人工智能进入其模糊时代 - 彭博社

插图：Reya Ahmed为彭博商业周刊绘制旧金山初创公司Atmo Inc.的25名员工有足够的理由感到害怕。这家成立四年的公司利用气象传感器收集大气数据，并利用人工智能进行天气预测，然后将其销售给美国空军和菲律宾政府等客户。Atmo表示，其人工智能工具生成的天气预报比通过超级计算机处理数据产生的预报更精确，成本更低，并且可以从过去的错误中学习。

这家初创公司似乎面临着晴空万里的竞争环境——直到3月29日，Alphabet Inc.发布了一篇名为“生成式人工智能量化天气预测不确定性”的学术论文，描述了其自己的人工智能天气模型，称之为Seeds。突然间，Atmo面临着来自一家市值2万亿美元、拥有全球最大人工智能运营之一的巨头的竞争。

彭博商业周刊曼彻斯特旅游指南：住宿、活动、景点和美食如何‘哈佛交易所’毁掉了成千上万年轻人的生活探秘GunTube，与特朗普枪手有关的YouTube亚文化如何计算MBA的价值在5月13日那周，Google和微软支持的OpenAI都举行了其即将推出的人工智能工具的公开演示。他们推出了可以接收不仅是键盘上输入的文字，还有口头命令和图像的模型，扩大了人们与计算机互动的方式。他们似乎都决心主导人工智能这一变革性领域。

OpenAI首席执行官Sam Altman。摄影师：Dustin Chambers/BloombergAtmo的联合创始人兼首席执行官Alex Levy表示，他对强大的竞争并不感到畏惧。他说，在阅读了Google的论文后，他只是耸了耸肩。他在办公室的视频采访中说，文章并不保证Google会很快开始销售天气预报工具，他身后是一排令人印象深刻的详细天气地图在闪烁。“Google发布了大量论文，重要的是要区分论文和产品，”他说，并补充说“今天你绝对不能以任何价格从Google购买天气预报。”

欢迎来到无拘无束的人工智能乐观时代，这是一个创新速度如此之快，以至于几乎不可能进行预测的时代。人工智能发明以聊天机器人、编程助手和根据简洁文本提示召唤图片和视频的服务的形式，以惊人的速度出现。但似乎事情发展得越快，硅谷的人工智能画面就变得越模糊。

模糊之处始于一个问题，即这个领域是否会被少数几家科技巨头和一些得到充足资金支持的代理公司（如得到微软130亿美元支持的OpenAI）所主导。像Atmo这样的初创公司希望不会，但没有人确切知道。然后还有一系列财务问题。当生成式人工智能不再是新奇时，消费者和公司是否会继续接受甚至付费？在像GPT-4这样的专有大型语言模型中，还会有多少经济价值，考虑到像Meta Platforms Inc.这样的公司正在花费数亿美元开发强大的模型，如Llama 3并计划开源它们，基本上是免费赠送。

“人们断言他们知道发生了什么，而你需要知道的事情是无法知晓的”

目前尚不清楚自ChatGPT发布以来的17个月里所取得的非凡改进速度是否能持续。周一，OpenAI展示了其最新的旗舰AI模型GPT-4o，称其比前任更快、更强大。（它几乎可以立即回答口头查询，而且它还会唱歌。）在一篇博文中，CEO Sam Altman表示新模型“感觉像电影中的人工智能，而且我仍然有点惊讶于它是真实的。”

其他值得信赖的科技先见者并不像Altman那样确信生成式人工智能将继续令人惊叹。“人们断言他们知道发生了什么，而你需要知道的事情是无法知晓的，”《精益创业》作者、AI研究实验室Answer AI Lab Inc.的联合创始人Eric Ries说道。“如果有人确切地知道这个工作的扩展方式，他们应该出来证明他们是正确的，并收获所有回报。”

我们知道的是：训练和运行AI模型的成本是巨大的。根据斯坦福大学于四月发布的《2024年人工智能指数报告》显示，OpenAI训练GPT-4时使用了价值约7800万美元的计算能力。谷歌的Gemini Ultra训练成本为1.91亿美元。这两个模型都是在昂贵且难以从Nvidia Corp.获得的图形处理器上开发的，目前几乎是唯一生产这种处理器的公司。

这些巨额成本对行业发展产生了重大影响。对大量资本和计算能力的需求解释了为什么OpenAI从一个非营利组织转变为与全球最有价值的公司密切相关的商业实体。Anthropic，另一家少数几家重要的初创公司之一，从亚马逊公司筹集了40亿美元，从谷歌又筹集了20亿美元，它还依赖这些科技巨头提供的芯片和云基础设施。

