ChatGPT的横空出世点燃了科技巨头之间的Al军备竞赛战火，微软、谷歌、亚马逊、Meta等海外科技巨头都在进入战略布局加速阶段：由 OpenAl推动的生成式Al商战第一回合，让它和微软都成了赢家；而原本更早投入Al的 Google、亚马逊(Amazon) 和 Meta，在此前第一回合的商业化速度不及预期，目前正全力冲刺并反追第二回合。

　　世界正陷入一场疯狂投资、GPU 采购和AI人才的争夺战，海外巨头们在第二回合的出招策略各自是什么？分别在哪些领域发力？战略重心和考量要素有哪些？四分仪整理了海外财经最新动态，通过本篇为读者详细盘点。

　　去年开始，“生成式Al浪潮”席卷而来，造浪者是OpenAl，在2022年11月30日推出杀手级应用 ChatGPT后，其营业额从2022年的2亿美元飙涨到2023年的16亿美元，1年成长了700%，估值达到900 亿美元。ChatGPT的出现让人们意识到Al技术的潜力，也点燃了科技巨头之间的Al军备竞赛战火。微软、谷歌、亚马逊、Meta等海外科技巨头， Al策略布局动向都进入加速阶段。

　　5月27日，马斯克再次点燃战火，其旗下的大模型创企xAI官宣拿到60亿美元（折合约435亿人民币）B轮融资，估值达到约180亿美元（折合约1304亿人民币）。据The Information今日报道，马斯克在本月的投资者演讲中表示，xAI 将需要多达 10 万个专用芯片来训练、运行下一版本的对话式 AI 聊天机器人 Grok。

　　从技术开头演变为商战接手，由 OpenAl推动的生成式Al 商战第一回合，让它和微软都成了赢家。原本更早投入研究Al的 Google、亚马逊(Amazon) 和 Meta，在商业化的速度和成绩落后，正全力调整打算在第二回合追上。

　　世界正陷入一场疯狂投资、GPU采购和人才争夺战，生成式AI已进入以商战为核心的 2.0 时代，巨头们在第二回合的出招策略是什么？它们分别在哪些领域发力？海外科技巨头在AI发展层面重点考虑的因素有哪些？

　　谷歌将旗下的人工智能研究部门 Brain 与 DeepMind 合件，并在去年底推出原生多模态的Al模型 Gemini，想要后来居上；亚马逊除了研发自家模型，也投资40亿美元在开发语言模型的新创公司Anthropic身上，类似微软投资OpenAl，并通过打造模型云平台 Bedrock，提供企业客户多种Al 底层语言模型使用；Meta手上暂时没有好牌，干脆走开源策略，试图集众人之力，让旗下的大型语言模型 Llama 成长为另一个体系标准。

　　垫高技术门槛，是各家巨头的共同选择。“企业需要拥有大型语言模型，有实时、庞大的数据量，同时要有足够的 GPU 算力，才有资格继续参赛”，谷歌台湾前董事总经理简立峰指出，在过去一年间，可以看见几家科技巨头出手AI技术布局。

　　首先，针对自然语言处理（NLP）的技术竞争会更加激烈。OpenAl 推出最新迭代版GPT，比GPT-4的能力大幅提升，反应极快还“通人性”；另一方面，谷歌的Gemini Ultra功能也持续迭代，号称要打败GPT-4，从而稳住市场信心，避免彼此之间的差距逐渐拉大。

　　生成式Al崛起1年多来，几乎和“模型战争”画上等号，巨头争相发表大型语言模型，强调参数量、训练强度、能在标准测试中达到的成绩作为军火展示。

　　支撑模型运作的算力资源，也是关键。调动外部服务的成本会日益攀升，所以目前可以看到到各家大厂除了向英伟达下订单，也都积极投入自研芯片，希望打造出更贴近自家企业需求的 Al芯片。Gemini 正是采用自研芯片TPU，0penAl执行长山姆·奥特曼 (Sam Altman) 也 投资了一家Al芯片公司 Rain Al。

　　对亚马逊来说，长久投入的自研芯片也在成本、算力上具有优势。亚马逊从2013年就开始自研芯片，中间还“开外挂”收购色列芯片公司 Annapurna Labs，目前在亚马逊、微软和谷歌这3家云端巨头之中，亚马逊是少数坐拥 4种类型客制化芯片——标准计算芯片、训练专用芯片、推理专用芯片及服务器芯片的云端提供商。

