在當前這個充滿激烈競爭的人工智慧（AI）領域，許多人熱衷於討論 GPT-4 這類的新模型。然而，產生真正影響力和主導未來技術的競賽，可能更多地體現在 AI 的基礎建設上。像是軟銀、微軟和 Nvidia 等企業正投入數十億美元在芯片、運算能力和人才儲備上，以確保在 AI 領域中的領先地位。
【深入剖析】
幾乎每隔一段時間，就會有新的 AI 模型引起人們的關注，包括 Grok、DeepMind、Gemini、GPT-4 等。然而，在這些喧囂背後，真正的競賽發生在其他領域。那些塑造 AI 未來的公司不僅僅是在建立新模型；他們正在獲取支持 AI 發展的基礎設施。
這些巨頭不僅追逐生成式 AI 的突破，他們在芯片、運算資源和專有 AI 基礎設施上進行大規模投資。在這場競賽中，掌控基礎設施的企業將獲得 AI 領域的未來主導權。
軟銀的 AI 主導戰略
軟銀對 Ampere Computing 的 65 億美元收購是這場重要競賽中的一個關鍵性舉措。Ampere 專注於設計針對 AI 和雲計算優化的 Arm 架構芯片。將 Ampere 納入其投資組合，配合其對 Arm Holdings 的主要持股和去年對 AI 芯片製造公司 Graphcore 的收購，軟銀正將自己定位為 AI 硬體領域的重要玩家。
若將視野擴大，軟銀集團 CEO 孫正義的策略顯而易見：主宰 AI 的基礎層面。擁有 Arm，意味著軟銀掌控 AI 芯片的基本智財權；擁有 Ampere，則獲得高性能的半導體設計。與 OpenAI 合作，進一步強化他們確保這些芯片和基礎設施能夠動員全球最先進 AI 模型的地位。
微軟的基礎設施與 AI 人才賭注
微軟採取了相似的策略，大力投資 AI 基礎設施與人才收購。最近，公司成功挖角了 AI 視訊創業公司 Haiper 的關鍵人員，以增強其 AI 部門。同時，微軟增加了在運算能力上的投資。
為了減少對 Nvidia 的依賴，微軟自主開發了 AI 芯片 Maia AI 加速器，並確保長期的 GPU 供應來源。更重要的是，它與 OpenAI 和 xAI 建立了獨家夥伴關係，確保其雲基礎設施 Azure 成為尖端 AI 開發的後盾。微軟認識到，未來 AI 的領導地位不僅取決於高超的模型，更在於大規模運作這些模型的能力。
Nvidia：面臨挑戰的 AI 霸主
當前，Nvidia 依然是 AI 硬體的主導力量。其 GPU 支持 OpenAI、Google 和 Meta 開發的最先進 AI 模型，成為生態系統中不可或缺的一員。然而，隨著對運算資源需求的飆升，主要科技公司正努力減少對 Nvidia 的依賴，旨在開發屬於自己的 AI 芯片。
亞馬遜擁有其 Trainium 和 Inferentia 芯片，Google 擁有其 Tensor 處理單元（TPU），而據報導，Meta 也在自家開發 AI 處理器。這一趨勢不僅由成本考量所驅動，更因為企業對更大控制權的渴望。通過擁有其 AI 基礎設施，這些公司可優化性能，降低供應鏈風險，並避免依賴外部供應商導致的價格和供應問題。
AI 基礎建設的天文數字投資
在 AI 基礎建設上的投資規模令人咋舌。Meta、微軟、亞馬遜和 Google 的母公司 Alphabet 今年預計將合計投入約 3250 億美元，其中大部分用於 AI 專注的數據中心、半導體研究和雲基礎設施。
即便是在 AI 前沿並未居核心位置的蘋果，也計劃在四年間投資 5000 億美元以建設數據中心和定制 AI 伺服器。這些投資預示著 AI 策略的轉變；公司不再僅僅在模型上競爭，而是針對支持模型運行的硬體和基礎設施展開競逐。
AI 未來的爭奪戰
從本質上看，這是一場權力的角逐。AI 突破可能會吸引眼球，但若缺乏支持它們的基礎設施，這些突破無法發揮實際作用。今天在 AI 硬體上進行投資的公司，將塑造 AI 的未來。
因此，軟銀加倍投資芯片。這就是為什麼微軟正在把人才納入旗下，並構建專有的硬體。同時，Nvidia 在 AI 領域的霸權正受到挑戰。
這不僅僅是誰能建造下一個巨大的 AI 模型，而是在於誰能掌控 AI 建設的基礎。而這場戰役剛剛開始。