☕️ Editor’s Note

今天是 2023 年 4 月 27 日,您看到的是第 165 期 AI Insider。

本期「大模型」专栏首先关注 Google DeepMind 成立的前因后果;而大模型之于云计算的影响,也在本周阿里云伙伴大会以及微软财报分析师会议上得以充分体现。

「云」专栏继续探讨阿里云伙伴大会上一系列举措,以及微软、Google 的云计算成绩单;「计算」专栏通过一份报告了解中美之间的芯片封锁和反封锁现状并分析 ARM 的转型计划等。

接下来,欢迎和我一起复盘近期围绕计算与智能的行业关键事件。

大模型

大语言模型的市场变化非常快。Alphabet 宣布将该公司的两支 AI 团队——Google Brain 和 Deep Mind——正式合并,CEO 皮查伊在官方博客里强调,新成立的部门是为了应对快速变化的产业需求,「帮助我们更安全和负责任地建立更有能力的系统」。

新成立的部门被命名为「Google DeepMind」,由原 DeepMind 负责人 Demis Hassabis 领导,而 Google Brain 原来的老板 Jeff Dean 转任 Google 首席科学家,直接向皮查伊汇报。

Google DeepMind 的成立,被认为是 Google「兵合一处」应对「微软+OpenAI」的重要举措,Demis Hassabis 在另一份声明中指出,通过 Google DeepMind,Google 可以全面整合人才、算力、基础设施与资源方面的优势,从而为创建新的 AI 产品提供坚实基础。

在我看来,Google 正在找到自己的节奏,一方面大模型的发展还处于早期的拓荒阶段,除了微软抢跑一个身位之外,其他巨头——从 Google 到亚马逊、苹果以及阿里巴巴——都几乎处于一个位置,股价的动荡与舆论的口诛笔伐,更多的还是因为 Google 成了一个靶子——就像曾经的 Fecebook 一样,与技术实力并没有太大关系。

另一方面,Google 在大模型领域拥有拥有自己的优势:

  • 人才:拥有 DeepMind 和 Google Brain 两支业界顶尖的团队,如今整合到一起;
  • 基础设施:资金优势与自研 TPU 的组合,确保算力供应;
  • 应用:Google 在 B 端和 C 端拥有丰富的应用场景,从 GCP 到 Android 生态,能够覆盖众多应用落地;

此前作为「独立公司」的 DeepMind,尽管在生物(蛋白质结构)、化学等领域推出一系列重磅研究,但在如何赚钱以及如何长久赚钱方面一直没有好的方向,此次新成立的「Google DeepMind」,将让这家公司重新回到 Google 大家庭,不再为营收、成本方面的事情所担心,这或许会成为 Google AI 发展的又一个关键时刻。

此前的几期会员通讯里,我多次谈到大模型对于包括云、芯片市场的影响,本周,阿里云在 2023 合作伙伴大会上宣布推出「千问专属大模型」,根据阿里云的说法,千问专属大模型的能力和知识与千问通用模型无异,阿里云将通过产品化的方式,与行业生态伙伴合作,结合行业(企业)数据和场景需求,「打造专属大模型,并集成进自己的整体解决方案中」。

结合咨询公司 Accenture 的分析报告企业正在从「消费大模型」到「定制大模型」转变,通过大模型——包括但不限于文本、图像——完成原有应用或服务的改造,这是巨大的市场增长机遇,也是阿里云智能总裁张勇此前谈到的「智能原生」的出发点。

无独有偶,本周微软也透露了大模型在 Azure 云上的成绩单,根据微软 CEO 纳德拉给出的数据,目前已经有超过 2500 个客户利用 Azure 获取 OpenAI 的大模型服务,客户数量季度环比增长了 10 倍,其中不乏梅赛德斯·奔驰、壳牌这样的大公司,最新的消息是,美国电子病历巨头 Epic 公司也成为 Azure OpenAI 服务的客户。

马克·扎克伯格本周在 Meta 新一季财报分析师会议上表示,该公司计划在其应用程序中集成更多生成式 AI 的特性,但并未透露如何在诸如 WhatsApp 等应用里进行功能创新。

