编辑：编辑部

2023年刚开始，微软就显示出了AI领域「大赢家」的派头。

最近，大火的ChatGPT和微软之间，不断擦出火花。

微软先是宣布将ChatGPT整合入自家搜索引擎Bing，没过几天，又宣布要将其整合进Office办公套件中的「三大件」：Word、Excel、PPT。用个Office就能体验ChatGPT，让不少人直接「喜大普奔」。

而除了利润之外，还有最重要的技术市场。

自从2019年微软首次投资以来，OpenAI与微软就一直保持了实质上的合作伙伴关系，这次投资基本上是这种伙伴关系的正式化，两家公司能够联合起来，共同加速技术研究。

此次投资后，微软可以和OpenAI一起，在自家云平台上开发技术。

谷歌曾经也有机会走这条路。在聊天机器人领域，谷歌并非处于下风。早在2021年5月的I/O大会上，谷歌的人工智能系统LaMDA一亮相就惊艳了众人。

但出于「声誉风险」之类的考虑，谷歌之前并没有打算把聊天机器人市场化。

谷歌在AI领域，算是老大哥了。

谷歌的大部分收入，都来自于在线广告

现在，谷歌靠搜索引擎上的广告收入，就能一年进账2080亿美元，占总收入的81%。所以，它对于怎样布局语言模型等AI，脚步就显得保守了。

七年前，美国商业分析师Ben Thompson曾写下一篇文章《谷歌与战略局限》，提到谷歌在AI领域的业务所面临的困境——

iOS 6之前的一年，苹果首次引入了语音助手Siri。这对谷歌的影响是深远的，因为语音助手必须比搜索结果的页面更主动，仅仅提供可能的答案是不够的，助手需要给出正确的答案。

2016年，谷歌发布了谷歌助理(Google Assistant)。但是，对于数亿iOS用户，要用谷歌助理，就得单独下载。另外，谷歌搜索引擎可以靠让用户多点几次来挣钱，谷歌助手怎么办呢？

现在，七年过去了，谷歌的主要商业模式无论如何创新，始终还停留在「把更多广告塞进搜索过程中」。在移动设备上，这很有效。

显然，Meta需要知道「确定性」的广告效果，因为投资中需要更明确的衡量标准。无论是Facebook还是Reels，推荐什么内容，AI模型都是关键，构建这些模型必然要花费大量资金。

长远来看，这项投资会有所回报。如果对用户有更好的定位和推荐，收入也会随之增长；一旦这些AI数据中心建成，维护和升级的成本应该大大低于首次建设它们的初始成本。而且，如此巨额的投资，是世界上除谷歌以外的公司无法承担的。

不过，这也会有帮助Meta的产品越来越集成。Meta也在开发自己的AI芯片。

不过，苹果确实从开源世界收到了一份不可思议的礼物：Stable Diffusion。

Stable Diffusion之所以引人注目，不仅因为它是开源的，还因为它的模型出奇的小：刚发布时，它就已经可以在一些消费类显卡上运行；几周之内，它就被优化到可以在iPhone上运行了。

值得称赞的是，苹果抓住了这个机会，其机器学习团队上个月发布了以下公告：

敲黑板，这个公告分为两部分：首先，苹果优化了Stable Diffusion模型本身（苹果可以这样做，因为它是开源的）；其次，苹果更新了操作系统，得益于苹果的集成模式，它已经针对自己的芯片进行了调整。

可以肯定地说，这只是一个开始。尽管苹果多年来一直在自己的芯片上推出所谓的「神经引擎」，但人工智能专用硬件已根据苹果自身的需求进行了调整；看来未来的苹果芯片，也将针对Stable Diffusion进行调整。

不过，更大的用例是推理，即应用模型生成图像或文本。每当用户在MidJourney中生成图像，或在Lensa中生成头像时，推理都会在云中的GPU上运行。

亚马逊在这一领域的前景将取决于多种因素。

首先，也是最明显的是，这些产品最终在现实世界中的用处有多大。不过，亚马逊本身就是一家芯片制造商：虽然迄今为止它的大部分努力都集中在Graviton CPU上，但它可以为Stable Diffusion等模型构建自己的专用硬件，并在价格上展开竞争。

尽管如此，AWS还是在两边都下了注。对英伟达的产品而言，云服务也是一个主要合作伙伴。

亚马逊的短期问题在于怎样衡量需求：没有足够的GPU将导致资金流失；但是，购买太多闲置的产品对于公司来说将是一项重大成本。另外，AI面临的挑战之一就是，推理需要花钱——用AI做东西是有边际成本的。

目前，争相开发吸引眼球的AI产品的大公司，似乎都还没认识到边际成本这个挑战。虽然云服务总是有成本的，但AI产品的离散性，使得为产品市场匹配所需的迭代、提供资金，变得更加困难。

目前，ChatGPT似乎是迄今为止最大的突破性产品，它不仅对用户免费，而且由OpenAI提供，OpenAI建立了自己的模型，并与微软就计算能力达成了一笔不错的交易，这绝非偶然。

总之，如果AWS以低价出售GPU，从长远来看，可能会刺激更多的使用。

这么一捋，微软似乎还真是处于最佳位置。

像AWS一样，它有销售GPU的云服务Azure；而且，它也是OpenAI的独家云提供商。

与此同时，必应就像iPhone前夕的Mac——贡献了相当多的收入，但只是占主导地位的一小部分。如果将ChatGPT整合进必应中，或许必应会冒着商业模式的风险，获得巨大的市场份额。

显然，微软值得下注。

Nvidia投资了CUDA生态系统，这意味着英伟达不仅拥有最好的AI芯片，还拥有最好的AI生态系统，而且，英伟达的投资还在继续扩大。

这已经给竞争对手造成了刺激，比如谷歌的TPU芯片。

另外，至少在可预见的未来，每家公司都得在台积电生产芯片。

参考资料：

https://www.reuters.com/breakingviews/microsofts-ai-bet-heads-i-win-tails-i-also-win-2023-01-10/

https://stratechery.com/2023/ai-and-the-big-five/