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。

微軟先是宣布將ChatGPT整合入自家搜索引擎Bing，沒過幾天，又宣布要將其整合進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」。

從微軟在辦公軟件的體量上看，此舉可能會改變超過10億人編寫文檔、演示文稿和電子郵件的方式。

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。

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

此前，OpenAI一直從微軟云計算部門購買服務，目前不知道這筆錢是否會算在其賬戶上。

在收回投資后，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。

報道稱，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文件顯示，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。微軟發言人在一份電郵聲明中表示，公司不會「對猜測發表評論」。

人工智能的經濟潛力巨大，可能比目前所有的軟件支出都要大。

如果設計出一個更好的搜索引擎，一個直觀地知道用戶正在尋找什么的引擎，將對谷歌母公司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，并可能迫使它增加支出。

微軟的布局：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100億美元屬于妥妥的大錢，但無論從投資時機，還是投資策略來看，微軟這次并不算是「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，也隨著用戶的暴增而越發嚴重。

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 「過于燒錢」的擔憂。這些算力很多都是從微軟的云計算平臺上獲得的。

如果OpenAI想出了如何在ChatGPT和圖像創建工具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伙伴關系，這次投資基本上是這種伙伴關系的正式化，兩家公司能夠聯合起來，共同加速技術研究。

此次投資后，微軟可以和OpenAI一起，在自家云平臺上開發技術。

這幾乎立即使微軟處于可能是未來十年最重要的消費技術的前沿。當商用云領域已經坐擁三分天下的Azure平臺，遇見了OpenAI和ChatGPT，未來的云市場，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，重要競爭對手谷歌此前已經參與開發了OpenAI的一些技術。ChatGPT和Bing的整合，直接針對的就是谷歌的核心搜索業務，此次投資有望進一步擠壓谷歌在AI布局上的野心。

在微軟看來，OpenAI將在未來一段時間內，大概率繼續遙遙領先于其他使用ChatGPT等產品的AI算法公司。

在大廠紛紛入局后，這批新的AI公司要想挖出新的「護城河」，產生網絡效應，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能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能所改變，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，誰能笑到最后？

谷歌：有點失落

微軟在AI領域一路狂飆，讓谷歌有點吐血。

最近爆火的ChatGPT吸引了全世界的目光，谷歌心里大概有點酸。

谷歌曾經也有機會走這條路。在聊天機器人領域，谷歌并非處于下風。早在2021年5月的I/O大會上，谷歌的人工智能系統LaMDA一亮相就驚艷了眾人。

但出于「聲譽風險」之類的考慮，谷歌之前并沒有打算把聊天機器人市場化。

谷歌在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。

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

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

谷歌會這樣布局，也并不奇怪。很多時候，谷歌并不指望用AI來做商業化的事。

長期以來，谷歌秉持的宗旨是，使用機器學習來改進搜索引擎和其他面向消費者的產品，并提供谷歌云技術作為服務。搜索引擎，始終是谷歌的核心業務。

這樣就有一個無法規避的問題：在搜索引擎中，用戶始終是最終的決定方。雖然鏈接是由谷歌提供的，但用戶才是決定點擊哪個鏈接的人。

谷歌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），而是按點擊次數收費。這可真是個革命性的產品。

谷歌的大部分收入，都來自于在線廣告

現在，谷歌靠搜索引擎上的廣告收入，就能一年進賬2080億美元，占總收入的81%。所以，它對于怎樣布局語言模型等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《谷歌與戰略局限》，提到谷歌在AI領域的業務所面臨的困境——

iOS 6之前的一年，蘋果首次引入了語音助手Siri。這對谷歌的影響是深遠的，因為語音助手必須比搜索結果的頁面更主動，僅僅提供可能的答案是不夠的，助手需要給出正確的答案。

2016年，谷歌發布了谷歌助理(Google Assistant)。但是，對于數億iOS用戶，要用谷歌助理，就得單獨下載。另外，谷歌搜索引擎可以靠讓用戶多點幾次來掙錢，谷歌助手怎么辦呢？

現在，七年過去了，谷歌的主要商業模式無論如何創新，始終還停留在「把更多廣告塞進搜索過程中」。在移動設備上，這很有效。

在Pixel上運行的谷歌助理

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，谷歌現在的產品卻在變得越來越臃腫。怎么看，這都不是好的跡象。

