大技术公司曾投资于较小的AI实验室。现在它们成为对手

(SeaPRwire) –   Amazon 和 Microsoft 迄今为止,在某种程度上与其他公司保持一定距离。而谷歌和 Meta 将开发自己的 AI 模型视为首要任务,Microsoft 和 Amazon 更多地投资于较小的科技公司,从而获得这些公司的 AI 模型的访问权限,并将这些模型整合到自己的产品和服务中。

Microsoft 已经向 OpenAI 投资了至少 130 亿美元。根据这项协议,OpenAI 将给予 Microsoft 对其开发的 AI 系统的访问权限,同时 Microsoft 将为 OpenAI 提供计算能力。Anthropic 与 Amazon 和谷歌都达成了协议,分别从每个公司获得资金支持和高达资金支持。(Anthropic 的投资者还包括 Salesforce,其 CEO 马克·贝尼奥夫也是时代杂志的联合主席和所有者。)

现在,这两个科技巨头似乎也开始深入参与竞争。3 月,The Verge 报道,Amazon 已指示其 AGI 团队开发一款在今年年中超越 Anthropic 最强大 AI 模型 Claude 3 的模型。本月早些时候,《信息报道》称,微软正在训练一款足以与开放 AI 等前沿模型开发者竞争的基础模型。

尽管存在许多类型的 AI 系统被用于各种目的,但过去几年最主要的趋势是语言模型——能够生成连贯的文字和可用代码的 AI 系统,并驱动像 ChatGPT 这样的聊天机器人。目前,开放 AI 和 Anthropic 以及更成熟的谷歌 DeepMind 在这个领域领先,但它们新兴的大型科技竞争对手具有很难弥补的优势。如果科技巨头主导了 AI 市场,后果——对公司权力集中和是否能安全开发最强大的 AI 系统的影响,可能会很令人担忧。

战略变化

2010 年代,AI 研究人员开始意识到,用更多计算能力训练 AI 系统会可靠地使它们变得更强大。同一时期,用于训练 AI 模型的计算能力也快速增加,每六个月就增加一倍,根据埃波克(Epoch)AI 研究机构的研究人员报告。

进行这么多计算工作所需的专用半导体芯片很昂贵,聘请了解如何利用它们的工程师也很昂贵。OpenAI CEO 萨姆·阿尔特曼表示,GPT-4 的训练成本超过 1 亿美元。需要更多资金是为什么开放 AI,这家2015年成立的非营利机构,改变了其结构并与微软签署了数十亿美元的协议;以及为什么 Anthropic 与亚马逊和谷歌签署了类似的协议。去年,谷歌将其精英 AI 团队谷歌大脑与 DeepMind 合并成立了谷歌 DeepMind。与开放 AI 和 Anthropic 一样,DeepMind 起初也是一个初创公司,直到2014年被谷歌收购。

这些合作对所有参与方都很有利。开放 AI 和 Anthropic 能够获得需要训练最先进 AI 模型所需的计算能力——大多数人同意,开放 AI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude 3 Opus 以及谷歌 DeepMind 的 Gemini Ultra 是目前可用的三款最强大的模型。其他公司试图采取替代性的商业策略。例如,允许更全面地访问其 AI 模型,以利用公司外部开发人员对其进行优化,并吸引喜欢公开发表研究成果的优秀研究人员。

4 月季度财报中,微软和亚马逊都报告了强劲的业绩,两家公司部分归因于 AI。两家公司也从这些协议中受益,因为大部分资金将流回它们,用于从其云计算服务部门购买计算能力。

然而,随着训练更大模型的技术可行性和商业实用性变得明显,微软和亚马逊建立自己的大模型变得更具吸引力,麻省理工学院未来科技研究项目主任尼尔·汤普森表示。如果成功,自行建立模型应该比从较小合作伙伴那里许可模型更便宜,并给大科技公司带来对如何利用模型的更多控制权。

不仅仅是大科技公司在取得进步。阿尔特曼表示,他的公司产品范围包括微软客户等各种大型公司。

谁将占优?

对开放 AI 和 Anthropic 来说,好消息是它们已经占据先机。根据一份报告,GPT-4 和 Claude 3 Opus 以及谷歌的 Gemini Ultra 与其他语言模型如 Meta 的 Llama 3 存在质的差异。开放 AI 在2022年8月表示会推迟 GPT-4 的发布。

但要保持这一优势“将是一个不断的斗争”,Air Street Capital 风险投资公司创始人和总合伙人内森·贝奈奇在电子邮件中写道。“实验室面临着一个困难的位置,需要不断募集资金来聘请人才和购买硬件,同时缺乏一个长期可持续业务计划来实现这种模型发布竞赛。随着美国投资者无法满足越来越高的资金需求,他们还将开始处理与海外主权财富基金等棘手问题。”2月,《华尔街日报》报道,阿尔特曼同包括阿联酋政府在内的投资者就AI芯片制造项目进行了7,000亿美元融资谈判。

相反,大科技公司可以方便地获得计算资源——根据市场情报公司同步研究集团的报告,亚马逊、微软和谷歌分别占有全球云基础设施市场的31%、24%和11%。这使得它们训练大模型的成本更低。它们也可以通过云计算服务部门出售计算能力来获利,即使任何公司在语言模型方面的进一步发展未必会带来商业回报。

“云供应商是淘金潮时期的铲子销售商。无论前沿模型开发者是否盈利,云供应商都会赢,”贝奈奇写道。“像微软和亚马逊这样的公司,既可以建立自己强大的模型,又可以通过规模化成为新兴参与者的必不可少的分销合作伙伴,这在价值链中处于羡慕的位置。”

但是,较小公司也有自己的优势,例如在训练最大模型方面具有更丰富的经验,并能吸引最优秀的研究人员,汤普森说。

Anthropic 的赌注是,其人才密度和专有算法将使其在使用较少计算资源的同时保持前沿地位,该公司联合创始人兼政策负责人杰克·克拉克说。“相对于其他人,我们将以惊人的效率保持前沿地位,”他说。“在未来几年,我不担心这一点。”

如果科技巨头获胜

是否大科技公司能够超越其较小投资对象还很难说。但如果它们真的获胜,将可能对市场竞争和确保强大 AI 系统的发展惠及社会产生影响。

尽管可以认为更多公司进入基础模型市场将增加竞争,但更可能的是垂直整合将增强已经强大的科技公司的力量,AI Now研究所联合执行主任安巴·卡克(Amba Kak)表示,该研究所研究人工智能的社会影响。

“将这视为‘更多竞争’将是最大限度地掩盖现实的公司自我宣传,这实际上会使所有版本的这个世界都有利于巩固技术公司的控制。”