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·蘋(píng)果的策略：聰明的公司試圖將其產(chǎn)品的補(bǔ)充品商品化；亞馬遜的前景將取決于若干因素；人工智能對(duì)Meta來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)；谷歌和人工智能的關(guān)系讓人想起柯達(dá)的商業(yè)模式導(dǎo)致其最終厄運(yùn)；微軟似乎處于最有利的位置。

·從新公司的角度來(lái)看，OpenAI顯然是最有意思的：有可能成為所有其他人工智能公司的平臺(tái)。最大的贏家也可能是英偉達(dá)和臺(tái)積電。

【編者按】2022年，聊天機(jī)器人ChatGPT、AI創(chuàng)作機(jī)器人DALL-E、MidJourney的爆火，對(duì)傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的模式發(fā)出了挑戰(zhàn)。這個(gè)時(shí)代的贏家、科技界五大巨頭——微軟、蘋(píng)果、Meta、亞馬遜、谷歌，仍將是人工智能時(shí)代最值得關(guān)注的公司。一方面，維持性技術(shù)的發(fā)展會(huì)確保其現(xiàn)有地位，讓它們的產(chǎn)品、服務(wù)不斷迭代，另一方面，被稱作破壞性創(chuàng)新或者顛覆性技術(shù)的新影響，也將迫使巨頭們重新思考自己的商業(yè)模式，以及如何在人工智能時(shí)代繼續(xù)成為領(lǐng)導(dǎo)者。

云計(jì)算和人工智能技術(shù)將成為新時(shí)代的主旋律，廣告業(yè)務(wù)和推薦算法將是各個(gè)巨頭的“護(hù)城河”。無(wú)論是日漸臃腫的谷歌搜索、市值蒸發(fā)的Meta，還是與OpenAI加深合作的微軟，這些巨頭正處在不同的位置上，但可以預(yù)見(jiàn)的是，它們終將以自己的方式強(qiáng)勢(shì)入場(chǎng)、決出勝負(fù)。這五家公司的未來(lái)如何？人工智能又將產(chǎn)生怎樣的影響？著名科技博客Stratechery的作者Ben Thompson于1月9日發(fā)表文章《人工智能與五巨頭》，對(duì)此做出了深度剖析。以下為全文，有少量刪減。

人工智能的涌現(xiàn)是2022年發(fā)生的故事，首先是圖像生成模型，包括DALL-E、MidJourney和開(kāi)源的Stable Diffusion，然后是ChatGPT，這是第一個(gè)取得重大突破的文本生成模型。在我看來(lái)，這明顯是一個(gè)科技發(fā)展的新時(shí)代。

為了預(yù)測(cè)這個(gè)時(shí)代的發(fā)展，我們不妨回顧一下26年前最著名的戰(zhàn)略書(shū)籍：Clayton Christensen的《創(chuàng)新者的困境》（The Innovator’s Dilemma），特別是這段關(guān)于不同類型創(chuàng)新的文字：

大多數(shù)新技術(shù)促進(jìn)了產(chǎn)品性能的提高。我把這些技術(shù)稱為維持性技術(shù)。一些維持性技術(shù)可能是不連續(xù)或激進(jìn)的，而其他技術(shù)則是漸進(jìn)性的。所有維持性技術(shù)的共同點(diǎn)是，它們沿著主要市場(chǎng)的主流客戶歷來(lái)重視的性能維度改善現(xiàn)有產(chǎn)品的性能。某一行業(yè)的大多數(shù)技術(shù)進(jìn)步都具有維持性的特點(diǎn)。

但顛覆性技術(shù)為市場(chǎng)帶來(lái)了與以往截然不同的價(jià)值主張。一般來(lái)說(shuō)，顛覆性技術(shù)在主流市場(chǎng)上的表現(xiàn)不如成熟產(chǎn)品。但它們有一些邊緣（一般是新）客戶看重的其他特點(diǎn)?；陬嵏残约夹g(shù)的產(chǎn)品通常更便宜，更簡(jiǎn)單，更小，而且經(jīng)常使用起來(lái)更方便。

通過(guò)觀察創(chuàng)新進(jìn)入市場(chǎng)現(xiàn)有公司后的表現(xiàn)，似乎很容易總結(jié)，并確定一項(xiàng)創(chuàng)新是維持性的還是顛覆性的：如果創(chuàng)新是維持性的，那么現(xiàn)有的巨頭會(huì)變得更強(qiáng)大；如果是顛覆性的，那么初創(chuàng)公司會(huì)抓住大部分的價(jià)值。