　　不过对手也都在加紧投入自研芯片，微软于去年推出芯片 Maia 100 和云端服务器处理器 Colbert 100应战。谷歌早在2018年研发自己的Al芯片—— Edge TPU，体积小于1美分硬币铜板，至今已经更新至第5代。相较 GPU 通用芯片，TPU 芯片的功耗较低、延迟性较低，运算效率较高，能够在边缘装置上执行机器学习推论。2家目前都有传出新芯片研发中的计划，预计最快在2025年登场。

　　不仅如此，数据的“质”与“量”同样是影响企业训练模型的关键。为了全面应战，谷歌将Al聊天机器人 Bard 导入搜寻引擎，并将Al 功能整合进 Meet 视讯会议、云端储存空间、Google Docs，谷歌正尝试把 Al 部署到不同通路，通过发布小型语言模型 Gemini Nano，将模型部署到终端应用(即 Pixel手机)，实现边缘运算，从整个生态系赢回一局。

　　马斯克于2023年7月成立的xAI，自2023年11月推出聊天机器人Grok以来，一直在追赶OpenAI的步伐，至今已接连官宣多项重要进展。今年3月，马斯克宣布开源3140亿参数的混合专家模型Grok-1，3月底推出128k长文本Grok-1.5，4月推出首款多模态大模型Grok-1.5V。投资者认为，X相当于一个数据源，可用于训练支持聊天机器人Grok等产品的大型语言模型。

　　不断垫高技术舆资源门槛的同时，巨头间的第二回合更看重谁能从生成式Al技术获利，所有人都在摸索合适的商业模式与应用场景。据彭博行业研究发布的研究报告预测，到2032年，生成式AI有望创造1.3万亿美元（约9.3万亿人民币）的收入，将为应用软件行业带来2800亿美元的新增软件销售。

　　谷歌聚焦企业端应用、开发者与智慧手机生态系，亚马逊将Al应用于企业云端场域，而Meta则专注于社群网站，透过Al投放更精准的广告……对于微软、谷歌等超大型企业而言，挑战在于找到第二增长曲线。

　　在生成式Al 大战第二回合中，云端服务是另一个战场。随着Al的普及性提高，越来越多企业希望在既有的大型语言模型基础上，透过 fine-tuning (微调)模式训练出专属的ChatGPT，特别以欧美地区的数字经济企业最感兴趣，目标是提高内容生成效率，降低客服和营销人员成本。

　　在可预期的未来，几家公有云业者有机会迎来新一波的收入。根据美国 Geekwire 网站报道，微软执行长萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 在2023财年第4季度财报电话会议上表示，Azure云端营收成长达到29%，其中约有3个百分点来自人工智能；亚马逊执行长安迪·贾西 (Andy Jassy) 也表示，Al将在未来几年内为 AWS 带来数百亿美元的收入。根据研调机构 Synergy Research Group 最新数据，亚马逊的 AWS 居冠，目前市占约32%,微软的Azure 居次占23%,再来是 Gooqle Cloud 占11 % 。

　　除了上述前3名的争夺 ，Meta率领的开源阵营也在虎视眈眈。Meta不得不走开源路线，是因为其手上没有任何生产力工具，也不是云端服务业者。最聪明的作法就是跟大家一起创造双赢，甚至最后能够把应用成果拉回自己的社群媒体平台上。

　　那么在生成式Al 第二回合大战里，各家科技巨头都在如何进行战略布局？四分仪智库详细梳理总结了微软、谷歌、亚马逊、OpenAl、Meta的布局方向。

　　微软加大力度与OpenAl 合作，研发更准确、自然的大型语言模型(LLM)，并在短短几个月内透过整合生成式Al技术，提升微软原有产品的竞争力，比如在 Microsoft 365 系列应用程序中导入聊天机器人 Copilot。公司2023年底推出Copilot for Microsoft 365企业版, 将Copilot导入 Microsoft 365 应用程序中，包含Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等协助企业用户的工具。不只针对企业端，微软还加码推出Copilot Pro，允许每一名个人用户都能订阅Copilot 服务。

　　澳洲的变格理银行集团(Macquarie Group Limited)预测，假设累计5%的初始使用率(相当于 2000万名企业用户)，截至2025 财政年度结束时，微软有机会从 Microsoft 365 Copilot产生大约73亿美元的年度经常性收入。美国投资银行派杰投资(Piper Sandler)则直接把Microsoft 365 Copilot 比喻为“微软的iPhone时刻”，预测这波生成式Al 浪潮可能会为微软带来超过破千亿美元的商机。

