[00:00.00]本字幕由TME AI技术生成
[00:00.13]大家好
[00:00.55]欢迎收听今天的播客
[00:02.03]然后今天我们要聊一聊微软和亚马逊这两家公司
[00:05.65]他们是怎么通过投资和深度的合作
[00:08.91]分别跟open ai 和anthropic 在人工智能这个领域展开了非常激烈的竞争
[00:15.09]没错
[00:15.49]并且推动了大模型技术的快速的发展
[00:19.05]同时呢
[00:19.51]也让全球的人工智能和云计算的市场的格局发生了巨大的变化
[00:24.03]是的
[00:24.47]这个话题最近真的非常火
[00:26.23]那我们就直接开始今天的讨论吧
[00:28.41]好的
[00:28.91]我们先来看看人工智能能的发展是么从一个技术的突破
[00:33.24]变成了现在全球科技格局的一个权力的较量
[00:36.76]就check gpt 的爆火到底带来了哪些连锁反应
[00:40.24]其实在二零二二年底check gpt 出来的时候
[00:43.62]对
[00:43.82]它仅仅是让大家看到了一个技术术革新
[00:47.38]对
[00:47.60]它更像是一个发令枪
[00:49.62]拉开了各大科技公司抢占未来十年技术主导权的一个序幕
[00:55.38]对
[00:55.96]所以现在ai 领域的竞争已经远远超过了谁的算法更先近
[01:00.85]它已经变成了一场关于未来科技生态甚至是数字经济主导权的一场全方位的竞赛
[01:07.85]那在这个全球的ai 的市场当中
[01:10.25]目前这个竞争格局是什么样的
[01:11.97]现在美国的ai 市场就是两大阵营的对抗嘛
[01:14.91]没错 鲜名
[01:15.93]那前台就是open ai 和and topic 这两家非常有影响力的ai 创业公司
[01:21.07]他们两个就是在大模型创新上面不断的在较量
[01:24.23]那看来他们背后的支持者应该也不简单
[01:26.35]没错没错
[01:27.49]就是这背后的微软和亚马逊
[01:30.16]其实他们作为全球前两大云服务的提供商
[01:34.22]他们长期以来控制着超过六成的云市场
[01:37.80]嗯
[01:38.46]所以这种前台的技术创新和后台的基础设施的紧密的配合
[01:43.54]其实是彻底的改变了整个ai 产业的竞争的规则
[01:47.78]那我们再往细了看
[01:49.44]就是这个全球ai 市场的规模
[01:52.22]其实大家都在说这个东西是一个万亿级的赛道
[01:55.02]嗯
[01:55.38]那这个数字背后到底藏着哪些商业的和战略上的意义呢
[01:59.06]根据国际数据公司的预测啊
[02:00.93]就是到二零二七年
[02:02.81]全球的ai 市场会达到五千亿美元
[02:05.43]然后其中生成式ai 这一块的支出就会超过一千五百亿美元
[02:10.47]那这就说明这个竞争其实它远远不是说今天我要挣多少钱
[02:14.31]他其实是在提前的去抢夺未来数字经济的核心的话语权
[02:20.29]那看来就是各大巨头现在布局ai
[02:22.69]其实都是在为未来的产业生态在抢位置
[02:25.39]是这样的
[02:26.05]就包括微软的ceo 萨迪亚
[02:27.87]纳德拉也说过嘛
[02:28.77]他说ai 将重新定义每一个行业和每一个组织的工作方式
[02:34.62]所以这也是为什么我们要从战略合作模式
[02:38.18]市场表现这些维度去深入的剖析微软加open ai 和亚马逊加antopic 这两大阵营
[02:44.84]就是你只有通过这样的对比
[02:46.64]你才能够过正的抓抓住ai 产业发展的底层的逻辑没
[02:51.30]然后这对于企业去做决策其实是非常有帮助的
[02:54.76]行
[02:55.42]那咱们就来好好的看一看微软和open ai 他们这个联盟这两两家公司最早是怎么走到一起的
[03:02.23]其实他们两个的合作可以追溯到二零一九年
[03:05.87]那个时候open vi 还只是一个非盈利性的机构
[03:09.25]它主要的目标还是去探索agi
[03:11.59]也就是通用人工智能
[03:12.91]对
[03:13.43]然后这个时候微软就做了一个非常有前瞻性的决定
[03:17.17]就是他投了十亿美元给open ai
[03:20.43]然后同时他们建立了一个独家的合作
[03:23.31]就是open vi 以后要使用微软的zzo 作为他的云计算的平台
[03:28.47]那微软这么大的合作
[03:30.38]它到底能够从中获得什么实际的好处呢
[03:33.80]首先就是open ai 它训练和运行这些大模型是需要非常非常多的算力的
[03:39.28]那这刚好就是微软的zzo 可以提供的
[03:42.34]所以这是一个一拍即合的事情
[03:43.88]对
[03:44.38]然后另外一个就是微软可以把open ai 的这些技术整合到自己的所有的产品当中
[03:49.76]同时呢
[03:50.60]在微软收回一百三十亿美元投资之前
[03:54.12]它可以拿走open ai 百分之四十九的利润
