谷歌OpenAI新品出炉，硅谷创企如何趁势而上？

5月16日消息，随着OpenAI和谷歌在人工智能领域的最新进展，硅谷的初创公司正寻找机会在这场新型技术革命中崭露头角。
面对日益激烈的竞争，这些初创公司不仅需要拥有尖端技术和持续的创新能力，还必须具备敏锐的市场洞察力和战略规划能力，这样才能及时抓住市场机遇并有效应对各种挑战。
为了在竞争中保持优势，这些公司还需加强与行业内老牌公司和其他科技巨头的合作，通过这些合作获取必要的技术支持和资金投入。
以下为英文翻译全文：
旧金山创业公司Atmo在气象预测领域拥有独特的优势，通过气象传感器收集大气数据，并运用人工智能技术进行精确天气预报，已成功为美国空军等客户提供服务。Atmo声称，相较依靠超级计算机的传统天气预报，其人工智能工具生成的预报更精确，成本更低，并且能够从历史错误中不断学习与进步。
然而，就在Atmo看似前途一片光明之际，今年3月29日，谷歌母公司Alphabet发布了一篇名为《利用生成式人工智能量化天气预报不确定性》的学术论文，描述了其名为“种子”的人工智能天气模型。这突如其来的消息给Atmo带来了巨大压力，因为它们将面临一个市值高达2万亿美元、拥有全球最大人工智能运算能力的竞争对手，而Atmo只筹集了1120万美元资金。
紧接着，在5月中旬，谷歌和微软支持的OpenAI都公开展示了他们即将推出的人工智能工具。这些模型不仅能处理键盘输入的文字，还能响应语音命令和图像输入，大大拓宽了人机交互的方式。两大科技巨头显然都决心主导这场变革性的人工智能领域。
然而，Atmo的联合创始人兼首席执行官亚历克斯·列维（Alex Levy）对这场激烈的竞争似乎并不担心。他在办公室接受视频采访时，背后是一排排精确的天气图，他轻描淡写地表示，阅读了谷歌的论文后，他只是耸了耸肩。列维说：“谷歌发布很多论文，但重要的是要明白，并不是所有论文都会转化为产品。”他补充说：“至少目前你还无法以任何价格从谷歌那里购买天气预报服务。”
我们正处于人工智能乐观主义的时代，创新的速度如此之快，以至于几乎无法预测未来。从聊天机器人到能够根据简短的文本提示生成图片和视频的服务，人工智能的创新正在以惊人的速度涌现。但似乎事物的发展越快，硅谷关于人工智能的图景就越加模糊。
其中一个关键问题是，这个领域是否会被少数科技巨头和他们资金雄厚的代理机构所主导，比如获得微软130亿美元投资的OpenAI。Atmo等初创公司希望这种情况不会发生，但目前还无人能够确切知晓。此外，还有一系列的财务问题需要考虑。当生成式人工智能不再是新鲜事物时，消费者和企业是否仍愿意付费？尤其是在像Meta这样的公司投入数亿美元开发如Llama 3这样的强大模型，并计划将其开源、实质上免费提供的情况下，专有大语言模型如GPT-4还能保留多少经济价值？
此外，自ChatGPT发布以来的17个月间标志性的快速进步是否可持续，目前还不得而知。周一，OpenAI展示了其最新旗舰人工智能模型GPT-4o，称其比前代更快、更能干，几乎可以即刻响应口头查询，并且还能唱歌。OpenAI的首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）在博客中表示，这种新模型“感觉像是电影中的人工智能，它的真实性仍让我感到些许惊讶。”
不是所有的技术先驱都像奥特曼那样对生成式人工智能的未来持乐观态度。《精益创业》的作者、人工智能研究实验室Answer AI Lab的联合创始人埃里克·里斯（Eric Ries）表示：“令人难以置信的是，很多人在面对未知和不可预测的情况时，仍然声称自己清楚发生了什么。如果真有人了解这种规模化的运作机制的绝对真理，他们应该出来证明自己是正确的，并收获所有应得的回报。”
我们所知道的是，训练和运行一个人工智能模型的成本极其高昂。根据斯坦福大学在今年4月发布的《2024年人工智能指数报告》，GPT-4在训练过程中消耗的算力价值估计为7800万美元。而谷歌的Gemini Ultra训练成本更是高达1.91亿美元。这两个模型都需要依赖昂贵且难以获得的图形处理器，这些处理器几乎只能通过英伟达公司购买。
这些巨大的成本对行业的发展产生了重大影响。对资金和计算能力的极大需求是OpenAI从一个非营利组织转变为与全球最有价值公司紧密合作的商业实体的原因之一。Anthropic是少数几个开发基础人工智能模型的著名初创公司之一，它已从亚马逊那里筹集了40亿美元，从谷歌那里筹集了20亿美元，并依赖这些科技巨头提供的芯片和云基础设施。
