Із скороченням витрат на хмарне програмне забезпечення для підприємств уповільнене зростання поступово стало темною хмарою над головами постачальників хмарних технологій.
Народження ChatGPT подолало це вузьке місце, і ШІ змінить програмне забезпечення. Клієнти хмарних постачальників програмного забезпечення активно вбудовують можливості штучного інтелекту, надані великими моделями, в існуючі робочі процеси для завершення автоматизації вищого рівня.
З поступовим припиненням нових хмарних клієнтів компанії-розробники програмного забезпечення більше не переходять у хмару заради того, щоб перейти до хмари, а прагнуть використовувати ШІ для підвищення продуктивності. **"Це найбільше зростання ринку хмарних обчислень за наступні десять років. Інфраструктура обчислювальної потужності є абсолютним бенефіціаром великої моделі".**Людина в галузі хмарних обчислень, яка працює в цій галузі більше ніж десять років пояснив Geek Park.
Зважаючи на таку перспективу, кілька великих зарубіжних гігантів хмарних послуг — Microsoft, Amazon, Google і Oracle швидко внесли зміни. **За останні кілька місяців хмарні гіганти витратили реальні гроші на розробку великомасштабних моделей, стратегічні інвестиції та власно розроблені мікросхеми ШІ... Епоха великомасштабних моделей на підйомі, і вони вже націлилися нове покоління клієнтів програмного забезпечення ШІ. **
Минуле далеко не непорушне, хмарний ринок швидко перебудовується, а гіганти відкрили нову завісу конкуренції.
Зрештою, занепад старшого брата в епоху мобільного Інтернету неминучий. За кілька років Nokia пройшла шлях від 70% частки ринку мобільних телефонів у період свого розквіту до того, що нікого це не хвилює. Лише між думкою прийняття неправильного рішення. Що стосується великої моделі, хмарна індустрія швидко дійшла консенсусу: цього разу ШІ аж ніяк не є малою змінною. Судячи з швидких темпів розвитку галузі, поточні провідні гравці також можуть залишитися позаду.
**Половина 2023 року минула, у цій статті буде розглянуто кілька великих закордонних хмарних гігантів. Що є ключовим для конкуренції серед постачальників хмарних технологій сьогодні? **
01 Дослідження та розробка чіпів зі штучним інтелектом, ви не можете віддати все своє «життя» Nvidia
Після приходу ери великих моделей для провайдерів хмарних послуг найбільш дефіцитним ресурсом сьогодні є обчислювальна потужність, або чипи ШІ. **Інвестиції в базову інфраструктуру – мікросхеми прискорення штучного інтелекту – також сьогодні стали першим центром конкуренції серед постачальників хмарних технологій. **
Дефіцит і висока вартість вважаються основними причинами для постачальників хмарних технологій прискорювати чіпи власної розробки. Навіть впливові фігури в технологічному колі, такі як Маск, прокоментували, що «з цією штукою (графічним процесором Nvidia) важче боротися, ніж з ліками», і таємно купили 10 000 карт у Nvidia для своєї компанії штучного інтелекту X.AI, а також отримали багато незадіяного капіталу в Oracle.
Цей ступінь дефіциту відображається на бізнесі хмарних гігантів, що прямо відповідає втратам бізнесу, спричиненим «застряглою шиєю». Навіть Microsoft, яка першою діяла першою, поширювали чутки про те, що через нестачу графічних процесорів внутрішня команда досліджень і розробок штучного інтелекту впроваджує систему нормування графічних процесорів, різноманітні нові плани відкладаються, а новим клієнтам доводиться місяцями стояти в чергах, щоб перейдіть до Azure.
Навіть установи венчурного капіталу змушені покладатися на запаси мікросхем Nvidia, щоб захопити проекти. Заради N карт силами всіх сторін дійшло до того, що «використовується все».
**Інша назва дефіциту – дорого. **Враховуючи, що велика модель потребує більш ніж у десять разів більшої обчислювальної потужності, карта буде лише дорожчою. Нещодавно один інвестор сказав Geek Park: «На початку року одна картка A100 становила 80 000, але зараз її було продано до 160 000, що все ще недоступно». Відповідно, десятки тисяч карток хмарні гіганти мають заплатити «Податок на Nvidia» буде лише астрономічною цифрою.
