如今 OpenAI 风靡一时。一个简短的 prompt 综合了整篇文章、图片甚至代码。
说实话，感觉有点像魔法。
有魔法的地方就有钱。
然而，在所有的兴奋之中，几乎没有人讨论人工智能行业的利润在哪里。
或者换句话说，在人工智能浪潮中谁赚的钱最多。
本刊本周推荐的文章就在讲述这件事，来自 Quill 创始人 Richard 。
AI 产业分为 5 层
| 半导体 | 云计算平台 | 数据标记处理 | AI模型研究 | AI应用层 |
|---|---|---|---|---|
| 人工智能作为一个产业只有在计算能力稳步增长的情况下才有可能实现。与十年前相比，我们现在的芯片速度大约快了32倍。半导体公司设计和制造芯片。一些公司专注于设计元素(英伟达) ，一些公司在制造方面(台积电) ，其他公司两者兼顾(英特尔)。 | 大多数半导体公司将向云平台等企业出售芯片。这些大型平台对使用这些硬件资源的客户收费。机器学习模型需要大量的计算来训练和维护。 | 一些模型需要大量的数据收集、清理数据和打标签。大多数人工智能公司在内部收集数据，但会聘请第三方手动标记和处理数据集。更高质量的数据意味着更好的模型性能。 | 人工智能研究公司结合计算机和数据资源来训练机器学习模型。一个模型是通过将各种 transformers 模型拼接在一起，收集数十亿个参数，并花费数百万美元的计算资源来建立的。在这个过程的最后，研究公司产生了一个类似 GPT-3的工作模型。 | 大多数人工智能研究公司专注于建立和完善自己的模型。一旦模型得到了训练，应用层公司将根据特定的应用程序(如市场营销复制、图像创建，甚至代码生成)来调整模型。 |
| Nvidia, Intel, AMD, and TSMC | AWS, Azure, GCP, and Oracle Cloud | Scale AI, Appen, Hive, Labelbox, Snorkel AI etc. | OpenAI, Deepmind, Stability, and Anthropic | - Marketing copy (Copy.AI or Jasper), - image creation (Midjourney, Stable Diffusion, etc.), - code generation (Github Copilot, Replit) |
结论
在这 5 个层面中，云平台最能从人工智能浪潮中获利。
- 2021年，仅 AWS 一家就创造了 622 亿美元的营业收入，利润达到 185 亿美元。
- 英伟达 2021 年的收入为 167 亿美元。
- 此外，大多数云平台都是大公司的一部分，AWS 是亚马逊，Azure 是微软，GCP 是谷歌。
- 半导体公司的业务增长依赖于云平台。
- 数据中心的销售是 Nvidia 最大的收入来源，不能因为云平台继续取代传统的本地服务器而疏远它们。
- 数据标记公司在 AI 浪潮中的系统能力很低——任何人都可以收集、清理和标记数据。
- 大多数数据标签公司也使用云平台来存储和运行操作。
- AI模型研究公司也越来越依赖云平台来提供训练模型所需的计算。
- 这为云平台提供了一个利用资金投资或收购人工智能初创企业的机会。
- Azure 向 OpenAI 投资了10亿美元，因此微软比其他任何人都更早地获得了 OpenAI 产品。
- 谷歌/GCP 收购了 Deepmind，后者是第一个击败职业围棋选手的计算机程序的创建者。
- AI 应用程序公司主要将其基础设施托管在云平台上。
- 此外，大多数应用程序公司受制于生产模型的研究层。
- 因此，他们也拥有相对较少的系统权力。
归根结底，人工智能领域仍然相当初期。
从现在开始的几年(或几个月)内，价值流向可能会转移到研究或应用层。
最有可能的情况是，事情将保持不变，云平台将在人工智能生态系统中获得大部分利润。
在接下来的几年里，许多新的人工智能公司将会诞生，大量的资金将会流入这些公司。
从长远来看，云平台占主导地位，大部分资金将流向云平台。
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