科技巨頭的AI野心：從雲、芯片到應用 控制價值鏈所有環節

（原標題：科技巨頭的AI野心：從雲、芯片到應用，控制價值鏈所有環節）

科技巨頭正試圖控制人工智能（AI）價值鏈上的所有環節。

一直以來，與微軟和谷歌等競爭對手不同，亞馬遜並未將其業務“觸角”過多地伸向通用人工智能（AGI）的開發。但亞馬遜已決心改變這塊“短板”。當地時間6月29日流出的一份內部備忘錄顯示，該公司大手筆“挖來”了AI初創公司Adept的五位聯合創始人和其他員工，加入亞馬遜的AGI自主團隊。

這只是科技巨頭“全面發展”版圖的一部分。事實上，亞馬遜、谷歌、Meta和微軟等最大的科技公司都在開發自己的AI芯片，希望最終能向使用其雲服務的企業出售這些芯片。而AI芯片領域最大的供應商英偉達則啓動了自己的雲服務業務。

瑞銀集團（UBS）6月發佈的一份研究報告預測，隨着時間的推移，AI市場將由垂直整合的“AI代工廠”寡頭壟斷。這些“AI大廠”將覆蓋整個AI價值鏈，從數據中心基礎設施和計算資源到生成式AI算法，再到最終端的應用。

AI終將是科技大公司間的遊戲嗎？東軟集團創始人、董事長劉積仁對第一財經記者表示，他並不認爲AI市場會被巨頭完全壟斷。

“AI未來發展的一個顯著特點是它的持續進化，這種進化將導致不斷迭代。今天可能某個公司處於領先地位，明天可能就會有另一個公司迅速崛起。”他稱，“就像高考，每年都會有最優秀的學生脫穎而出。每個公司都會有不斷提升AI能力的過程。”

全面發展的AI大廠

目前，大型科技公司的戰略已呈現出垂直整合的趨勢，它們不僅涉足雲服務和AI算法開發，還設計定製的AI芯片，並希望擁有AI驅動的應用程序。

雲服務平臺爲AI模型訓練和部署提供了強大的基礎設施。在這一領域，科技巨頭已佔據了穩固優勢。根據市場分析公司Canalys今年第一季度的報告，亞馬遜網絡服務公司（AWS）、微軟雲計算（Azure）和谷歌雲（GoogleCloud）主導了全球雲服務市場，市佔率分別爲31%、25%和10%。

此外，科技巨頭也在開發和控制支撐AI運行的硬件。去年11月，亞馬遜推出了自己的第二代Trainium芯片。同月，微軟在年度開發者會議上公開了其自主研發的AI圖像處理裝置（GPU），命名爲Maia100。今年5月，Meta宣佈計劃開發一款專爲其需求定製的AI芯片。谷歌也在今年的開發者大會上正式發佈了其全新第六代張量處理單元（TPU）芯片。

美國數據治理供應商Databricks生成AI副總裁、英特爾公司AI產品事業部前副總裁拉奧（NaveenRao）認爲：“理論上，如果（科技巨頭）它們能達到足夠高的產量並降低成本，這些公司應該能夠提供比英偉達更好的產品。”

基於在基礎設施層的強大布局能力，“科技大廠”們也在大語言模型（LLMs）和AI應用開發上“開花結果”。例如，谷歌已利用其TPU開發大語言模型和自己的AI產品，包括其在線聊天機器人GoogleBard，即現在的Gemini。

AI初創公司Cohere等正通過谷歌的雲服務構建類似技術。去年底，亞馬遜向AI初創公司Anthropic投資40億美元，增強自身在AI領域的競爭力。微軟則通過與OpenAI的合作，以及在其Azure雲服務中集成AI功能，增強其AI能力。目前，微軟的AI解決方案被廣泛應用於企業客戶中。

垂直整合的“AI代工廠”寡頭壟斷

瑞銀集團的報告認爲，雲計算和生成式AI的規模效應表明，在這些業務占主導地位的企業也將主導AI應用的開發。這種垂直整合可能會導致少數大型企業控制AI市場的大部分份額，從而形成完全垂直整合的“AI代工廠”寡頭壟斷。

報告解釋稱，雲計算和生成式AI的規模效應是巨大的。大規模運營帶來規模經濟，使開發和部署AI技術的成本更低，效率更高。這進一步鞏固了大型企業的地位，因爲小公司很難在成本和能力上與之競爭。

