谷歌微軟甲骨文展開“AI競賽”，英偉達獨霸時代要結束？

在某種程度上，人工智能顛覆了自1980 年代以來就存在的關于軟件的假設，即隨著規(guī)模的擴大，單位成本會直線下降。借助 AI，隨著模型規(guī)模的擴大，成本會急劇增加。

以C3(NYSE:AI)為例。除了現(xiàn)在每個人都想要的自動收報機外，他們似乎是軟件基礎設施的巨大受益者。他們?yōu)楣局谱鞴ぞ邅慝@取自己的數(shù)據，并用它來構建機器學習模型和預測。但是，成本：

C3季度收益報告

甚至一些云公司的營業(yè)利潤率也會出現(xiàn)：

微軟季度收益報告

本文將談論一部分云提供商：微軟(NASDAQ:MSFT)Azure、谷歌(NASDAQ:GOOGL)云和甲骨文(NYSE:ORCL)云。

微軟Azure

在我們談論的三個云提供商中，Azure 看起來機會最小，但也是最可靠的。在這里，我們需要將我們正在談論的 Azure 與微軟 Cloud 的其余部分分開。他們在這里的大部分業(yè)務實際上是軟件收入，現(xiàn)在是基于云的托管服務，而不是像過去那樣自行托管和管理。Azure 是所有這些的支柱，但將問題分開很重要。

微軟比任何其他公司都更傾向于將生成人工智能集成到現(xiàn)有軟件產品中。這將是昂貴的，并且會改變利潤率，就像我們已經在 Azure 所在的智能云部門中看到的那樣。但更大的風險在于這些模型本身，以及在它們投入生產之前將它們集成到關鍵任務軟件中。

分析師稱之為“Zillow 風險”：在 AI 準備好之前就賦予它過多的責任。Zillow擁有豐富的當前和歷史數(shù)據，可用于構建買賣房屋的模型。他們犯的錯誤是讓它立即購買足夠多的房子，一旦出現(xiàn)問題，他們可能會損失 4.2 億美元。該模型從未見過大流行的房地產市場，它在那里購買了價值數(shù)十億美元的房屋。

微軟以生產可靠但不引人注目的企業(yè)軟件而著稱。他們的主要客戶是 IT 部門的負責人，對這些人來說，最安全的途徑是選擇微軟作為他們的供應商。大多數(shù)實際用戶會告訴您他們更喜歡 Slack 而不是 Teams，但 Teams 對 IT 經理來說仍然更有意義。

但是 GPT，支持所有這些推動的模型，是一個給出不確定結果的黑匣子。它正確回答問題的頻率令人驚奇，但它也很容易以非常有說服力的方式編造問題。這些被稱為“幻覺”。更口語化的解釋是“廢話”。如果客戶開始依賴這些功能，但后來因為幻覺而后悔，這可能會削弱微軟數(shù)十年來建立的相當大的聲譽。

所以他們必須非常小心地進行導航；我對 CEO 薩蒂亞·納德拉 (Satya Nadella) 很有信心，在我看來，他是他這一代人中最優(yōu)秀的人之一，但他正在穿越雷區(qū)。

但在 Azure 的純云部分，它要簡單得多。Azure 以這種方式落后于 AI 云基礎設施。但與 OpenAI 的合作成為構建 AI 基礎設施以滿足 OpenAI 在構建 DALL-E、GPT-3 和 GPT-4 時的大量需求的速成課程。分析師認為 OpenAI API 的使用仍然主導著他們的 AI 云基礎設施，他們將不得不不斷擴建以滿足需求。

微軟也在研發(fā)自己的AI芯片。

Azure 的 AI 基礎設施目前被 ChatGPT 和在其上運行的 OpenAI API 堵塞。他們沒有提供大量選項——只有有限的 GPU 配置，沒有 AI 加速器。在為非 OpenAI 的客戶構建基礎設施方面還有很多工作要做，并且在此過程中吸取了很多經驗教訓。

但考慮到納德拉的執(zhí)行力，非常相信他們會加快基礎設施的速度，他們的銷售團隊會把它賣給所有現(xiàn)有客戶，其中包括 95% 的財富 500 強。這是企業(yè)的核心競爭力——讓 IT 經理放心地選擇微軟。