[03:57.14]了解了
[03:57.90]那现在微软对open ai 的这个投资到底有多大的规模
[04:01.61]然后open i 现在的估值在全球的创业公司当中是一个什么样的水平
[04:06.25]微软对open ai 的累计投资已经超过了一百三十亿美元
[04:10.31]这已经超过了open ai 公开的总融资额的百分之十六
[04:14.67]哇
[04:15.21]这在全球的科技投资里面都是极为罕见的
[04:18.36]这个数字确实挺惊人的
[04:19.83]所以open ai 现在在独角兽企业里面应该也是遥遥领先吧
[04:23.55]没错
[04:24.05]Open ai 在的估值已经冲到了三千亿美元
[04:27.75]仅次于staace x 的四千亿和字节跳动的三千一百五十亿美元
[04:32.61]是全球第三大独角兽
[04:34.47]好的
[04:34.93]那微软和open ai 他们在技术和产品的层面到底是怎么深度融合的
[04:39.79]他们两最厉害的地方就是他们的技术融合的深度
[04:43.24]就是从二零二三年开始
[04:45.02]微软几乎把他所有的核心产品都接入了gpt 系列的模型
[04:49.98]嗯
[04:50.60]然后相当于给它的权限产品都加上了
[04:52.96]Ai 的大脑就全部都智能化了一遍
[04:55.20]听起来就这种升级
[04:56.49]应该是让用户的体验有一个非常大的提升
[04:59.26]对
[04:59.56]比如说microsoft 三六五co pilot 就是把ai 直接嵌入到了word
[05:03.80]Excel
[05:04.30]Powerpoint 这些最常用的办公软件里面
[05:07.20]然后你可以用自然语言来完成很多非常复杂的操作
[05:10.61]嗯
[05:10.91]那这个官方的数据是说
[05:13.05]使用了co pilot 之后
[05:14.83]用户的整体工作效率提升了百分之二十九
[05:18.03]有些任务甚至可以提升超过一半儿
[05:20.31]效率提升这么多
[05:21.63]那这个github copilot 应该也是一个非常有代表性的产品吧
[05:24.81]是的
[05:25.49]Github copilot 它作为一个ai 的编程助手
[05:29.45]它可以根据你的注释和上下文帮你自动的生成代码
[05:33.75]嗯
[05:34.21]然后它现在已经有超过一百万的付费用户了
[05:36.73]它也是史上增长速度最快的开发者工具
[05:40.52]那这些其实都是open ai 的技术通过微软的产品走向了全球数亿的用户
[05:46.66]同时呢
[05:47.20]也让微软的这些传统的软件重新焕发了活力
[05:50.10]原来是这样啊
[05:51.16]那open ai 这些大模型对于微软的aadry 的云业务到底有哪些具体的推动作用
[05:56.92]其实open ai 对于azr 的拉动是非常直接的
[06:00.32]因为大模型的训练和推理都是非常消耗算力的
[06:04.26]然后open ai 就是aror 的一个非常大的客户
[06:07.34]对对对对对对
[06:08.49]就有媒体预测说open ai 到二零二五年的时候
[06:11.81]他每年要交给微软的云服务费就高达一百三十亿美元
[06:16.41]一百三十亿美元
[06:17.99]这可不是一个小数目啊
[06:19.45]那open ai 这部分的支出对edr 整体的营收会有多大的贡献呢
[06:23.71]根据摩根士丹利和高盛在二零二四年七月的预测就是edr 在二零二五年的营收会超过一千亿美元
[06:31.89]对
[06:32.25]那也就是说open ai 可能会贡献超过十分之一
[06:36.05]好的好的
[06:36.53]这还不算完
[06:37.53]因为很多企业为了要用open ai 的模型
[06:40.89]他们也纷纷的把自己的业务迁移到了eror 上面来
[06:43.85]所以微软的管理层也透露说
[06:45.69]他们现在azure 上面的ai 客户有五十三万
[06:49.23]然后其中有三分之一都是因为open a 而来的新客户
[06:52.85]明白了
[06:53.59]那ai 业务给azr 带来的增长具体都体现在哪些方面呢
[06:57.89]这个增长其实不仅仅说我ai 服务本身挣了多少钱
[07:02.27]它是带动了整个azure 的计算
[07:04.73]存储
[07:06.72]网络
[07:07.76]数据库这些基础云服务的全面的增长
[07:11.52]看来就是这个连锁反应让整个平台都受益了
[07:14.26]没错没错
[07:14.98]就微软的财报里面讲的就是ai 对于azure 的收入增长的贡献已经从二零二三年的三季度的三个百分点一路提升到了二零二五年的二季度的十六个百分点
[07:28.14]对
[07:28.44]就是这种全方位的拉动是非常非常难得的
[07:31.14]好的
[07:31.64]那微软和open ai 合作了之后
[07:33.66]在商业模式上面有哪些全新的玩法
[07:35.76]他们的合作让微软有了一个非常独特的商业模式