Важко відчувати, що «доля» залежить від інших, і Microsoft, яка є найпопулярнішою, має найбільше голосу. Місяць тому інформація ексклюзивно повідомляла, що Microsoft створила «Tiantuan» на 300 осіб, щоб прискорити темпи самостійно розроблених чіпів ШІ. Серверний чіп під кодовою назвою Cascade може бути запущений вже наступного року.
Не лише через «застряглу шию», мікросхеми власної розробки виробників хмарних технологій, а й через інший рівень значення: GPU не обов’язково є найкращим чіпом для роботи ШІ, а версія самостійної розробки може оптимізувати конкретні завдання ШІ.
За загальним визнанням, більшість сучасних вдосконалених моделей штучного інтелекту працюють на графічних процесорах, оскільки графічні процесори краще справляються з робочими навантаженнями машинного навчання, ніж процесори загального призначення. **Однак графічні процесори все ще вважаються чіпами загального призначення, а не справжніми платформами обробки для обчислень штучного інтелекту. **Як зазначив дослідницький інститут Yuanchuan у статті «A Crack in the Nvidia Empire», графічні процесори не створені для навчання нейронних мереж. Чим швидше розвивається штучний інтелект, тим більше ці проблеми виявлятимуться. Покладатися на CUDA та різні технології для «магічних змін» сцена за сценою є варіантом, але це не оптимальне рішення.
Amazon, Google і Microsoft розробляють чіпи, відомі як ASIC — інтегральні схеми для конкретних програм — які краще підходять для штучного інтелекту. Інформація опитала багатьох практиків і аналітиків індустрії чіпів і дійшла висновку, що графічні процесори Nvidia допомогли навчити моделі ChatGPT, але ASIC зазвичай виконують ці завдання швидше та споживають менше енергії.
Як показано на малюнку вище: Amazon, Microsoft і Google підвищили важливість чіпів власної розробки та розробили два типи чіпів для сектору центрів обробки даних: стандартні обчислювальні чіпи та чіпи, призначені для навчання та роботи машини. моделі навчання Ці моделі можуть використовувати чат-боти, такі як ChatGPT.
Наразі Amazon і Google розробили індивідуальні ASIC для ключових внутрішніх продуктів і надали ці мікросхеми клієнтам через хмару. З 2019 року Microsoft також працює над розробкою власних чіпів ASIC для забезпечення великих мовних моделей.
Деякі чіпи, розроблені цими постачальниками хмарних технологій, як-от серверні чіпи Graviton від Amazon і спеціальні чіпи для штучного інтелекту, випущені Amazon і Google, уже можна порівняти за продуктивністю з чіпами від традиційних виробників чіпів, згідно з даними про продуктивність, опублікованими клієнтами хмарних технологій і Microsoft. Google TPU v4 в 1,2-1,7 рази швидше, ніж Nvidia A100, при цьому споживання енергії знижується в 1,3-1,9 рази.
02 Конкуренція стратегічних інвестицій: Гіганти витрачають гроші, щоб «купити клієнтів»
На додаток до досліджень і розробки чіпів, другим ключовим моментом у конкуренції кількох великих закордонних хмарних гігантів є інвестування в іноземні стратегічні інвестиції, щоб захопити клієнтів ШІ та проекти ШІ. **
У порівнянні з венчурним капіталом стратегічні інвестиції гігантів мають абсолютну перевагу. Поєднання OpenAI і Microsoft служить чудовим прикладом, відкриваючи прецедент для великомасштабних моделей і стратегічних інвестицій. Це пояснюється тим, що ресурсні бар’єри, необхідні для великих моделей і пов’язаних із ними додатків, надзвичайно високі.Лише грошей, обмежених грошей, недостатньо, щоб захопити проекти ШІ. Зрештою, Google, Microsoft, AWS, Oracle або Nvidia можуть не тільки виписувати величезні чеки, але й надавати дефіцитні ресурси, такі як хмарні кредити та графічні процесори.
З цієї точки зору, захоплення проектів і захоплення клієнтів — все це відбувається серед хмарних гігантів, і немає інших суперників. Вони грають у нову гру — шукають обіцянок від компаній штучного інтелекту, що вони будуть використовувати їхні хмарні сервіси, а не конкуренти.
Microsoft займає позицію ексклюзивного постачальника хмарних послуг OpenAI.Оплачуючи величезні хмарні рахунки за OpenAI, Microsoft обмінялася рядом завидних прав, таких як капітал OpenAI і пріоритет продукту.
