无论多猛烈的飓风,风暴中心总是平静的。当ChatGPT飓风席卷资本市场之时,最先被吹起来的是工具生产商和应用商,而AI模型的底层基础设施供应商们则站在了暴风眼的位置。
对比前后两者的股价便可看出,以美股市场为例,有“美国版今日头条”之称的BuzzFeed仅宣布计划使用ChatGPT开发商OpenAI的服务来协助内容创作,股价便在两个交易日(1月26日、1月27日)里涨超三倍;而同时期,作为ChatGPT的GPU供应商,英伟达股价仅涨5%。
不过,已有投资人“看空”AI工具生产商和应用商。美国顶级风投机构a16z近日提出了一个非常有趣的洞察:训练了生成式AI并且将它们部署到实际App中的公司,创造了最大价值,但并没有在产业链中获得最大收益。
那么谁是最大受益方?该投资机构给出了答案:基础设施供应商。
▌基础设施服务商 最大受益者?
目前,AIGC产业生态体系的雏形已现,可以分为“基建-模型-应用”三层。
基建端,数据、算力、算法是三大主要基础设施,相关厂商包括云服务商和AI芯片公司等,负载着生成式AI模型的训练和推理,需要基于优秀的机器学习算法和强劲的算力,通过海量的数据训练,让AI学会“思考”。
模型层即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具,ChatGPT便属于此类。应用层即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务,如前期大火的AI绘画产品。
a16z在文章中表示,“基础设施服务商可能是最大赢家,获得最多的财富。应用公司虽然增长十分迅速,但它们仍在为留存率、产品差异化和毛利率挣扎。而尽管模型提供商决定了这个市场是否存在,但多数还没达到大型商业化规模的门槛。”
▌基础设施厂商进入壁垒高、能赚钱
不难看出,所属环节是否存在较高壁垒、能否实现商业化,是a16z作出上述判断的主要依据。
就进入壁垒而言,即便是ChatGPT这样的“顶流”,在大佬眼里,就是“有那么点用处”但“实现起来不难”的AI模型,与其他AIGC工具的技术差距不大。
a16z直言“目前,生成式AI领域似乎不存在任何系统性的护城河”。图灵奖得主、Meta首席人工智能科学家Yann LeCun也抱有同样的看法,“就底层技术而言,ChatGPT并没有取得革命性的创新……与其他实验室相比,OpenAI并没有什么特别的进步。”
从商业化角度看,ChatGPT已经正式踏上商业变现之路,一些如Jasper这样的初创企业已经开始产生了营收,但相关的收入仍然相对较少。而当AIGC工具提供方、应用者仍在为“钱”景忧虑的时候,以英伟达为代表的基础设施类公司正欢喜。
该公司在2023财年第三财季报告了38亿美元的数据中心GPU收入,其中有相当一部分用于生成式AI应用。这些都归功于英伟达数十年对对GPU架构持续投入而建立的坚固的护城河。最近的一项研究发现,英伟达的GPU在研究论文中被引用的次数是顶级AI芯片初创公司的90倍。
▌哪些基础设施供应商有望分羹?
迄今为止,生成式AI领域最大的幕后赢家,可能是运行了绝大多数AI工作负载的英伟达。值得注意的是,ChatGPT等AIGC产品不止为英伟达提提供了机遇,其他AI芯片开发商,乃至其他软硬件设施供应商也有机会分一杯羹,包括云服务、算力、数据标注、自然语言处理需求等环节。
国盛证券便表示,AIGC未来应用普及的背后,将产生巨大的算力市场。根据OpenAI的研究,AI训练所需算力指数增长,且增长速度超越硬件的摩尔定律。AI模型大算力的背后需要高昂的算力成本,GPT-3训练的算力成本超过400万美元。
尽管AI模型往往会选择开源,但数据集和训练成果是一个团队的内部资产,这意味着每个AI产品都需要支付自己的训练成本。在未来AIGC随着B端和C端的商业化落地的实现,算力集群的建设和云服务都会受益,同时考虑到英伟达A100、H100出口受限,相关国产算力芯片将有机会获得增量市场。
据《科创板日报》不完全统计,国内外这些公司均有相关业务布局:
据了解,许多上市科技公司每年在模型训练上花费数亿美元,它们要么与外部的云服务提供商合作,要么直接与硬件制造商合作。
基础设施供应商赚取行业大部分收益的局面会一直持续下去吗?谁也说不准。
正如a16z的投资人所言,根据现有的数据,目前还无法判断在生成式AI领域,是否会出现长期的、赢家通吃的机会。“这个市场的潜在规模难以把握——它介于所有软件和所有人类的努力之间——因此我们预计将有许多玩家参与到技术栈各个层级的有序竞争中。”
无论如何,以ChatGPT为首的AIGC工具在普通用户中的病毒式传播,都预示着AI时代的新篇章已被揭开,围绕AIGC布局的各方才刚刚就位。 来源:科创板日报
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