　　一是针对全世界正在关注的新产品型态Al PC, 把 Al功能整合进个人计算机，陆续在 Windows 11计算机键盘上加入新按键Copilot，展现要把Al无缝融入Windows 作业系统的决心。不仅如此，微软研究院一直很积极研发小型语言模型 (SLM)，将语言模型调整至足够小的尺寸，以便它们可以在没有联网的情况下，放入计算机、手机等终端产品运作，自动筛选和优先处理脸书、Messenger、WhatsApp 及微信的讯息，还可针对计算机上的其他任务提出个人化建议。

　　二是透过提供Azure OpenAl模型(指拥有ChatGPT的云端服务) ,与各种高附加价值的企业客户建立合作关系。微软目前正与跨国管理咨询公司埃森哲合作，协助企业用户快速上手 GitHub Copilo应用。

　　虽然在生成式AI第一回合中，谷歌推模型、推Al的速度较慢，市场甚至一度怀疑谷歌陷入创新者困境。但从去年底推出Gemini来看，第二回合中，谷歌要从整个生态系赢回来。

　　面对微软与OpenAl联军来势汹汹，谷歌的秘密武器就是 DeepMind。2023年4月，谷歌将旗下2个主要的人工智能研究部门—Google Brain与DeepMind合并，命名Google DeepMind 事业群，集中所有Al研发资源打反攻战。谷歌在去年底推出的多模态 Al模型 Gemini，能够理解与推理文字、程序码手机whatsapp下不了图片、声音、图片、影音等不同类型的信息，正是 GoogleDeepMind 的重磅作品。

　　DeepMind的优势是，在自家设计的TPU芯片上训练模型，而不是与业界其他公司争夺高价稀缺的GPU资源。TPU 芯片训练大型语言模型的速度不断提高，对于在 Gemini 前沿模型上的开展研究至关重要，也会让 Al 聊天机器人 Bard 将变得更有效率地完成推理任务，终端设备的应用也会变得更加自动化。技术上的独到之处，让市场普遍预计 Gemini 模型最终会被嵌入谷歌的搜寻引擎、广告以及 Chrome 浏览器，藉此提升核心业务竞争力。

　　虽然综合以上条件，谷歌成功重返市场主导地位的竞争行列。但有关谷歌 DeepMind 的获利策略尚未公开，目前看来依然是亏损状态。DeepMind 的自我定位一直是研究中心，而不是企业，这使得它的商业模式和收入来源并不清晰，导致谷歌高层和 DeepMind 核心团队始终无法形成共识，对吸引和留住人才存在风险。

　　谈起生成式Al，微软、谷歌和 Meta 通常被认为是第一梯队。亚马逊似乎步调较缓，2023年4月才推出首款大型语言模型 Titan、Al平台 Bedrock, 同年6月宣布投入1亿美元设立生成式Al创新中心。直到2023年末，亚马逊才正式发表一款面向企业客户的聊天机器人Amazon Q。

　　2023年11月底，亚马逊旗下云端公司 AWS一口气发布数十项生成式 Al产品，正式揭露亚马逊的 Al战略。AWS 是亚马逊在生成式Al 的第一张王牌。AWS 全力投入的战场是——企业用户和开发者。其聊天机器人Amazon Q，专门锁定企业应用，作为公司的专属助手,让企业在安全环境中把资料给模型做训练，了解公司运行的所有项目内容、财务计划、分工流程后，为企业客户提供程序码建议、协助找资料、帮忙制作图表报告等日常工作。

　　但锁定企业这条路上，亚马逊最大敌人就是微软，尤其 Microsoft 365 软件渗透率超过70%,成为工作者生活中不可或缺的一部分。AWS 生成式 Al副总裁瓦西·菲洛敏 (Vasi Philomin)回应：“企业真正的痛点并不在文件处理、邮件收发这些工作上，而是在网站维通、应用程序新功能开发、顾客沟通等领域，这正是我们锁定的需求。AWS 希望一举打进系统维运等企业最核心的根基，也会更有机会提高客户的黏着度。”

　　数百万的AWS 客户预计会持续留在亚马逊麾下使用Al 产品，因为长期在 AWS 平台上运行应用程序、储存数据，IT人员也非常熟悉使用方法，这都是加速 Al发展的重要因素。亚马逊能否靠着企业客户的策略，快速滚动生成式Al商业模式，将成为它急起直追的关键任务。