**Конкуренти Microsoft також намагаються перемогти інших клієнтів ШІ. **Ці хмарні постачальники пропонують значні знижки та кредити компаніям зі штучним інтелектом, щоб виграти їхній бізнес. Критики зазначають, що це схоже на купівлю клієнтів, хоча практика отримання капіталу майбутніх або поточних клієнтів не є рідкістю у світі корпоративного програмного забезпечення.
Oracle також запропонувала обчислювальні кредити на сотні тисяч доларів як стимул для стартапів зі штучним інтелектом орендувати хмарні сервери Oracle, повідомлялося раніше в The Information.
Google може бути найактивнішим із цих великих хмарних постачальників, пропонуючи стартапам зі штучним інтелектом комбінацію готівки та кредитів Google Cloud в обмін на власний капітал. На початку цього року Google інвестувала 400 мільйонів доларів у Anthropic, одного з головних конкурентів OpenAI у підприємницькій діяльності. У лютому Google Cloud заявив, що став «переважним» хмарним провайдером Anthropic.
Нещодавно Google інвестував 100 мільйонів доларів США в Runway, компанію зі штучним інтелектом у сфері «Vensheng Video». Але до цього Amazon AWS рекламувала Runway як ключового клієнта стартапу AI. У березні цього року AWS і Runway оголосили про встановлення довгострокового стратегічного партнерства, ставши «переважним хмарним постачальником». Тепер Runway виглядає як один із «пішаків» у двобої Google з Amazon, адже Runway також має орендувати хмарні сервери у Google.
Раніше Google Cloud також оголосила про встановлення партнерських відносин з двома іншими популярними компаніями зі штучного інтелекту, а саме: Midjourney у полі Vincent graph і чат-роботом App Character.ai, який раніше був ключовим хмарним клієнтом Oracle.
Поки рано говорити, чи допоможуть ці угоди Google наздогнати своїх більших конкурентів у сфері хмарних обчислень AWS і Microsoft, але Google Cloud йде на поправку.
З 75 (ШІ) компаній-виробників програмного забезпечення в інформаційній базі даних Google надає деякі хмарні послуги принаймні 17 компаніям, більше ніж будь-який інший хмарний постачальник. Amazon не відстає, принаймні 15 компаній використовують AWS для хмарних обчислень. Microsoft і Oracle надають хмарні послуги шести компаніям і чотирьом компаніям відповідно. Звичайно, використання кількох хмар також є звичкою в галузі, і принаймні 12 із цих 75 компаній використовують суміш кількох хмарних провайдерів.
Велика модель 03 — справжній ключ до перемоги чи поразки
Обчислювальна потужність і інвестиції в бойові дії – це те, що необхідно оскаржити на ранній стадії цієї хмарної війни. Але в довгостроковій перспективі велика модель є справжнім ключем до успіху ринкової конкуренції.
Здатність Microsoft стати лідером завдяки співпраці з OpenAI У поєднанні з чудовими інженерними можливостями команди Microsoft GPT-4 був вбудований у «сімейне відро» Microsoft протягом кількох місяців. За останні шість місяців Microsoft вперше скористалася пріоритетним використанням продуктів OpenAI і зниженням цін на корпоративні програмні продукти, щоб захопити більше хмарних ринків. Тоді покладіться на оновлення лінійки продуктів до Microsoft 365 Copilot, щоб збільшити ціну та отримати більший дохід.
Згідно з дослідженням Yunqi Capital, базова модель Microsoft в основному покладається на OpenAI, і після доступу до великої моделі Microsoft почала пакувати та продавати Teams, Power BI, Azure та інші продукти прикладного рівня за нижчою ціною.
Головний фінансовий директор Microsoft Емі Худ повідомила інвесторам у квітні, що OpenAI приноситиме дохід Azure, оскільки більше людей почнуть користуватися його послугами.
Нові звіти свідчать про те, що Microsoft стягує з деяких клієнтів Office 365 40% надбавку за тестування функцій штучного інтелекту, які автоматизують такі завдання, як написання тексту в документах Word і створення слайдів PowerPoint, і принаймні 100 клієнтів заплатили фіксовану комісію до 100 000 доларів США. Дані показують, що протягом місяця після запуску Microsoft заробила понад 60 мільйонів доларів США завдяки можливостям штучного інтелекту Microsoft 365 Copilot.