Anthropic的联合创始人兼首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）最近表示，训练一个人工智能模型的成本大约为1亿美元，他预计这个数字最终将达到1000亿美元，因为模型将变得更大，需要更多的计算能力。他为该公司与科技巨头的合作辩护，称这些合作“不可能是排他性的”，因为Anthropic与多个科技巨头都有合作关系。他补充说：“这种独立性和选择是Anthropic与其他交易不同的地方。”
然而，监管机构是否会接受Anthropic对这些交易的看法还有待观察。美国联邦贸易委员会（FTC）今年早些时候宣布，它正在审查云服务提供商与生成式人工智能公司之间的合作关系，FTC主席莉娜·汗（Lina Khan）表示，该机构希望“揭示由主导公司追求的投资和合作是否有扭曲创新和破坏公平竞争的风险”。
尽管形势似乎对那些没有与大型科技公司建立密切关系的人工智能初创公司不利，但硅谷仍在不断推出这类公司。根据斯坦福大学的数据，去年风险投资家资助了1812家新的人工智能公司，比2022年增长了40.6%。但这些公司中的许多注定会失败，比如伦敦的Stability AI，该公司一直面临支付账单的困难，其首席执行官在今年3月辞职。
其他公司，如Inflection AI，可能最终会被整合到更大的人工智能努力中。Inflection AI曾致力于开发一款“友善且支持性的聊天机器人”，直到它在今年春天被微软以远低于其筹资额的价格收购。云计算公司Box的首席执行官亚伦·列维（Aaron Levie）表示：“要让GPU农场支撑人工智能运算，需要达到前所未有的大规模经济效应。无论结果如何，你可以列出三到四个赢家，加上芯片制造商。对于其他所有人，这仍然是一个未知数。”
尽管存在这些不利因素，但硅谷往往忽视它们。科技行业的一个基本原则是，大公司在识别和追求新机会上迟缓，小型灵活的公司因此能够蓬勃发展。
Suno就是那些迅速实现盈利的初创公司之一。它允许付费用户通过书面提示创作歌曲并添加人工智能生成的人声。Suno创建了自己的人工智能模型来生成音乐，但也借助ChatGPT生成歌词和标题。然而，依赖OpenAI可能存在风险，因为OpenAI可能会推出自己的人工智能音乐产品——例如，早在2020年，它就发布了自己的歌曲生成器Jukebox的研究和代码。
Suno的联合创始人兼首席执行官米基·舒尔曼（Mikey Shulman）在谈到公司的订阅服务时表示：“我认为现在决定什么是正确的商业模式还为时过早。我们的心态是，先找到取悦人们的方式。我们要确保我们创造出人们真正喜欢的东西，而这个产品的形态可能会根据情况的变化而有所不同。”
另一家初创公司Perplexity也采用了订阅模式来支付计算成本并测试市场需求。它要求用户每月支付20美元，提供的答案则依赖于多个大语言模型，如OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude 3。Perplexity通过附加来源引用、相关文章链接和恰当的后续问题来丰富其回答，通常比其他聊天机器人和搜索引擎提供更可靠的答案。这项服务直接挑战了谷歌，后者在5月14日的年度I/O开发者大会上推出了一种改进的搜索体验，突出显示了从搜索结果中提取的人工智能摘要。同时，据报道OpenAI也在开发自己的类似人工智能搜索引擎。
对于Perplexity而言，其战略基础似乎并不稳固，因为它既计划与规模较大的对手竞争，又依赖于这些对手制造的模型来驱动自己的产品。然而，今年4月，Perplexity成功完成了一轮融资，公司估值超过10亿美元，这再次证明了尽管存在种种不确定性，但市场对人工智能的热情依然高涨。该公司最近透露，现在每年能够带来2000万美元的经常性收入。Perplexity的联合创始人兼首席执行官阿拉文德·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）认为，“生成式人工智能的大部分利润”将流向那些与用户直接建立关系的服务，而非像GPT-4这样的基础模型。
风险投资家戴夫·莫林（Dave Morin）曾经历过类似的情形。15年前，作为Facebook的一名高管，他见证了该公司如何允许初创公司利用其社交网络的元素，比如用户的朋友网络和照片。然而，几年后，Facebook改变了策略，导致许多未能与客户建立紧密联系的初创公司逐渐消失。莫林表示，避免对变化无常的技术平台过度依赖“并非高深的科学”，这是硅谷的传统智慧。作为Atmo的投资者，他透露该公司正在专注于天气预报领域，以应对即将到来的行业动荡。
当然，莫林也和其他人一样，对未来充满了不确定性。他坦言：“人们不愿承认的不确定性要多得多。”（小小）