作者｜趙賽坡
頭圖｜視覺中國
過去兩周時間，圍繞生成式 AI 產業鏈發生了或將影響深遠的事件，本期將通過資金流向、產品動態、應用場景等多視角展示整個產業鏈的最新動態，并給出一些值得關注與思考的方向。
計算：OpenAI 自研芯片傳聞、中美日三國半導體產業政策更新；
巨頭：阿里云開源大模型、AWS 的云上大模型產品、智能音箱與大模型如何結合？
市場：如何看待 AWS 40 億美元投資 Anthropic、孫正義如何投資生成式 AI 公司；
監管：反壟斷陰影下的 AWS、微軟與英偉達；
應用：呼叫中心、銷售與詩人們的全新工作方式；
接下來，歡迎和我一起復盤近期圍繞數據與智能的產業關鍵事件。
計算
關于 OpenAI 自研芯片的事情已經傳了很久，最近路透社做了一番看似詳細但實則沒有多大信息的報道，兩個基本事實：
OpenAI 公司高層希望通過自研芯片降低大模型運營成本，同時減少對包括英偉達等芯片公司的嚴重依賴；
無論是從零開始還是買下一家芯片公司，芯片研發都需要相當一段時間，換句話說，距離 ChatGPT 運行在 OpenAI 自家芯片的時間還有很久；
上述兩個事實也是任何一家試圖通過大模型實現業務發展的巨頭、創業公司所面臨的共同問題：大模型的計算成本實在是太高了。結合此前 Bernstein 分析師 Stacy Rasgon 給出的數字，如果 ChatGPT 的業務規模達到 Google 搜索的十分之一，OpenAI 需要投入大概 481 億美元購買 GPU，同時還要每年準備 160 億美元的芯片采購預算。
更重要的是，由于英偉達在整個 AI 芯片市場具有不可動搖的統治力，OpenAI 等公司不得不選擇與英偉達合作，過度依賴一家供應商的產品，對任何一家公司來說都是一個不大不小的風險。
英偉達對于 AI 芯片市場的統治力也影響到一些創業公司的發展，英國芯片創業公司Graphcore 上周披露的一份官方文件顯示，該公司在 2022 財年困損 2.046 億美元，同比增加 11%，而收入僅為 260 萬美元。
為了生存，Graphcore 公司計劃繼續融資，同時關閉包括日本、挪威等地的辦公室，縮減其他地區的公司規模，裁員也不可避免。
半導體產業里，市場的錢瞄準的是英偉達的潛在替代者，而國家的錢則緊盯制造工廠。日本政府上周正式批準了一筆 13 億美元的補貼，支持美光公司在日本廣島的芯片工廠建設。
根據日本政府的說法，這筆補貼將分成兩部分，涵蓋對美光公司制造和研發部門的支持。總體上看，13 億美元的補貼約占美光新一輪日本投資計劃的 40%。
在美國，備受關注的臺積電亞利桑那芯片工廠依然進展緩慢，這筆總額達到 400 億美元的項目面臨諸多現實挑戰。FT 的一篇特寫談到，當地員工短缺、基礎設施——包括建筑供應商等薄弱帶來的問題，不僅導致工廠推遲，還將影響臺積電工廠的利潤率。
中國的半導體大基金已經進入第三期，此前《經濟觀察報》透露的信息：
2014年，國家集成電路產業投資基金股份有限公司（簡稱“大基金一期”）正式成立；2019年，國家集成電路產業投資基金二期股份有限公司（簡稱“大基金二期”）宣告成立，并屢次以首發、戰略配售、定增等方式出現在集成電路、半導體企業的投資者名單中。據《經濟參考報》記者不完全統計，自成立以來，大基金二期對外投資了40多家公司，累計投資金額超過500億元。
FT 結合公開數據，梳理了兩期大基金投資的領域：
對于夾在中美兩國之間的半導體巨頭們來說，失去中國市場的財務影響正在顯現，包括高通、英偉達、英特爾在內的多家公司，正在加大在華盛頓的政治游說力度，通過與白宮、智庫進行對話或捐款等方式，進一步闡釋當下芯片限售等措施的潛在問題。這其中的一個關鍵論據是，中國市場占據全球半導體市場的三分之一，失去這一部分收入將到迫使美國公司削減開支，進而裁減包括美國員工在內的職位。
NYT 將圍繞美國芯片政策的爭論定義為“如何平衡國家安全與商業利益之間的關系”，但從另一個維度去看，或許這也是一場如何平衡資本與政治或者平衡技術與意識形態的游戲。
巨頭
開源正在成為大模型市場的關鍵力量。上月阿里云宣布開源一個參數規模達到 140 億的大模型 Qwen-14B，并提供相應對話模型 Qwen-14B-Chat。
根據阿里云同期發布的論文，兩款模型在推理、認知、規劃等方面擁有業界領先的能力，支持 8k 的上下文窗口長度。
另一家中國公司百川智能也推出開源模型“百川2”，包括 70 億參數規模和 130 億參數規模兩個產品。
