英偉達賣軟件，微軟造芯片，大模型競爭格局生變

　　微軟將在下個月(11月14日)的年度技術大會上，正式推出自己的*AI芯片。

　　這款專門為AI研發設計的芯片，在功能上與英偉達的GPU芯片(***)類似，都是專為訓練、運行大語言模型的數據中心服務器而設計的。

　　目前微軟的數據中心服務器中使用的正是英偉達的GPU芯片。微軟推出這款AI芯片的目的，就在于盡早擺脫對英偉達GPU的依賴性。

　　因為英偉達GPU高昂的價格，已讓微軟難以承擔。按照投入產出比(ROI)來計算，微軟的生成式AI產品已出現嚴重虧損。

　　隨著微軟這款AI芯片的正式發布，也會把自己與OpenAI之間的競爭，由以前的遮遮掩掩、猶抱琵琶半遮面，徹底公開化，變得更為正面和直接。

　　01 微軟生成式AI產品虧損

　　GitHub Copilot是微軟的*款生成式AI產品(于2022年推出)，可以幫助開發者編寫、調優、轉換程序代碼。由于大大縮短了開發者的編程時間，現在已經擁有超過150萬的用戶，其中有約一半的用戶直接就在Copilot上編程。

　　微軟向每位個人用戶每月收取10美元的費用，企業版本則是每個賬戶每月20美元。GitHub Copilot為微軟帶來的年收入已經超過了1億美元。

　　但生成式AI大模型的高成本，即便讓年收入超過2000億美元的微軟，承擔起來都頗為艱難。來自150萬用戶每人每月10美元的Copilot服務費，難以支撐Copilot運行的高成本。

　　有知情人士透露，在今年年初，微軟Copilot平均每位用戶每月帶來的虧損超過20美元，有的用戶甚至造成了最高達到80美元的虧損。

　　造成虧損的原因是高成本，而造成高成本的一個關鍵因素就是英偉達的GPU芯片。

　　通常，像微軟這樣的AI巨頭都通過數據中心訓練、運行各自的大模型，并在云端向用戶交付(訂閱付費)AI產品。OpenAI的ChatGPT也是在微軟的Azure云上訓練、運行并交付。

　　而無論是微軟還是OpenAI都一致認為，在大模型的訓練與運行中，如果完全依賴英偉達的GPU芯片，所帶來的成本“高得令人望而卻步”。

　　因為要做專門的AI運算，這些數據中心里的服務器大多裝配的是英偉達的GPU芯片，8張這樣的GPU，價格在20萬美元左右。OpenAI的ChatGPT就是因為依靠這些昂貴的英偉達芯片，在今年年初時每天的運營成本高達約70萬美元。

　　如果把自己的AI大模型都部署在Bing、Office 365、GitHub這些產品中，微軟需要投入高達數百億美元的硬件基礎設施成本，其中AI芯片占大比例。

　　為了“彌補”這種投入與產出之間的差距，包括微軟在內的各路AI玩家使盡渾身解數。微軟、谷歌都謀劃著如何提高AI產品的定價，Zoom推出簡化版本的AI產品，Adobe公司則通過限制每月用戶量、根據用戶的實際使用情況再具體收費。

　　自研芯片、提高定價……這些不是辦法的辦法背后，是AI商業化期望度過高，但商業化模式至今仍模糊不清的現實窘境。

　　現在的生成式AI商業化，并不能套用曾幫助過谷歌、亞馬遜、Facebook在各自領取占據獨有優勢的規模化網絡效應，并不是用的人越多，成本就越低。

　　生成式AI產品的每一次使用，幾乎都需要單獨調用一次產品背后的復雜計算。用戶越多、使用的越多，支持這些計算背后的硬件基礎設施成本費用就越高，而固定費用(率)的服務費自然難以把這些抵消高成本。

　　02 英偉達“咄咄逼人”

　　每一個言必稱擁有AI大模型的公司CEO，也在無時無刻都在抱怨無法獲得足夠多的英偉達GPU芯片。這些芯片被優先部署在英偉達大客戶微軟、亞馬遜、谷歌的數據中心服務器上。

　　OpenAI的ChatGPT引發的生成式AI浪潮，讓各家大小公司對GPU芯片的需求陡增，從而把英偉達推向了前所未有的高度——除了與客戶已達成了價值數百億美元的新訂單，英偉達的市值超過1萬億美元。

