AI基礎設施：贏家將掌控未來

在人工智慧（AI）的討論中，許多人熱衷於新模型如Grok和GPT-4，但真正的競賽正在AI基礎設施領域激烈進行。軟體銀行、微軟和Nvidia等公司正投入數十億美元於晶片、運算力和人才，以確保其在AI領域的主導地位。

陰影中的真競爭

每隔數週，就會有一個新的AI模型成為焦點：Grok、DeepMind、Gemini、GPT-4，未來還會有其他。宣傳活動往往伴隨著大消息、社交媒體的炒作和對其潛在價值的分析文章。但實際上，真正的權力鬥爭卻在另一處悄然展開。那些未來將塑造AI的公司不僅是建立模型，更是在掌握使AI成為可能的基礎設施。

這些大玩家不是僅僅追求生成AI的突破，而是在晶片、運算力和專屬AI基礎設施上下注。因為，在這場競賽中，誰控制了基礎設施，誰就能掌控AI的未來。

軟體銀行：AI霸權的戰略佈局

軟體銀行以65億美元收購Ampere Computing公司便是這場靜默但至關重要競賽的一步。Ampere專注於設計針對AI和雲計算優化的Arm架構晶片。加入Ampere後，再加上對Arm Holdings的多數股權及去年收購的AI晶片製造商Graphcore，軟銀不僅希望讓世界關注AI軟體，他們更希望AI將來跑在他們的硬體上。

如果放大觀察，軟體銀行集團的CEO孫正義的策略便顯而易見：掌控AI的基礎層。透過控制Arm，軟體銀行掌握了AI晶片的基本知識產權；透過Ampere，獲得高性能半導體設計；透過與OpenAI的500億美元投資合作，鞏固其晶片和基礎設施在全球頂尖AI模型中的佔位。

微軟：基礎設施及AI人才的雙重賭注

微軟採取了類似的進路，大力投資於AI基礎設施的同時也不斷吸納頂尖人才。微軟最近從AI視頻創業公司Haiper挖來關鍵人物，來加強其AI部門的實力。但更重要的是，它加強了對運算能力的投入。

為減少對Nvidia的依賴，微軟正在開發自有AI晶片，如Maia AI加速器，並確保長期GPU供給。它還與OpenAI和xAI建立了專屬合作關係，確保其雲基礎設施Azure成為尖端AI開發的中樞。微軟深知未來要在AI領域拔得頭籌，除了擁有先進模型，更需具備大規模運營這些模型的能力。

Nvidia：AI領軍者面臨挑戰

目前，Nvidia仍是AI硬體中的主力。其GPU驅動著OpenAI、Google和Meta等公司的最先進AI模型，使其成為生態系統中不可或缺的一員。然而，隨著對運算力需求的激增，各大技術公司正在努力減少對Nvidia的依賴，轉而發展自家AI晶片。

亞馬遜擁有其Trainium和Inferentia晶片，Google有Tensor處理單元（TPU），據稱Meta也在研發內部AI處理器。這一趨勢不僅是出於降低成本的考量，更是為了獲得更大的控制權。通過擁有自家的AI基礎設施，這些公司能夠優化性能、緩解供應鏈風險，並避免外部供應商的價格及供應限制。

驅動AI基礎設施背後的數十億

投資AI基礎設施的規模令人驚訝。Meta、微軟、亞馬遜以及Google母公司Alphabet預計今年將集體支出約3250億美元，這其中絕大部分將用於專注於AI的數據中心、半導體研究和雲基礎設施。

即便一向不在AI技術前沿的蘋果，也計劃在四年內投入5000億美元，用於建立數據中心和定制AI伺服器。這些投資顯示出AI策略的轉變；公司之間的競爭不再只限於模型，也涉及驅動這些模型的硬體與基礎設施。

AI未來的爭奪戰

從根本上講，這是一場權力的角逐。儘管AI的突破可能會吸引頭版頭條，但如果沒有足夠的基礎設施來支援，他們並無多大意義。當今在AI硬體上的投資者便是在塑造AI的未來。

這正是軟體銀行為晶片投注重金的原因。這就是微軟將人才納入旗下並正在建立專有硬體的原因。而這也是為何Nvidia在AI領域的統治地位面臨挑戰的根源。

這場戰爭不僅僅是誰建立了下一個大型AI模型，而是誰控制了AI所建立的基礎。目前這場戰爭才剛剛開始。