　　OpenAl是微软的重要盟友，负责研究大型语言模型(LLM) 技术，每周有超过1亿用户使用，超过200万名开发者通过API( 应用程序设计界面))将NLP（自然语言处理）功能整合到他们的应用。据The Information报道，OpenAl 在2023年的营收达到16亿美元，比前1年成长7倍，更有机会在2024年突破50亿美元。

　　OpenAl的营收成长主要来自2处:一是2023年推出的付费版本ChatGPTlus, 向每位订阅用户收取20美元；二是针对开发人员提供API,允许任何企业将ChatGPT技术导回自家的网站或产品，这部分收费细节虽然还未披露，但可能是主要收入。

　　以参数量预训练的资料量来看，OpenAl 手上的新一代大型语言模型实力领先，回答准确度、连贯性更高。另外，OpenAl 的GPT Store应用程序商店，功能类似 Google Play 商店和苹果 App Store, 允许ChatGPT Plus及 ChatGPT 企业用户在上方自制 Al 工具，并提供其他用户下载使用。《The Verge》评论, 该商店会帮 OpenAl 带来更多潜在用户，进而拓宽整个生态圈。

　　但OpenAl与微软市场有很大部分重叠，两者的潜在冲突可能会升高。美国艾伦人工智能研究所共同创办人奥伦·埃齐奥尼 (Oren Etzioni) 指出，2家公司目前都会向企业客户出售0penAl 技术的使用权,微软将其纳入旗下Azure云端服务的一部分，0penAl则是直接向客户销售Al 模型权限，双方在业务拓展路线上是重复的，导致经常互抢客户。

　　尤其在一场戏剧性的人事风波后，OpenAl 的自主权与内部管理能力始终被打上问号。此外，GPT Store 衍生的潜在安全问题，也是0penAl 团队的痛。GPT Store允许各种外部软件应用跑在 OpenAl 的模型上，需要承担资料交换、金流交易等风险，假设之后出现黑客攻击事件，0penAl将责无旁货 。

　　Al已经取代元宇宙，成为Meta倾注全部心力的发展领域。过去一年，Meta在Al领域可谓动作频频先是端出大型语言模型 Llama, 而后更陆续发表多款支援语音、影像编辑的Al 模型与工具，同时在 Al基础设施方面大举扩充实力，包括发表自研Al晶片MTIA、打造针对 Al 研究的超级计算机，并且采买多达15万张英伟达 H100 GPU，与微软并列年度最大买家，这个数字甚至是谷歌的 3 倍 。

　　为了追上微软、OpenAl、谷歌egug等领跑者的脚步，Meta 进军生成式Al的策略非常鲜明：开源。Meta 致力于开源已有相当长的历史，机器学习程序库PyTorch就是由Meta的 Al团队开发，并交由Linux基金会管理的开源项目，开源是他们的拿手好戏。

　　扎克伯格认为，结合全球开发人员的力量，可大幅提升改善Llama2的效率，进而减少研发Al的庞大成本。而 Meta 的开源策略也成功吸引大量开发人员买单，去年12月发布的新闻就提到，Llama模型的下载量已超过1亿次建立模型，但该如何利用Al变现，仍是Meta在探索的方向。

　　另外，Meta携手IBM 成立Al联盟，主张秉持开源、开放的方式发展Al技术，吸引如戴尔、索尼、超微及英特尔等多家企业加入。有看法认为，Meta 希望以开源形式集结整个Al 生态中不同位置的厂商，在过程中寻觅出额外的商业可能性。日前Meta主要将Al应用在老本行——社群平台及广告上，他们为用户、企业、提供了各种便利发布的工具，还推出聊天机器人MetaAl，想借此增加对年轻族群的吸引力，同时这也是推播广告、连结企业与消费者的全新桥梁。

　　“未来会是一个百家争鸣的时代，我们不太可能只依赖某一家大厂的Al服务。”台大电机工程学系教授李宏毅认为，这是生成式Al的发展趋势，随着技术成熟、消费者需求多元以及市场竞争加剧，各家公司都会试图寻找自己的目标受众，在不同的细分市场进行差异化经营 。

　　但无论如何，AI塑造新世界的过程中，将会有无数令人惊艳的新技术、新产业和新商业模式。世界著名科技杂志《连线》主编凯文·凯利预测说：“在5000天后，我们将迎来崭新的巨大平台──万物与AI互联，数字化完美融合在现实世界中，新的科技引领未来，大数据、增强现实、虚拟现实、在线D建模等汇聚成一个相互连贯的数字孪生系统，从而使镜像世界成为未来世界的第三大平台（第一是互联网、第二是社交媒体）”。