在人工智能（AI）領(lǐng)域的一次革命性飛躍中，OpenAI從一個(gè)默默無(wú)聞的企業(yè)迅速崛起，成為全球矚目的科技巨頭，估值驚人地突破了1500億美元大關(guān)。然而，在探討誰(shuí)是AI時(shí)代最大受益者的議題上，NVIDIA無(wú)疑是一個(gè)不可忽視的名字。
根據(jù)最新財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，NVIDIA在2024年第三財(cái)季實(shí)現(xiàn)了驚人的業(yè)績(jī)，營(yíng)收高達(dá)350.82億美元，同比增長(zhǎng)93.61%，歸母凈利潤(rùn)更是達(dá)到了193.09億美元，同比增長(zhǎng)108.90%。尤為其數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營(yíng)收達(dá)到了308億美元，同比增長(zhǎng)率高達(dá)112%。這一系列耀眼的數(shù)字不僅鞏固了NVIDIA的行業(yè)地位，更使其市值超越了微軟，躍居全球第二。
NVIDIA與AI企業(yè)之間形成了互利共贏的緊密關(guān)系。AI企業(yè)依賴NVIDIA提供的GPU和專業(yè)AI計(jì)算卡，以滿足大模型訓(xùn)練和推理的龐大需求。這種需求成為了NVIDIA營(yíng)收和利潤(rùn)屢創(chuàng)新高的重要推動(dòng)力。因此，NVIDIA也深知需要投入成本來(lái)扶持AI公司，培養(yǎng)潛在的客戶群體。
據(jù)英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道，NVIDIA在2024年積極參與了50多輪融資和多筆交易，向AI初創(chuàng)企業(yè)累計(jì)投資約10億美元，相比2023年的8.72億美元增長(zhǎng)了約15%。這一趨勢(shì)預(yù)示著，NVIDIA在2025年很可能會(huì)繼續(xù)加大對(duì)AI初創(chuàng)公司的投資力度。
除了NVIDIA，國(guó)內(nèi)外眾多互聯(lián)網(wǎng)公司也在不斷增加對(duì)AI領(lǐng)域的投入，一邊組建自己的AI團(tuán)隊(duì)，一邊積極投資其他AI公司。這種趨勢(shì)對(duì)于小型AI公司而言無(wú)疑是一個(gè)利好消息，因此，2024年見(jiàn)證了無(wú)數(shù)企業(yè)涌入AI行業(yè)的熱潮。天眼查數(shù)據(jù)顯示，僅在國(guó)內(nèi)，2024年新增的AI相關(guān)企業(yè)就超過(guò)了50萬(wàn)家。
然而，在AI技術(shù)日益成熟的背景下，進(jìn)軍AI行業(yè)是否真的還有機(jī)會(huì)？這成為了擺在眾多企業(yè)面前的一個(gè)嚴(yán)峻問(wèn)題。
AI大模型的黑盒特性導(dǎo)致其在可解釋性和可調(diào)試性方面存在局限，同時(shí)，語(yǔ)義理解能力、數(shù)學(xué)邏輯和推理能力，以及可能存在的AI“幻覺(jué)”等問(wèn)題，都是開(kāi)發(fā)者需要面對(duì)的技術(shù)難題。訓(xùn)練一款成熟可用的大模型，不僅需要招募大量技術(shù)人才，還需要應(yīng)對(duì)行業(yè)內(nèi)激烈的人才競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致吸納AI人才的成本不斷攀升。
以小米為例，小米CEO雷軍親自出手，挖來(lái)了參與過(guò)DeepSeek-V2大模型開(kāi)發(fā)工作的羅福莉。盡管具體年薪數(shù)字或許有所夸張，但羅福莉的年薪至少達(dá)到了七位數(shù)，這無(wú)疑反映了AI人才市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)。
除了人才成本，GPU算力也是AI公司面臨的一大挑戰(zhàn)。小米正在著手打造萬(wàn)卡算力集群，而百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁沈抖曾表示，一個(gè)1.6萬(wàn)張GPU的集群，采購(gòu)成本就高達(dá)數(shù)十億元，這還不包括搭建、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)成本。
用于訓(xùn)練大模型的數(shù)據(jù)也成為了制約AI公司發(fā)展的關(guān)鍵因素。原定2024年中后期面世的GPT-5，至今未能完成訓(xùn)練，主要原因之一就是數(shù)據(jù)不足。為解決這一問(wèn)題，OpenAI不得不招聘工程師、數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家來(lái)編寫數(shù)據(jù)。
人才、算力、數(shù)據(jù)三大成本的高昂，使得即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭也倍感壓力，更不用說(shuō)那些剛剛涌入AI行業(yè)的初創(chuàng)公司了。
然而，并非沒(méi)有低成本訓(xùn)練大模型的方法。DeepSeek-V3模型的到來(lái)，以其低至557.6萬(wàn)美元的訓(xùn)練成本，引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。這一成本大約只是GPT-4的二十分之一，不到GPT-5的二百分之一。經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)，DeepSeek-V3在文字生成、數(shù)學(xué)推理等領(lǐng)域的體驗(yàn)不遜于國(guó)內(nèi)知名的AI應(yīng)用。
DeepSeek的成功在于其采用了MLA架構(gòu)、MoE架構(gòu)、FP8混合精度訓(xùn)練框架以及模型蒸餾等技術(shù)。這些技術(shù)雖然降低了訓(xùn)練成本，但也以犧牲精度為代價(jià)。尤其是模型蒸餾技術(shù)，存在“學(xué)生模型”能力無(wú)法超過(guò)“教師模型”的缺陷。
盡管DeepSeek-V3在某些方面存在爭(zhēng)議，但其成功仍然為其他AI公司和考慮入場(chǎng)的企業(yè)指明了一條新的道路。通過(guò)降低精度、壓縮內(nèi)容、蒸餾模型等方法，無(wú)需數(shù)億美元的高昂成本，也能訓(xùn)練出表現(xiàn)出色的AI大模型。
AI行業(yè)正處于從快速發(fā)展期向成熟期過(guò)渡的關(guān)鍵階段。盡管門檻相比過(guò)去有所提高，但任何企業(yè)都仍有機(jī)會(huì)成長(zhǎng)為行業(yè)巨頭。只是能否抓住這些機(jī)會(huì)，則取決于AI公司的技術(shù)實(shí)力、管理能力和戰(zhàn)略眼光。
當(dāng)前，AI行業(yè)依然歡迎新玩家的加入，但只適合兩類企業(yè)。一類是財(cái)力雄厚、志在行業(yè)頂峰的企業(yè)，它們將承擔(dān)起引領(lǐng)行業(yè)進(jìn)步的責(zé)任。另一類則是以“夠用就行”為目的、不追求極致功能特性的公司，它們可以通過(guò)降低成本的方法打造體驗(yàn)不錯(cuò)的大模型。
對(duì)于那些空有野心卻實(shí)力不足的企業(yè)或創(chuàng)業(yè)者而言，AI行業(yè)已經(jīng)不再是適合他們的樂(lè)園。盡管有NVIDIA、微軟等巨頭的投資支持，但這些資金相對(duì)于頂級(jí)AI大模型的開(kāi)發(fā)工作來(lái)說(shuō)仍然是杯水車薪。AI行業(yè)依然是野心家的樂(lè)園，只是入場(chǎng)需要更加謹(jǐn)慎。
