式，他們應該出來證明他們是正確的，並收穫所有回報。”

我們知道的是：訓練和運行AI模型的成本是巨大的。根據斯坦福大學於四月發佈的《2024年人工智能指數報告》顯示，OpenAI訓練GPT-4時使用了價值約7800萬美元的計算能力。谷歌的Gemini Ultra訓練成本為1.91億美元。這兩個模型都是在昂貴且難以從Nvidia Corp.獲得的圖形處理器上開發的，目前幾乎是唯一生產這種處理器的公司。

這些鉅額成本對行業發展產生了重大影響。對大量資本和計算能力的需求解釋了為什麼OpenAI從一個非營利組織轉變為與全球最有價值的公司密切相關的商業實體。Anthropic，另一家少數幾家重要的初創公司之一，從亞馬遜公司籌集了40億美元，從谷歌又籌集了20億美元，它還依賴這些科技巨頭提供的芯片和雲基礎設施。

組織的基礎模型

從2019年到2023年開發

來源：斯坦福大學人工智能指數報告2024

Anthropic的聯合創始人兼首席執行官Dario Amodei在5月9日的彭博科技峯會上表示，訓練一個AI模型大約需要1億美元，他預計成本最終將達到1000億美元，因為模型變得更大，需要更多的計算能力。他為公司的合作伙伴關係辯護，稱這“不可能是各種事情可以獨佔的”，因為Anthropic與多家科技巨頭有關係。他説：“這種獨立性和選擇是我認為Anthropic與其他交易不同的一點。”

監管機構是否會接受Anthropic對這類交易的看法尚待觀察。聯邦貿易委員會今年早些時候宣佈，正在審查雲提供商和生成式AI公司之間的合作關係，FTC主席Lina Khan表示，該機構希望“闡明主導公司追求的投資和合作關係是否會冒着扭曲創新和破壞公平競爭的風險。”

規模似乎對沒有與大科技公司建立關係的人工智能初創公司不利。然而硅谷仍在不斷湧現這些公司。根據斯坦福大學的數據，風險投資家去年資助了1,812家新的人工智能公司，比2022年增長了40.6%。其中許多幾乎肯定會走向失敗，比如總部位於倫敦的 Stability AI Ltd.，該公司一直在苦苦掙扎地支付賬單，其首席執行官在三月份辭職。而像 Inflection AI 這樣的公司，將會被更大的人工智能項目整合。它曾經設計了一個“友善支持的聊天機器人”，直到今年春季被微軟大規模吞併，支付的金額僅為其籌集資金的一小部分。“要為人工智能提供動力的 GPU 農場需要深厚的、大規模的經濟規模，比我們以往在計算領域見到的規模要大得多，”雲計算公司 Box Inc. 的首席執行官 Aaron Levie 説。“無論如何，你可以列出三四個贏家，再加上芯片公司。對於其他所有人來説，這是一個懸而未決的問題。”

## 伊隆公司

伊隆 vs. OpenAI，Grok 學校

38:11

收聽並訂閲 Elon, Inc. 在 Apple，Spotify，iHeart 和彭博終端。

這些是硅谷往往忽視的不利賠率。科技行業的一個基本原則是，小而敏捷的公司可以蓬勃發展，因為現有公司往往遲鈍地識別和追求新機會。一個經常被引用的當地寓言表明，如果你足夠敏捷，能夠避開並不被碾碎的緩慢移動的壓路機——比如一個龐大的技術巨頭——你可以撿起路上的一角錢發財。（缺點：如果你滑倒摔倒，你就成了煎餅。）

Suno是其中一家正在儘快撿起一角錢的初創公司。它讓付費訂閲者創建歌曲並添加AI生成的人聲，只需提供書面提示。它創建了自己的AI模型來生成音樂，但也藉助ChatGPT來提供歌詞和標題。依賴OpenAI可能存在風險，因為它可能會發布自己的AI音樂產品——例如，早在2020年，它就發佈了自己的歌曲生成器Jukebox的研究和代碼。公司聯合創始人兼首席執行官Mikey Shulman表示：“我認為現在決定正確的商業模式還為時過早，”談到公司嘗試提供訂閲服務。“我們的理念是，讓我們找出如何讓人們感到愉悦。讓我們確保我們構建的東西真正受人喜愛，而產品的形態可能會因事態的發展而大不相同。”

另一家初創公司Perplexity也在利用訂閲來分攤計算成本並測試需求。它要求用户每月支付20美元，並返回利用OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude 3等多個大型語言模型的答案。它的回答裝飾有來源引用、相關文章鏈接和相關後續問題，通常提供比其他聊天機器人和搜索引擎更可靠的答案。該服務對谷歌構成直接挑戰，谷歌在5月14日的年度I/O大會上推出了一款重新設計的搜索體驗，突出了從搜索結果中提取的AI生成摘要。與此同時，彭博新聞報道稱，OpenAI正在研發自己類似的AI搜索引擎。

這可能聽起來像是Perplexity的戰略基礎不穩定，其計劃依賴於與規模更大的競爭對手競爭，並使用他們製作的模型來驅動自己的產品。然而，四月份，Perplexity融資，估值超過10億美元，這是人工智能熱情不減的另一個跡象。該公司最近告訴彭博新聞，其年度循環收入達到2000萬美元。Perplexity的聯合創始人兼首席執行官Aravind Srinivas打賭“生成式人工智能中的大部分利潤”將流向與用户有直接關係的服務，而不是像GPT-4這樣的基礎模型。

風險投資家Dave Morin以前見過這部電影。15年前，他是Facebook的高管，當時該公司允許初創公司利用其社交網絡的元素，如用户的朋友網絡和照片。幾年後，Facebook改變了方向，消滅了許多沒有與客户建立自己聯繫的公司。避免過度依賴多變的技術平台“不是火箭科學。這是舊硅谷的思維，”Morin説。他是Atmo的投資者，並表示該公司正在通過專注於天氣預報來準備應對即將到來的任何動盪。

當然，像其他人一樣，Morin也不確定。“人們不願承認的模糊性要多得多，”他説。閲讀下一篇：人工智能熱潮讓一些州重新考慮數據中心的補貼