　　坊間甚至有人說，英偉達這個淘金浪潮中賣鏟子的人，現在卻想要“鏟平”淘金者。

　　英偉達曾要求租用自己的云服務商大客戶數據中心里部署GPU芯片的服務器，轉手再給到大客戶的競爭對手去使用——微軟、谷歌、甲骨文已同意了這個“不平等提議”，亞馬遜AWS沒有同意。

　　此外，在把自己的芯片“恩賜”給初創云服務公司時，英偉達也曾要求這些初創云服務公司把自己的云客戶“介紹”給英偉達認識。

　　英偉達此舉意在順著“GPU芯片—服務器—數據中心—云端”這個路徑，去觸達更多的企業級用戶，與之建立更緊密的客戶關系，最終是為了銷售自己的AI相關軟件。這些軟件有的是專門用于幫助企業客戶管理開發大型數據集，與微軟的類似產品形成了直接競爭。

　　目前，使用英偉達AI軟件來構建大模型的公司已經有Adobe、Getty Images、Shutterstock。

　　在英偉達最新的季度財報中，這家咄咄逼人的公司稱，向那些涉及到開發AI或VR應用的公司銷售軟件，可能會帶來3000億美元的潛在營收。

　　除了這種軟件“批發”模式，英偉達也還做“私人定制”。通過(合作伙伴、自己的)云端為一些業務專業性比較強的客戶公司，提供根據業務定制的生成式預訓練模型(GPT)，這類客戶中包括生物制藥公司Amgen、保險公司CCC Intelligence Solutions。

　　英偉達對微軟的威脅，不僅僅是眼皮底下臥榻之側的高成本芯片，更有關系到將來業務增長的AI商業化營收。

　　03 生成式AI競爭下半場

　　在市場研究公司Gartner今年9月初發布的“2023年新興技術成熟度曲線”中，生成式AI目前正處于期望膨脹期，“其發展前景還存在很大的不確定性。”Gartner研究副總裁Melissa Davis如此判斷。

　　2023年新興技術成熟度曲線。來源：Gartner

　　在業內人士看來，類似OpenAI、Anthropic這類生成式AI初創公司的高估值上漲，正反映了市場對AI的期望高度膨脹。預測未來企業會對生成式AI投入的成本進行更嚴格考量，在2024年，企業對生成式AI的投資可能會減少。

　　推出了GPT-4的OpenAI在9月底與外部投資者討論股票出售時，將自己的估值界定在800億~900億美元之間，是今年年初的三倍。

　　OpenAI的最直接競爭對手Anthropic在獲得亞馬遜40億美元的投資后，計劃以200億~300億美元的估值，再從谷歌和其他投資人融資20億美元。在今年3月份，其估值還僅為40億美元。

　　事實上，Anthropic是從OpenAI“衍生出來”的。2019年，OpenAI進行了組織架構調整，在已有的架構內成立了一家“有限盈利公司”，把營業利潤目標置于技術研究之上，從而導致了一批研究人員出走后創立了Anthropic。

　　然而，“殊途同歸”，兩家公司在今年對投資方報出高估值的充分理由，都是對自己的商業化營收信心。

　　Anthropic預計到今年年底自己的收入會達到2億美元。而作為先行者的OpenAI已開始真正賺錢了。

　　GPT-4發布后，OpenAI現在的年化收入為10億美元，而在發布ChatGPT(2022年11月份)的前一年，這個數字只有2800萬美元。

　　微軟AI商業化產品的高額虧損、OpenAI與Anthropic對營收增長的高度預期，以及英偉達借勢加緊拓展自己的商業邊界，在這些表面的底層其實是AI大模型競爭格局的變化。

　　由之前“芯片—算法—訓練數據”三位一體上，各個生產投入(生產工具、生產資料)層面的拼蠻力、大力出奇跡，變成如今AI大模型商業化落地的急迫形勢，促使各路玩家更加追求投入產出比，即芯片功效比、模型算法優化，以及產品商業化應用時的10億級用戶量。

　　對于“十億級用戶量”，先發優勢也許能起到關鍵作用。

　　雖然OpenAI在首次推出ChatGPT后的一個月內，就吸引了1億用戶，但微軟、谷歌、亞馬遜已經在在線辦公、搜索、購物的垂直領域中早早就積累了10億級用戶量。高估值的OpenAI與Anthropic還要再加一把勁。