此前很長一段時間里，諸如 ChatGPT 等閉源模型的開源替代產品無論是能力還是體驗都無法媲美商業產品。但現在，從 Meta、阿里云這些巨頭到百川等一種創業公司，開源大模型的基礎能力已經接近甚至部分超過閉源模型；與此同時，圍繞開源大模型的社區生態——工具、論壇、培訓——逐步成熟，為大模型開源產業發展提供更多可能性。
亞馬遜近期在大模型領域動作不斷。上月底的消費產品發布會上，亞馬遜宣布推出 Alexa LLM，目前并沒有透露諸如模型架構、訓練數據等方面的信息。
根據其演示細節來看，這個模型將類 ChatGPT 的對話能力引入到亞馬遜智能音箱上，通過多模態（語音、文本）的交互能力，進一步優化智能音箱以及 Alexa 的交互體驗。
大語言模型帶來的對話理解能力，給已經停滯多年的智能音箱市場帶來一絲曙光，根據此前一份來自洛圖科技（RUNTO）的數據，2023 年上半年，中國智能音箱市場全渠道銷量為 1148 萬臺，同比下降 19 %；銷額為 33.7 億元，同比下降 20%。
智能音箱不景氣的原因既和經濟環境相關，也和產品體驗脫不了干系。語音識別的技術突破，構建起了語音交互的全新入口，一度被認為是智能手機觸控交互之后的新方式，智能音箱趁勢崛起，國內形成了小度（百度）、小米、天貓精靈（阿里巴巴）三足鼎立的競爭態勢，海外市場里，亞馬遜 Echo 系列一騎絕塵，Google 旗下的產品緩慢追趕。
但智能音箱的最大問題并非入口技術，而是用戶在“進來”之后怎么辦。曾幾何時，諸如亞馬遜、阿里這樣的電商公司，向用戶描繪了一幅通過智能音箱上的語音交互、完成電商購物的場景，且不提線上購物的產品邏輯有多復雜，更重要的是，用戶在沒有視覺信息輔助下是否愿意購買某件他不熟悉的產品，其實是一個不折不扣的偽需求。
現在亞馬遜已經邁出了第一步，我們有理由相信國內智能音箱公司將很快跟進，不過，即便大模型能夠更好理解用戶需求，從而讓交互變得更簡單，但智能音箱的根本問題還是沒有解決。
接著談亞馬遜的大模型布局，旗下云計算公司 AWS 上周宣布大模型平臺服務 Bedrock 正式可用，這個產品旨在幫助 AWS 的客戶們更好部署大模型服務，目前已經支持包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Stability AI 等公司開發的大模型。
站在 AWS 的視角來看，Bedrock 為客戶提供了一個一站式的大模型產品通道，因為客戶的數據、應用都存儲或運行在 AWS 的服務里，因此能夠更方便地將大模型的能力集成進來；另一方面，就像我在今年多期 AI Insider 里所談的觀點，大模型產品將給云計算公司帶來全新的增長空間，而 AWS Bedrock 將成為云服務和大模型相結合的代表。
曾一度“All in metaverse”的 Meta 公司現在更像一家“All in LLM”的公司，該公司最近的幾個動作：
面向用戶：Meta AI 助手將登陸 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 等社交產品；
面向廣告商：推出基于生成式 AI 技術的廣告制作工具，幫助廣告商快速生成圖像、文本等內容；
面向研究者和開發者：分享 Llama 2 Long 模型的相關細節，該模型的成績相當不錯；
市場
假期前最值得關注的一筆金錢流向或許就是 AWS 對 Anthropic 公司的投資，結合兩家公司透露的信息含糊，這筆總額 40 億美元的投資包括兩部分：
首期投資 Anthropic 12.5億美元；
未來雙方都有權再觸發 27.5 億美元的投資額；
但還是有一些含糊的表達，比如到底是現金還是以算力折合的資金？AWS 投資后的所謂“少數股權”到底有多少等問題都是疑問。
這筆投資的對于兩家公司的意義不言而喻。即便不能快速獲得如微軟投資 OpenAI 那樣的生成式 AI“鐵王座”，但 AWS 此番用“真金白銀”成功擠入了生成式 AI 的一線陣營，借助其龐大的云計算客戶基礎和產品統治力，AWS 向市場展示了其對于生成式 AI 的決心，而在投資宣布的當天，亞馬遜市值大漲 200 億美元，這是市場投出的信任票。
其次，Anthropic 不僅得到了更多的運營資金，還將可以使用——即便是購買——AWS 的自研芯片 Trainium 和Inferentia，這對于嚴重依賴英偉達 GPU 的大模型公司來說無疑一個巨大福音。
而對于 AWS 來說，一如 FT Lex 專欄所言，Anthropic 公司使用 AWS 的芯片，就像“一家二線運動服裝公司支付大量費用請名人代言其產品”，AWS 自研芯片的品牌將進一步被鞏固。