看看以前的科技時(shí)代：

·個(gè)人電腦對(duì)幾乎所有現(xiàn)有公司都是顛覆性的；這些相對(duì)便宜和低功率的設(shè)備曾經(jīng)幾乎沒(méi)有微型計(jì)算機(jī)的能力和利潤(rùn)率，更不用說(shuō)大型機(jī)了。這就是為什么IBM愿意將最初的個(gè)人電腦的芯片和操作系統(tǒng)分別外包給英特爾和微軟，這樣他們就可以推出產(chǎn)品去滿足企業(yè)客戶；不過(guò)，隨著個(gè)人電腦的速度越來(lái)越快，英特爾和微軟占據(jù)了主導(dǎo)地位，讓之前的一切都相形見(jiàn)絀。

·互聯(lián)網(wǎng)幾乎完全是新的市場(chǎng)創(chuàng)新，因此由全新的公司來(lái)定義。它們顛覆現(xiàn)有公司時(shí)，也顛覆了遠(yuǎn)離技術(shù)的行業(yè)，特別是涉及信息的行業(yè)（即媒體）。這是谷歌、Facebook、在線市場(chǎng)和電子商務(wù)的時(shí)代。所有的應(yīng)用都運(yùn)行在由Windows和英特爾驅(qū)動(dòng)的個(gè)人電腦上。

·云計(jì)算可以說(shuō)是互聯(lián)網(wǎng)的一部分，但我認(rèn)為它應(yīng)該有自己的類別。它也是極具顛覆性的：x86架構(gòu)橫掃了專用服務(wù)器硬件，一大批SaaS（編者注：軟件即服務(wù)）初創(chuàng)企業(yè)從現(xiàn)有的公司中剝離出功能來(lái)建立新公司。值得注意的是，云計(jì)算的核心基礎(chǔ)設(shè)施主要是由以前時(shí)代的贏家建造：亞馬遜、微軟和谷歌。微軟尤其值得注意，因?yàn)樵摴疽矊⑵鋫鹘y(tǒng)的軟件業(yè)務(wù)過(guò)渡到SaaS服務(wù)，部分原因是該公司已經(jīng)將上述軟件業(yè)務(wù)過(guò)渡到訂閱模式。

·移動(dòng)業(yè)務(wù)最終被兩個(gè)在位者所主導(dǎo)：蘋(píng)果和谷歌。但這并不意味著它不是顛覆性的。蘋(píng)果公司新的用戶界面形式要求不把手機(jī)看作是小型個(gè)人電腦，就像微軟一樣；谷歌公司新的商業(yè)模式要求不把手機(jī)看作是操作系統(tǒng)銷(xiāo)售的直接利潤(rùn)中心，而是作為他們廣告業(yè)務(wù)的護(hù)城河。

這段歷史值得注意的是，我上面所說(shuō)的假設(shè)并不完全正確。顛覆性創(chuàng)新確實(shí)一直來(lái)自于市場(chǎng)的新進(jìn)入者，但這些新進(jìn)入者不一定是初創(chuàng)企業(yè)：在以前的科技時(shí)代，一些最大的贏家是利用其現(xiàn)有業(yè)務(wù)進(jìn)入新領(lǐng)域的公司。同時(shí)，Christensen的理論的其他原則也是成立的。微軟在移動(dòng)領(lǐng)域掙扎，因?yàn)橐苿?dòng)領(lǐng)域是顛覆性的，但SaaS最終是維持性的，它的商業(yè)模式已經(jīng)被調(diào)整。

鑒于現(xiàn)有公司在新時(shí)代的成功，在思考人工智能的影響時(shí)，最明顯的起跑點(diǎn)是五大公司：蘋(píng)果、亞馬遜、Facebook、谷歌和微軟。

蘋(píng)果公司

我已經(jīng)提到了關(guān)于科技戰(zhàn)略的最著名書(shū)籍之一，而最著名的文章之一是Joel Spolsky的《戰(zhàn)略信條五》，特別是這句著名的話：

聰明的公司試圖將其產(chǎn)品的補(bǔ)充品商品化。

Spolsky是在解釋為什么大公司會(huì)投資開(kāi)源軟件時(shí)寫(xiě)下這句話的：

調(diào)試代碼不是免費(fèi)的，無(wú)論專有還是開(kāi)源。即使你不為它支付現(xiàn)金，它也有機(jī)會(huì)成本，也有時(shí)間成本?？捎糜陂_(kāi)源工作的志愿者編程人才是有限的，每個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目都在與其他開(kāi)源項(xiàng)目競(jìng)爭(zhēng)同樣有限的編程資源，只有最引人注目的項(xiàng)目才真正擁有更多可供使用的志愿者開(kāi)發(fā)人員。總而言之，我對(duì)那些試圖證明免費(fèi)軟件有巨大經(jīng)濟(jì)性的人不感興趣，因?yàn)樵谖铱磥?lái)，他們只是在進(jìn)行用一個(gè)數(shù)除以0的錯(cuò)誤。