**На відміну від Microsoft, колись лідер Amazon Cloud, який на крок відстав у великій моделі, сьогодні стикається з більш серйозними проблемами. **
AWS була одним із перших розробників хмарних сервісів штучного інтелекту, і вона існує приблизно з 2016 року. Але клієнти не вважають такі послуги, як розпізнавання обличчя, перетворення тексту на реалістичне мовлення та примітивні форми чат-ботів для таких завдань, як обслуговування клієнтів, дуже корисними. AWS також запустила SagaMaker, цифровий інструмент штучного інтелекту для інженерів у 2017 році, щоб допомогти їм розробляти та використовувати моделі машинного навчання, які колись стали найважливішим продуктом штучного інтелекту AWS.
Однак у наступні роки продукти штучного інтелекту AWS не встигали за хвилею великих мовних моделей.З листопада 2021 року Microsoft почала продавати продукти штучного інтелекту, розроблені на основі моделей серії GPT для використання корпоративними клієнтами. У той же час Google також захопила великі стартапи зі штучного інтелекту як клієнтів хмари та продала своїм клієнтам власне програмне забезпечення ШІ. Навіть відстаючий у хмарних обчисленнях Oracle має свої переваги у забезпеченні обчислювальними ресурсами стартапів зі штучним інтелектом.
AWS із запізненням намагається наздогнати. У квітні компанія анонсувала хмарний сервіс, який дозволяє клієнтам використовувати великі моделі від Stability, Anthropic і AI 21 Labs як основу для своїх власних продуктів. Натомість AWS поділиться з цими партнерами частиною доходу.
На конференції Google I/O 2023 генеральний директор Сундар Пічаї представив останні розробки Google у галузі штучного інтелекту | Джерело зображення: офіційний сайт Google
**Google встав рано, але пізно наздогнав. **Як великий виробник із найбільшим накопиченням у сфері великомасштабних моделей, реакція Google після випуску ChatGPT не є неприємною. Вона швидко випустила розмовного інтелектуального робота Bard і нове покоління великомасштабної мовної моделі PaLM 2. У результаті прес-конференція була скасована. Подальша швидкість випуску продукту не є ідеальною, що різко контрастує з сильними інженерними можливостями Microsoft.
**Останнє, про що варто згадати, це те, що Oracle, який дуже рано вийшов з авангарду хмарного ринку, несподівано має тенденцію до контратаки на цій хвилі підйому. **
Oracle, яка довго відставала в хмарному просторі, напрочуд успішно здавала хмарні сервери в оренду відомим стартапам штучного інтелекту, які конкурують з OpenAI. Частково це пояснюється тим, що Oracle Cloud може запускати складні моделі машинного навчання економніше, ніж Amazon Web Services або Google Cloud, повідомляє The Information.
Підхід Oracle Cloud до гонки штучного інтелекту схожий на підхід AWS, яка розробляє власне програмне забезпечення штучного інтелекту для продажу клієнтам, але також буде продавати доступ до програмного забезпечення штучного інтелекту з відкритим кодом і продуктів інших розробників штучного інтелекту.
Крім того, деякі люди, обізнані з цим питанням, показали, що Oracle почала тестувати продукти OpenAI, щоб збагатити свою лінійку продуктів для кінцевих клієнтів B, включаючи програмне забезпечення для управління людськими ресурсами та ланцюгами поставок, але Oracle, швидше за все, розробить власне програмне забезпечення для цієї мети. Функції допомагають клієнтам Oracle швидко створювати описи посад і планувати зустрічі між рекрутерами та кандидатами, хоча компанія все ще вирішує, які продукти вдосконалити в першу чергу.
Довідкові матеріали:
«Тріщина в імперії Nvidia» | Науково-дослідний інститут Юаньчуань
Велика фабрика та велика модель: справжній бізнес – це останнє слово｜"Yunqi FutureScope"
Інша гонка ШІ Google і Microsoft: серверні мікросхеми｜Інформація
Зростає скептицизм щодо стратегії штучного інтелекту AWS｜Інформація
Google, Nvidia та Microsoft пропонують те, що венчурний капіталіст не може｜інформацію
Pro Weekly: Generative AI Spurs Cloud Demand—and Competition｜Інформація
Google інвестує в AI Startup Runway, щоб вирвати хмарний бізнес з AWS｜Інформація
Microsoft стягує з деяких клієнтів Office 365 40% додатково за тестування функцій ШІ｜Інформація
Переглянути оригінал
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Microsoft, Google і Amazon починають хмарну війну в епоху великих моделей
Автор: Ван Чен Редактор: Чжен Сюань
Із скороченням витрат на хмарне програмне забезпечення для підприємств уповільнене зростання поступово стало темною хмарою над головами постачальників хмарних технологій.
