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3、

专题：市场拐点将出现 耐心等待驱动信号

　　从数据中心基础设施和计算资源到生成式AI算法，再到最终端的应用，AI大厂将垄断AI价值链。

　　科技巨头正试图控制人工智能（AI）价值链上的所有环节。

　　一直以来，与微软和谷歌等竞争对手不同，亚马逊并未将其业务“触角”过多地伸向通用人工智能（AGI）的开发。但亚马逊已决心改变这块“短板”。当地时间6月29日流出的一份内部备忘录显示，该公司大手笔“挖来”了AI初创公司Adept的五位联合创始人和其他员工，加入亚马逊的AGI自主团队。

　　这只是科技巨头“全面发展”版图的一部分。事实上，亚马逊、谷歌、Meta和微软等最大的科技公司都在开发自己的AI芯片，希望最终能向使用其云服务的企业出售这些芯片。而AI芯片领域最大的供应商英伟达则启动了自己的云服务业务。

　　瑞银集团（UBS）6月发布的一份研究报告预测，随着时间的推移，AI市场将由垂直整合的“AI代工厂”寡头垄断。这些“AI大厂”将覆盖整个AI价值链，从数据中心基础设施和计算资源到生成式AI算法，再到最终端的应用。

　　AI终将是科技大公司间的游戏吗？东软集团创始人、董事长刘积仁对第一财经记者表示，他并不认为AI市场会被巨头完全垄断。

　　“AI未来发展的一个显著特点是它的持续进化，这种进化将导致不断迭代。今天可能某个公司处于领先地位，明天可能就会有另一个公司迅速崛起。”他称，“就像高考，每年都会有最优秀的学生脱颖而出。每个公司都会有不断提升AI能力的过程。”

　　全面发展的AI大厂

　　目前，大型科技公司的战略已呈现出垂直整合的趋势，它们不仅涉足云服务和AI算法开发，还设计定制的AI芯片，并希望拥有AI驱动的应用程序。

　　云服务平台为AI模型训练和部署提供了强大的基础设施。在这一领域，科技巨头已占据了稳固优势。根据市场分析公司Canalys今年第一季度的报告，亚马逊网络服务公司（AWS）、微软云计算（Azure）和谷歌云（GoogleCloud）主导了全球云服务市场，市占率分别为31%、25%和10%。

　　此外，科技巨头也在开发和控制支撑AI运行的硬件。去年11月，亚马逊推出了自己的第二代Trainium芯片。同月，微软在年度开发者会议上公开了其自主研发的AI图像处理装置（GPU），命名为Maia100。今年5月，Meta宣布计划开发一款专为其需求定制的AI芯片。谷歌也在今年的开发者大会上正式发布了其全新第六代张量处理单元（TPU）芯片。

　　美国数据治理供应商Databricks生成AI副总裁、英特尔公司AI产品事业部前副总裁拉奥（NaveenRao）认为：“理论上，如果（科技巨头）它们能达到足够高的产量并降低成本，这些公司应该能够提供比英伟达更好的产品。”

　　基于在基础设施层的强大布局能力，“科技大厂”们也在大语言模型（LLMs）和AI应用开发上“开花结果”。例如，谷歌已利用其TPU开发大语言模型和自己的AI产品，包括其在线聊天机器人GoogleBard，即现在的Gemini。

　　AI初创公司Cohere等正通过谷歌的云服务构建类似技术。去年底，亚马逊向AI初创公司Anthropic投资40亿美元，增强自身在AI领域的竞争力。微软则通过与OpenAI的合作，以及在其Azure云服务中集成AI功能，增强其AI能力。目前，微软的AI解决方案被广泛应用于企业客户中。

　　垂直整合的“AI代工厂”寡头垄断

　　瑞银集团的报告认为，云计算和生成式AI的规模效应表明，在这些业务占主导地位的企业也将主导AI应用的开发。这种垂直整合可能会导致少数大型企业控制AI市场的大部分份额，从而形成完全垂直整合的“AI代工厂”寡头垄断。

　　报告解释称，云计算和生成式AI的规模效应是巨大的。大规模运营带来规模经济，使开发和部署AI技术的成本更低，效率更高。这进一步巩固了大型企业的地位，因为小公司很难在成本和能力上与之竞争。