開(kāi)源不能不受萬(wàn)有引力或經(jīng)濟(jì)規(guī)律約束。我們?cè)贓azel、ArsDigita、VA Linux和其他許多項(xiàng)目中看到了這一點(diǎn)。但有些事情仍在發(fā)生，而在開(kāi)源世界中很少有人真正理解這樣一個(gè)道理：許多非常大的上市公司，為使股東價(jià)值最大化，正在投入大量資金支持開(kāi)源軟件，通常是通過(guò)雇傭大量的程序員團(tuán)隊(duì)來(lái)開(kāi)發(fā)。而這就是補(bǔ)充品原則所解釋的。

再次強(qiáng)調(diào)：當(dāng)一個(gè)產(chǎn)品的補(bǔ)充品價(jià)格下降時(shí)，對(duì)該產(chǎn)品的需求就會(huì)增加。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)公司的戰(zhàn)略利益將是盡可能降低其補(bǔ)充品的價(jià)格。理論上可持續(xù)的最低價(jià)格是 “商品價(jià)格”，即當(dāng)你有一群競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手提供無(wú)差別的商品時(shí)產(chǎn)生的價(jià)格。因此，聰明的公司試圖將其產(chǎn)品的補(bǔ)充品商品化。如果你能做到這一點(diǎn)，你的產(chǎn)品的需求將增加，你將能夠收取更多的費(fèi)用，賺取更多的利潤(rùn)。

蘋(píng)果投資于開(kāi)源技術(shù)，最引人注目的是其操作系統(tǒng)的達(dá)爾文內(nèi)核和WebKit瀏覽器引擎；后者符合Spolsky的處方，因?yàn)榇_保網(wǎng)絡(luò)與蘋(píng)果設(shè)備配合良好，會(huì)使蘋(píng)果的設(shè)備更具價(jià)值。

與此同時(shí)，蘋(píng)果在人工智能方面的努力在很大程度上是其專有的：傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型被用于推薦、照片識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等方面，但這些不會(huì)對(duì)蘋(píng)果的業(yè)務(wù)產(chǎn)生重大推動(dòng)。然而，蘋(píng)果確實(shí)從開(kāi)源世界收到了一份令人難以置信的禮物：Stable Diffusion模型。

Stable Diffusion之所以引人注目，不僅僅因?yàn)樗情_(kāi)源的，還因?yàn)樗哪Ｐ托〉昧钊顺泽@：發(fā)布時(shí)，它已經(jīng)可以在一些消費(fèi)級(jí)顯卡上運(yùn)行；幾周內(nèi)，它已經(jīng)被優(yōu)化到可以在iPhone上運(yùn)行。

值得稱贊的是，蘋(píng)果公司抓住了這個(gè)機(jī)會(huì)，其機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)上個(gè)月宣布：

今天，我們很高興在macOS 13.1和iOS 16.2中發(fā)布Core ML的Stable Diffusion優(yōu)化，以及開(kāi)始部署到Apple Silicon設(shè)備的代碼……

在任何應(yīng)用程序中，Stable Diffusion的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是模型在哪里運(yùn)行。在應(yīng)用程序中部署Stable Diffusion比基于服務(wù)器的方法更可取，原因有很多。首先，用戶的隱私會(huì)受到保護(hù)，因?yàn)橛脩糇鳛槟Ｐ洼斎胩峁┑娜魏螖?shù)據(jù)都保存在用戶的設(shè)備上。其次，在初始下載后，用戶不需要連接互聯(lián)網(wǎng)就可以使用該模型。最后，在本地部署這個(gè)模型使開(kāi)發(fā)人員能夠減少或消除與服務(wù)器相關(guān)的成本……

優(yōu)化Core ML的Stable Diffusion和簡(jiǎn)化模型轉(zhuǎn)換，使開(kāi)發(fā)人員更容易以保護(hù)隱私和經(jīng)濟(jì)可行的方式，將這項(xiàng)技術(shù)整合到他們的應(yīng)用程序中，同時(shí)在Apple Silicon上獲得最佳性能。該版本包括一個(gè)Python軟件包，用于使用diffusers和coremltools將Stable Diffusion模型從PyTorch轉(zhuǎn)換為Core ML，以及一個(gè)Swift包來(lái)部署模型。

