AI投资风暴：人工智能是否会被少数公司垄断？

一、AI公司的困境

不同于SaaS公司，人工智能初创企业有着截然不同的资本需求。上一轮的消费级应用和B2B软件被“闪电式扩张”（blitzscaling）标志着，即那些实现了产品与市场契合（有时候即便没有实现）的公司会烧钱以实现不可持续的快速增长。这根据公司而异，可能意味着要支付营销费用、聘请销售人员或对用户进行补贴。

然而，人工智能初创企业尚未在增长上花费大量资金。他们的开支主要用于产品开发。如GPT-4或Claude这样的基础模型，其训练成本需要数亿美元，而且大规模运营还需要额外的数百万美元。这些前期投入主要用于数据收集、训练运行和微调。

以Scale AI为例，它为人工智能公司提供数据标注服务。随着基于人类反馈的强化学习（RLHF）的兴起，该公司的年收入在不到两年的时间内从2.5亿美元增长到了7.5亿美元。

然而，即便训练结束，仍存在巨大的持续成本。一旦构建，传统的SaaS应用对每一位额外注册的用户几乎没有成本。但对于人工智能应用来说，每生成一次文本或图像都会产生可观的成本。尽管有很多公司试图改变这一现状，但目前，大多数初创公司还是通过向VC融资来补贴增长。

从表面上看，人工智能公司处于某种困境。构建和训练新的基础模型需要大量资金，但其投资回报率远未确定。GitHub Copilot是目前所知的唯一一个年收入超过1亿美元且没有大量亏损的产品。然而，当考虑到训练成本时，Copilot能否盈利还是个未知数。

那么，谁能够在没有财务回报确定性的情况下资助新的人工智能开发呢？一般来说是大型科技公司；更具体地说，是云平台。

二、巨头的AI布局

去年，OpenAI 在获得微软的巨额投资后，开启了当前数十亿美元融资轮的浪潮。虽然具体细节从未公开，传言称这是一笔高达100亿美元的交易。

最初，人们不清楚为什么 1) OpenAI需要如此巨额资金，以及 2) 微软为何同意提供这笔资金。直到GPT-4、Bing Chat和微软的多个Copilot发布之后，这笔交易背后的逻辑才变得清晰。

萨蒂亚·纳德拉预见到了下一个重大的技术平台转变，并抓住分一杯羹的机会。

在随后的几个月中，世界其他地区也开始理解这一观点。在科技行业普遍裁员的背景下，人工智能公司成为了一大亮点。企业能够从投资者那里筹集到数亿美元，甚至是数十亿美元。

根据硅谷科技评论（svtr.ai）的观察，全球整个AI生态非常繁荣，每周都有各大模型的迭代更新，还有近30家AI初创公司获得投资机构的支持。DALL-E 3是否比Midjourney更好？Google Gemini最终会取代GPT-4吗？但如果我们观察一些资金最充裕的人工智能公司，就会发现一个令人惊讶的结论，他们中的许多都接受了同样五家公司的资金：亚马逊、谷歌、微软、英伟达和Salesforce。我们在全球AI投资机构 Top 10，谁是最佳 AI 捕手？一文中分析过，从投资数量上看，OpenAI和英伟达的投资更不容忽视。

以上是资金最充裕的十家人工智能公司，其中只有两家（Cerebras 和 Scale AI）没有从上述五家科技公司中的任何一家获得投资。

值得注意的是，AI最大的投资者是基础设施和云服务提供商。当人们询问“人工智能热潮的赢家是谁？”时——到目前为止最清晰的答案是Nvidia。该公司在硬件和软件方面都占据了出色的位置，并以万亿美元市值的形式收获了回报。初创企业从Nvidia那里获得了数百万美元，然后立即将这些资金用于购买更多的GPU。

除了Nvidia之外，GCP、AWS和Azure等云平台也将从人工智能的增加使用中受益——他们似乎全力投资于这一未来。如果你自己买不起Nvidia的GPU，那么你将支付云平台费用来运行你的模型。

全球5家大型科技公司，谷歌（即Alphabet）、亚马逊、微软、Meta和苹果，前三者在AI投资中无处不在，而苹果和Meta却不见踪影。虽然我们仍然不知道苹果的生成式人工智能计划，但Meta在人工智能领域扮演着重要角色。

三、Meta的开源战略

从某种程度上讲，对于微软、谷歌等公司来说，控制下一代AI技术的最大阻碍是Meta。Meta的策略似乎不在于投资人工智能初创企业，而是在于开发前沿模型，然后将它们公开发布。

尽管直到最近Meta才推出了几款引人注目的人工智能产品，但实际上Meta是人工智能研究巨头。“AI教父”之一Yann LeCun已经领导Meta的研究团队十多年。他是反对“通用人工智能将毁灭我们所有人”（AGI is going to kill us all）这一说法的主要人工智能研究者之一。总体来说，Meta的AI团队已经发布了超过一千篇论文，这是一个惊人的数字。

在其原始的Llama模型泄露后，公司采取了不仅公开模型代码（许多其他公司也做了这一点）但还包括模型权重——复制模型所需的“秘密武器”的策略。他们的旗舰模型是Llama 2，成为ChatGPT的竞争者，同时开源模型的列表还在不断增长。这些模型涵盖了转录、翻译、编码、计算机视觉等多个领域。

通过使几乎任何人都能运行Llama 2或任何其他大模型，Meta试图建立未来人工智能行业的标准。同时，这样做旨在商品化其竞争对手目前提供的专有模型。马克·扎克伯格在最近的一个财报电话会议上证实了这一点：

“开源软件通常会成为行业标准。当企业在我们的技术栈上进行标准化建设时，将新的创新整合到我们的产品中就变得更加容易。这点虽然微妙，但快速学习和改进的能力是巨大的优势，成为行业标准可以实现这一切。”

他还提到了选择开源途径的其他一些原因，包括通过多人参与和多方贡献提高质量，以及通过让人才参与定义行业的开源软件项目来吸引顶尖人才的能力。

尽管Meta努力推动人工智能的民主化，但其仍然控制着训练数据集和RLHF（通过人类反馈进行强化学习）过程。其许可证非常宽松，但并非100%开源。

四、AI初创公司如何突破？

为了促进更广泛的创新和竞争，不久前，美国联邦贸易委员会（FTC）就微软、亚马逊和谷歌的数十亿美元投资开展了调查。这次调查有些不同寻常，因为FTC通常专注于反垄断收购而非投资。但FTC希望了解这些交易如何可能改变竞争格局。FTC主席莉娜·汗（Lina Khan）表示：

去年12月，英国监管机构表示，他们正在审查微软与OpenAI的交易是否应被视作“合并”，以及它是否会损害市场竞争。同样，欧洲委员会也表示，它正在考虑其反垄断法律是否适用于此交易。

最后我们必须承认，在人工智能领域尽管存在这种集中趋势，但也有很多小型企业、创新实验室和学术机构在人工智能领域进行着积极的探索和创新。这些参与者通过在特定细分市场或技术领域内的专注，有时也能够开发出具有竞争力的解决方案，从而为市场带来新的活力。

那么到底哪些方向和领域，初创公司可能突破科技巨头的垄断，这是AI创业者和VC投资人最为关注的问题。如果您也有兴趣，欢迎报名参加我们春节后举办的全球连线「生成式AI+出海」闭门路演，相信您会找到满意的答案。

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