[07:39.71]就是他把传统的软件的授权和新兴的ai 的服务打包在一起了
[07:45.35]嗯
[07:45.87]就是你可以订阅带有ai 功能的办公软件
[07:49.01]你也可以通过api 去单独调用大模型的能力
[07:52.51]所以这种灵活的组合就可以满足不同客户的需求
[07:56.15]然后同时也让微软的商业回报达到了一个新的高度
[07:59.11]原来是这样
[07:59.97]那最近这几年微软erserr 在云计算市场上面追赶亚马逊aws 的这个步伐到底有多快
[08:05.75]我们就拿二零二五财年来看
[08:08.12]就是艾瑞的营收已经冲到了七百五十亿美元
[08:12.81]然后它的同比增长是百分之三十四
[08:15.67]新增收入是两百五十五亿美元
[08:18.47]而这个时候亚马逊的aws 的营收是一千一百六十四亿美元
[08:23.77]它的同比增长是百分之十八
[08:26.29]新增收入是两百一十亿美元
[08:29.29]对
[08:29.59]所以就是说在新增收入这一块
[08:31.55]Error 已经反超了aws
[08:33.91]然后他们两个这个收入差距正在迅速的缩小
[08:36.93]这么看来就是微软的这个ai 的战略确实是效果显著啊啊
[08:41.11]而且根据gartner 的数据就是aror 的市场份额在过去三年是持续上涨的
[08:47.19]然后它跟aws 的差距现在已经缩小到了十二个百分点
[08:51.55]这个在五年前大家都是想都不敢想的
[08:54.66]对
[08:54.94]这也说明了ai 确实已经成为了云计算市场的一个胜负手
[08:59.24]行
[08:59.58]那我们再把目光转向亚马逊和anthroptic 这一对
[09:02.42]就是亚马逊到底是在一个什么样的背景下决定要投资anthroptic 的
[09:06.76]然后他这个所谓的快速跟随战略到底有哪些关键的考量
[09:10.36]其实亚马逊的这个投资的时机是非常有讲究的
[09:13.70]就是他看到了open ai 在二零二三年年初靠拆gbt 引爆了市场
[09:19.32]他立刻就意识到了大模型技术是可以彻底的改变云计算行业的格举的
[09:25.03]所以他在二零二三年的九月就火速的宣布了他要投资antroctic 四十亿美元
[09:31.40]然后在二二零二四年的十一月
[09:33.90]他又追投了四十亿美元
[09:35.82]这么短的时间内连续大手笔的投资
[09:38.50]看来亚马逊是真的不想错过这一波ai 的浪潮啊
[09:41.38]因为它一方面是要去对抗微软和open ai 的这种联盟带来的压力
[09:46.82]另一方面就是anthroptic 它在ai 的安全性和可靠性上面的这个专长
[09:52.46]正好可以吸引那些对合规要求非常高的企业客户
[09:57.10]然后同时他也可以帮亚马逊进一步的巩固它在云计算市场的这个老大的地位
[10:02.81]哎
[10:02.97]那亚马逊现在对anthroptic 的这个投资规模跟微软对open ai 的投资相比有什么不一样的地方吗
[10:09.17]亚马逊对anthropptic 的累计投资已经达到了八十亿美元
[10:13.99]这个数字已经超过了anthropptic 公开融资额的四分之一
[10:18.03]对
[10:18.53]就它的这个持股比例
[10:19.83]其实是比微软在open ai 的这个比例还要高的对不对
[10:23.63]然后现在intraptic 的估值也水涨船高
[10:26.55]已经到了一千八百三十亿美元
[10:29.35]成为了全球第四大独角兽
[10:31.25]好
[10:31.59]那antroroptic 在技术上面跟open ai 到底有什么不一样的
[10:35.01]Defence
[10:35.29]Droctic 之所以可以在这么短的时间内成为open ai 的最大的对手
[10:39.87]就是因为他们从一开始就是选择了一条完全不同的路线
[10:44.21]他们强调的是可靠
[10:45.85]可解释 可控
[10:47.73]对
[10:48.27]他们的创始团队其实大部分都是之前open ai 的研究员
[10:52.31]对 他
[10:52.61]他们就是因因为担心open ai 太过于追求通用人工智能而忽略了安全
[10:58.62]所以他们才出走创办了anthroptic
[11:00.96]所以说这种理念的差异是不是也直接影响了他们的市场定位
[11:04.24]没错没错
[11:05.16]就是这种理念让anthroptic 在金融
[11:08.26]法律
[11:09.28]医疗
[11:10.18]政府这些非常看重可靠性
[11:13.78]透明度度
[11:15.08]可控性的行业业别受受欢迎
[11:17.42]对
[11:17.96]然后技术能力上面antroptic 其实追赶的速度也是非常快的
[11:22.06]就是基本上open way 每发布一个新的模型
[11:25.95]Encraroctic 都会在一个月甚至更短的时间内推出一个性能相当的竞品
[11:31.55]嗯