值得注意的是，這一宣布分為兩部分：首先，蘋(píng)果對(duì)Stable Diffusion模型本身進(jìn)行了優(yōu)化（它可以這樣做，因?yàn)槭情_(kāi)源的）；其次，蘋(píng)果更新了其操作系統(tǒng)，由于蘋(píng)果的集成模型，該系統(tǒng)已經(jīng)針對(duì)蘋(píng)果自己的芯片進(jìn)行了調(diào)整。

此外，似乎可以肯定這只是一個(gè)開(kāi)始：雖然蘋(píng)果多年來(lái)一直在自己的芯片上發(fā)布所謂的“仿生引擎”，但人工智能專用硬件是根據(jù)蘋(píng)果自己的需求調(diào)整的。似乎未來(lái)的蘋(píng)果芯片，如果不是今年，也可能是明年，將會(huì)為Stable Diffusion調(diào)整。與此同時(shí)，Stable Diffusion本身可以內(nèi)置到蘋(píng)果的操作系統(tǒng)中，任何應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)者都可以輕松訪問(wèn)API。

這使得“足夠好”的圖像生成功能可以有效地內(nèi)置到蘋(píng)果設(shè)備中，因此任何開(kāi)發(fā)者都可以使用，而不需要像病毒式傳播的Lensa（編者注：最近流行的人工智能圖像生成App）那樣擴(kuò)大后端基礎(chǔ)設(shè)施。推而廣之，這個(gè)時(shí)代的贏家最終很像App Store時(shí)代的贏家：蘋(píng)果之所以獲勝，是因?yàn)樗募珊托酒瑑?yōu)勢(shì)被用來(lái)提供差異化的應(yīng)用程序，而小型獨(dú)立應(yīng)用程序制造商擁有API和分銷(xiāo)渠道來(lái)建立新的業(yè)務(wù)。

另一方面，輸家將是Dall-E或MidJourney等集中式圖像生成服務(wù)，以及支撐它們的云提供商（到目前為止，還支撐了前面提到的Stable Diffusion應(yīng)用程序，如Lensa）。誠(chéng)然，蘋(píng)果設(shè)備上的Stable Diffusion不會(huì)占領(lǐng)整個(gè)市場(chǎng)——至少在我看來(lái)，Dall-E和MidJourney都比Stable Diffusion“更好”。蘋(píng)果內(nèi)置的本地功能將影響集中式服務(wù)和集中式計(jì)算的最終目標(biāo)市場(chǎng)，當(dāng)然，蘋(píng)果設(shè)備之外還有一個(gè)大世界。

亞馬遜

亞馬遜和蘋(píng)果一樣，在其應(yīng)用程序中使用機(jī)器學(xué)習(xí)；不過(guò)，像圖像和文本生成這樣的直接消費(fèi)者用例似乎不太明顯。目前最重要的是AWS（編者注：亞馬遜的云服務(wù)Amazon Web Services），它在云端提供對(duì)GPU（編者注：圖形處理器）的訪問(wèn)。

其中一些GPU被用于訓(xùn)練人工智能，包括Stable Diffusion。據(jù)Stability AI的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Emad Mostaque說(shuō)，Stable Diffusion使用256個(gè)英偉達(dá)A100顯卡訓(xùn)練，耗時(shí)15萬(wàn)小時(shí)，市場(chǎng)價(jià)格為60萬(wàn)美元。不過(guò)，AWS更大的應(yīng)用是推理，即實(shí)際應(yīng)用模型來(lái)產(chǎn)生圖像（或文本，例如ChatGPT）。每次你在MidJourney中生成圖像，或在Lensa中生成頭像時(shí)，推理都會(huì)在云端的GPU上運(yùn)行。

亞馬遜在這一領(lǐng)域的前景將取決于若干因素。首先，也是最明顯的，就是這些產(chǎn)品最終在現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)用性如何。然而，除此之外，蘋(píng)果在建立本地生成技術(shù)方面的進(jìn)展可能也會(huì)產(chǎn)生重大影響。不過(guò)亞馬遜本身就是一個(gè)芯片制造商：雖然它迄今為止的大部分努力都集中在其Graviton CPU上，但該公司可以為Stable Diffusion等模型建立自己的專用硬件，并在價(jià)格上競(jìng)爭(zhēng)。

亞馬遜短期的一個(gè)大問(wèn)題是在衡量需求方面：沒(méi)有足夠的GPU會(huì)讓資金閑置，而購(gòu)買(mǎi)太多閑置的GPU，對(duì)于一家試圖限制成本的公司來(lái)說(shuō)卻是一項(xiàng)重大成本。但這也不會(huì)是最嚴(yán)重的錯(cuò)誤：人工智能的挑戰(zhàn)之一就是推理要花錢(qián)，換句話說(shuō)，用人工智能做東西本就有邊際成本。

