焦点

企业市场的元宇宙

元宇宙正在进入到企业市场。上周，微软展示了其办公协同软件 Teams 的新功能，这个名为「Mesh」的平台将成为微软对企业市场元宇宙的思考，结合微软提供的视频，员工们不再是 Teams 列表里的名字，而是变成了 3D 人物，协同工作（比如开会）也不再是不同地区的员工盯着自己的屏幕，而是成为在虚拟世界里的 3D 人物互动。

微软在其官方博客里谈到，这个平台最初只是基于用户说话时的音频来形成动画，但微软发现结合摄像头，或许能给交互带来全新的体验，比如更好构建员工的面部表情信息等。

本周，英伟达发布 Omniverse Avatar，这是一个面向元宇宙核心场景——3D人物——的生成平台，根据英伟达的新闻稿，这个平台还融合诸如自然语言理解、语音互动等能力。换句话说，企业不仅可以利用 Omniverse Avatar 生成一系列 3D 人物或头像，也可以将其打造成一个增强版本的虚拟助理，或者国内有些厂商宣传的「数字人」。

演示视频里，英伟达 CEO 黄仁勋就化身为「气候变化专家」。

企业存储服务 Dropbox 也切入到这个话题，在接受媒体采访的时候，该公司 CEO Drew Houston 说出这么一番话：

Our strength is in content so helping get your stuff into that virtual world. So making what document or presentation you want to give… the infrastructure that we’ve built make that happen. So we’re certainly integrating with the metaverse，We want to help you get your stuff in and out of the metaverse from your Dropbox into the metaverse and vice versa, so creating that experience where everybody could be in the same virtual room and everybody could be seeing the same content.

显然，Dropbox 还远未像微软那样提出一个明确的想法（哪怕是 Demo），但从微软、英伟达、Dropbox 以及 Facebook 改名等一系列事件看过去，可以形成关于元宇宙的一些观察角度。

其一，元宇宙的确是一个筐，什么都可以装进去。从社交互动到办公协同、内容分享等等，都可以成为元宇宙的一部分。更进一步，当下互联网世界的所有产品，未来都有可能成为元宇宙里的产品或概念，这也意味着，2021 年接下来的时间以及 2022 年全年，我们将听到、看到更多公司的元宇宙产品。

其二，各大巨头对元宇宙的布局，更像是一场对自己的革命。坦率来说，我看不到 Meta 的元宇宙畅想会形成新的产品，比如切入到企业市场，从而对诸如 Office 或 Google Workspace 产生冲击，同样，微软的 Mesh 产品，也不可能挤入 Meta、Snapchat 甚至微信的市场。

从这个角度去看，不管是 Meta、微软还是其他巨头，短期内的元宇宙产品布局与思考，首要目的是对自己产品的升级，或者说是一场对自己的革命。

其三，具体到企业的场景里，企业市场欢迎元宇宙的一个关键假设是，3D 或数字化替身比空白屏幕更具吸引力，也更能提升企业的远程办公效率。

但这个假设还有两个假设：线下的办公场景还在因为疫情受到影响；数字化替身可以成为一种标准进入到办公领域。前者是个未知的事情，后者尽管未来可期，但没有人知道需要多久以及需要克服哪些困难。

AI Insider Monthly

「AI Insider Monthly」以月度总结的形式，展现过去四周全球 AI、云、自动驾驶等领域的产业变化，通过分析行业事件与梳理技术趋势，勾勒出人类迈向数字化的若干方向与线索。

本期为 2021 年 9 月 和 10 月合集。

本期将关注以下议题：

• 焦点·报告：五年周期里的 AI、2021「State of AI」解读；
• 巨头·业界：云栖大会手记、AI 应用里的「人机大战」、微软超大规模语言模型、AI 公司 DataBricks；
• 财报·资本：微软/Google 财报、近期 AI 公司融资汇总；
• 资源·机器学习：最新一组机器学习资源汇总；
• 业界·其他：欧盟 AI 政策、几个值得关注的机器学习基础研究；

本期还提供了 PDF，您可通过以下地址快速下载：

• 国内镜像
• 海外镜像

请查收 2021 年 9 月& 10 月的 AI 与云计算产业发展报告。

巨头

Google。上周 NYT 披露了 Google Cloud 正在竞标美国军方的云计算项目 JWCC，这也是此前五角大楼放弃 JDDI 之后重新启动的一个招标项目，此举引发众多关注。

差不多三年前，Google Cloud 就因为参与军方无人机图像分析项目而受到内部员工的抵制与质疑，其结果是一些员工离职，Google 放弃该项目的同时，公司内部推出一个关于 AI 应用的基本原则，我在当时的会员通讯里谈到这一点：