[11:31.65]而且他们在代码生成领域其实是非常有优势的
[11:34.93]就比如说他们的cloud 三点七senate 和cloud open 四点一这两个模型在程序员圈子里面的口碑都是非常好的
[11:41.99]因为他们生成的代码不仅非常的稳定
[11:44.79]而且错误率非常的低
[11:46.09]了解了
[11:46.53]那亚马逊和introctic 他们是怎么通过这个baddrock 平台和多云战略去满足企业客户对于灵活性和避免被锁定的这种需求的
[11:56.66]亚马逊和instruptic 的合作其实是让aws brorock 个个模型平台变得更加强了了
[12:02.22]对
[12:02.76]就是客户可以通过bad rock 去调用inruptic 的cloud 系列
[12:08.08]亚马逊自己的titan 还有其他的一些第三方的模型
[12:12.30]就你可以在一个平台上面去比较和使用不同的ai 模型
[12:16.72]这个对于企业来讲确实非常有吸引力啊
[12:19.14]因为你可以根据自己的需求去选择最适合的模型
[12:22.24]而不是说被某一家技术供应商绑定
[12:24.22]是的
[12:24.64]而且isrpcc 自己也在推行多云的策略
[12:28.74]就是他虽然主要是用aws 来训练它的模型
[12:31.92]但是他的客户可以自由的选择在aws
[12:35.74]谷歌云或者微软ager 上面去部署cloud
[12:39.20]嗯
[12:39.64]那这种选择就赢得了很多已经在使用混合云或者多云的这种大型企业的信任
[12:45.53]原来是这样
[12:46.55]那亚马逊自研的ai 芯片traunium 和influentia 到底给他们跟enthropcc 的合作带来了哪些独特的优势
[12:53.91]亚马逊自己设计的traunium 和influent 芯片
[12:56.89]其实给anthroptic 提供了除了英伟达gpu 之外的另一条路
[13:01.49]对
[13:01.85]那这就可以帮助他们减少对外部供应商的依赖
[13:05.03]尤其是在现在这种全球芯片短缺的大环境下
[13:08.93]这一点就显得尤为重要
[13:10.37]所以说自研芯片不仅仅也是一个成本的问题
[13:13.70]更是一个供应链安全和技术自主权的问题
[13:16.36]完全没错
[13:17.28]而且亚马逊自己的这个数据是说tradium 比英伟达的gpu 要便宜百分之三十到四十
[13:23.86]嗯
[13:24.30]那这个就可以直接转化成云服务的价格优势
[13:27.74]然们去吸引那些对价格非常敏感的大客户
[13:30.70]然后更有意思的是
[13:31.68]Anir roobject 还深度参与了tramium 二芯片的开发
[13:36.24]就是他们在二零二四年十二月宣布了一个叫雷尼尔计划
[13:40.62]他们会大规模的部署数十万枚training 芯片
[13:44.61]那这个就会让他们的合作进入到一个全新的阶段
[13:47.59]好
[13:47.87]那我们接下来要深入探讨的就是这两大阵营在市场份额上面的较量了
[13:52.65]嗯
[13:53.03]就是这几年软vio 的edure 和亚马逊的aws 在云计算市场的份额到底有哪些新的变化
[13:59.39]然后这些变化背后ai 业务到底起到了多大的作用
[14:02.67]如果我们看gardener 的数据的话
[14:04.15]就会发现其实这几年软的viedure 市市场额是一直在上涨的
[14:08.19]就他从二零二一年的百分之二十左右一路涨到了二零二五年那差不多百分之三十二
[14:13.68]然后与此同时呢
[14:14.54]亚马逊的aws 是从百分之四十微微降到了百分之三十八左右
[14:18.44]那看来微软的这个增长势头确实很猛啊
[14:20.76]对
[14:21.48]其实这个背后最核心的动力就是ai
[14:24.48]就是因为open ai 的这个成功
[14:26.92]吸引了非常多的企业为了要使用最前沿的ai 技术
[14:31.96]他们就愿意把自己的整个业务都迁移到sr 上去
[14:36.48]嗯
[14:37.26]所以这个就形成了一个前所未有的技术引领业务的这样的一个潮流
[14:42.99]行
[14:43.17]那虽然说izr 的增长很快
[14:44.95]但是aws 现在在市场上还是处于领先地位的
[14:48.21]那aws 现在到底有哪些核心优势
[14:50.47]就拿二零二五年的第二季度来说
[14:52.61]Aws 的年化收入已经达到了差不多一千二百三十亿美元
[14:57.42]那这是ize 的的一点六倍
[14:59.74]然后再加上ww 其实在在企业市场里面扎根是非常深的
[15:04.32]它服服务的种类也非常多
[15:06.90]所以这就让很多客户都很难离开它
[15:09.10]明白了
[15:09.78]那微软open ai 这边和亚马逊interruptive 这边他们在技术路线和产品策略上面最本质的区别到底是什么
[15:17.20]微软和open ai 走的是一个深度集成的路线
