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A16Z最近又发了一篇有意思的文章，谈到他们认为的生成式AI价值捕获问题，比如说目前生成式AI在商业化落地存在哪些问题？价值捕获最大的部分在哪？笔者翻译后对部分内容进行了注解。第一部分见：A16Z | 生成式AI的机遇与挑战分析（上）这篇是文章的第二部分：除了行业存在的问题之外，还讲解了到底哪块能捕获最大的价值。（请注意：这些大部分都是A16Z的Portofolio，请大家本着客观理性的态度阅读，本文不构成任何投资建议或者对项目的推荐）
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作者 |Matt Bornstein, Guido Appenzeller, and Martin Casado
翻译&注释| 阿法兔
*本文为下部分，5000字左右
不过，模型供应方还面临着问题：
商业化。普遍观点认为，随着时间的推移，人工智能模型的性能将趋于一致。在与APP开发人员交谈时，目前这种性能一致的现象还没有发生，因为在文本和图像模型中都有排名靠前的选手。这些公司的优势，不在于独特模型架构，而是基于很高的高资本要求、专有的产品互动数据和稀缺的AI人才。
但是，这些能够成为一家公司长久可持续的优势吗？
脱离模型供应商的风险。依靠模型供应商是很多APP公司起步的途径，它们甚至靠供应商发展业务，但是，一旦达到规模，APP开发商，就有动力建立和/或托管自己的模型。许多模型供应商的客户分布并不均衡，少数应用程序掌握了大部分的收入。如果这些客户不用供应商的模型，转向自己内部进行人工智能模型开发，怎么办？
资本会很重要吗？生成式人工智能的愿景太大了，以至于许多模型供应商已经开始将公共利益纳入其使命。这一点也没有妨碍他们的融资。但需要讨论的是，模型供应商是否真有意愿去获取价值，以及他们是否应该得到这些。
得基础设施得天下。
生成式人工智能中的所有，都会使用云托管的GPU（或TPU）服务。无论是模型供应方还是研究实验室，运行训练工作负载，还是托管公司运行推理/微调，FLOPS是生成式人工智能的关键。
（阿法兔研究笔记注释：FLOPS是floating point operations per second的缩写，意思是每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。通常我们去评价一个模型时，首先要看它的精确度，当精确度不行的时候，你和别人说我的模型预测的多么多么的快，部署的时候占的内存多么多么的小，都是白搭。但当你模型达到一定的精确度之后，就需要更进一步的评价指标来评价模型：
因此，生成式人工智能领域的很多资金，最终都流向了基础设施公司。粗略估计的话，平均而言，应用程序公司在推理和每个客户的微调上花费了大约20-40%的收入。而这笔收入通常是直接支付给云供应商的计算实例或第三方模型供应商，供应商反过来又将大约一半的收入用于云基础设施。因此，我们可以推测：今天生成式人工智能总收入的10-20%是给了云供应商
除此之外，训练自己的模型的初创公司，也已经融资数十亿美元的风险资本，而其中大部分（在早期轮次中高达80-90%）通常也是花云供应商身上。许多科技公司每年在模型培训上花费数亿美元，它们要么与外部云供应商合作，要么直接与硬件制造商合作。
对于一个AIGC新生市场来说，其中大部分是花在三大云上：亚马逊云科技（AWS）、谷歌云（GCP）和微软Azure，这些云供应商每年总共花费超过1000亿美元的资本支出，以确保拥有最全面、最可靠和最具成本竞争力的平台。
特别是在生成式人工智能这块，这几家云厂商可以优先获得稀缺的硬件（如Nvidia A100和H100 GPU）
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（阿法兔注释：A100就长下面那样
也可以读这篇文章：突发 | 关于美国停止英伟达对华销售部分产品的解读20220901
于是乎，竞争出现，比如像甲骨文这样的挑战者，再或者如Coreweave和Lambda Labs这样的创业公司，已经通过专门针对大型模型开发商的解决方案迅速发展，在成本、可用性和个性化的支持方面进行竞争，这些公司还公开了更细化的资源抽象（即容器），而大型云由于GPU虚拟化的限制，只提供虚拟机实例。
【阿法兔研究笔记注释：举个例子，我们想在互联网上购物、发消息、使用网上银行，都是在和基于云的服务器进行交互。也就是说，当我们在用客户端（移动手机、电脑、Ipad )进行各种操作时，都需要向服务器发出请求，每个操作都需要对应的服务器要处理每个请求，之后返回响应。
成千上万个用户成同时进行的大量的请求和相应，需要很强的计算能力（想想我们在双十一购物的时候，无数用户同时疯狂下单，购物车会突然很卡），这时候，计算能力就很重要了。前面我们说过，虚拟机属于计算能力的一部分，在我们使用云服务商的云计算解决方案时，可以根据企业目前的能力和需求，选择使用虚拟机。
啥是虚拟机呢？
就是计算机系统的仿真器，可以在一个完全隔离的系统中，提供我们真实计算机的功能。系统虚拟机可以提供一个可以运行完整操作系统的完整系统平台，例如我们用的Windows系统。MAC OS系统等。程序虚拟机就是，可以在仿真器里单独运行计算机程序。也就是说，如果购买了云服务商提供的虚拟机，就像从云服务商那里买了一块地，之后就可以在虚拟机上面安装各种软件和运行各种任务，就像我们在自己买来的土地上自由改造，盖房子一样。