Народження ChatGPT подолало це вузьке місце, і ШІ змінить програмне забезпечення. Клієнти хмарних постачальників програмного забезпечення активно вбудовують можливості штучного інтелекту, надані великими моделями, в існуючі робочі процеси для завершення автоматизації вищого рівня.
З поступовим припиненням нових хмарних клієнтів компанії-розробники програмного забезпечення більше не переходять у хмару заради того, щоб перейти до хмари, а прагнуть використовувати ШІ для підвищення продуктивності. **"Це найбільше зростання ринку хмарних обчислень за наступні десять років. Інфраструктура обчислювальної потужності є абсолютним бенефіціаром великої моделі".**Людина в галузі хмарних обчислень, яка працює в цій галузі більше ніж десять років пояснив Geek Park.
Зважаючи на таку перспективу, кілька великих зарубіжних гігантів хмарних послуг — Microsoft, Amazon, Google і Oracle швидко внесли зміни. **За останні кілька місяців хмарні гіганти витратили реальні гроші на розробку великомасштабних моделей, стратегічні інвестиції та власно розроблені мікросхеми ШІ... Епоха великомасштабних моделей на підйомі, і вони вже націлилися нове покоління клієнтів програмного забезпечення ШІ. **
Минуле далеко не непорушне, хмарний ринок швидко перебудовується, а гіганти відкрили нову завісу конкуренції.
Зрештою, занепад старшого брата в епоху мобільного Інтернету неминучий. За кілька років Nokia пройшла шлях від 70% частки ринку мобільних телефонів у період свого розквіту до того, що нікого це не хвилює. Лише між думкою прийняття неправильного рішення. Що стосується великої моделі, хмарна індустрія швидко дійшла консенсусу: цього разу ШІ аж ніяк не є малою змінною. Судячи з швидких темпів розвитку галузі, поточні провідні гравці також можуть залишитися позаду.
**Половина 2023 року минула, у цій статті буде розглянуто кілька великих закордонних хмарних гігантів. Що є ключовим для конкуренції серед постачальників хмарних технологій сьогодні? **
01 Дослідження та розробка чіпів зі штучним інтелектом, ви не можете віддати все своє «життя» Nvidia
Після приходу ери великих моделей для провайдерів хмарних послуг найбільш дефіцитним ресурсом сьогодні є обчислювальна потужність, або чипи ШІ. **Інвестиції в базову інфраструктуру – мікросхеми прискорення штучного інтелекту – також сьогодні стали першим центром конкуренції серед постачальників хмарних технологій. **
Дефіцит і висока вартість вважаються основними причинами для постачальників хмарних технологій прискорювати чіпи власної розробки. Навіть впливові фігури в технологічному колі, такі як Маск, прокоментували, що «з цією штукою (графічним процесором Nvidia) важче боротися, ніж з ліками», і таємно купили 10 000 карт у Nvidia для своєї компанії штучного інтелекту X.AI, а також отримали багато незадіяного капіталу в Oracle.
Цей ступінь дефіциту відображається на бізнесі хмарних гігантів, що прямо відповідає втратам бізнесу, спричиненим «застряглою шиєю». Навіть Microsoft, яка першою діяла першою, поширювали чутки про те, що через нестачу графічних процесорів внутрішня команда досліджень і розробок штучного інтелекту впроваджує систему нормування графічних процесорів, різноманітні нові плани відкладаються, а новим клієнтам доводиться місяцями стояти в чергах, щоб перейдіть до Azure.
Навіть установи венчурного капіталу змушені покладатися на запаси мікросхем Nvidia, щоб захопити проекти. Заради N карт силами всіх сторін дійшло до того, що «використовується все».