[15:21.16]就是他们把open ai 的ai 能力非常深入的嵌入到了微软所有的产品里面
[15:28.69]就包括office
[15:29.65]全家桶还有各种开发工具
[15:31.83]所以他们的用户就是无论用什么软件都能感受到ai 无处不在
[15:36.61]那这样做的话
[15:38.13]确实可以让技术很快的普及开来
[15:40.81]但是会不会让用户对微软产生很强的依赖
[15:43.50]这确实是一个风险
[15:45.23]对
[15:45.65]但是这个也是他们的一个优势
[15:48.15]就是可以让技术很快的规模化落地
[15:50.85]然后亚马逊和insorptic 他们更强调的是开放性和选择
[15:55.51]就是他们的这个aws spad rock 上面是可以支持多家模型的
[16:00.54]所以客户可以按照自己的需求去灵活的搭配ai 的服务
[16:05.10]那这个对于一些合规性要求非常高
[16:07.74]或者说数据非常敏感的企业来讲就非常的有吸引力
[16:10.76]那在模型开发这一块儿
[16:12.50]这两个阵营是不是也有明显的不同
[16:14.32]是的
[16:14.98]Open ai 它一般都是发布一个功能非常全面的大模型
[16:18.84]然后它在创意内容和通用的任务上面表现非常好
[16:22.64]那instructive 它更偏向于把模型针对一些特定的领域去做深度的优化
[16:28.32]嗯
[16:28.74]所以它在代码生成程和一些专业的应用场景下面会更胜一筹
[16:32.91]好
[16:33.39]那微软open ai 和亚马逊interroctic 他们在客户群体上面有什么不一样
[16:38.36]微软和open ai 他们主要还是吸引的传统企业
[16:42.43]就是那些已经在广泛使用三点五的公司
[16:46.61]他们就希望说这个ai 可以很平滑的融入到他们现有的流程里面
[16:51.23]然后他们也很看重全方位的技术支持
[16:54.38]对
[16:54.64]所以你会看到金融
[16:56.28]制造
[16:57.24]零售这些行业的客户特别多
[16:59.48]那亚马逊和instrupcc 是不是在另一个赛道上更有优势
[17:02.76]没错
[17:03.44]亚马逊和instruroptic 他们更受技术型企业和初创公司的欢迎
[17:08.62]因为这些客户他们本身就搭建在aws 上面
[17:12.53]然后他们也很看重灵活性
[17:14.71]可扩展性和性价比
[17:16.61]嗯
[17:17.39]再加上att roptic 的代码生成能力很强
[17:20.65]所以它也吸引了很多开发者和技术团队
[17:23.69]哎
[17:24.01]那说到这儿
[17:24.79]Open ai 和anstroptic 他们现在的收入结构和增长速度有什么不一样吗
[17:29.23]另外现在的收入主要也是靠api 调用和企业订阅
[17:33.47]那anthroctic 它有百分之八十的收入也是来自于这两块
[17:38.21]但是它的整体的营收规模还是比open a 要小一些的
[17:41.43]就anthroctic 的年化收入是五十亿美元
[17:44.47]然后open ai 是一百二十亿美元
[17:46.05]那anthroctic 它的增长速度是不是更快一些
[17:48.41]因为anthroctic 它其实从二零二五年的一月份的十亿美元
[17:52.79]到八月份就增长到了五十亿美元
[17:55.47]就是它的年化增长率是百分之四百
[17:58.18]是的 对的
[17:58.64]就这个速度还是非常非常快的
[18:00.92]行
[18:01.20]那微软和亚马逊在构建自己的ai 生态系统的时候
[18:04.54]他们具体都做了哪些不同的事情
[18:06.63]微软它是利用自己庞大的合作伙伴网络
[18:10.46]就是有全球数万家咨询公司
[18:13.80]系统集成商
[18:15.18]独立软件供应商
[18:16.80]他们都在基于微软的平台来开发各种行业的解决方案
[18:21.54]嗯
[18:22.22]所以这就形成了一个非常强大的让ai 技术落地的支持体系
[18:27.04]那亚马逊这边主要是靠什策略来打造自己的生态
[18:30.07]亚马逊的话
[18:30.83]它主要是靠aws marketplace 和它的技术合作伙伴计划
[18:35.99]然后把各种各样的ai 的解决方案和服务都集成到了云平台上面
[18:40.17]所以客户可以很容易的去发现
[18:43.01]去购试
[18:44.23]去购买和使用这些预集成的ai 工具
[18:47.93]嗯
[18:48.43]那这就极大的降低了企业使用ai 的门槛
[18:51.65]了解了
[18:52.09]那open ai 和instruptive 他们在学术合作和行业合作上面有什么明显的区别吗
[18:57.85]Open ai 他比较喜欢跟顶级的研究机构合作
[19:01.34]然后anthroptic 他更倾向于跟金融啊
[19:04.68]医疗啊这些行业里的专家合作
[19:07.38]对