我懷疑，就開(kāi)發(fā)引人注目的人工智能產(chǎn)品而言，邊際成本問(wèn)題是一個(gè)被低估的挑戰(zhàn)。雖然云服務(wù)一直都有成本，但人工智能生成的離散性可能會(huì)導(dǎo)致難以提供資金，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與市場(chǎng)契合所需的迭代。

盡管如此，隨著時(shí)間的推移，這些成本應(yīng)該會(huì)下降：即芯片本身變得更快、更有效，模型也會(huì)變得更有效，而且一旦市場(chǎng)上有足夠的產(chǎn)品可以最大限度地利用其投資，云服務(wù)就會(huì)得到有規(guī)模的回報(bào)。不過(guò)，除了上述在本地運(yùn)行推理的可能性之外，全棧集成會(huì)帶來(lái)多大的變化仍是一個(gè)開(kāi)放的問(wèn)題。

Meta

我在《Meta的神話》一文中已經(jīng)詳細(xì)說(shuō)明了，為什么我認(rèn)為人工智能對(duì)Meta來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)，值得該公司進(jìn)行巨額資本支出：

Meta擁有龐大的數(shù)據(jù)中心，但這些數(shù)據(jù)中心主要是關(guān)于CPU計(jì)算的，這是驅(qū)動(dòng)Meta的服務(wù)所需要的。CPU計(jì)算也是驅(qū)動(dòng)Meta的確定性廣告模型（deterministic ad model）以及推薦算法所需要的。

不過(guò)，ATT（編者注：蘋(píng)果推出的應(yīng)用程序跟蹤透明度功能，用于管理開(kāi)發(fā)者對(duì)用戶的廣告跟蹤，對(duì)Meta的廣告收入造成巨大影響）的長(zhǎng)期解決方案是建立概率模型，不僅要弄清楚誰(shuí)應(yīng)該成為廣告目標(biāo)，還要了解哪些廣告轉(zhuǎn)化了，哪些沒(méi)有。這些概率模型將由大規(guī)模的GPU艦隊(duì)建立，就英偉達(dá)的A100顯卡而言，其成本為五位數(shù)。在一個(gè)確定性廣告就能發(fā)揮作用的世界里，這顯得太昂貴了，但Meta似乎不再屬于那個(gè)世界，不投資于更好的目標(biāo)定位和算法是愚蠢的。

此外，同樣的方法對(duì)Reels（編者注：Instagram于2020年8月推出的一種視頻形式）的持續(xù)增長(zhǎng)至關(guān)重要：從整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中推薦內(nèi)容比只從你的朋友和家人那里推薦內(nèi)容要困難得多，特別是Meta計(jì)劃不僅推薦視頻，還推薦所有類型的媒體，并將其與你關(guān)心的內(nèi)容穿插在一起。在這里，人工智能模型也將是關(guān)鍵，而建立這些模型的設(shè)備同樣需要大量資金。

不過(guò)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這項(xiàng)投資應(yīng)該得到回報(bào)。首先，好處有我剛才描述的，更好的目標(biāo)定位和更好的算法推薦，可能重新啟動(dòng)Meta的收入增長(zhǎng)。第二，一旦這些人工智能數(shù)據(jù)中心建成，維護(hù)和升級(jí)它們的成本應(yīng)該大大低于建造它們的初始成本。第三，這種大規(guī)模投資是其他公司無(wú)法做到的，除了谷歌（而且，并非巧合的是，谷歌的資本支出也將上升）。

最后一點(diǎn)可能是最重要的：ATT對(duì)Meta的傷害比其他任何公司都大，因?yàn)樗呀?jīng)擁有迄今為止最大、最精細(xì)的廣告業(yè)務(wù)，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，它應(yīng)該會(huì)促使Meta加深護(hù)城河。對(duì)于Snap、Twitter或任何其他數(shù)字廣告領(lǐng)域的同行者，這種水平的投資根本不可行（即使Snap依賴云提供商而不是自己的數(shù)據(jù)中心）。