谷歌云

谷歌云在這方面的收獲最大。沒有人比谷歌在 AI 上花費更多的時間和金錢。多年來，他們一直是 AI 研究的“傍大款”。但這并不能保證成功。眾所周知，施樂 帕洛阿爾托研究中心 [PARC]發(fā)明了現(xiàn)代辦公室——帶有圖形界面的 PC、鼠標、以太網和激光打印——但施樂從未從中賺到一毛錢。Xerox 剛剛將 PARC 捐贈給了一家非營利組織。

谷歌已經在他們的消費產品中使用人工智能——Pixel、Android、搜索、廣告服務、YouTube——幾乎所有這些。此外，沒有人比谷歌云為云客戶提供更多的 AI 基礎設施選擇，提供與 CPU、英偉達 GPU 和 AI 加速器匹配的廣泛選項。谷歌將他們的加速器稱為張量處理單元或 TPU。谷歌在 2015 年構建了第一個 TPU，因為他們在使用十年前可用的硬件（包括來自 英偉達 的硬件）時遇到了瓶頸。版本 1 僅供內部使用，但現(xiàn)在 TPU 版本 2 到 4 可作為云服務使用。他們在這里有最大的機會，從落敗者一躍成為與AWS和Azure并駕齊驅，獲得AI云王的身份。

谷歌表明 TPU v4 在關鍵的每瓦性能指標上優(yōu)于英偉達 A100，視工作負載而定，高出 55% 到 225%。在谷歌云，TPU v4 的租用成本降低了 45%，并且比同類 A100 實例運行速度更快。這種經濟并非沒有代價——人工智能加速器的運行精度低于 GPU，因為它們正在對核心的浮點矩陣數(shù)學進行變通，這使得計算成本如此之高。

但大量研究表明，在科學應用之外，生成式 AI 訓練和預測不需要高精度即可獲得良好結果。TPU 和其他 AI 加速器并不適合所有 AI 工作負載，但淘金熱中的大部分挖礦工作都可以在 TPU 上完成。

來自AMD、高通、英特爾的 TPU 和其他 AI 加速器可能會顛覆英偉達AI硬件巨頭。最大的障礙是 AI 軟件領域有點混亂，而且一切都往往是非常特定于平臺的定制實現(xiàn)。軟件是由研究人員為他們的目的而構建的，每個人都變得依賴于英偉達 的 CUDA 庫?，F(xiàn)在這些東西正在擴展到商業(yè)生產，軟件領域一片混亂。

Startup Modular 正在努力解決這個問題，但在出現(xiàn)使模型平臺獨立的全行業(yè)解決方案之前，英偉達仍保留著寬闊的護城河。

但谷歌在云提供商中擁有最大的機會，從云計算的失敗者變成主要參與者之一，以及 AI 計算之王。只要軟件仍然分散并且他們的 GPU 仍然是默認的 AI 主力，英偉達 就會保留一條寬闊的護城河，但像 Modular 的解決方案這樣的東西可能會耗盡它。

這是谷歌目前在人工智能領域的巨大機遇，而不是像微軟那樣通過向其添加聊天機器人來擾亂他們最重要的產品搜索。必應已經廣為人厭，所以它的聲譽很難受到損害。但數(shù)十億人都在使用 Google 搜索，他們相信它可以提供準確的結果。集成聊天機器人可能會破壞這種信任。到目前為止，與微軟和 Bing 不同，谷歌明智地將 Bard 在 bard.google.com 和搜索頁面上分開。

谷歌的執(zhí)行力遠沒有那么好。多年來，谷歌推出并關閉了281 款產品，今年又有 4 款產品下架。除了搜索，谷歌所有能盈利的東西都被收購了——第三方網絡、YouTube 和 Android。

谷歌在其他地方也有不利因素：

相信我們已經度過了數(shù)字廣告增長的高增長期，15%-20% 的季度同比增長將不再是常態(tài)。

谷歌和 Facebook 季度收益報告

那會完全康復嗎？我們當然不知道，但廣告業(yè)務不會以每年 20% 的速度增長，而且數(shù)字技術只能從電視和其他媒體那里竊取這么長時間。

谷歌還面臨著許多監(jiān)管和威脅。在我看來，最危險的是最近提起的美國官方訴谷歌案。旨在打破谷歌的第三方廣告網絡，最初是 DoubleClick，與其他廣告網絡脫節(jié)。谷歌擁有最大的廣告交易平臺，也是該交易平臺最大的參與者。這就像納斯達克 ( NDAQ ) 也擁有最大的對沖基金一樣。

