人工智能：雲端之戰2.0 | 路透社

2025年3月4日，西班牙巴塞羅那，人們走過谷歌雲標誌，背景是2025世界移動通信大會(MWC)。路透社/Albert Gea/檔案照片購買授權許可，打開新標籤頁8月7日（路透社）——（本文原載於每週三發佈的《人工智能通訊》，點擊此處註冊瞭解AI與科技領域最新突破。）今年最受期待的AI產品即將面世：OpenAI的GPT-5。

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早期測試者向我的同事Anna Tong透露，他們對GPT-5的編程和問題解決能力印象深刻。不過也有聲音認為，從GPT-4到GPT-5的飛躍，遠不及當年GPT-3到GPT-4那般震撼。廣告·繼續滾動OpenAI正面臨重大考驗。有消息向我透露，該公司正尋求以驚人的5000億美元估值（較今年初的3000億美元大幅提升）允許員工出售股份，目標是到2025年底實現200億美元年化收入。GPT-5的新能力能否成為持續增長的催化劑，仍有待觀察。GPT-5是一個混合體：它是大規模預訓練架構與測試時計算等新型推理技術結合的產物。這場實驗將驗證人工智能在推理道路上的進展能否跟上我們過高的期望，以及OpenAI能否保持其作為全球最受矚目AI實驗室的優勢。

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獨家-Alphabet旗下CapitalG與英偉達正洽談以300億美元估值投資Vast Data獨家-英特爾下一代PC芯片關鍵製造工藝遇阻消息稱OpenAI考慮以500億美元估值進行員工股份出售Palantir股價飆升，AI需求激增推動業績預期上調谷歌將限制AI數據中心用電量以緩解美國電網高峯壓力OpenAI萬眾期待的GPT-5模型即將發佈### 三大AI雲服務商的故事

生成式AI猶如一劑雲市場未曾預料的強心針。三年前，企業每季度雲基礎設施支出徘徊在550億美元左右。如今僅第二季度就逼近1000億美元——在雲服務穩定增長的時代，這種飛躍簡直難以想象。

多年來，雲服務的故事始終圍繞亞馬遜的統治地位展開。但主要雲服務商最近的財報顯示，所有玩家都乘上了AI東風，AWS的王座已不如昔日穩固。

投資者們敏鋭地捕捉到了市場格局的變化。在上週的財報電話會議上，當被問及亞馬遜在AI競賽中落後的看法時，CEO安迪·賈西為AWS的行業地位進行了辯護。該公司第二季度銷售額同比增長17.5%，達到309億美元。

賈西盛讚亞馬遜Trainium芯片在推理任務中的成本與性能優勢，並強調AWS為Anthropic等合作伙伴提供模型服務的重要作用。本週，亞馬遜更成為首批支持OpenAI新型開放權重模型的雲服務商之一。

AI技術的快速普及正惠及整個行業，越來越多的企業通過雲平台獲取先進模型與AI工具。

據Synergy研究集團數據，市場格局正悄然改變：2022年第二季度，AWS佔據全球企業基礎設施市場34%份額，微軟21%，谷歌雲10%。時至今日，AWS份額降至30%，微軟保持20%，谷歌雲小幅攀升至13%。三大巨頭仍合計掌控63%的市場，但勢力版圖已開始緩慢重構。

這種需求也為CoreWeave等新一代"新雲"公司創造了機遇，這類企業專注於英偉達GPU基礎設施服務。

雲巨頭是否需要自研AI技術才能贏得競賽？長期來看尚無定論，但谷歌的增長已然亮眼。憑藉從Gemini模型到TPU芯片的全棧AI研究優勢，谷歌雲第二季度營收同比激增32%至136億美元，增速超越規模更大的競爭對手。

微軟智能雲部門收入同比增長26%，達到近300億美元，該公司持續受益於與OpenAI的合作——儘管其獨佔OpenAI模型的局面將如何演變仍存疑問。

三大科技巨頭都在投資自研模型和定製芯片以更好地控制成本與基礎設施。微軟和亞馬遜正試圖通過自主研發技術追趕以維持利潤率，同時緊抓OpenAI和Anthropic等外部合作伙伴。

快速增長正刺激着從簽署租約到建設基礎設施、保障電力等數據中心擴建投資。即便長期自籌資金髮展的科技巨頭也在應對AI飆升的成本。預計雲公司將通過更創新的融資方式來承擔這類投資成本，或許會讓第三方合作伙伴參與數據中心建設。### 本週圖表

過去幾年美國平均每千瓦時電價增速遠超整體通脹水平，AI數據中心推高了電力需求。

近年來美國城市平均電價急劇上漲，自2021年以來從每千瓦時0.14美元攀升至0.19美元。在眾多因素中，AI數據中心和耗電的聊天機器人正以遠超新建電廠速度推高需求。電力成本增速遠快於整體通脹，凸顯出AI熱潮如何美國最大電網不堪重負 並影響普通消費者### AI研究者正在關注什麼

OpenAI終於重新踐行"開放"承諾。在中國深度求索公司的開源模型引發轟動數月後，OpenAI發佈了新的開放權重模型（新標籤頁打開）GPT-OSS-120B和GPT-OSS-20B，這是自GPT-2以來最大規模的開放權重模型發佈。這些模型專為複雜推理和類智能體任務設計，但效率極高，可在高端筆記本電腦本地運行。OpenAI表示其目標是賦能個人並促進創新，讓開發者、研究者和愛好者無需受限許可即可更好地掌控AI工具。

發佈數小時內，這些模型便躍居Hugging Face趨勢榜首位——這清楚表明AI社區多麼渴望能夠自主運行和微調的透明強大模型。

不過早期測試者發現，雖然這些模型擅長複雜推理挑戰，但有時會在簡單提示上出錯或產生"幻覺"答案。這似乎反映出其對高級推理能力的側重，可能犧牲了日常應用的通用性。

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