AI大厂，变保守了？_风闻

AI这条赛道这么火热，市场不应如此“平静”。

想当年，移动互联网时代来临，百度怒砸19亿美元收购了91无线，引发行业震动，市场当时能感受到互联网大厂剧烈变革的渴望和魄力。

现在AI时代来了，国内大厂似乎都变得“保守”起来，没有了“搅局”和“布局”的宏大叙事，相比微软、谷歌动辄千亿美元的AI军备竞赛，国内AI市场则平静得出奇。

原因是什么？

规则变了！

移动互联网时代的规则是“跑马圈地”，AI时代的规则是“合纵连横”，变化正在水下发生，而且已然暗流汹涌。

1**、端云协同的“合纵连横”**

今年，AI市场“合纵连横”的一个重要方向，将是AI大模型的端云协同。

眼下，建立AI对市场全链路渗透的闭环，绕不开端侧AI和云侧AI之间的“握手”。

端侧AI考验的是“AI软硬件结合”的场景化能力，而云侧AI考验的是“模型参数与训练数据”的规模化效应。

海外市场上，高通昨天宣布和Meta宣布，一起优化Meta公司的Llama3大语言模型，未来会嫁接在智能手机、PC、VR/AR和汽车等终端上，开发者可以访问高通的AI Hub的资源，实现在骁龙平台上优化Llama3。

中国市场上，AI赛道端云协同的“合纵连横”趋势同样明显，今年初早时候，百度AI大模型就与荣耀的端侧大模型进行合作，未来要打造“端云协同”的AI生态；荣耀的“百模生态”想法很宏大，想把自己的端侧变成云端“AI大模型”的本地货架，以自己的MagicOS手机操作系统终端为中继点，为众多的AI大模型提供本地原子化的端侧AI服务。

数智经济的一条重要游戏规则，是“购买”不如“共享”。

购买得到的是所有权，共享得到的是使用权，购买是风险，共享是机会。所以，从“跑马圈地”的重金投资，走向“合纵连横”的握手共享，中国互联网大厂也变成熟了。

2**、数据拆墙的“合纵连横”**

对于AI大模型来说，谁能打造出更聪明的、更接近通用人工智能的“AI”，取决于AI的三大法门“数据、算法、算力”，但归根结底取决于“数据”。

算法、算力都不是AI真正的门槛，所有“能花钱买到的”都不是门槛。人类传统的数据世界规则，是大量优质数据被一个个“数据墙”切割开来，不是谁有钱就能买到的，这也是AI发展最致命的瓶颈。

而且，数据链条还非常复杂，既涉及国家数据安全，也涉及到企业商业秘密，更关乎学术版权价值，因此，谁家的AI能最大化突破“数据之墙”，获得丰富、全面、一手、多行业的数据资源，实现在数据层面的“合纵连横”，谁才有机会站上最终的“AI之巅”。

去年，百度收购了全球领先一站式医疗信息化数据提供商GBI，它最核心的资产是海量的药械数据、全球药品数据，这次并购强化了百度医疗的AI能力拼图，但并购的方式终究不可持续，长期看，扩大数据规模还是要走“合纵连横”的路线。

今年，数据“合纵连横”已经蠢蠢欲动，北京、上海、深圳、贵阳等主要数据交易所都空前活跃，北京数据交易所探索“可用不可见、可控可计量”的新型数据交易模式，杭州数据交易所打造“中国数谷”，与阿里、百度、曙光云计算、科大讯飞、浙大网新等头部企业合作，都在推动数据拆墙。

数智经济发展一个重要趋势，就是AI基础设施方面要形成“电信运营商、算力运营商、数据运营商、电力运营商”的紧密协同配合。

中国目前有“电信运营商”“电力运营商”，正在推动建设“算力运营商”，但还没有“数据运营商”，没有就意味着机会，有眼光的AI大厂，现在应该开始构建“数据联盟”，继“端云协同”的合纵连横之后，适时开启“数据拆墙”的合纵连横。

AI不会“大一统”，但做AI要坚持“大格局”，未来分布式AI渗透产业全链路，模块化发展做一个被动的接入点没有出路，矩阵化发展与整体AI生态产生价值互联才是未来。所以，2024年，互联网大厂的AI合纵连横正当其时。

| 科技道，数智经济第一人（代表作《数智经济》《数智经济100大生产力跃迁（筹）》）

| 商业道，资产轻量化导师（代表作《轻资产时代》《商业向心力》《末端爆发》）

| 公关道，公关三十六计玩咖（代表作《金牌公关人》《无公关，不品牌》）