最近，谷歌的動作是，宣布升級搜索引擎，讓用戶可以輸入更少的關鍵詞，獲得更多的結果。

對于谷歌面臨的危機，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。」

盡管如此，他也承認：谷歌「沒有很好地與股東和市場溝通，有點過于謹慎了」。

谷歌接下來會怎么走？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，怎么能少了Meta。

對于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擁有龐大的數據中心，這些數據中心主要用于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，以及網絡推薦內容的算法，都需要CPU計算。

作為廣告業務的長期解決方案，Meta需要建立概率模型，并了解哪些被轉化了，哪些還沒轉化。這些概率模型需要大量的GPU，如果是用英偉達的A100，成本將高達五位數（美元）。不過，這對Meta來說，并不算貴。

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，推薦什么內容，AI模型都是關鍵，構建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。如果對用戶有更好的定位和推薦，收入也會隨之增長；一旦這些AI數據中心建成，維護和升級的成本應該大大低于首次建設它們的初始成本。而且，如此巨額的投資，是世界上除谷歌以外的公司無法承擔的。

不過，這也會有幫助Meta的產品越來越集成。Meta也在開發自己的AI芯片。

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：開源的大禮

很多大公司，都會投資開源軟件。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，是用于其操作系統的Darwin內核和WebKit瀏覽器引擎。

與此同時，蘋果在AI方面的努力局限于一個小領域——研究傳統的機器學習模型，用于推薦、照片識別和語音識別，這些研究似乎并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，不僅因為它是開源的，還因為它的模型出奇的小：剛發布時，它就已經可以在一些消費類顯卡上運行；幾周之內，它就被優化到可以在iPhone上運行了。

值得稱贊的是，蘋果抓住了這個機會，其機器學習團隊上個月發布了以下公告：

敲黑板，這個公告分為兩部分：首先，蘋果優化了Stable Diffusion模型本身（蘋果可以這樣做，因為它是開源的）；其次，蘋果更新了操作系統，得益于蘋果的集成模式，它已經針對自己的芯片進行了調整。

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

與此同時，Stable Diffusion本身可以內置到蘋果的操作系統中，并為任何開發人員提供易于訪問的API，而不必像Lensa那樣，需要一個后端基礎設施。

在Apple Store時代，蘋果聽起來很像是贏家——集成和芯片的優勢，可以被用于提供差異化的應用程序，而小型的獨立應用程序制造商，擁有API和建立新業務的分銷渠道。

這么看來，輸家就是集中式圖像生成服務（Dall-E或MidJourney），以及支持它們的云供應商了。

可以肯定的是，蘋果設備上的Stable Diffusion不會占領整個市場——Dall-E和MidJourney都比Stable Diffusion更好——但內置的本地功能，將影響集中式服務和集中式計算的最終目標市場。

亞馬遜：我有云

亞馬遜和蘋果一樣，在應用程序中使用機器學習；不過，對于亞馬遜，圖像和文本生成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，它出售對云端GPU的訪問權。其中一些GPU用于訓練，包括Stable Diffusion，據Stability AI的創始人兼首席執行官Emad Mostaque稱，使用256臺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本。每當用戶在MidJourney中生成圖像，或在Lensa中生成頭像時，推理都會在云中的GPU上運行。

亞馬遜在這一領域的前景將取決于多種因素。

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芯片制造商：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等模型構建自己的專用硬件，并在價格上展開競爭。

盡管如此，AWS還是在兩邊都下了注。對英偉達的產品而言，云服務也是一個主要合作伙伴。

亞馬遜的短期問題在于怎樣衡量需求：沒有足夠的GPU將導致資金流失；但是，購買太多閑置的產品對于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。雖然云服務總是有成本的，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，它不僅對用戶免費，而且由OpenAI提供，OpenAI建立了自己的模型，并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年笑到最后？

這么一捋，微軟似乎還真是處于最佳位置。

像AWS一樣，它有銷售GPU的云服務Azure；而且，它也是OpenAI的獨家云提供商。

與此同時，必應就像iPhone前夕的Mac——貢獻了相當多的收入，但只是占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報道稱，GPT將助力微軟的辦公軟件，軟件也許會添加收費的新功能，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進辦公軟件，這很可能是革命性的一步。從此，10億人編寫文檔、演示文稿和電子郵件的方式，或許會被永遠改變。

英偉達和臺積電或成最大贏家？

現在，AI在成為一種商品，各種模型每天都在激增。

到最后，最大的贏家或許就是是英偉達和臺積電。

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

這已經給競爭對手造成了刺激，比如谷歌的TPU芯片。

另外，至少在可預見的未來，每家公司都得在臺積電生產芯片。