例如，建設和維護最先進的數據中心的成本很高。垂直整合的公司可以將這些成本分攤到更廣泛的產品和服務中，從而降低單位AI能力的總體成本。

因此，基於這些技術的相互關聯性，主導AI價值鏈某一層的公司很可能將其影響力擴展到其他層。例如，亞馬遜網絡服務公司（AWS）等大型雲計算提供商擁有大量計算資源，這些資源對於訓練和運行大型AI模型至關重要。這些資源可用於開發先進的AI應用，從而形成較小企業難以匹敵的競爭優勢。

而大公司也更有底氣進行創新投資。研究稱，對AI基礎設施和研究的大量投資推動了AI技術的快速發展。垂直整合公司往往是這些投資的主導者，它們將自己定位在AI創新的最前沿。例如，今年3月底有消息稱，微軟和OpenAI擬斥資超1000億美元投資一個數據中心項目，該項目將包含一臺名爲“星際之門”（Stargate）的AI超級計算機，並配備數百萬個專用服務器芯片，從而爲OpenAI實現AGI提供動力。

最終，垂直整合的公司將擁有顯著競爭優勢，實現更好的性能、更低的成本和更快的創新週期。比如，它們可以優化從硬件到應用的整個AI堆棧，確保所有組件無縫協作。控制更多AI價值鏈的公司還能更好地保護知識產權，減少對外部供應商的依賴。

不過，劉積仁對第一財經記者表示，AI能力的產生和創造過程目前還不夠透明，人們還未完全理解背後的原理。他稱：“AI發展過程非常複雜。特別是當算力變得越來越便宜，算法越來越多時，會出現一個百花齊放的局面。就像我們今天有這麼多APP，是因爲一大批使用智能設備的用戶，且通信費用便宜。未來的AI也會如此。我相信，未來AI會成爲一個平臺，擁有大量的算法和基礎算力，用戶可以有更多的選擇。”

反壟斷監管機構也沒閒着

直接收購相關領域的小公司是科技巨頭儘快補全“短板”的常用手段，但這往往也容易觸發監管機構的反壟斷審查。

“上有政策，下有對策”，近一年來，科技巨頭越來越多地通過對AI初創公司注資、建立戰略性合作關係以及“收購僱傭”（acqui-hires）等手段，實現對AI產品、技術或核心人員的控制，同時也避免因控制權過大而受到反壟斷法規的限制。

例如，亞馬遜並未直接收購Adept，而是“慷慨”接收了Adept的核心高管與多數員工。今年3月，初創公司InflectionAI的創始人和主要團隊成員也被微軟“打包挖走”，加入了後者新成立的部門MicrosoftAI，兩家公司還簽署了一項技術授權協議。

但即便如此，科技巨頭對AI價值鏈的壟斷傾向也已經引起了監管部門的注意。例如，微軟“挖角”InflectionAI的安排就沒逃過美國聯邦貿易委員會（FTC）的“監視”，後者正在調查微軟是否正通過這種方式避免反壟斷審查。

自2019年以來，微軟對OpenAI的投資金額超過130億美元，以換取部分盈利、技術以及後者對前者雲服務的使用。去年底以來，歐盟反壟斷監督機構、英國競爭與市場管理局（CMA）以及FTC相繼透露，他們正在審查這種關係，以釐清這是不是一種事實上的“併購”，以及是否違反了反壟斷法。

今年4月，CMA在一份聲明中同時宣佈，將對微軟與法國企業MistralAI、微軟與InflectionAI，以及亞馬遜與Anthropic之間的關係開啓“評論邀請”，以評估其是否符合英國併購規則，並探討這些交易對競爭的影響。

CMA在一份調查報告中稱，AI基礎模型市場中主要參與者的合作關係可能通過其價值鏈加劇壟斷。在報告中，CMA列出了一個由90多個合作伙伴關係和戰略投資組成的“互聯網絡”，涉及谷歌、蘋果、微軟、Meta、亞馬遜和英偉達等。

5月，美國司法部（DOJ）也宣佈加強對AI領域競爭情況的關注。該部門披露，其已對此啓動多項調查，關注領域包括調查AI公司是否使用共同的高管或董事。

然而，歐美監管機構往往很難在傳統併購的框架內證明這點。上個月，CMA表示，根據英國《2002年企業法》的兼併條款，該機構決定不再進行對微軟公司與MistralAI公司的合作的調查。