[19:07.64]那这个其实也反映了他们在发展策略和市场定位上面的一些差异
[19:12.24]好的
[19:12.74]然后我们要讲的一个主题就是联盟关系的脆弱性和变数
[19:17.10]就这可能是很多人都比较好奇的就是微软跟open ai 的联盟和亚马逊跟anthroptic 的联盟
[19:24.14]他们在治理结构上到底有哪些根本性的联盟
[19:27.32]然后这些区区别会对他们的合作关系带来哪些潜在的风险
[19:31.81]他们其实有一个共同点就是这两对联盟里面
[19:36.21]作为投资方的科技巨头
[19:38.39]他们的控制权都是非常有限的
[19:41.44]就比如说open ai
[19:42.32]它是一个非盈利的治理结构
[19:44.40]然后微软它只是一个观察员
[19:47.02]就是他没有办法直接去参与open ai 的战略决策
[19:50.52]所以说微软虽然投了很多钱
[19:51.86]但是其实它在关键问题的决策桌上是没有席位的
[19:55.80]对
[19:56.10]然后同样的
[19:57.40]亚马逊和谷歌他们投资introptic 的时候
[20:00.88]他们也是有一个持股的上限
[20:03.14]然后他们也没有任何的董事会席位或者说观察员的身份
[20:07.86]然后introptic 的创始人也特别强调说
[20:11.75]这样的一个设计就是为了要确保公司的独立性
[20:15.39]嗯
[20:16.19]但是这样的话
[20:16.93]就会让这个联盟缺乏一个有效的利益协调的机制
[20:20.91]然后一旦他们有什么冲突的话
[20:22.87]就很容易变得不稳定
[20:24.69]明白了
[20:25.47]那这个所谓的星际之门计划到底是怎么改变了微软和open ai 之间的力量平衡的
[20:32.09]在二零二五年的一月份对不对
[20:34.19]美国总统特朗普宣布了由软银
[20:36.69]Oracle 和open ai 三方携手的星际之门计划
[20:40.87]嗯
[20:41.53]然后这个计划是说未来四年会投入五千亿美元来搭建算力的基础设施
[20:47.19]但是这里面并没有微软什么事儿
[20:48.99]所以这等于是open ai 找到了新的靠山
[20:51.49]那他对微软的依赖肯定就会减少呀
[20:53.53]没 没 没错 因
[20:54.81]因为这个划里面
[20:56.25]软银会直接给open ai 四百亿美元的投资
[21:00.04]是的 对的
[21:00.48]然后oracle 会成为他新的算力的主要的供应商
[21:04.30]并且他们预计到二零三零年的时候
[21:06.90]星际之门可以满足open ai 百分之七十五的算力需求
[21:11.52]嗯
[21:12.08]那这就会从根本上削弱微软和open ai 的合作的基础
[21:15.88]那微软面对这样的一个变局
[21:17.80]它具体做了哪些调整呢
[21:19.40]微软一方面是加快了自己的自研模型mie 的训练
[21:23.02]然后另一方面就是它在自己的edure 上面去引入了更多的第三方的模型
[21:29.08]比如说cloud 和mystro
[21:31.49]甚至他们也在考虑是不是要在office 三六五里面用cloud 来换掉原来的gpt
[21:38.42]嗯
[21:39.28]就是这些动作其实都在说明他们的关系已经从一个紧密的合作慢慢的走向了一个既合作又竞争的新阶段
[21:48.58]然后这也会让整个ai 产业的格局变得更加扑朔迷离
[21:52.92]好的
[21:53.28]那enththrophic 他推行的这个多云战略
[21:56.98]到底给他和亚马逊的合作关系带来了哪些新的变化
[22:00.58]Interropic 他选择了这种多云的部署
[22:03.97]其实是让他赢得了很多客户的青睐
[22:07.23]因为很多企业都希望能够避免被某一家云锁定
[22:11.81]对
[22:12.27]然后特别是一些对数据主权和业务连续性要求非常高的企业
[22:17.27]他们就很看重这个灵活的选择
[22:19.69]所以说这种策略虽然让introptive 的客户更多了
[22:22.59]但是是不是也让他跟亚马逊的联系没有那么紧密了
[22:25.69]没错
[22:26.61]就semananalyis 的数据显示
[22:28.65]到二零二五年的第二季季度
[22:31.49]Anthropic 的云支出其实只有open ai 的一半左右
[22:36.17]然后其中还有一部分是分给了谷歌云的
[22:38.77]对
[22:39.23]那这就意味着他对亚马逊的这这个收入贡献是有限的
[22:43.88]然后也让他自己有了更多的腾挪的空间
[22:46.98]如果哪一天他要迁移走也会比较容易
[22:50.10]所以这对于他们长期的合作来说是增加了一些不确定性的
[22:53.78]哎
[22:53.98]那微软和亚马逊现在都在加码自研大模型
[22:57.70]那这会不会让他们对open ai 和introppic 的依赖越来越小
[23:01.56]微软的那个mi 一和亚马逊的那个nova 系列