**Інша назва дефіциту – дорого. **Враховуючи, що велика модель потребує більш ніж у десять разів більшої обчислювальної потужності, карта буде лише дорожчою. Нещодавно один інвестор сказав Geek Park: «На початку року одна картка A100 становила 80 000, але зараз її було продано до 160 000, що все ще недоступно». Відповідно, десятки тисяч карток хмарні гіганти мають заплатити «Податок на Nvidia» буде лише астрономічною цифрою.
Важко відчувати, що «доля» залежить від інших, і Microsoft, яка є найпопулярнішою, має найбільше голосу. Місяць тому інформація ексклюзивно повідомляла, що Microsoft створила «Tiantuan» на 300 осіб, щоб прискорити темпи самостійно розроблених чіпів ШІ. Серверний чіп під кодовою назвою Cascade може бути запущений вже наступного року.
Не лише через «застряглу шию», мікросхеми власної розробки виробників хмарних технологій, а й через інший рівень значення: GPU не обов’язково є найкращим чіпом для роботи ШІ, а версія самостійної розробки може оптимізувати конкретні завдання ШІ.
За загальним визнанням, більшість сучасних вдосконалених моделей штучного інтелекту працюють на графічних процесорах, оскільки графічні процесори краще справляються з робочими навантаженнями машинного навчання, ніж процесори загального призначення. **Однак графічні процесори все ще вважаються чіпами загального призначення, а не справжніми платформами обробки для обчислень штучного інтелекту. **Як зазначив дослідницький інститут Yuanchuan у статті «A Crack in the Nvidia Empire», графічні процесори не створені для навчання нейронних мереж. Чим швидше розвивається штучний інтелект, тим більше ці проблеми виявлятимуться. Покладатися на CUDA та різні технології для «магічних змін» сцена за сценою є варіантом, але це не оптимальне рішення.
Amazon, Google і Microsoft розробляють чіпи, відомі як ASIC — інтегральні схеми для конкретних програм — які краще підходять для штучного інтелекту. Інформація опитала багатьох практиків і аналітиків індустрії чіпів і дійшла висновку, що графічні процесори Nvidia допомогли навчити моделі ChatGPT, але ASIC зазвичай виконують ці завдання швидше та споживають менше енергії.
Наразі Amazon і Google розробили індивідуальні ASIC для ключових внутрішніх продуктів і надали ці мікросхеми клієнтам через хмару. З 2019 року Microsoft також працює над розробкою власних чіпів ASIC для забезпечення великих мовних моделей.
Деякі чіпи, розроблені цими постачальниками хмарних технологій, як-от серверні чіпи Graviton від Amazon і спеціальні чіпи для штучного інтелекту, випущені Amazon і Google, уже можна порівняти за продуктивністю з чіпами від традиційних виробників чіпів, згідно з даними про продуктивність, опублікованими клієнтами хмарних технологій і Microsoft. Google TPU v4 в 1,2-1,7 рази швидше, ніж Nvidia A100, при цьому споживання енергії знижується в 1,3-1,9 рази.
02 Конкуренція стратегічних інвестицій: Гіганти витрачають гроші, щоб «купити клієнтів»
На додаток до досліджень і розробки чіпів, другим ключовим моментом у конкуренції кількох великих закордонних хмарних гігантів є інвестування в іноземні стратегічні інвестиції, щоб захопити клієнтів ШІ та проекти ШІ. **
У порівнянні з венчурним капіталом стратегічні інвестиції гігантів мають абсолютну перевагу. Поєднання OpenAI і Microsoft служить чудовим прикладом, відкриваючи прецедент для великомасштабних моделей і стратегічних інвестицій. Це пояснюється тим, що ресурсні бар’єри, необхідні для великих моделей і пов’язаних із ними додатків, надзвичайно високі.Лише грошей, обмежених грошей, недостатньо, щоб захопити проекти ШІ. Зрештою, Google, Microsoft, AWS, Oracle або Nvidia можуть не тільки виписувати величезні чеки, але й надавати дефіцитні ресурси, такі як хмарні кредити та графічні процесори.
З цієї точки зору, захоплення проектів і захоплення клієнтів — все це відбувається серед хмарних гігантів, і немає інших суперників. Вони грають у нову гру — шукають обіцянок від компаній штучного інтелекту, що вони будуть використовувати їхні хмарні сервіси, а не конкуренти.
Microsoft займає позицію ексклюзивного постачальника хмарних послуг OpenAI.Оплачуючи величезні хмарні рахунки за OpenAI, Microsoft обмінялася рядом завидних прав, таких як капітал OpenAI і пріоритет продукту.