Google 不会停止与政府的合作，只是不会和政府合作涉及到战争的项目。也正是这段话，让 Google 此次发布的这些原则和底线都更像是一个纯粹的 PR 行为。Google 既没有设置相应的监督机制，也没有提出必要的防御措施，整个表态也就失去了其意义，此次 Maven 项目的争议中，Google 内部上千名工程师的签名信以及辞职威胁的作用到底有多大，以及在其他公司又有多少可复制性，都是一个巨大的问号。

最近几年，随着 Google Cloud 引来新的管理团队，在加速其产品与销售业务快速发展的同时，另一方面也在塑造全新的企业文化，某种意义上说，Google Cloud 与 Google 已经不再是一个整体，前者强调实用主义，后者还在谋求所谓星辰大海。

事实上，自 2020 年开始，Google Cloud 已经与美国空军、海军等军事部门建立了相关合作。

这件事的背后，一方面展示了以 Google 为代表的科技公司正在成为人工智能时代的「新型军火商」，类似的，还有 Palantir；另一方面，政府部门——从军方到公共服务部门（特别是警察）——已然成为 AI 公司的最大客户群体。

值得玩味的是，上述两点，不仅是美国正在发生的事情，也是中国正在上演的故事。

Google 上周还有一项重磅合作落地，通过与芝加哥商品交易所（CME）的合作，Google 得以踏入到云计算公司垂涎欲滴的金融交易领域。

这项合作有两个要点：

• Google 获得 GME 价值 10 亿美元的股份；
• CME 未来的核心交易系统将迁入 Google Cloud；

对于云计算来说，金融领域是一个金矿，AWS 去年已经在新加坡和欧洲开展了金融交易所上云行动；纳斯达克交易所也多次表示，计划在未来十年将核心交易系统迁移到云上，但目前尚不知道谁会成为技术供应商。

而在 FT 看来，华尔街可能是硅谷科技公司的最后阵地，毕竟，金融本身就是围绕数据的游戏，而无论是主打云计算还是强调 AI，数据对于硅谷科技公司有着极强的吸引力。

AWS。AWS CEO Adam Selipsky 上周接受了 WSJ 专访，从中也可以看到，作为云计算无可争议的第一，AWS 的强大与弱点也非常明显。

其一，AWS 缺乏应用软件层面的「杀手锏」。相比于微软的 Office 365、Google 的 WorkSpace（原 Gsuite）甚至阿里云的钉钉，AWS 至今没有可以拿出手的应用软件，这意味着，AWS 所触达的用户群体，还是停留在开发者，或者技术从业者层面。

Adam Selipsky 下面这段话很有代表性：

We’re still probably not close to where customers need us to be at the end of the day. We need to build a lot of services. We need to build a lot of capabilities.

其二，AWS 大概率不会进入办公领域，比如推出挑战微软 Office 365 的应用软件，AWS 会寻找新的领域，诸如电信公司或者智能驾驶等行业。

另外，就像 Adam Selipsky 此前所表态的，AWS 的确正在研发新的、多样化的芯片，预计在本月底的 AWS re:Invent 大会上亮相。

近期关于 AWS 还有一个大客户案例，Git 托管服务商 Bitbacket 已经整体迁移到 AWS 上，历时 18 个月。

如果要形容这个项目上云的困难，大概是在 1 万米高空重建一架飞机，而飞机上还坐满了乘客。

技术层面，由于 BitBucket 一开始就基于单一数据中心开发，所以需要重新设计架构的核心部分，以适应云服务的需求；迁移过程中，带宽的挑战最大，用户在 Bitbucket 的每一次提交或评论，都需要以毫秒级的延迟复制到 AWS 的环境中。

腾讯。腾讯上周发布了包括芯片在内的多款产品，并公布了腾讯云智能架构，简单来说，包括四个层次：

• 基础底座层，提供的算力、存储等资源；
• 智能平台层，行业开发者提供了一站式平台服务；
• 在产品和服务层，腾讯云智能将 AI 原子能力，封装成标准化的服务；
• 智能生态层，聚焦消费互联网、产业互联网及可持续社会价值创新三大方向，面向金融、工业、教育、医疗等各行业提供了超过90种全套智能化解决方案。

这个架构和概念并不新鲜，类似的分类，国内的阿里云、华为以及百度都差不多。

在接受「界面」采访时，汤道生的一番话值得玩味，一方面他分享了过去三年腾讯在产业互联网（就是云计算）领域取得的成绩，特别是生态层面的成绩单：

• 截至目前，腾讯云已经拥有超过9000家合作伙伴，在30个行业推出超过400个联合解决方案，其中有数十家合作伙伴年营收破亿，破千万的合作伙伴有几百家。

接着，他谈到了两个点：其一，对于外界关注的芯片，汤道生表示，腾讯坚持根据场景需求，推出一系列专属芯片，比如此次发布的三款芯片，「紫霄」主打 AI 推理、「沧海」则是用于视频处理、「玄灵」面向网卡加速。

