微軟又向OpenAI狂砸100億美元，巨頭AI大棋下4年，誰是最大贏家？

2023年剛開始，微軟就顯示出了AI領域「大贏家」的派頭。

最近，大火的ChatGPT和微軟之間，不斷擦出火花。

微軟先是宣佈將ChatGPT整合入自家搜尋引擎Bing，沒過幾天，又宣佈要將其整合進Office辦公套件中的「三大件」：Word、Excel、PPT。用個Office就能體驗ChatGPT，讓不少人直接「喜大普奔」。

從微軟在辦公軟體的體量上看，此舉可能會改變超過10億人編寫文件、簡報和電子郵件的方式。

早在2019年，微軟就向ChatGPT的所有者OpenAI投下10億美元，此番頻繁「互動」也讓業界聯想不斷，接下來微軟砸下更多籌碼，甚至將OpenAI和ChatGPT一起收購，成了自然而然的事情。

沒有意外，沒有反轉，沒讓人們等太久，微軟就給出了答案：再投100億美元。

微軟投資100億美元

據熟悉此事的人士說，微軟此前一直在就追加更多投資一事與OpenAI談判，早在去年10月就開始了。

如果這筆資金最終敲定，包括新的投資在內，OpenAI的估值將達到290億美元。

據報導，微軟的注資將是一項複雜的交易的一部分，投後，微軟將獲得OpenAI 75%的利潤，直到收回投資為止。

此前，OpenAI一直從微軟雲端運算部門購買服務，目前不知道這筆錢是否會算在其帳戶上。

在收回投資後，在OpenAI股權結構下，微軟將擁有49%的股份，其他投資者獲得另外49%的股份，OpenAI的非營利性母公司獲得2%的股份。

報導稱，目前還不清楚這筆交易是否已經敲定，但潛在投資者在最近收到的相關檔案顯示，此交易原定是在2022年底前完成。

目前，微軟和OpenAI均拒絕發表實質性評論。微軟髮言人在一份電郵聲明中表示，公司不會「對猜測發表評論」。

人工智慧的經濟潛力巨大，可能比目前所有的軟體支出都要大。

如果設計出一個更好的搜尋引擎，一個直觀地知道使用者正在尋找什麼的引擎，將對Google母公司Alphabet1.1萬億美元的估值構成重大威脅。下一步，可能就是設計藥物的AI程序。

當然，OpenAI 很有可能會消失，就像大多數科技公司所做的那樣。即便如此，微軟的投資也未必就白費了。

摩根士丹利估計，Alphabet僅在過去三年就在研發上投入了約1000億美元，在此類產品上押下重注，未來三年的支出將以每年13%的速度增長。

通過鎖定一家有前途的公司和稀缺的研究人員，微軟可能會阻止Alphabet獲勝，並可能迫使它增加支出。

微軟的佈局：AI時代，先得技術者，得天下

290億美元，對OpenAI來說是一個很大的估值，目前OpenAI名氣雖大，但目前其商業模式和路線還是不清晰的，而100億美元對微軟的股東來說，也是一個不小的數字。

不過有華爾街分析人士認為，雖然100億美元屬於妥妥的大錢，但無論從投資時機，還是投資策略來看，微軟這次並不算是「高風險賭博」。

ChatGPT火遍全球，熱度爆表，這是不假，但入不敷出的風險，也隨著使用者的暴增而越發嚴重。

據OpenAI的首席執行官Sam Altman上個月在推特上說，每次有人與ChatGPT聊天提問，公司都要付出幾美分的算力，這引發了人們對 OpenAI 「過於燒錢」的擔憂。這些算力很多都是從微軟的雲端運算平台上獲得的。

如果OpenAI想出了如何在ChatGPT和圖像建立工具Dall-E等產品上賺錢，75%的利潤歸微軟所有，直到收回其最初的全部投資。

而除了利潤之外，還有最重要的技術市場。

自從2019年微軟首次投資以來，OpenAI與微軟就一直保持了實質上的合作夥伴關係，這次投資基本上是這種夥伴關係的正式化，兩家公司能夠聯合起來，共同加速技術研究。