**Конкуренти Microsoft також намагаються перемогти інших клієнтів ШІ. **Ці хмарні постачальники пропонують значні знижки та кредити компаніям зі штучним інтелектом, щоб виграти їхній бізнес. Критики зазначають, що це схоже на купівлю клієнтів, хоча практика отримання капіталу майбутніх або поточних клієнтів не є рідкістю у світі корпоративного програмного забезпечення.
Oracle також запропонувала обчислювальні кредити на сотні тисяч доларів як стимул для стартапів зі штучним інтелектом орендувати хмарні сервери Oracle, повідомлялося раніше в The Information.
Google може бути найактивнішим із цих великих хмарних постачальників, пропонуючи стартапам зі штучним інтелектом комбінацію готівки та кредитів Google Cloud в обмін на власний капітал. На початку цього року Google інвестувала 400 мільйонів доларів у Anthropic, одного з головних конкурентів OpenAI у підприємницькій діяльності. У лютому Google Cloud заявив, що став «переважним» хмарним провайдером Anthropic.
Нещодавно Google інвестував 100 мільйонів доларів США в Runway, компанію зі штучним інтелектом у сфері «Vensheng Video». Але до цього Amazon AWS рекламувала Runway як ключового клієнта стартапу AI. У березні цього року AWS і Runway оголосили про встановлення довгострокового стратегічного партнерства, ставши «переважним хмарним постачальником». Тепер Runway виглядає як один із «пішаків» у двобої Google з Amazon, адже Runway також має орендувати хмарні сервери у Google.
Раніше Google Cloud також оголосила про встановлення партнерських відносин з двома іншими популярними компаніями зі штучного інтелекту, а саме: Midjourney у полі Vincent graph і чат-роботом App Character.ai, який раніше був ключовим хмарним клієнтом Oracle.
Поки рано говорити, чи допоможуть ці угоди Google наздогнати своїх більших конкурентів у сфері хмарних обчислень AWS і Microsoft, але Google Cloud йде на поправку.
З 75 (ШІ) компаній-виробників програмного забезпечення в інформаційній базі даних Google надає деякі хмарні послуги принаймні 17 компаніям, більше ніж будь-який інший хмарний постачальник. Amazon не відстає, принаймні 15 компаній використовують AWS для хмарних обчислень. Microsoft і Oracle надають хмарні послуги шести компаніям і чотирьом компаніям відповідно. Звичайно, використання кількох хмар також є звичкою в галузі, і принаймні 12 із цих 75 компаній використовують суміш кількох хмарних провайдерів.
Велика модель 03 — справжній ключ до перемоги чи поразки
Обчислювальна потужність і інвестиції в бойові дії – це те, що необхідно оскаржити на ранній стадії цієї хмарної війни. Але в довгостроковій перспективі велика модель є справжнім ключем до успіху ринкової конкуренції.
Здатність Microsoft стати лідером завдяки співпраці з OpenAI У поєднанні з чудовими інженерними можливостями команди Microsoft GPT-4 був вбудований у «сімейне відро» Microsoft протягом кількох місяців. За останні шість місяців Microsoft вперше скористалася пріоритетним використанням продуктів OpenAI і зниженням цін на корпоративні програмні продукти, щоб захопити більше хмарних ринків. Тоді покладіться на оновлення лінійки продуктів до Microsoft 365 Copilot, щоб збільшити ціну та отримати більший дохід.
Згідно з дослідженням Yunqi Capital, базова модель Microsoft в основному покладається на OpenAI, і після доступу до великої моделі Microsoft почала пакувати та продавати Teams, Power BI, Azure та інші продукти прикладного рівня за нижчою ціною.
Головний фінансовий директор Microsoft Емі Худ повідомила інвесторам у квітні, що OpenAI приноситиме дохід Azure, оскільки більше людей почнуть користуватися його послугами.
Нові звіти свідчать про те, що Microsoft стягує з деяких клієнтів Office 365 40% надбавку за тестування функцій штучного інтелекту, які автоматизують такі завдання, як написання тексту в документах Word і створення слайдів PowerPoint, і принаймні 100 клієнтів заплатили фіксовану комісію до 100 000 доларів США. Дані показують, що протягом місяця після запуску Microsoft заробила понад 60 мільйонів доларів США завдяки можливостям штучного інтелекту Microsoft 365 Copilot.