而就在财报发布之前,路透社的一篇独家报道,展示了这家公司如何在大模型竞争中落后于其他巨头:

  • Meta 公司缺乏 AI 基础设施的规划,在自研芯片与购买英伟达 GPU 方面左右摇摆,最后花了数十亿美元购买英伟达 GPU,还对数据中心等基础设施进行「维修」,以适配 GPU 的计算需求;
  • 软件研发速度缓慢,这也极大影响了 AI 部署与应用的效率;
  • 而大量硬件(特别是芯片)被应用在社交算法或信息流产品中,这也让 Meta 在大模型领域的算力严重不足;

财报分析会议上,扎克伯格直言:「我们在建设 AI 基础设施方面不再落后」。

OpenAI 本周宣布几项旨在保护用户数据隐私的新功能:

  • 用户现在可以禁用 ChatGPT 的对话历史记录,OpenAI 会在 30 天后删除相关内容;
  • 增加对话导出功能;

与此同时,该公司也宣布了 ChatGPT Business 订阅计划,虽然并未透露具体的产品形态,但根据 OpenAI 的说法,这个产品更专注于用户数据保护,确保数据不会成为训练模型的语料。

在网络社区 Reddit 宣布将对使用该社区数据进行大模型训练的公司收费后,编程社区 Stack Overflow 也做出了同样的决定,该公司 CEO Prashanth Chandrasekar 表示同意 Reddit 的做法,「推动大语言模型发展的社区平台绝对应该得到补偿」。

如果结合此前 OpenAI CEO Sam Altman 对于未大语言模型发展方向的思考来看,大模型的发展已经不再仅仅增加参数规模,那么利用诸如 Reddit 和 Stack Overflow 这类社区的高质量数据,会极大降低调参以及优化的成本,加快模型的迭代。

但另一方面,从 Reddit 到 Stack Overflow,一系列在线社区正在意识到自身数据的价值,并开始明码标价地进行售卖,这将对大模型领域的创新、创业产生一定的影响,毕竟,在巨额的 GPU 账单之外,创业公司还要准备一份巨额的高质量数据调取预算,现阶段,仅仅依靠低质量数据训练的模型,其智能水平还无法与成熟的模型抗衡。

几个大模型相关的应用:

  • 本周,对标 ChatGPT 的 Google Bard 更新,增加了对超过 20 种编程语言的支持,并且能够和 Google Colab 实现协同,后者是一个适用于机器学习的编程平台;
  • Snapchat 的新 AI 聊天机器人引发大量用户不满,该应用的评分持续走低;
  • Google Cloud 发布基于大模型对话机制的云安全平台,客户无需学习专业词汇,可直接通过对话了解安全相关的信息;

云上的故事

阿里云。本周的阿里云伙伴大会,作为阿里云智能总裁的张勇,再一次重申该公司的产业定位:

阿里云的核心定位是一家云计算产品公司,生态是阿里云的根基。

张勇更进一步强调,阿里云要坚定走向「产品被集成」,让「产品被集成」说到做到。

为此,阿里云设计了三个不同层级的「集成方案」,供不同的合作伙伴选择:

  • 模型层:启动「千问伙伴计划」,打造「千问专属大模型」;
  • 平台层:把包括钉钉在内的一众产品放在 PaaS 集成体系,强调数据管理和应用快速部署,有望和「被集成的行业模型」形成协同效应;
  • 基础设施层:降低基础云服务价格;

而在云服务销售和分销方面,执掌销售业务近一年的阿里云首席商业官蔡英华给出了一揽子计划,几个要点:

  • 开辟 100 亿元的分销伙伴专属市场规模;
  • 建立历年来最高的佣金率,提前 10 天发放佣金;
  • 让 500 位销售深入合作伙伴企业、举办 600 场营销活动;

这个计划可以看作是去年蔡英华公开表示「坚持伙伴优先」的升级版,我在当时写道,这位阿里云总销售的「华为人」蔡英华,展示了一套「很不阿里」的打法。

财报季。微软、Alphabet 本周发布新一季度财报,微软财报的关键数字:

