2月20日消息，隨着計算成本飆升，人工智能行業的初創公司難以承擔運營費用。大科技公司如谷歌、微軟將主導這一領域。
薩姆·奧特曼(Sam Altman)計劃籌集約7萬億美元用於開發人工智能晶片，這不僅是一個野心勃勃的故事。首先，構建人工智能所需的基礎設施已經變得非常昂貴。其次，大部分價值都掌握在少數幾家大型科技公司手中，市場壟斷只會變得更加嚴重。
2022年底，奧特曼領導的人工智能初創企業OpenAI發佈了ChatGPT，引發了激烈的市場競爭。一大批新興初創公司紛紛進入生成式人工智能市場，但其中大多數可能會在未來一年左右退出市場或被現有企業吸收。因為做生意的成本太高，他們根本無法獨立生存下去。
以Unitary的行政總裁薩沙·哈科(Sasha Haco)為例。公司業務是掃描社交媒體上的視頻，尋找違規內容。相比Unitary向客戶收取的費用，用OpenAI的人工智能工具掃描視頻的訂閱成本要高出100倍。因此，Unitary不得不自行開發人工智能模型，這本身就是一種走鋼絲式的平衡行為。Unitary仍需要通過微軟雲服務或亞馬遜網絡服務（AWS）等雲供應商租用罕見的人工智能晶片。哈科表示，自2020年以來，這些晶片的價格已經翻了一番，而且很難預訂。她透露：「有時候我們買不到所需的東西，所以不得不支付原來10倍的價格。」
所幸Unitary成功了。但哈科承認，沒有哪家生成式人工智能初創公司找到了如何大規模低成本運營業務的方法，至少沒法像大型科技公司那樣。三藩市的另一位人工智能創始人告訴我，很多不得不租用人工智能晶片和雲計算服務的同行都發現，他們賺錢的唯一途徑就是「人們不使用這些產品」。
創業公司Dialogue主要為受監管的行業量身定製聊天機械人。公司行政總裁羅納德·阿什里（Ronald Ashri）說：「把算力比作電力再合適不過了。」「你不得不接入一個基礎模型，這就是你的電力，你要不斷消耗。在我們提供給客戶的解決方案中，算力消耗是最高的一塊成本。」
生成式人工智能初創公司可以通過兩種不同方式來構建他們的技術。例如，他們可以開發自家的OpenAI GPT-4或谷歌Gemini，但這種基礎模型動輒需要投入幾億美元。他們也可以選擇在現有模型的基礎上開發各種功能，這種方法只需要幾千萬美元的投資，目前絕大多數人工智能初創公司都是這樣做的。
在這兩種情況下，主要受益者都是雲計算領域的巨頭微軟、亞馬遜以及Alphabet旗下的谷歌，此外還有人工智能晶片製造商英偉達。晶片公司Vaire Computing行政總裁魯道夫·羅西尼（Rodolfo Rosini）表示：「目前，所有這些初創公司都從風險投資者那裏拿錢，然後再把錢交給雲計算公司和英偉達。」這就是為什麼英偉達的股價在去年翻了一倍多，估值接近2萬億美元的原因。
人們或許會認為，大型科技公司會放眼整個人工智能初創領域，對充滿活力的初創公司感興趣，渴望從中獲得新人才和新想法，但事情遠沒有那麼簡單。大多數新成立的生成式人工智能初創公司都沒有太多核心的人工智能研究科學家，因為它們都依賴於更大的第三方模型。這些初創公司的大部分員工通常都是普通的軟件工程師，在網羅人才方面對大科技公司來說沒有太多吸引力。
總部位於倫敦、專注於投資人工智能的風險投資公司Air Street Capital創始人內森·貝納奇(Nathan Benaich)表示，Meta等大型科技公司已經在大量投資內部的人工智能項目，其中許多公司去年還大幅削減了成本。
更大的絆腳石是監管。由於最近一波更嚴格的反壟斷執法行動，大型科技公司對任何涉及重大人工智能交易的反壟斷監管都持謹慎態度。因此更多收購行為也轉為投資。市場研究公司Pitchbook高級分析師布倫丹·伯克(Brendan Burke)提供的數據也印證了這一點。他表示，大型科技企業對人工智能初創企業的投資在2023年達到了246億美元以上，高於2022年的44億美元。這一轉變的目的就是避開監管審查。
但伯克還透露，現在美國聯邦貿易委員會（FCC）正在調查其中的一些投資行為，其中包括微軟對OpenAI的上百億美元投資以及亞馬遜對Anthropic的投資，大科技企業可能還會回歸到傳統收購上來。
風險資本投資者和初創公司對未來一年的併購交易持不同看法。最有可能發生的事情是監管層面的壓力將影響大科技公司收購估值超過10億美元的領先人工智能初創公司，比如Perplexity、Cohere和Character.ai和Inflection。相反，它們將吸引更多投資。至少目前看來，一些規模較小的長尾型企業將被收購，而其他初創公司將在成本壓力下倒閉。
結果就是產生一個與當下非常相似的競爭環境，最大的行業參與者繼續變得更大。這是大型科技公司的勝利，也可以說是消費者的勝利，他們能繼續以低廉價格獲得人工智能。但是，融入人們生活方方面面的通用人工智能被少數幾家公司主導時，他們就擁有了巨大的影響力。
