2024年11月21日 - 信報
這場「蜜月期」開始於2019年。當時，微軟（MSFT）向OpenAI投資10億美元，換來OpenAI對微軟Azure的獨家雲端服務承諾。這項舉動不僅為OpenAI提供了訓練其LLM模型所需的龐大運算資源，也為微軟帶來一個重磅客戶，協助其雲端服務業務的成長。微軟隨後進一步加碼，在2023年追加投資100億美元，同時把GPT深度整合到Azure AI、GitHub Copilot及Office等產品，令這段關係推向高潮。
另一邊廂，美國AI初創Anthropic上演了一齣「腳踏兩條船」的戲碼。2022年，Google（GOOG）注資3億美元，獲得Anthropic約10%股份，條件是Anthropic選擇Google Cloud作為其主要的雲端平台。
到2023年，Google追加投資5億美元，並計劃在未來幾年投資高達20億美元。但當Google專注於其自研的LLM模型Gemini後，亞馬遜（AMZN）便趁虛而入，承諾總計投資40億美元，讓Anthropic心甘情願投入AWS的懷抱，並把後者的Claude模型整合到Amazon Bedrock提供的服務中。
LLM供應商與雲端服務商的合作，表面上看似雙贏，其實暗藏玄機。對於LLM供應商而言，訓練AI模型的龐大運算需求是與雲端服務商簽訂合約的主要驅動力；而雲端巨頭則希望通過這些合作，來推動其基礎設施使用率，並在財報中展現出健康增長。再者，雲端巨頭不必承擔那些巨額研發損失，因為這些虧損都留在了LLM供應商的賬簿。而且，隨着這些AI公司在新的融資輪次中以更高的估值籌集資金，雲端巨頭的股權投資也在升值。
然而，過於依賴雲端平台的API收入，對LLM供應商來說並不是一件穩妥的事。以Anthropic為例，收入中只有15%來自訂閱，其餘85%來自API。表面上，主要API收入源自AWS的Bedrock服務，似乎是一個穩定的現金流來源，但API收入分成意味着LLM供應商利潤空間被嚴重壓縮。Anthropic的毛利率就從2023年12月的50%至55%，至今年3月已下滑至38%。原因十分簡單，雲端公司要從API收入中分一杯羹，分成比例介乎25%至50%。
其次，雲端巨頭也開始積極開發自己的LLM模型，甚至不忘支持其他的開源模型，這無疑是對現有合作夥伴的一記耳光。正如一位AI專家所說：「只要有更好的模型出現，無論是價格、性能還是質量，切換到新的模型只需要一行代碼，甚至不需要那麼多。」
不過，OpenAI和Anthropic之間存在一個巨大差異，就是ChatGPT的品牌力量。ChatGPT爆紅不僅讓LLM進入大眾視野，也讓這個品牌本身成為了LLM代名詞。這也解釋了為什麼OpenAI超過70%的收入來自訂閱服務。從營收規模來看，Anthropic年度經常性收入（ARR）預計到2024年底將只有約10億美元，而OpenAI則高達50億美元。
相較於OpenAI，Anthropic的談判籌碼顯得微不足道。儘管與AWS和GCP（Google Cloud Platform）簽訂了合作協議，GCP傾向於推廣自家的Gemini模型，削弱了Anthropic的議價能力。亞馬遜在進一步投資40億美元的同時，要求Anthropic更依賴其自研晶片，如Trainium和Inferentia，這項策略無疑將Anthropic更加緊緊綁定在AWS生態系中，未來可謂「進退維谷」。
昂貴晶片限制AI普及速度
從目前發展路徑來看，雲端巨頭們正通過三條路線同時推進，包括開發自家LLM模型、支持開源模型（如Meta的Llama），以及打造自有的ASIC晶片，尤其在AI推理任務上，依賴輝達（NVDA）的GPU並不是長久之計。這些昂貴晶片限制了AI普及速度。透過開發自己的ASIC晶片，降低成本，擺脫對Nvidia的依賴，還為他們在未來的競賽中贏得主動權。
短期內，雙方之間看似是「愛恨交纏」的關係，但長期來看，隨着LLM的訓練成本高昂且主要面向企業客戶，這兩個領域或可能最終會走向合併。無論如何，在這場「相愛相殺」的博弈中，誰能笑到最後，尚需拭目以待。可以肯定的是，商場如戲，沒有永恒的敵人，也沒有永遠的朋友，只有永恒的利益。
筆者相關人士持有微軟（MSFT）、輝達（NVDA）的財務權益
原文：
沒有留言:
發佈留言