讓Meta的人工智能發(fā)揮作用，將不是簡(jiǎn)單地建立基礎(chǔ)模型，而是不斷根據(jù)個(gè)人用戶進(jìn)行調(diào)整，這將需要巨大的算力，Meta必須弄清楚如何低成本地進(jìn)行這種內(nèi)容定制。不過(guò)，Meta的產(chǎn)品可能會(huì)越來(lái)越具有整合性，這一點(diǎn)很有幫助：雖然Meta可能已經(jīng)承諾為其VR頭盔裝配高通的芯片，但Meta仍在開(kāi)發(fā)自己的服務(wù)器芯片；該公司還發(fā)布了提取英偉達(dá)和AMD芯片的工具，以滿足其工作負(fù)載，但Meta似乎也在開(kāi)發(fā)自己的人工智能芯片。

有趣的是，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看圖像和文本生成如何影響Meta：Sam Lessin（編者注：科技創(chuàng)業(yè)者、撰稿人）已經(jīng)假設(shè)，算法時(shí)間線的終點(diǎn)就是人工智能內(nèi)容。而在談到元宇宙時(shí)，我也提出了同樣的觀點(diǎn)。換句話說(shuō)，雖然Meta正在投資人工智能以提供個(gè)性化的內(nèi)容推薦，但這個(gè)想法與2022年的突破相結(jié)合，就是個(gè)性化的內(nèi)容，通過(guò)Meta的渠道傳遞。

看Meta的廣告工具如何發(fā)展也將會(huì)很有趣：生成、A/B測(cè)試副本和圖像的整個(gè)過(guò)程都可以由人工智能完成，沒(méi)有哪家公司比Meta更擅長(zhǎng)大規(guī)模提供這種功能。

谷歌

《創(chuàng)新者的困境》于1997年出版。那一年，伊士曼柯達(dá)的股票達(dá)到了94.25美元的最高價(jià)，而這似乎是有原因的。就技術(shù)而言，柯達(dá)公司處于完美的位置。該公司不僅主導(dǎo)了當(dāng)前的膠片技術(shù)，而且還發(fā)明了下一個(gè)浪潮：數(shù)碼相機(jī)。

問(wèn)題要?dú)w咎于商業(yè)模式：柯達(dá)通過(guò)提供鹵化銀膠片賺了很多錢(qián)，利潤(rùn)率非常高；但另一方面，數(shù)碼相機(jī)是數(shù)字的，這意味著它們根本不需要膠片。因此，柯達(dá)的管理層非常有動(dòng)力說(shuō)服自己，數(shù)碼相機(jī)永遠(yuǎn)只適合業(yè)余愛(ài)好者，而且它們得變得非常便宜，這肯定需要很長(zhǎng)的時(shí)間。

事實(shí)上，柯達(dá)的管理層是對(duì)的：從數(shù)碼相機(jī)的發(fā)明到銷(xiāo)售額超過(guò)膠片相機(jī)，花了25年；而數(shù)碼相機(jī)在專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，則花了更長(zhǎng)時(shí)間。在此期間，柯達(dá)賺了很多錢(qián)，并派發(fā)了數(shù)十億美元的股息。但該公司在2012年破產(chǎn)，這是因?yàn)橄M(fèi)者有機(jī)會(huì)獲得更好的產(chǎn)品：首先是數(shù)碼相機(jī)，然后是內(nèi)置相機(jī)的手機(jī)。

柯達(dá)是一個(gè)警示故事，講述了一家創(chuàng)新公司的商業(yè)模式如何導(dǎo)致它最終的厄運(yùn)，即使這種厄運(yùn)是消費(fèi)者得到更好東西的結(jié)果。

由此再看谷歌和人工智能：谷歌發(fā)明了the transformer，這是支撐最新人工智能模型的關(guān)鍵技術(shù)。據(jù)傳聞，谷歌有一款對(duì)話聊天產(chǎn)品，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于ChatGPT。谷歌聲稱其圖像生成能力比Dall-E或市場(chǎng)上的任何其他產(chǎn)品都要好。然而，這些傳聞只是傳聞而已，因?yàn)槭袌?chǎng)上沒(méi)有任何實(shí)際產(chǎn)品。

這并不令人驚訝。長(zhǎng)期以來(lái)，谷歌一直是使用機(jī)器學(xué)習(xí)使搜索引擎和其他產(chǎn)品變得更好的領(lǐng)導(dǎo)者（并通過(guò)谷歌云將該技術(shù)作為一項(xiàng)服務(wù)提供）。然而，搜索引擎一直依賴于人類作為最終的決定者。谷歌提供鏈接，但由用戶通過(guò)點(diǎn)擊來(lái)決定哪一個(gè)。這延伸到了廣告：谷歌的服務(wù)是革命性的，因?yàn)樗鼪](méi)有就展示次數(shù)向廣告商收費(fèi)——其價(jià)值很難確定，特別是在20年前——而是對(duì)點(diǎn)擊收費(fèi)，廣告商想找到的人，才能決定廣告是否足夠好。