Anthropic 顯然是 OpenAI 之外最炙手可熱的創業公司，付費媒體 Information 的獨家消息指出，該公司還在與包括 Google 在內的投資者談判，希望再得到 20 億美元的注資。
關于 Anthropic，還有幾個數字：
該公司已經完成 50 多億美元的融資；
最新的估值在 200 億美元到 300 億美元之間，3 月份的時候只有 40 億美元估值；
去年年底，Google 投資 3 億美元，獲得 10% 的股份，現在看來，這絕對是一筆大賺的投資交易。
科技公司投融資市場的另一個風向標就是軟銀，或者準確地說，孫正義。這位 60 多歲的資本大鱷上周在軟銀科技大會上明確表態，所謂“超級人工智能”將在 20 年內實現，并且將以 1 萬倍的速度超越人類智能。
拋開其判斷的正確性如何，孫正義的這番表態事實上也是在為軟銀大舉投資生成式 AI 造勢。此前我曾提到多位分析師預測，孫正義大約有 600 億美元的資金可用于投資，我們將很快看到軟銀的投資案例，可能是 OpenAI，或者是蘋果前首席設計官 Johann Ive 與 OpenAI 創始人 Sam Altman 合作的公司。
近期還有一組值得關注的投資案例：
應用
政府監管。FT 的獨家消息稱，英國政府正在要求包括 OpenAI、DeepMind 在內的大模型公司，為政府部門提供更高權限的模型訪問能力，以更好評估這些模型的運行方式，從而提前了解潛在的風險。
英國政府這個舉措，或許是為了下月在英國舉辦的人工智能安全峰會做準備。
不過消息人士也表示，幾家大模型公司對此持保留態度，他們擔心此舉可能泄漏產品信息，導致受到網絡攻擊或者失去競爭優勢。目前各個公司還會和英國政府繼續溝通，尋求一個更透明也更安全的模型訪問方式。
“反壟斷”儼然成為近兩年政府監管科技產業的關鍵詞，負責英國電信監管業務的 Ofcom 上周要求該國市場監管機構 CMA 調查 AWS、微軟是否在英國云計算發展中存在壟斷行為。
據了解，Ofcom 認為兩家美國公司的一些做法，已經迫使英國公司無法“自由”使用其他云服務。公開資料顯示，2022 年，AWS 和微軟占據英國云計算市場 70%——80% 的市場份額。
法國反壟斷機構上周突襲一家 GPU 公司位于巴黎的辦公室，WSJ 記者認為，這家“GPU 公司”就是英偉達。根據法國反壟斷機構的說法，此次行動是調查該公司是否存在壟斷行為。
值得玩味的是，兩家法國公司——電信運營商 Iliad 和云服務公司 OVHcloud 上周宣布將為客戶提供英偉達 H100 系列 GPU 服務。
安全。上周知名演員湯姆·漢克斯和 CBS 主持人蓋爾·金分別發布聲明稱，自己的形象被某些機構“盜用”到廣告里，類似這樣的事情會成為接下來 AI 的“關鍵應用”之一，它不僅需要社交平臺——如 Meta、推特、微信——的努力，還要借助法律進行有效規范。
更進一步，當下 AI 系統的安全問題需要一套完整的“安全護欄”機制，目前各大公司主要從兩個方面入手：
部署強化學習通過人類反饋（RLHF）的方法；
引入“紅隊測試”的機制；
但問題并沒有被根本解決，DeepMind、Anthropic 公司希望能夠構建一套“AI 憲法”，鼓勵所有 AI 模型遵循該“憲法”，整個研究還處于早期階段。
值得一提的是，由于大模型存在輸出有害內容的風險，一些保險公司瞄上了這個新興領域，計劃推出一系列面向大模型失敗場景的保險業務，WSJ 的報道指出，這些保險參考了網絡安全保險的做法，能夠一定程度幫助 IT 決策者進行風險管理。
工作。大模型的發展，催生了一大批新職業，從“再培訓師”到“提示工程師”，這些一年前還不存在的職業，正在快速來到你我身邊。
在客服中心領域，大模型驅動的聊天機器人則在替代人類員工。在一些公司——比如銀行——看來，這項技術可以幫助他們削減昂貴的客戶服務成本，并為客戶提供個性化服務。
在銷售領域，大模型悄然改變了銷售人員的工作流程，比如越來越多的技術銷售，將需求建議書(Request for Proposal，RFP)交給大模型處理。
與此同時，大模型還在重構一些創意人員的工作，像 Scale AI 和 Appen 等公司直接聘請專業詩人、小說家和其他創作者，為他們所使用的語言（包括印地語、日語等）生成原創短篇故事。
這個舉措不僅能夠豐富大模型的數據——特別是提高非英語類文學數據量，也為這些創意人員提供了新出路；當然，科技公司也會因此避免后續的版權糾紛。可謂一舉多得。
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