[23:05.64]虽然说现在还没有办法赶上open ai 和entroppic 的这些顶尖的模型
[23:11.89]但是这已经很明显的说明
[23:13.85]云厂商他们是想要自己掌握核心技术的
[23:17.33]他们不想一直被别人卡脖子
[23:18.91]所以这些自研的模型其实是给他们的合作关系加了一个安全阀
[23:22.45]是的是的
[23:23.31]就是这些自研的模型其实更多的是作为一个b 计划
[23:27.95]或者说是在一些特定的场景下做一些补充
[23:30.73]但是因为他们有了自研的能力之后
[23:33.94]他们在跟open ai 和an throroppic 谈判的时候就会更有底气
[23:38.12]然后合作条款也会变得没有那么宽松
[23:41.40]对
[23:41.48]然后这种双轨制的策略
[23:43.10]其实也让open ai 和anthroropic 他们也在积极的去寻找更多的云厂商和投资方
[23:49.50]就是大家都想要降低这种被替代的风险
[23:52.58]好的
[23:52.94]那接下来我们就来预测一下未来的趋势以及行业的影响
[23:56.26]嗯
[23:56.66]就是大模型技术在接下来的演进过程当中会有哪些关键的方向
[24:00.94]然后这些方向会给不同的行业带来哪些具体的变化
[24:04.34]呃
[24:04.64]从目前的趋势来看的话
[24:07.56]就是大模型它会越来越专业
[24:10.82]高效和安全
[24:12.50]就专业的话
[24:13.34]就是大家会针对一些特定的领域
[24:15.84]比如说代码生成
[24:17.52]科学计算或者是创意内容
[24:19.82]会有专门优化的模型
[24:22.30]嗯
[24:22.86]那这就会大幅的提升在这些领域里面的表现
[24:26.60]然后同时也会让企业用起来更高效更省钱
[24:29.96]听起来就这些进步
[24:31.14]不光是让ai 更强大了
[24:33.20]而且是让它更贴近实际的需求了
[24:35.62]然后在高效化这一块的话
[24:37.30]就是像混合专家模型
[24:40.12]模型蒸馏和增量学习这些新的技术
[24:43.00]会让大模型可以用更少的算力去完成更复杂的任务
[24:47.08]那这个对于降低企业的使用门槛是非常有帮助的
[24:51.00]嗯
[24:51.08]然后安全化的话就是
[24:53.75]呃
[24:54.01]像inthropic 他们提出的宪法ai 还有open ai
[24:57.19]他们在对齐技术上面的投入
[24:59.89]都是在提升这个模型的可靠性和可控性
[25:03.64]那这个在金融
[25:05.16]医疗这些对安全性要求非常高的行业会变得越来越重要
[25:09.64]明白了
[25:10.28]那未来ai 云计算这个市场的格局会因为这些巨头的动作产生哪些新的变化
[25:16.04]呃
[25:16.32]首先就是市场的集中度会进一步的提升
[25:19.16]就是微软和亚马逊他们因为有这种大模型的加持
[25:23.38]已经建立起了非常明显的优势
[25:26.12]嗯
[25:26.48]那这就会让其他的云厂商如果想要在这个生成式ai 的赛道上面去竞争的话
[25:32.18]就必需要找到一些非常独特的切入点
[25:36.49]不然的话就会非常的难
[25:37.71]这么说的话啊
[25:39.01]是不是就是说垂直整合和平台开放这两种策略会同时存在
[25:43.65]是的
[25:44.49]就是云厂商他们一方面会和一些特定的模型公司进行深度的合作
[25:49.17]另一方面他们也会继续的保持平台的开放性
[25:52.39]来吸引更多不同需求的客户
[25:54.85]对
[25:55.51]那这种既深耕又广拓的方式应该会成为一个主流的模式
[25:59.85]然后再加上就是价格战会越来越激烈
[26:02.49]尤其是像亚马逊这种有自研芯片的公司
[26:05.23]他可可能会利用成本的优势来进行降价
[26:09.70]那这个就会直接影响到整个行业的盈利水平
[26:13.22]行
[26:13.78]那这种全球的ai 竞争的格局对于中国的科技企业来说有哪些值得借鉴的地方
[26:19.88]中国的企业其实没有必要去照搬美国的这种技术路线
[26:25.64]因为中国有非常丰富的应用场景
[26:29.22]中量的数据和比较独特的政策环境
[26:32.86]对
[26:33.30]那其实完全可以依托这些优势去发展一些有中国特色的ai
[26:38.67]然后形成自己的核心竞争力
[26:40.41]对
[26:40.95]就是一定要有自己的差异化的道路
[26:43.71]不能什么东西都去追着别人跑
[26:45.43]没错没错
[26:46.55]而且就是一定要重视生态系统的建设
[26:50.64]就是不能说我单点技术做的很好就可以了
[26:53.60]要把这个ai 能力嵌入到自己的整个产品体系里面
[26:58.44]然后要加强内部的各个业务之间的协同
[27:02.16]同时也要跟外部的合作伙伴一起去形成一个完整的落地的闭环
[27:08.14]嗯
[27:08.82]然后另外一个就是要在自主研发和国际合作之间找到一个合适的平衡