　　例如，建设和维护最先进的数据中心的成本很高。垂直整合的公司可以将这些成本分摊到更广泛的产品和服务中，从而降低单位AI能力的总体成本。

　　因此，基于这些技术的相互关联性，主导AI价值链某一层的公司很可能将其影响力扩展到其他层。例如，亚马逊网络服务公司（AWS）等大型云计算提供商拥有大量计算资源，这些资源对于训练和运行大型AI模型至关重要。这些资源可用于开发先进的AI应用，从而形成较小企业难以匹敌的竞争优势。

　　而大公司也更有底气进行创新投资。研究称，对AI基础设施和研究的大量投资推动了AI技术的快速发展。垂直整合公司往往是这些投资的主导者，它们将自己定位在AI创新的最前沿。例如，今年3月底有消息称，微软和OpenAI拟斥资超1000亿美元投资一个数据中心项目，该项目将包含一台名为“星际之门”（Stargate）的AI超级计算机，并配备数百万个专用服务器芯片，从而为OpenAI实现AGI提供动力。

　　最终，垂直整合的公司将拥有显著竞争优势，实现更好的性能、更低的成本和更快的创新周期。比如，它们可以优化从硬件到应用的整个AI堆栈，确保所有组件无缝协作。控制更多AI价值链的公司还能更好地保护知识产权，减少对外部供应商的依赖。

　　不过，刘积仁对第一财经记者表示，AI能力的产生和创造过程目前还不够透明，人们还未完全理解背后的原理。他称：“AI发展过程非常复杂。特别是当算力变得越来越便宜，算法越来越多时，会出现一个百花齐放的局面。就像我们今天有这么多APP，是因为一大批使用智能设备的用户，且通信费用便宜。未来的AI也会如此。我相信，未来AI会成为一个平台，拥有大量的算法和基础算力，用户可以有更多的选择。”

　　反垄断监管机构也没闲着

　　直接收购相关领域的小公司是科技巨头尽快补全“短板”的常用手段，但这往往也容易触发监管机构的反垄断审查。

　　“上有政策，下有对策”，近一年来，科技巨头越来越多地通过对AI初创公司注资、建立战略性合作关系以及“收购雇佣”（acqui-hires）等手段，实现对AI产品、技术或核心人员的控制，同时也避免因控制权过大而受到反垄断法规的限制。

　　例如，亚马逊并未直接收购Adept，而是“慷慨”接收了Adept的核心高管与多数员工。今年3月，初创公司InflectionAI的创始人和主要团队成员也被微软“打包挖走”，加入了后者新成立的部门MicrosoftAI，两家公司还签署了一项技术授权协议。

　　但即便如此，科技巨头对AI价值链的垄断倾向也已经引起了监管部门的注意。例如，微软“挖角”InflectionAI的安排就没逃过美国联邦贸易委员会（FTC）的“监视”，后者正在调查微软是否正通过这种方式避免反垄断审查。

　　自2019年以来，微软对OpenAI的投资金额超过130亿美元，以换取部分盈利、技术以及后者对前者云服务的使用。去年底以来，欧盟反垄断监督机构、英国竞争与市场管理局（CMA）以及FTC相继透露，他们正在审查这种关系，以厘清这是不是一种事实上的“并购”，以及是否违反了反垄断法。

　　今年4月，CMA在一份声明中同时宣布，将对微软与法国企业MistralAI、微软与InflectionAI，以及亚马逊与Anthropic之间的关系开启“评论邀请”，以评估其是否符合英国并购规则，并探讨这些交易对竞争的影响。

　　CMA在一份调查报告中称，AI基础模型市场中主要参与者的合作关系可能通过其价值链加剧垄断。在报告中，CMA列出了一个由90多个合作伙伴关系和战略投资组成的“互联网络”，涉及谷歌、苹果、微软、Meta、亚马逊和英伟达等。

　　5月，美国司法部（DOJ）也宣布加强对AI领域竞争情况的关注。该部门披露，其已对此启动多项调查，关注领域包括调查AI公司是否使用共同的高管或董事。

　　然而，欧美监管机构往往很难在传统并购的框架内证明这点。上个月，CMA表示，根据英国《2002年企业法》的兼并条款，该机构决定不再进行对微软公司与MistralAI公司的合作的调查。