标题: 从数据到芯片,开发AI越来越昂贵,只有科技巨头能“玩得起”? [打印本页]
作者: cooldaddy 时间: 2024-6-3 00:43
标题: 从数据到芯片,开发AI越来越昂贵,只有科技巨头能“玩得起”?
更多的训练数据、更大的模型、更多的芯片和数据中心,这些推动人工智能(AI)进步的“基础设施”,正推高科技公司的成本。
5月,OpenAI与美国新闻集团(News Corp)签订了一项五年内金额超过2.5亿美元的内容授权协议,允许前者使用后者的新闻出版物内容来回答用户查询并训练AI。此前,图片提供商Shutterstock与苹果、Meta、谷歌、亚马逊等大型科技公司签订了2500万至5000万美元的交易,提供其庞大的图片和视频库用于AI训练。
全球经济分析公司BCA Research美国股票首席策略师唐克尔(Irene Tunkel)对第一财经记者表示,科技公司在AI领域开展了大量工作,但除非销售的是AI相关的“工具和设备”或云存储,否则科技公司更多仍做的是AI资本支出,而不是靠AI挣钱。
然而,大量的资本开支需求无疑会将无力承担相应成本的公司甩在后面,有能力在这场游戏中竞争的玩家仍将是我们熟知的科技巨头。
“基础设施”很贵,资本支出很高
唐克尔介绍,在生成式AI的生态系统中,提供芯片和计算机硬件、云平台和服务、数据库、网络和分析等产品和服务的属于生成式AI的“基础设施公司”,帮助模型的顺利开发和部署。例如,OpenAI的研究员贝特克(James Betker)曾表示,训练模型的数据是越来越复杂、强大的AI系统的关键。
但数据该从哪来?据报道,生成式AI模型主要通过从公共网页中获取的图像、文本、音频、视频和其他数据(其中一些是有版权的)进行训练。例如,OpenAI在未经某视频社交网站或创作者许可的情况下,转录了超过一百万小时的相关视频,以供其旗舰模型GPT-4使用。元公司(Meta)也一直在使用旗下公司照片墙(Instagram)上的图片和视频来训练其模型,并只允许欧盟公民退出这一机制。
随着法律诉讼的增多,AI公司开始选择付费。例如,线上社区Reddit称,该公司已通过向谷歌和OpenAI等组织许可数据赚取了数亿美元。据报道,AI训练数据市场预计将在十年内从现在的约25亿美元增长到接近300亿美元。
模型训练也并不便宜。OpenAI首席执行官奥尔特曼(Sam Altman)表示,训练GPT-4的成本超过1亿美元。AI初创公司Anthropic首席执行官阿莫代(Dario Amodei)也称,目前市场上的人工智能模型的训练成本约为1亿美元。他说:“现在正在训练的模型,以及将在今年晚些时候或明年年初推出的模型,成本接近10亿美元。我认为在2025年和2026年,我们的成本将接近50亿美元或100亿美元。”
芯片支出更是一个大项目。据报道,英伟达的H100图形芯片售价约为30000美元。元公司首席执行官扎克伯格(Mark Zuckerberg)此前曾表示,公司计划在今年年底前购买35万块H100芯片,以支持其人工智能研究工作。此外,亚马逊公司的云计算部门以每小时约6美元的价格向客户租用英特尔公司制造的大型主力处理器集群。
在云服务中心方面,每一座数据中心的成本都以亿来计算。例如,微软公司与阿联酋AI公司G42宣布,双方将合作投资10亿美元在肯尼亚建设一个数据中心,投资40亿欧元在法国建设AI数据中心和云基础设施。过去两年里,亚马逊也已承诺斥资1480亿美元在全球建设和运营数据中心,以应对AI应用和其他数字服务需求的激增。
总的来看,微软在4月表示,最近一个季度的资本支出为140亿美元,比去年同期增长了79%,由于AI基础设施投资,这些成本“大幅增加”。谷歌母公司Alphabet也表示,上一季度支出为120亿美元,比去年同期增长91%,并预计今年下半年的支出将“达到或超过”这一水平。与此同时,Meta也上调了对今年投资的预期,目前认为资本支出将达到350亿至400亿美元,在这一区间的上限将增长42%。
反垄断部门怎么看
美国艾伦人工智能研究所(AI2)高级应用研究科学家凯尔·洛(Kyle Lo)认为,高额的训练成本将把小公司排除在“开发或研究AI模型”之外。
凯尔·洛表示,对大规模、高质量训练数据集的日益重视,将把AI开发集中在少数拥有数十亿美元预算、能负担得起获取这些数据集的公司。合成数据或基础架构方面的重大创新可能会打破现状,但在近些年似乎都不会出现。
“总的来说,管理对AI开发潜在有用内容的实体有动力锁定他们的材料。”凯尔·洛说,“随着数据访问的关闭,我们基本上在为一些早期数据获取者开绿灯,并且撤掉梯子,其他人无法获得数据以赶上来。”
目前,欧美英的反垄断机构也已经盯上了科技巨头在AI领域的地位。
例如,英国竞争与市场管理局(CMA)在今年4月发布的报告中称,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。5月,美国司法部(DOJ)也宣布加强对AI领域竞争情况的关注。近日,美国司法部反垄断部门主管坎特(Jonathan Kanter)表示,过去40年的反垄断政策未能有效保护公众利益,导致了少数公司对市场和信息流的控制。他强调,内容创作者和开发者在当前市场环境中面临的高额费用,在大公司增加对内容创作和分发的控制时尤其如此。
当涉及大科技公司收购AI初创公司时,富而德律师事务所中国反垄断业务部主管杜宁(Ninette Dodoo)对第一财经记者表示:“欧盟和美国的监管机构正越来越具有干预倾向,同时他们具备的执法工具也有能力对所有并购案件发起法律挑战。”
金杜律师事务所合伙人吴涵律师告诉第一财经,中、美、欧在AI数字治理领域的监管在一定程度上均具有共性,比如都重点关注AI系统的透明度披露、训练数据治理、知识产权保护、内容安全与伦理等。
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