[27:15.58]就是一方面你要不断的去增强自己的技术实力
[27:19.40]然后减少一些关键的短板
[27:21.84]另一方面就是你也不能闭门造车
[27:24.10]你还是要积极的去跟全球的同行进行交流
[27:27.24]然后吸取一些先进的经验
[27:29.00]好的
[27:29.60]那在全球ai 治理这个层面
[27:31.70]美国到底是通过什么样的方式在主导这个技术标准和监管规则的走向
[27:36.60]美国其实主要是靠他的这些科技巨头在全球市场上的统治地位
[27:42.56]去把他们自己的一些技术实践变成了事实上的国际标准
[27:48.37]就不管是模型的架构还是安全的规范
[27:52.43]甚至是评测的方法
[27:54.21]基本上都是美国的企业在引领
[27:56.87]然后这就给他们带来了非常大的技术和商业上的优势
[28:00.43]所以他们这种标准的输出其实比单纯的技术输出影响还要更深远
[28:04.79]然后在政策层面的话
[28:06.07]就是美国它一方面是推出了像ai 权利法案这种软性的引导
[28:12.15]另一方面他也在通过像nest 的ai 风险管框架这种比较硬性的监管手段
[28:18.02]去逐步的形成一套治理的体系
[28:21.42]那这其实也在很大程度上影响了全球ai 治理的议程
[28:25.48]嗯
[28:26.02]所以中国的企业其实也是需要密切的关注这些动态
[28:31.02]然后积极的去参与到国际规则的制定当中去
[28:34.54]那在ai 的伦理和安全这个领域
[28:37.27]国际合作到底有多重要
[28:38.98]就像ethropic 这些公司其实已经在ai 安全这个领域做出了很多的实践
[28:44.38]那随着ai 系统的能力越来越强
[28:47.20]如何去保证它的安全性
[28:49.68]可靠性和可控性
[28:51.79]是全球都没有办法回避的一个问题
[28:54.41]嗯
[28:54.93]所以就必须要通过国际间的交流和协作
[28:58.83]才能够有效的去应对这些挑战
[29:00.81]好的
[29:01.17]然后我们来进入今天的最后一个部分
[29:03.39]就是这个竞争的格局到底揭示了哪些ai 产业发展的本质特征
[29:08.15]然后这些特征又是如何影响技术进步和生态演变的
[29:12.03]其实微软和open ai
[29:13.87]亚马逊和anthroropic 之间的这种较量
[29:18.51]很清楚的展现了ai 这个行业里面技术创新和商业策略是如何紧密的交织在一起的
[29:26.28]就是他们一方面是在激烈的竞争
[29:29.02]另一方面他们又不得不深度的合作
[29:31.66]嗯
[29:32.36]然后同时他们又要兼顾现在的盈利和长期的布局
[29:36.72]嗯
[29:37.30]就是这是一个非常复杂的博弈的过程
[29:40.02]所以这场竞赛其实更像是一场接力赛
[29:42.44]而不是一场短跑冲刺
[29:44.18]就大家既是对手又是队友
[29:45.86]没错
[29:46.32]就是他们的这种竞争其实是推动了整个行业的技术的进步
[29:51.96]然后也让云计算市场变得非常的有活力
[29:54.64]就是ai 的创业公司
[29:56.04]他们借助这些大厂的资源可以更快的把自己的技术推向市场
[30:01.26]嗯
[30:01.74]但是他们的这种联盟关系又随时可能会因为一些创新的突破或者说一些新的市场的变化而进行调整
[30:09.63]所以最后能够胜出的一定是那些非常善于应变的组织
[30:13.09]那这种全球的ai 的竞赛对于中国的科技企业来说到底意味着哪些全新的挑战和机会
[30:18.83]这个竞争其实已经远远超过了商业利益本身
[30:23.59]它其实决定了未来数字经济的走向以及技术创新的路径
[30:29.47]甚至影响了全球的科技治理的格局
[30:32.57]嗯
[30:33.21]所以中国的企业不仅仅是要在技术上面去追赶
[30:37.47]更重要的是要去构建属于自己的生态
[30:40.71]去探索新的商业模式
[30:42.79]然后去打造一些长效的创新的机制
[30:45.87]就是不能只盯着眼前的技术
[30:47.73]要跳出来看整个产业链和生态的布局
[30:50.53]是的
[30:51.13]只有那些可以把技术的突破
[30:53.59]商业价值的实现以及社会责任这三者结合的很好的企业
[30:59.21]才能够最终脱颖而出
[31:01.05]嗯
[31:01.57]那现在其实这个竞争才刚刚拉开序幕
[31:04.13]所以未来还有很多变数
[31:05.75]也还有很多机会
[31:06.59]没错
[31:07.38]那我们今天聊了这么多
[31:08.84]从微软和open ai 到亚马逊和emproropic
[31:11.92]给大家梳理了一下他们在ai 领域里面的激烈角逐
[31:15.54]然后也一起展望了一下这个行业的未来的走向
[31:18.26]好了
[31:18.60]那这期节目咱们就到这里了
[31:20.10]然后感谢大家的收听
[31:21.60]咱们下次再见吧
[31:22.94]拜拜 拜拜