此次投資後，微軟可以和OpenAI一起，在自家雲平台上開發技術。

這幾乎立即使微軟處於可能是未來十年最重要的消費技術的前沿。當商用雲領域已經坐擁三分天下的Azure平台，遇見了OpenAI和ChatGPT，未來的雲市場，看起來微軟是想2B、2C「全都要」了。

對微軟來說，從策略上看，這次投資是一個巨大的「政變」。

尤其是，重要競爭對手Google此前已經參與開發了OpenAI的一些技術。ChatGPT和Bing的整合，直接針對的就是Google的核心搜尋業務，此次投資有望進一步擠壓Google在AI佈局上的野心。

在微軟看來，OpenAI將在未來一段時間內，大機率繼續遙遙領先於其他使用ChatGPT等產品的AI演算法公司。

在大廠紛紛入局後，這批新的AI公司要想挖出新的「護城河」，產生網路效應，將變得越來越困難，而沒有這一點，在消費技術領域就很難賺到錢。

從這個角度上看，微軟這筆投資看重的是定位。

許多科技巨頭一樣都對人工智慧的未來保持著高度關注。他們知道，控制核心技術的公司，在未來幾年會有很大的優勢。通過投資OpenAI，微軟要將自己定位在這場AI革命的最前沿。

隨著世界繼續被人工智慧所改變，這次微軟和OpenAI的結合可能只是一個開始。未來光明，而微軟和OpenAI都希望，自己能夠站在這場AI革命的潮頭。

AI激戰群雄逐鹿，誰能笑到最後？

Google：有點失落

微軟在AI領域一路狂飆，讓Google有點吐血。

最近爆火的ChatGPT吸引了全世界的目光，Google心裡大概有點酸。

Google曾經也有機會走這條路。在聊天機器人領域，Google並非處於下風。早在2021年5月的I/O大會上，Google的人工智慧系統LaMDA一亮相就驚豔了眾人。

但出於「聲譽風險」之類的考慮，Google之前並沒有打算把聊天機器人市場化。

Google在AI領域，算是老大哥了。

Pichai指示一些團隊轉換方向，開發AI產品

Google發明的Transformer，是支撐最新AI模型的關鍵技術；根據傳言，Google的LaMDA聊天機器人，性能遠超ChatGPT；另外，Google也聲稱，自家模型Imagen的圖像生成能力，要優於Dall-E，以及其他公司的模型。

不過，略顯尷尬的是，Google的聊天機器人和圖像模型，目前只存在於「聲稱」中，市場上還沒有任何實際產品。

Google會這樣佈局，也並不奇怪。很多時候，Google並不指望用AI來做商業化的事。

長期以來，Google秉持的宗旨是，使用機器學習來改進搜尋引擎和其他面向消費者的產品，並提供Google雲技術作為服務。搜尋引擎，始終是Google的核心業務。

這樣就有一個無法規避的問題：在搜尋引擎中，使用者始終是最終的決定方。雖然連結是由Google提供的，但使用者才是決定點選哪個連結的人。

Google把自己的產品做得很巧妙。它不是按展示次數向廣告商收費（因為這種價值很難確定，尤其在20年前），而是按點選次數收費。這可真是個革命性的產品。

Google的大部分收入，都來自於線上廣告

現在，Google靠搜尋引擎上的廣告收入，就能一年進賬2080億美元，佔總收入的81%。所以，它對於怎樣佈局語言模型等AI，腳步就顯得保守了。

七年前，美國商業分析師Ben Thompson曾寫下一篇文章《Google與戰略侷限》，提到Google在AI領域的業務所面臨的困境——

現在，七年過去了，Google的主要商業模式無論如何創新，始終還停留在「把更多廣告塞進搜尋過程中」。在移動裝置上，這很有效。

在Pixel上運行的Google助理

但現在，大環境變了。ChatGPT之類的大語言模型，帶來的是一種顛覆性的創新。

當顛覆性的產品變得越來越好，Google現在的產品卻在變得越來越臃腫。怎麼看，這都不是好的跡象。

最近，Google的動作是，宣佈升級搜尋引擎，讓使用者可以輸入更少的關鍵詞，獲得更多的結果。

對於Google面臨的危機，Stability AI的創始人Emad Mostaque評論道：「Google 仍然是大型語言模型（LLM）領域的領導者，在生成式AI的創新上 ，他們是一支不可忽視的力量。」