什么是容器？容器，我们通常会理解为，饭碗、器皿等可以装东西的工具。IT里常说的容器技术又是什么？其实, 这个词语来自于Linux Container翻译，在英文里，Container这个单词有集装箱、容器的含义（在技术的比喻上，容器主要的含义是偏集装箱的）。但是由于容器在中文中读起来更顺口，我们就使用中文的容器作为常用词语。如果想要形象的理解Linux Container技术，读到这里的你，脑海中可以想象出海边货运码头的集装箱。
货运码头里的集装箱是运载货物用的，它是一种按规格标准化的钢制箱子。集装箱的特点是，都是方形的，并且格式划一，可以层层叠放。
这样一来，货物在集装箱内可以放入巨型货运轮船，需要运送货物的生产厂商就可以更加快捷方便地运送货物，集装箱的出现，为生产商提供更高效的运输服务。根据这种方便运输服务，为了在中文环境能够容易地使用，计算机世界里引用了容器这一形象的概念。
咱们继续读文章】
我们认为，迄今为止生成式AI的最大赢家，是负责运行绝大部分人工智能工作负载的英伟达Nvidia。英伟达在2023财年第三季度的数据中心GPU收入为38亿美元，其中有很大一部分用于生成式AI的使用案例。
英伟达通过几十年以来对GPU生态的投资，和学术界的长期深入应用，围绕这一业务建立了强大的护城河。最近的分析发现，Nvidia的GPU在研究论文中被引用的次数是顶级AI芯片初创公司的90倍。
当然，也存在其他硬件的选择确实存在，包括谷歌TPU；AMD Instinct GPU；AWS Inferentia和Trainium芯片；以及Cerebras、Sambanova和Graphcore等初创公司。
英特尔公司以自家高端Habana芯片和Ponte Vecchio GPU进入市场。但到目前为止，英特尔新芯片中很少有占据重要市场份额的。其他两个值得关注的例外是谷歌和台积电，前者的TPU已经在稳定扩散社区和一些大型GCP交易中获得牵引力，后者被认为制造这里列出的所有芯片，包括Nvidia GPU（英特尔使用自己的工厂和台积电混合制造芯片）。
我们发现：基础设施是存在有利可图的、持久的、似乎可以防御的堆栈层
但是，基础设施公司需要回答的问题包括：
无状态工作负载这个怎么办？这个意思就是说，无论你在哪里租用Nvidia GPU都是一样的。大多数人工智能工作负载是无状态的，即模型推理不需要附加数据库或存储（注释：它不需要外部的存储或者数据库，除了模型权重本身）。这意味着人工智能工作负载可能比传统的应用工作负载更容易在云端迁移。在这种情况下，云供应商如何创造粘性，防止客户跑到更便宜的选择？
芯片要是不稀缺了，咋办？云提供商和Nvidia的定价，因为GPU稀缺供应而可以卖得很贵。有供应商告诉我们，A100的上市价格自推出以来，已经持续上升，而这对计算硬件来说是非常不寻常的。那么，当这种供应限制最终通过增加生产和/或采用新的硬件平台而消除时，对云供应商有啥影响？
新晋云能否突破重围？我们认为垂直云将以更专业的产品从三巨头手中夺取市场份额。到目前为止，在人工智能领域，新来的云选手，已经通过适度的技术差异化和Nvidia的支持，获得了动力。比如说，现有的云供应商既是他们的最大客户，也是新兴的竞争对手。那么，对这些新兴云公司来说，长期的问题是，能否克服三大巨头的规模优势？
那么，价值到底在哪部分会累积最多？我们怎么投，可以捕获最大的价值？
目前还没有清晰的答案，但是，根据目前掌握的生成式AI早期数据，结合对早期AI和机器学习创业公司的经验，做出以下判断：
在今天的生成式AI中，几乎不存在任何意义上的系统性护城河。我们看到目前的应用程序，产品差异化不大，这种迹象非常明显。原因在于，这些应用使用的是类似的人工智能模型。所以，目前模型面临的，是无法判断它们在更长周期内的差异化到底在哪，它们是在类似的数据集和架构上训练的；而云供应商同样，大家的技术基本趋同，因为运行相同的GPU；甚至硬件公司，也会在相同的工厂生产芯片。
当然，仍有标准护城河——规模护城河存在，比如说同样的创业公司，我比你更能融资，我的融资能力更强；或者供应链方面的护城河，我有GPU，你没有；或者是生态系统护城河，比如说我软件的用户比你多，且开始的早，我有时间和用户规模壁垒；再或者算法护城河，比如说我的算法就是比你更强大。销售领域的护城河，我就是比你会卖货，我是渠道上的佼佼者；再或者就是数据这块的护城河，比如我收集的数据比你多。
但是，这些护城河都无法在长期上具备优势，且不可持久。而且，目前要判断强大的、直接的网络效应到底会在这些堆栈的那一层占据优势，目前还为时过早。
根据现有的数据，目前还无法判断在生成式人工智能领域，是否会出现长期的、赢家通吃的机会。
听起来有些奇怪，但对我们来说，这是好消息。
正是因为整个市场的潜在规模难以把握，它和软件和所有人的尝试均息息相关。我们预计会有很多参与这个市场的选手，大家会在生成式AI堆栈的各个层面进行良心竞争。我们期望，横向和纵向都能跑出来成功的公司。
但是，这是由终端市场和用户决定的。例如，如果终端产品的主要差异化在于人工智能技术本身，那么垂直化（即把面向用户的应用程序与本土模型紧密结合这块）领域很可能会胜出。
而如果人工智能是一个更大的、长尾的功能集的一部分，那么横向化也许才是真正的趋势。当然，随着时间的推移，我们也应看到更多传统的护城河的建立，甚至会出现一些全新的护城河。
无论怎样，可以肯定的一点是，生成式人工智能改变了行业。所有人都在持续学习，有大量的价值将被释放出来，而科技生态将因此而改变。所有人都在努力的路上。
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