谷歌剛剛在上個季度展示了他們的第一個非常微薄的營業(yè)利潤（他們一直在低估快速增長），分析師認為這是一個好兆頭。

甲骨文云

甲骨文云是另一個像谷歌一樣的失敗者，現(xiàn)在主要是在價格上競爭，在這里有很大的機會提升。他們擁有僅圍繞英偉達設置構建的良好 AI 基礎設施，并且他們可能需要在某個時候添加加速器。

甲骨文的優(yōu)勢在于他們在云中托管了大量的大型數(shù)據庫。機器學習在數(shù)據上運行，而甲骨文是數(shù)據庫公司。因此，最大的機會是向他們現(xiàn)有的數(shù)據庫客戶銷售附加機器學習服務，幫助他們將數(shù)據轉化為模型和預測。

我喜歡甲骨文和 C3 的合并，尤其是現(xiàn)在 C3 的估值比以前更有意義。

YCharts數(shù)據

這將是將這些服務快速引導給現(xiàn)有客戶的好方法。

截至 5 月，甲骨文本財年才開始從其許可收入中分離出純云收入。所以我們只有 7 個季度，但這肯定令人鼓舞：

甲骨文第三季度財報

不知道這里的利潤率，因為為此他們仍然將其與軟件許可收入結合起來，這是一種非常不同的利潤率。想看看他們是否可以在不破壞利潤的情況下保持云增長，他們已經遇到了問題：

YCharts數(shù)據

分析師將密切關注這些利潤率，以及他們推出的新機器學習服務。他們已經為托管數(shù)據庫提供機器學習服務，但這是一項有限的服務，他們需要讓它變得更加強大，才能真正看到一個他們可以在不僅僅是價格上競爭的世界，就像谷歌一樣。C3 合并可以引導它。

結論

• ChatGPT 推出的新人工智能世界是一項巨大的成本。成本隨著模型大小呈指數(shù)增長，GPT-3.5 和 GPT-4 之間的 API 價格差異很大就是一個例子。
• 成本是由英偉達的數(shù)據中心 GPU 驅動的，它是所有這一切背后的主力。英偉達護城河最重要的方面是分散的軟件格局。
• 沒有像英偉達的數(shù)據中心GPU 這樣成熟的顛覆性產品。這并不意味著一直沒有，但現(xiàn)在有一個巨大的既得利益者要切斷英偉達的腿。
• 在淘金熱的環(huán)境中，贏家通常是鏟子游戲。在這種情況下，這意味著硬件基礎設施和帶有 API 的基礎模型。
• 在英偉達被顛覆之前，這些趨勢都對財力雄厚的大公司及其投資伙伴有利。
• 在英偉達被顛覆之前，云提供商將看到更高的增長率與更低的營業(yè)利潤率之間的權衡。對于底線而言，這仍然主要是個好消息。
• 微軟 Azure 在其云基礎設施方面起步較晚，但他們與 OpenAI 的合作關系使他們必須迅速迎頭趕上。OpenAI 仍然主導著他們的基礎設施，他們需要繼續(xù)在這方面投資，同時增加 AI 加速器。在納德拉的領導下，他們一再證明他們可以執(zhí)行這些舉措。所有 OpenAI API 都托管在那里并沒有什么壞處。
• Google Cloud 擁有強大的基礎架構，其中包括他們自己的 AI 加速器 TPU?，F(xiàn)在是第 4 個版本，這些是英偉達的潛在顛覆者，Google 在這里有很大的機會開始競爭，而不僅僅是價格。
• 甲骨文云也有一個獨特的機會，但沒有谷歌那么大。他們在云上托管了大量數(shù)據庫，添加強大的機器學習工具和硬件是他們的機會。他們提供這種服務，但它需要更多的發(fā)展。一種快速引導的方法是 C3 合并。