七年前，我在《谷歌和戰(zhàn)略的局限性》一文中寫(xiě)到了，這對(duì)谷歌在人工智能世界中的業(yè)務(wù)帶來(lái)的難題：

在昨天的主題演講中，谷歌首席執(zhí)行官Sundar Pichai在回顧科技?xì)v史，強(qiáng)調(diào)我2014年底所描述的個(gè)人電腦-網(wǎng)絡(luò)-移動(dòng)時(shí)代后宣布，我們正在從移動(dòng)優(yōu)先的世界轉(zhuǎn)向人工智能優(yōu)先的世界，這就是引入谷歌助理的背景。

發(fā)布iOS6的前一年，蘋(píng)果首次以Siri引入了語(yǔ)音助手的概念；你可以（理論上）第一次通過(guò)語(yǔ)音進(jìn)行計(jì)算。起初它的效果并不好（可以說(shuō)現(xiàn)在也是如此），但它對(duì)計(jì)算機(jī)和谷歌的具體影響是深遠(yuǎn)的：語(yǔ)音交互擴(kuò)大了可以進(jìn)行計(jì)算的地方，從你可以把眼睛和手放在設(shè)備上的情況擴(kuò)展到任何有效的地方，即使它限制了你可以做什么。語(yǔ)音助手必須比搜索結(jié)果頁(yè)面更加積極主動(dòng)；僅僅提供可能的答案是不夠的，相反，需要給出正確的答案。

這對(duì)谷歌的技術(shù)來(lái)說(shuō)是一個(gè)可喜的轉(zhuǎn)變；從一開(kāi)始，搜索引擎就包含了一個(gè)“手氣不錯(cuò)”按鈕，谷歌創(chuàng)始人拉里·佩奇（Larry Page）非常自信，認(rèn)為搜索引擎可以為你提供想要的準(zhǔn)確結(jié)果。盡管昨天的谷歌助理演示被取消，但目前來(lái)看，尤其是在上下文感知方面，其遠(yuǎn)比市場(chǎng)上的其他助理令人印象深刻。更廣泛地說(shuō)，很少有人質(zhì)疑谷歌在其助理背后的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是否具有領(lǐng)先地位。

然而，一項(xiàng)業(yè)務(wù)不僅僅是技術(shù)，尤其是在語(yǔ)音助手方面，谷歌有兩個(gè)重大缺陷。首先，正如我在今年谷歌I/O大會(huì)之后所說(shuō)的，該公司有一個(gè)走向市場(chǎng)的缺口：語(yǔ)音助理只有在可用的情況下才有意義，對(duì)于數(shù)億iOS用戶來(lái)說(shuō)，這意味著還得下載并使用一個(gè)單獨(dú)的應(yīng)用程序（或建立一種用戶愿意花費(fèi)大量時(shí)間的體驗(yàn)，就像Facebook一樣）。

其次，谷歌有一個(gè)商業(yè)模式問(wèn)題：“手氣不錯(cuò)”按鈕讓搜索不會(huì)給谷歌帶來(lái)任何收益。畢竟，如果用戶不必從搜索結(jié)果中進(jìn)行選擇，那么該用戶也沒(méi)有機(jī)會(huì)點(diǎn)擊廣告，從而選擇谷歌為其廣告商之間創(chuàng)建的用戶注意力競(jìng)爭(zhēng)的獲勝者。谷歌助理也有完全相同的問(wèn)題：廣告去哪兒了？

在過(guò)去七年中，谷歌的主要商業(yè)模式創(chuàng)新是將越來(lái)越多的廣告塞進(jìn)搜索中，這是一種在移動(dòng)設(shè)備上特別有效的策略。而且，公平地說(shuō)，谷歌掙錢(qián)最多的搜索——旅游、保險(xiǎn)等——可能無(wú)論如何都不太適合聊天界面。

然而，這只會(huì)增加谷歌管理層的擔(dān)憂，即在特定的搜索環(huán)境中，生成型人工智能可能代表一種顛覆性的創(chuàng)新，而不是一種維持性的創(chuàng)新。顛覆性創(chuàng)新，至少在一開(kāi)始，不如現(xiàn)有的創(chuàng)新。這就是為什么它很容易被經(jīng)理們駁回，因?yàn)樗麄兛梢愿嬖V自己目前的產(chǎn)品更好，以避免思考商業(yè)模式的挑戰(zhàn)。當(dāng)然，問(wèn)題是顛覆性的產(chǎn)品會(huì)變得更好，但在任者的產(chǎn)品變得越來(lái)越臃腫和難以使用，這聽(tīng)起來(lái)當(dāng)然很像谷歌搜索目前的發(fā)展軌跡。

