生成式AI淘金热，谁能从中赚钱？

图片来源：由无界 AI工具生成

编者按：生成式人工智能（GenAI）的势头十分迅猛，似乎所有白领行业的市场都可以用 GenAI 重新做一遍。人人都对这场淘金热摩拳擦掌，但是你最好先冷静一下，想想看自己能不能真的淘到金子。或者也许你的确淘到了金子，结果却发现换来的还不够买镐和铲的钱。本文对此进行了全面盘点。文章来自编译。

生成式 AI 淘金热的狂飙开始了，你系好安全带了么？科技巨头会拿起自己的镐和铲子统治这个市场吗？哪些初创企业会发财致富？“X 的 copilot”会成为找到富矿的商业策略吗？创业公司该如何竖起高墙来阻止其他的探矿者？美国能再次拥有储量最丰富的金矿吗？

生成式 AI 的淘金热正在进行得如火如荼。生成式人工智能 (GenAI) 现在已经能够创作各种内容——如文字、图像、视频和音频——而且质量往往与人类创作的内容已经没有区别。写作、视觉设计、编码、营销、游戏制作、音乐创作和产品设计只是 GenAI 迅速影响的人类创造力的其中几个领域。随着创意服务集成到 Microsoft Office 365、Slack、Discord、Salesforce Cloud 和 Gmail 等产品之中，在我们不知不觉间，GenAI 就将让数十亿人的生产力提高到新的层次。我们很快就会用 GenAI 来创建我们的初稿。

那么谁能靠 GenAI 赚钱呢？我向 OpenAI 的 Dall-E-2 文本生成图像服务提出了这个问题，它为我生成了下面这张图像。还不错。

给 Dall-E-2 的提示：“谁将从生成式 AI 中赚钱？”

2018 年，我写过一篇讨论人工智能领域谁能赚钱的热门博文。本篇是我在 GenAI 吸引了数十亿美元投资、有了成千上万个新用例之后的后续文章。从本质上来说，在这场淘金热中有可能捕捉到价值的可分为五个“层”：

1. 基础设施层——提供芯片和云基础设施的公司会运行大量底层的 GenAI 计算机模型。
2. 基础模型——公司开发出文本、图像、音频等生成式创意输出的大模型。
3. 应用——正在开发创造性应用的大小公司，那些应用将被消费者、企业和政府所使用。
4. 行业和组织——作为自身创造性活动的一部分，会有各个行业、组织从 GenAI 应用、工具和平台之中析取价值。
5. 国家——在国内及跨国界建立、出口和部署 GenAI 技术的国家。

©生成式 AI 价值捕获的五个层面

那么这 5 层分别会有哪些赢家呢？

1、GenAI 基础设施

凭借着自身的云服务与硬件芯片，科技巨头已经在 GenAI 基础设施层占据主导地位。

将提供 GenAI 基础设施的科技巨头及芯片公司的例子

微软和谷歌在美国的云计算市场处于有利地位，而百度和阿里巴巴在中国处于有利地位。其庞大的超级计算机云计算基础设施可以运行 GenAI 那些复杂、昂贵的文本、视觉与音频大模型。已经有很多开发者使用他们的云 AI API 服务及工具来开发应用，随着创业者一拥而上，去解决几乎无限的 GenAI 用例，这种趋势预计会加速。亚马逊对基础模型的态度一直保持沉默，所以他们会如何做出回应将是一个大问题。

GenAI 要使用大量算力来生成创意输出。OpenAICEO Sam Altman 表示：

没办法，到了一定时候我们得将 [ChatGPT 和 Dall-Ee] 货币化；计算机的成本太高了。”

有传言称，Open AI 训练 GPT-3 光是电耗就花了 1200 万美元。所以毫不奇怪，2023 年初，OpenAI 从微软那里又拿到了 100 亿美元的投资，其中大部分将以 Microsoft Azure 超级计算基础设施访问积分的形式出现。

芯片制造商对超级计算机能力的需求垂涎三尺。NVIDIA（纳斯达克股票代码：NVDA）的市值已超过 5000 亿美元，股价已从 2018 年的 60 美元上涨至 2023 年初的 240 美元。科技巨头也在投资自己的专为 AI 优化的芯片。美国最近禁止向中国出口先进人工智能芯片，这将加速中国对半导体行业的国家援助和国内投资。考虑到所需要的投资金额，这个领域的赢家将是那些大玩家或得到大玩家支持的人。

科技巨头的规模与业务范围赋予了他们在开发 GenAI 基础模型方面的竞争优势。这些模型利用了科技巨头庞大的计算资源，并且有大量数据可供训练。比方说，OpenAI 的 GPT-3 文本模型，也就是所谓的大型语言模型 (LLM)，是基于约 45 TB 的文本数据进行训练的，这些文本数据代表了从大部分英语互联网“吸走”的 5000 亿个单词。同样地，OpenAI 的 Dall-E-2 文本生成图像模型利用了 6.5 亿个图像-标题对进行训练。

2、基础模型