某种意义上，腾讯短期内不会进入通用芯片领域，

其二，汤道生特别强调了「深水区」，也就是将云和 AI 产品卖给更多传统行业的用户，「或者离腾讯原来优势更远的这些行业」。

市场

激光雷达公司 Velodyne Lidar 任命新 CEO。前 Eta Compute 首席执行官 Ted Tewksbury 将成为这家激光雷达公司的新任 CEO。

Velodyne 公司过去一年多来并不太顺利，尽管通过 SPAC 的形式完成上市，但公司创始人 David Hall 和董事会的冲突不断，7 月的时候，Anand Gopalan 离任 CEO，随后该公司进入一段「Office of the Chief Executive」共同管理公司的时期。

Landing AI 获得 5700 万美元的 A 轮融资，这家公司主要在计算机视觉领域提供 MLOps 的产品，去年他们开发的 LandingLens，面向制造工厂提供了可自动检测产品缺陷的解决方案，主打低代码，从而能够降低用户部署的成本。

值得一提的是，Landing AI 的负责人是吴恩达，他既是学术界的知名学者，也拥有 Google、百度的大公司经验。

根据 Cognilytica 的预测，MLops 预计到 2025 年市场规模突破 40 亿美元。咨询公司麦肯锡最近也谈到了企业实践 MLops 的关键：公司 CEO 如何看待这件事。

H20.ai 获得 1 亿美元融资，这是一家提供云端 AI 开发和部署平台的公司，此次融资由澳洲最大银行 Commonwealth Bank of Australia (CBA) 领投，同时两家公司也建立起了合作关系，H2O.ai 将为这家银行提供 AI 解决方案。

融资完成后，H2O.ai 的估值达到 17 亿美元。

基于 AI 的搜索引擎 You.com 完成一笔 2000 万美元融资。这是两位前 Salesforce 员工所创立的公司，得到了前老板，也就是 Salesforce CEO Marc Benioff 领投的投资。其算法利用自然语言处理的能力，以更好理解用户搜索的意图，该公司已经发布了第一个 Beta 版本，你可以在这里体验一下。

新加坡政府将再向 AI 基础研究领域投资 1.33 亿美元。此前，新加坡已经宣布会为 AI 研究投入 3.7 亿美元的研发资金，而随着新的投资计划出台，进一步显示出 AI 正在成为主要国家的重要战略布局。

据了解，新加坡政府构建了一个面向政府金融监管的 AI 平台，用于分析潜在的金融风险。同时也在探索利用 AI 改善公共服务的可能性。

法国政府表示未来 5 年将投入 20 亿欧元构建 AI 投资基金。该基金的组成包括 15 亿欧元公共资金以及 5 亿欧元的私人基金，其主要用途是投资法国创业公司以及在 AI 领域的教育培训等，这项战略也是 2018 年法国政府 AI 战略的延续，该战略旨在将法国「纳入到全球 AI 发展格局之内」。

业界·其他

芯片。双 11 在即，阿里巴巴透露了自研芯片在电商大促期间的进展，新闻稿称，今年双 11 期间，平头哥自研 AI 芯片含光 800 通过阿里云平台支持了淘宝搜索、推荐等业务，其中淘宝主搜 100% 的 AI算 力由该芯片提供。

「这意味着含光 800 已进入规模化应用阶段」，以搜索场景为例，相比传统 GPU，使用含光 800 运行的算法效率最高可提升近 2 倍，单位算力能耗降低 58%。

AMD 本周面向数据中心场景发布了 Instinct mi200 加速器，这是一款基于 AMD CDNA 2 架构，首个多芯片、首个支持 128GB HBM2e 显存的 GPU。

寒武纪上周推出第三代云端 AI芯片思元 370，这是一款基于 7 纳米工艺的 AI 芯片，同时也是寒武纪首款采用chiplet（芯粒）技术的产品。

本周举行的 Fortune BRAINSTORM A.I 大会上，围绕是否需要一款「All in One」的芯片，ARM 与芯片公司 Cerebras 进行了一番探讨，其中的几个要点：AI 正在并将持续成为芯片发展的巨大变量；芯片架构的变化还处在非常早期的阶段；产业层面的需求非常多样，数据中心与边缘设备的芯片需求完全不同。

这场大会还有诸多议题讨论，感兴趣的朋友可以在这里查看相关讨论。

AI 监管。《人类简史》作者 Yuval Harari 在著名的《60 分钟》节目里表示，各国政府必须监管各大巨头对数据的收集和使用，其中的一个观点我觉得很值得思考：「To hack a human being is to get to know that person better than they know themselves. And based on that, to increasingly manipulate you」，我们现在不就是在被各种 Hack 么？

值得一提的是，现年 98 岁的「中国老朋友」基辛格最近也在谈 AI 监管，这篇与《时代周刊》的对谈值得一读。

面部识别监控。多家媒体披露了以色列军方在边境使用面部识别工具监控巴勒斯坦民众的信息，据了解，以军方将识别出来的面部图像与数据库图像进行对比，以识别出这些人的危险程度。