儘管如此，他也承認：Google「沒有很好地與股東和市場溝通，有點過於謹慎了」。

Google接下來會怎麼走？憑著手上的AI實驗室，它的AI產品能成功走出一條商業化之路嗎？

Meta：社交媒體掙的錢，燒給元宇宙

要說AI領域的混戰，怎麼能少了Meta。

對於Meta來說，AI是一個巨大的機會，相應的，Meta一直在為其投入巨額的資本。

Meta擁有龐大的資料中心，這些資料中心主要用於CPU計算，這是為Meta的服務提供動力所必需的。驅動Meta的廣告模型，以及網路推薦內容的演算法，都需要CPU計算。

作為廣告業務的長期解決方案，Meta需要建立機率模型，並瞭解哪些被轉化了，哪些還沒轉化。這些機率模型需要大量的GPU，如果是用輝達的A100，成本將高達五位數（美元）。不過，這對Meta來說，並不算貴。

顯然，Meta需要知道「確定性」的廣告效果，因為投資中需要更明確的衡量標準。無論是Facebook還是Reels，推薦什麼內容，AI模型都是關鍵，建構這些模型必然要花費大量資金。

長遠來看，這項投資會有所回報。如果對使用者有更好的定位和推薦，收入也會隨之增長；一旦這些AI資料中心建成，維護和升級的成本應該大大低於首次建設它們的初始成本。而且，如此巨額的投資，是世界上除Google以外的公司無法承擔的。

不過，這也會有幫助Meta的產品越來越整合。Meta也在開發自己的AI晶片。

現在，Meta的廣告工具很強大，生成和A/B測試副本和圖像的整個過程都可以由AI完成，而且在大規模提供這些功能上，沒有公司比Meta更好。

Meta的廣告，目標是吸引消費者注意到他們以前不知道的產品和服務。這意味著，會有很多失誤，因為絕大多數廣告是沒有轉化的，不過同時，這也意味著有很大的實驗和迭代空間。

這一點，就非常適合AI。

蘋果：開放原始碼的大禮

很多大公司，都會投資開放原始碼軟體。因為聰明的公司，會嘗試將產品的互補品商業化。當產品的互補品價格下降時，對產品的需求就會增加，公司就能收取更多的費用，賺更多的錢。

蘋果投資開源技術最著名的案例，是用於其作業系統的Darwin核心和WebKit瀏覽器引擎。

與此同時，蘋果在AI方面的努力侷限於一個小領域——研究傳統的機器學習模型，用於推薦、照片識別和語音識別，這些研究似乎並沒有對蘋果的業務產生重大影響。

不過，蘋果確實從開源世界收到了一份不可思議的禮物：Stable Diffusion。

Stable Diffusion之所以引人注目，不僅因為它是開放原始碼的，還因為它的模型出奇的小：剛發佈時，它就已經可以在一些消費類顯示卡上運行；幾週之內，它就被最佳化到可以在iPhone上運行了。

值得稱讚的是，蘋果抓住了這個機會，其機器學習團隊上個月發佈了以下公告：

敲黑板，這個公告分為兩部分：首先，蘋果最佳化了Stable Diffusion模型本身（蘋果可以這樣做，因為它是開放原始碼的）；其次，蘋果更新了作業系統，得益於蘋果的整合模式，它已經針對自己的晶片進行了調整。

可以肯定地說，這只是一個開始。儘管蘋果多年來一直在自己的晶片上推出所謂的「神經引擎」，但人工智慧專用硬體已根據蘋果自身的需求進行了調整；看來未來的蘋果晶片，也將針對Stable Diffusion進行調整。

與此同時，Stable Diffusion本身可以內建到蘋果的作業系統中，並為任何開發人員提供易於訪問的API，而不必像Lensa那樣，需要一個後端基礎設施。

在Apple Store時代，蘋果聽起來很像是贏家——整合和晶片的優勢，可以被用於提供差異化的應用程式，而小型的獨立應用程式製造商，擁有API和建立新業務的分銷管道。