我不為谷歌打call。我以前這樣做過(guò)，但大錯(cuò)特錯(cuò)。然而，犯錯(cuò)往往是時(shí)間問(wèn)題：是的，谷歌已經(jīng)有云服務(wù)，YouTube的主導(dǎo)地位似乎正在增強(qiáng)，但搜索引擎的瓶頸似乎已經(jīng)很清晰，即使它會(huì)在未來(lái)幾年帶來(lái)現(xiàn)金和利潤(rùn)。

微軟

與此同時(shí)，微軟似乎處于最有利的位置。和AWS一樣，它也有銷(xiāo)售GPU的云服務(wù)；它也是OpenAI的獨(dú)家云提供商。是的，這是非常昂貴的，但考慮到OpenAI似乎有優(yōu)勢(shì)成為人工智能時(shí)代的另一個(gè)頂級(jí)科技公司，這意味著微軟是在投資那個(gè)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施。

與此同時(shí)，必應(yīng)（Bing）就像iPhone誕生前夕的Mac：是的，它貢獻(xiàn)了相當(dāng)多的收入，但只占主導(dǎo)地位的一小部分，在微軟整體的背景下，這一數(shù)字相對(duì)微不足道。如果將ChatGPT式的結(jié)果整合到必應(yīng)中，可能會(huì)危及當(dāng)前的商業(yè)模式，而獲得巨大的市場(chǎng)份額，但這是一個(gè)非常值得的賭注。

與此同時(shí)，The Information的最新報(bào)道稱，GPT最終將進(jìn)入微軟的生產(chǎn)力應(yīng)用程序。

重要的是，增加新功能——也許是收費(fèi)的——完全符合微軟的訂閱業(yè)務(wù)模式。值得注意的是，這家曾經(jīng)被認(rèn)為是顛覆性變革受害者典型代表的公司，在完整的敘述中，將不僅僅是誕生于顛覆，而是因?yàn)轭嵏捕袟l件達(dá)到更高的高度。

關(guān)于人工智能的潛在影響還有很多可以寫(xiě)，但這篇文章已經(jīng)很長(zhǎng)了。從新公司的角度來(lái)看，OpenAI顯然是最有意思的：OpenAI有可能成為所有其他人工智能公司的平臺(tái)，這最終意味著在OpenAI之外的人工智能的經(jīng)濟(jì)價(jià)值可能相當(dāng)有限。

還有另一種可能性，即除了圖像生成之外，開(kāi)源模型在文本生成領(lǐng)域也會(huì)激增。在這個(gè)世界里，人工智能變成了一種商品：這可能是對(duì)世界影響最大的結(jié)果，但矛盾的是，對(duì)單個(gè)公司的經(jīng)濟(jì)影響是最微弱的。

事實(shí)上，最大的贏家可能是英偉達(dá)和臺(tái)積電。英偉達(dá)對(duì)CUDA生態(tài)系統(tǒng)的投資意味著該公司不僅擁有最好的人工智能芯片，而且擁有最好的人工智能生態(tài)系統(tǒng)，該公司正在投資擴(kuò)大這一生態(tài)系統(tǒng)。不過(guò)，這將繼續(xù)刺激競(jìng)爭(zhēng)，特別是在谷歌TPU等內(nèi)部芯片方面。此外，至少在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，所有人都將在臺(tái)積電制造芯片。

然而，最大的影響可能完全不在我們的雷達(dá)范圍內(nèi)。就在休息之前，Nat Friedman（編者注：GitHub首席執(zhí)行官）在Stratechery采訪中告訴我，Riffusion使用Stable Diffusion通過(guò)視覺(jué)超聲波從文本中生成音樂(lè)，這讓我想知道當(dāng)圖像真的是一種商品時(shí)，還有什么可能性。現(xiàn)在文本是通用的媒介，因?yàn)樽詴?shū)寫(xiě)發(fā)明以來(lái)，文本一直是信息傳遞的基礎(chǔ)。然而，人類是視覺(jué)生物，人工智能在圖像創(chuàng)作和解釋方面的可用性可能會(huì)從根本上改變信息傳遞的含義，這是無(wú)法預(yù)測(cè)的。

目前，我們的預(yù)測(cè)必須有更多的時(shí)間限制，而且是適度的?，F(xiàn)在可能是人工智能時(shí)代的開(kāi)始，但即使在科技領(lǐng)域，新時(shí)代也需要十年或更長(zhǎng)時(shí)間才能改變周?chē)囊磺小?/p>

（本文由吳天一編譯）