  • 2023 财年第三季度营收 528.57 亿美元,同比增长 7%;
  • 微软智能云业务营收 220.8 亿美元,同比增长 16%,该部门包括 Azure 公共云、企业服务、SQL Server 和 Windows Server 等;
  • 生产力和业务流程部门营收 175.2 亿美元,同比增长 11%,该部门包括 Dynamics、LinkedIn 和 Office;

微软依然没有透露 Azure 的营收规模,继续以增长比例表达该业务的发展情况,本季度 Azure 营收同比增长 27%,较前几个季度有所放缓,但仍高于市场预期。

img

Alphabet 的财报里,云计算业务格外亮眼,季度营收 74.56 亿美元,同比增长 28%,营业利润为 1.91 亿美元,去年同期营业亏损 7.06 亿美元,这是 Google Cloud 首次实现季度盈利。

img

两家公司财报分析师会议上,「AI」或者说「大模型」俨然成为主角,2023 年截止到现在,AI 或大模型深刻影响着两家公司的股价和市值:

img

除了纳德拉透露的 Azure 上使用 OpenAI 的客户大幅增长之外,他还表示,该公司正在推进 Microsoft 365 Copilot 在企业市场与消费市场的落地和变现,而所有这一切都需要持续的投资,微软 CFO Amy Hood 也用这样的表态为资本市场打了一剂预防针

我们将继续投资于我们的云基础设施,尤其是 AI 相关的支出,以适应客户转型驱动的日益增长的需求。

类似地,皮查伊在面对分析师的提问时,给出了 Google 对于 AI 以及大模型的看法,比如未来会有更多模型集成到 Google 搜索里,或许就是此前 NYT 爆料的 Magi

计算

地缘政治,在中国启动对美光半导体的网络安全调查之后,FT 援引消息人士的话称,白宫希望韩国芯片公司——三星和 SK 海力士——不要在此期间增加对中国市场的芯片供应,尽管两家韩国公司可以不听话,但这凸显出中美两国在半导体领域的对抗态势,「白宫不希望调查美光的事件影响到美国的相关政策」。

本周,SK 海力士公布的财报显示,公司营收同比下降 58.1%,该季度困损 25 亿美元,已经连续两个季度困损。

关于美国对于中国的芯片封锁,推荐这份分析报告,提供了两个观察视角:

  • 美国政府可以影响的半导体产业或领域有哪些?
  • 中国可以获得的半导体资源又分布在哪里?

另外,报告还探讨了中国半导体发展是否会进一步刺激美国的封锁或制裁。

ARM。此前已经有消息称,ARM 计划调整商业模式,尽管最终方案还未公布,但「涨价」已经是不可避免的事实。更进一步的消息称,ARM 还在尝试设计先进芯片,由此带来的,可能是 ARM 公司定位的变化:

  • 该项目已经持续 6 个月,有一支专门的团队负责该项目;
  • 这个名为「解决方案工程」的部门由芯片资深人员 Kevork Kechichian 负责,他此前拥有恩智浦、高通的职业背景;

这意味着,一旦 ARM 拥有了设计先进芯片的能力,将成为其现有客户们——高通、联发科——的竞争对手,由此带来的,是半导体领域的产业大洗牌,Counterpoint Research 半导体分析师 Brady Wang 如此评价道

Google 认为它可以展示世界上最好的 Android 操作系统,于是设计发布了 Pixel 手机。微软认为自己是 Windows 大师,所以它创建了 Surface 笔记本产品线。因此,ARM 认为它可以设计一款更好基于 ARM 架构的芯片……

有消息人士称,ARM 的芯片仅仅是开发原型产品,没有销售芯片的计划,不过结合 ARM 最近的一系列举措,试图让 ARM 上市的软银,正在塑造一家全新的 ARM——一家充满控制欲、以赚钱为唯一目的商业公司

以上就是本期「AI Insider」的全部内容,再次感谢您的支持,有任何问题或建议,欢迎写邮件给我:zhaosaipo@gmail.com 

这封邮件是 Dailyio ProPremium 的专属内容,但我欢迎您将这封邮件转发给您身边关注或从事 AI 与云计算的朋友。


更新您的邮箱信息
查看网页版
点击这里退订