**На відміну від Microsoft, колись лідер Amazon Cloud, який на крок відстав у великій моделі, сьогодні стикається з більш серйозними проблемами. **
AWS була одним із перших розробників хмарних сервісів штучного інтелекту, і вона існує приблизно з 2016 року. Але клієнти не вважають такі послуги, як розпізнавання обличчя, перетворення тексту на реалістичне мовлення та примітивні форми чат-ботів для таких завдань, як обслуговування клієнтів, дуже корисними. AWS також запустила SagaMaker, цифровий інструмент штучного інтелекту для інженерів у 2017 році, щоб допомогти їм розробляти та використовувати моделі машинного навчання, які колись стали найважливішим продуктом штучного інтелекту AWS.
Однак у наступні роки продукти штучного інтелекту AWS не встигали за хвилею великих мовних моделей.З листопада 2021 року Microsoft почала продавати продукти штучного інтелекту, розроблені на основі моделей серії GPT для використання корпоративними клієнтами. У той же час Google також захопила великі стартапи зі штучного інтелекту як клієнтів хмари та продала своїм клієнтам власне програмне забезпечення ШІ. Навіть відстаючий у хмарних обчисленнях Oracle має свої переваги у забезпеченні обчислювальними ресурсами стартапів зі штучним інтелектом.
AWS із запізненням намагається наздогнати. У квітні компанія анонсувала хмарний сервіс, який дозволяє клієнтам використовувати великі моделі від Stability, Anthropic і AI 21 Labs як основу для своїх власних продуктів. Натомість AWS поділиться з цими партнерами частиною доходу.
**Google встав рано, але пізно наздогнав. **Як великий виробник із найбільшим накопиченням у сфері великомасштабних моделей, реакція Google після випуску ChatGPT не є неприємною. Вона швидко випустила розмовного інтелектуального робота Bard і нове покоління великомасштабної мовної моделі PaLM 2. У результаті прес-конференція була скасована. Подальша швидкість випуску продукту не є ідеальною, що різко контрастує з сильними інженерними можливостями Microsoft.
**Останнє, про що варто згадати, це те, що Oracle, який дуже рано вийшов з авангарду хмарного ринку, несподівано має тенденцію до контратаки на цій хвилі підйому. **
Oracle, яка довго відставала в хмарному просторі, напрочуд успішно здавала хмарні сервери в оренду відомим стартапам штучного інтелекту, які конкурують з OpenAI. Частково це пояснюється тим, що Oracle Cloud може запускати складні моделі машинного навчання економніше, ніж Amazon Web Services або Google Cloud, повідомляє The Information.
Підхід Oracle Cloud до гонки штучного інтелекту схожий на підхід AWS, яка розробляє власне програмне забезпечення штучного інтелекту для продажу клієнтам, але також буде продавати доступ до програмного забезпечення штучного інтелекту з відкритим кодом і продуктів інших розробників штучного інтелекту.
Крім того, деякі люди, обізнані з цим питанням, показали, що Oracle почала тестувати продукти OpenAI, щоб збагатити свою лінійку продуктів для кінцевих клієнтів B, включаючи програмне забезпечення для управління людськими ресурсами та ланцюгами поставок, але Oracle, швидше за все, розробить власне програмне забезпечення для цієї мети. Функції допомагають клієнтам Oracle швидко створювати описи посад і планувати зустрічі між рекрутерами та кандидатами, хоча компанія все ще вирішує, які продукти вдосконалити в першу чергу.
Довідкові матеріали:
«Тріщина в імперії Nvidia» | Науково-дослідний інститут Юаньчуань
Велика фабрика та велика модель: справжній бізнес – це останнє слово｜"Yunqi FutureScope"
Інша гонка ШІ Google і Microsoft: серверні мікросхеми｜Інформація
Зростає скептицизм щодо стратегії штучного інтелекту AWS｜Інформація
Google, Nvidia та Microsoft пропонують те, що венчурний капіталіст не може｜інформацію
Pro Weekly: Generative AI Spurs Cloud Demand—and Competition｜Інформація
Google інвестує в AI Startup Runway, щоб вирвати хмарний бізнес з AWS｜Інформація
Microsoft стягує з деяких клієнтів Office 365 40% додатково за тестування функцій ШІ｜Інформація