這麼看來，輸家就是集中式圖像生成服務（Dall-E或MidJourney），以及支援它們的雲供應商了。

可以肯定的是，蘋果裝置上的Stable Diffusion不會佔領整個市場——Dall-E和MidJourney都比Stable Diffusion更好——但內建的本地功能，將影響集中式服務和集中式計算的最終目標市場。

亞馬遜：我有雲

亞馬遜和蘋果一樣，在應用程式中使用機器學習；不過，對於亞馬遜，圖像和文字生成AI在消費者中的用例似乎不太明顯。

對亞馬遜來說，更重要的是AWS，它出售對雲端GPU的訪問權。其中一些GPU用於訓練，包括Stable Diffusion，據Stability AI的創始人兼首席執行官Emad Mostaque稱，使用256台Nvidia A100運行150,000小時，市場價格為600,000美元。這個價格已經低得驚人了。

不過，更大的用例是推理，即應用模型生成圖像或文字。每當使用者在MidJourney中生成圖像，或在Lensa中生成頭像時，推理都會在雲中的GPU上運行。

亞馬遜在這一領域的前景將取決於多種因素。

首先，也是最明顯的是，這些產品最終在現實世界中的用處有多大。不過，亞馬遜本身就是一家晶片製造商：雖然迄今為止它的大部分努力都集中在Graviton CPU上，但它可以為Stable Diffusion等模型建構自己的專用硬體，並在價格上展開競爭。

儘管如此，AWS還是在兩邊都下了注。對輝達的產品而言，雲服務也是一個主要合作夥伴。

亞馬遜的短期問題在於怎樣衡量需求：沒有足夠的GPU將導致資金流失；但是，購買太多閒置的產品對於公司來說將是一項重大成本。另外，AI面臨的挑戰之一就是，推理需要花錢——用AI做東西是有邊際成本的。

目前，爭相開發吸引眼球的AI產品的大公司，似乎都還沒認識到邊際成本這個挑戰。雖然雲服務總是有成本的，但AI產品的離散性，使得為產品市場匹配所需的迭代、提供資金，變得更加困難。

目前，ChatGPT似乎是迄今為止最大的突破性產品，它不僅對使用者免費，而且由OpenAI提供，OpenAI建立了自己的模型，並與微軟就計算能力達成了一筆不錯的交易，這絕非偶然。

總之，如果AWS以低價出售GPU，從長遠來看，可能會刺激更多的使用。

微軟，2023年笑到最後？

這麼一捋，微軟似乎還真是處於最佳位置。

像AWS一樣，它有銷售GPU的雲服務Azure；而且，它也是OpenAI的獨家雲提供商。

與此同時，必應就像iPhone前夕的Mac——貢獻了相當多的收入，但只是佔主導地位的一小部分。如果將ChatGPT整合進必應中，或許必應會冒著商業模式的風險，獲得巨大的市場份額。

顯然，微軟值得下注。

另外，The Information報導稱，GPT將助力微軟的辦公軟體，軟體也許會新增收費的新功能，這將與微軟的訂閱業務模式完美契合。微軟已經有成功的先例了，通過模仿GitHub Copilot，它知道怎樣做出一個助手，而不是Clippy那樣的煩人精。

GPT進辦公軟體，這很可能是革命性的一步。從此，10億人編寫文件、簡報和電子郵件的方式，或許會被永遠改變。

輝達和台積電或成最大贏家？

現在，AI在成為一種商品，各種模型每天都在激增。

到最後，最大的贏家或許就是是輝達和台積電。

Nvidia投資了CUDA生態系統，這意味著輝達不僅擁有最好的AI晶片，還擁有最好的AI生態系統，而且，輝達的投資還在繼續擴大。

這已經給競爭對手造成了刺激，比如Google的TPU晶片。

另外，至少在可預見的未來，每家公司都得在台積電生產晶片。

參考資料：

https://www.reuters.com/breakingviews/microsofts-ai-bet-heads-i-win-tails-i-also-win-2023-01-10/

https://stratechery.com/2023/ai-and-the-big-five/

本文來自微信公眾號“新智元”（ID:AI_era），作者：新智元，編輯：編輯部，36氪經授權發佈。

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