更多的訓練數(shù)據(jù)、更大的模型、更多的芯片和數(shù)據(jù)中心，這些推動人工智能（AI）進步的“基礎設施”，正推高科技公司的成本。
5月，OpenAI與美國新聞集團（News Corp）簽訂了一項五年內(nèi)金額超過2.5億美元的內(nèi)容授權協(xié)議，允許前者使用后者的新聞出版物內(nèi)容來回答用戶查詢并訓練AI。此前，圖片提供商Shutterstock與蘋果、Meta、谷歌、亞馬遜等大型科技公司簽訂了2500萬至5000萬美元的交易，提供其龐大的圖片和視頻庫用于AI訓練。
全球經(jīng)濟分析公司BCA Research美國股票首席策略師唐克爾（Irene Tunkel）對第一財經(jīng)記者表示，科技公司在AI領域開展了大量工作，但除非銷售的是AI相關的“工具和設備”或云存儲，否則科技公司更多仍做的是AI資本支出，而不是靠AI掙錢。
然而，大量的資本開支需求無疑會將無力承擔相應成本的公司甩在后面，有能力在這場游戲中競爭的玩家仍將是我們熟知的科技巨頭。
“基礎設施”很貴，資本支出很高
唐克爾介紹，在生成式AI的生態(tài)系統(tǒng)中，提供芯片和計算機硬件、云平臺和服務、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡和分析等產(chǎn)品和服務的屬于生成式AI的“基礎設施公司”，幫助模型的順利開發(fā)和部署。例如，OpenAI的研究員貝特克（James Betker）曾表示，訓練模型的數(shù)據(jù)是越來越復雜、強大的AI系統(tǒng)的關鍵。
但數(shù)據(jù)該從哪來？據(jù)報道，生成式AI模型主要通過從公共網(wǎng)頁中獲取的圖像、文本、音頻、視頻和其他數(shù)據(jù)（其中一些是有版權的）進行訓練。例如，OpenAI在未經(jīng)某視頻社交網(wǎng)站或創(chuàng)作者許可的情況下，轉錄了超過一百萬小時的相關視頻，以供其旗艦模型GPT-4使用。元公司（Meta）也一直在使用旗下公司照片墻（Instagram）上的圖片和視頻來訓練其模型，并只允許歐盟公民退出這一機制。
隨著法律訴訟的增多，AI公司開始選擇付費。例如，線上社區(qū)Reddit稱，該公司已通過向谷歌和OpenAI等組織許可數(shù)據(jù)賺取了數(shù)億美元。據(jù)報道，AI訓練數(shù)據(jù)市場預計將在十年內(nèi)從現(xiàn)在的約25億美元增長到接近300億美元。
模型訓練也并不便宜。OpenAI首席執(zhí)行官奧爾特曼（Sam Altman）表示，訓練GPT-4的成本超過1億美元。AI初創(chuàng)公司Anthropic首席執(zhí)行官阿莫代（Dario Amodei）也稱，目前市場上的人工智能模型的訓練成本約為1億美元。他說：“現(xiàn)在正在訓練的模型，以及將在今年晚些時候或明年年初推出的模型，成本接近10億美元。我認為在2025年和2026年，我們的成本將接近50億美元或100億美元。”
芯片支出更是一個大項目。據(jù)報道，英偉達的H100圖形芯片售價約為30000美元。元公司首席執(zhí)行官扎克伯格（Mark Zuckerberg）此前曾表示，公司計劃在今年年底前購買35萬塊H100芯片，以支持其人工智能研究工作。此外，亞馬遜公司的云計算部門以每小時約6美元的價格向客戶租用英特爾公司制造的大型主力處理器集群。
在云服務中心方面，每一座數(shù)據(jù)中心的成本都以億來計算。例如，微軟公司與阿聯(lián)酋AI公司G42宣布，雙方將合作投資10億美元在肯尼亞建設一個數(shù)據(jù)中心，投資40億歐元在法國建設AI數(shù)據(jù)中心和云基礎設施。過去兩年里，亞馬遜也已承諾斥資1480億美元在全球建設和運營數(shù)據(jù)中心，以應對AI應用和其他數(shù)字服務需求的激增。
總的來看，微軟在4月表示，最近一個季度的資本支出為140億美元，比去年同期增長了79%，由于AI基礎設施投資，這些成本“大幅增加”。谷歌母公司Alphabet也表示，上一季度支出為120億美元，比去年同期增長91%，并預計今年下半年的支出將“達到或超過”這一水平。與此同時，Meta也上調了對今年投資的預期，目前認為資本支出將達到350億至400億美元，在這一區(qū)間的上限將增長42%。
反壟斷部門怎么看
美國艾倫人工智能研究所（AI2）高級應用研究科學家凱爾·洛（Kyle Lo）認為，高額的訓練成本將把小公司排除在“開發(fā)或研究AI模型”之外。
凱爾·洛表示，對大規(guī)模、高質量訓練數(shù)據(jù)集的日益重視，將把AI開發(fā)集中在少數(shù)擁有數(shù)十億美元預算、能負擔得起獲取這些數(shù)據(jù)集的公司。合成數(shù)據(jù)或基礎架構方面的重大創(chuàng)新可能會打破現(xiàn)狀，但在近些年似乎都不會出現(xiàn)。
“總的來說，管理對AI開發(fā)潛在有用內(nèi)容的實體有動力鎖定他們的材料�！眲P爾·洛說，“隨著數(shù)據(jù)訪問的關閉，我們基本上在為一些早期數(shù)據(jù)獲取者開綠燈，并且撤掉梯子，其他人無法獲得數(shù)據(jù)以趕上來�！�
目前，歐美英的反壟斷機構也已經(jīng)盯上了科技巨頭在AI領域的地位。
例如，英國競爭與市場管理局（CMA）在今年4月發(fā)布的報告中稱，AI基礎模型市場中主要參與者的合作關系可能通過其價值鏈加劇壟斷。5月，美國司法部（DOJ）也宣布加強對AI領域競爭情況的關注。近日，美國司法部反壟斷部門主管坎特（Jonathan Kanter）表示，過去40年的反壟斷政策未能有效保護公眾利益，導致了少數(shù)公司對市場和信息流的控制。他強調，內(nèi)容創(chuàng)作者和開發(fā)者在當前市場環(huán)境中面臨的高額費用，在大公司增加對內(nèi)容創(chuàng)作和分發(fā)的控制時尤其如此。
當涉及大科技公司收購AI初創(chuàng)公司時，富而德律師事務所中國反壟斷業(yè)務部主管杜寧（Ninette Dodoo）對第一財經(jīng)記者表示：“歐盟和美國的監(jiān)管機構正越來越具有干預傾向，同時他們具備的執(zhí)法工具也有能力對所有并購案件發(fā)起法律挑戰(zhàn)。”
金杜律師事務所合伙人吳涵律師告訴第一財經(jīng)，中、美、歐在AI數(shù)字治理領域的監(jiān)管在一定程度上均具有共性，比如都重點關注AI系統(tǒng)的透明度披露、訓練數(shù)據(jù)治理、知識產(chǎn)權保護、內(nèi)容安全與倫理等。