组织的基础模型

从2019年到2023年开发

来源：斯坦福大学人工智能指数报告2024

Anthropic的联合创始人兼首席执行官Dario Amodei在5月9日的彭博科技峰会上表示，训练一个AI模型大约需要1亿美元，他预计成本最终将达到1000亿美元，因为模型变得更大，需要更多的计算能力。他为公司的合作伙伴关系辩护，称这“不可能是各种事情可以独占的”，因为Anthropic与多家科技巨头有关系。他说：“这种独立性和选择是我认为Anthropic与其他交易不同的一点。”

监管机构是否会接受Anthropic对这类交易的看法尚待观察。联邦贸易委员会今年早些时候宣布，正在审查云提供商和生成式AI公司之间的合作关系，FTC主席Lina Khan表示，该机构希望“阐明主导公司追求的投资和合作关系是否会冒着扭曲创新和破坏公平竞争的风险。”

规模似乎对没有与大科技公司建立关系的人工智能初创公司不利。然而硅谷仍在不断涌现这些公司。根据斯坦福大学的数据，风险投资家去年资助了1,812家新的人工智能公司，比2022年增长了40.6%。其中许多几乎肯定会走向失败，比如总部位于伦敦的 Stability AI Ltd.，该公司一直在苦苦挣扎地支付账单，其首席执行官在三月份辞职。而像 Inflection AI 这样的公司，将会被更大的人工智能项目整合。它曾经设计了一个“友善支持的聊天机器人”，直到今年春季被微软大规模吞并，支付的金额仅为其筹集资金的一小部分。“要为人工智能提供动力的 GPU 农场需要深厚的、大规模的经济规模，比我们以往在计算领域见到的规模要大得多，”云计算公司 Box Inc. 的首席执行官 Aaron Levie 说。“无论如何，你可以列出三四个赢家，再加上芯片公司。对于其他所有人来说，这是一个悬而未决的问题。”

## 伊隆公司

伊隆 vs. OpenAI，Grok 学校

38:11

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这些是硅谷往往忽视的不利赔率。科技行业的一个基本原则是，小而敏捷的公司可以蓬勃发展，因为现有公司往往迟钝地识别和追求新机会。一个经常被引用的当地寓言表明，如果你足够敏捷，能够避开并不被碾碎的缓慢移动的压路机——比如一个庞大的技术巨头——你可以捡起路上的一角钱发财。（缺点：如果你滑倒摔倒，你就成了煎饼。）

Suno是其中一家正在尽快捡起一角钱的初创公司。它让付费订阅者创建歌曲并添加AI生成的人声，只需提供书面提示。它创建了自己的AI模型来生成音乐，但也借助ChatGPT来提供歌词和标题。依赖OpenAI可能存在风险，因为它可能会发布自己的AI音乐产品——例如，早在2020年，它就发布了自己的歌曲生成器Jukebox的研究和代码。公司联合创始人兼首席执行官Mikey Shulman表示：“我认为现在决定正确的商业模式还为时过早，”谈到公司尝试提供订阅服务。“我们的理念是，让我们找出如何让人们感到愉悦。让我们确保我们构建的东西真正受人喜爱，而产品的形态可能会因事态的发展而大不相同。”

另一家初创公司Perplexity也在利用订阅来分摊计算成本并测试需求。它要求用户每月支付20美元，并返回利用OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude 3等多个大型语言模型的答案。它的回答装饰有来源引用、相关文章链接和相关后续问题，通常提供比其他聊天机器人和搜索引擎更可靠的答案。该服务对谷歌构成直接挑战，谷歌在5月14日的年度I/O大会上推出了一款重新设计的搜索体验，突出了从搜索结果中提取的AI生成摘要。与此同时，彭博新闻报道称，OpenAI正在研发自己类似的AI搜索引擎。

这可能听起来像是Perplexity的战略基础不稳定，其计划依赖于与规模更大的竞争对手竞争，并使用他们制作的模型来驱动自己的产品。然而，四月份，Perplexity融资，估值超过10亿美元，这是人工智能热情不减的另一个迹象。该公司最近告诉彭博新闻，其年度循环收入达到2000万美元。Perplexity的联合创始人兼首席执行官Aravind Srinivas打赌“生成式人工智能中的大部分利润”将流向与用户有直接关系的服务，而不是像GPT-4这样的基础模型。

风险投资家Dave Morin以前见过这部电影。15年前，他是Facebook的高管，当时该公司允许初创公司利用其社交网络的元素，如用户的朋友网络和照片。几年后，Facebook改变了方向，消灭了许多没有与客户建立自己联系的公司。避免过度依赖多变的技术平台“不是火箭科学。这是旧硅谷的思维，”Morin说。他是Atmo的投资者，并表示该公司正在通过专注于天气预报来准备应对即将到来的任何动荡。

当然，像其他人一样，Morin也不确定。“人们不愿承认的模糊性要多得多，”他说。阅读下一篇：人工智能热潮让一些州重新考虑数据中心的补贴