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当平台发生转变时，新的基础设施层就会出现
当基础设施出现创新时，例如随着大型云平台的崛起，就会在软件堆栈中创造出新的层级，并释放出巨大的价值。亚马逊网络服务（2006 年推出）、微软 Azure（2010 年）和谷歌云平台（2013 年）目前的运行率收入已达 1730 亿美元，占所有公共软件收入的 30%。随着规模经济的不断扩大，云计算平台已按上市顺序占据主导地位，其中 AWS 占 33%，Azure 占 22%，GCP 占 10%。
在人工智能时代，同样的市场力量已经出现在模型层，OpenAI 在竞争中处于领先地位，这与 AWS 早年的情况类似。这一次，AWS 和其他大型云计算公司是现任者。他们将人工智能视为其传统云计算业务的延伸。考虑到运行人工智能模型的高计算需求、当前的芯片短缺以及这些云提供商在提供自己的芯片或在第三方芯片上构建数据中心容量方面的能力，大多数云提供商都推出了自己的基础模型，以便在计算层和模型层展开竞争。
云计算的本质还在基础设施和应用之间建立了一种共生关系，这种关系将随着人工智能基础设施的发展而继续存在。核心基础架构为应用释放了新的机遇，而应用数量的扩展增加了对基础架构的需求，从而推动基础架构提供商更快地走向成熟。
防御性最终决定长期价值
从长远来看，人工智能的价值最终取决于可防御性。在 SaaS 时代，最大的可防御性来源通常是难以复制的技术（如 Databricks）、作为企业工作流和下游应用基础的平台记录系统（如 Salesforce）、直接嵌入产品体验的网络效应（如 Slack），以及通过释放客户反馈飞轮来促进产品扩展的市场主导地位（如 Workday）。
我们预计，在人工智能时代，所有这些可防御性来源都将同样重要。但是，人工智能产品背后的底层技术也带来了新的潜在竞争优势。我们的早期合作伙伴已经撰文介绍了生成式人工智能平台中的价值获取，并将继续探索人工智能基础设施中的可防御性。在此，我们将分享我们评估成长期人工智能公司可防御性的早期框架，此时，竞争优势将从早期理论过渡到决定长期市场输赢的因素。
2019 年，我们曾写道，为什么我们认为在许多情况下，数据护城河可能是一个空洞的承诺。然而，随着越来越多的人工智能初创企业走向成熟，我们看到，当人工智能产品依赖专有数据或数据规模作为关键要素和关键差异化因素时，数据提供了持久的竞争优势。例如，贵金属勘探公司KoBold Metals与大型矿业公司签订商业协议，独家获得他们对各种勘探地点的历史记录，从而提供了竞争护城河。作为一家国防初创企业，Anduril 必须赢得合适的联邦合作伙伴，才能获得敏感数据。Flock Safety 为执法部门收集了最大的计算机视觉数据，通过提供摄像头硬件，可以在从捕捉到实施的整个生命周期内控制数据。这就开启了一个飞轮：更多客户→更多摄像头→更多数据→更好的预测→更安全的社区→更多客户，等等。
虽然数据护城河在人工智能可防御性辩论中往往最受关注，但生成式人工智能的最新周期也引入了其他新的潜在可防御性载体。Character.AI具有产品网络效应，当用户体验产品时，其使用情况就会成为训练数据，从而改善产品体验。Midjourney 专注于开发性能最佳的专有基础模型，以便在此基础上创建最佳的应用层用例。
在生成式人工智能产品的第一阶段，一些潜在的防御来源可能会有利于 SaaS 时代的现有企业。例如，在 SaaS 时代实现规模化的公司可以利用人工智能在成熟的工作流程功能之上添加一个相对较薄的自然语言用户界面。在这种情况下，现有企业一开始就可以推出具有强大功能的人工智能生成产品，即使这些功能实际上并不是新的，只是以一种新的方式呈现在用户面前。同样，如果现有厂商能够向传统客户群销售产品，或将自己定位在强大的安全性或合规性声誉上，那么它们就可能拥有优势。
我们认为，人工智能将彻底重塑软件的工作流程和用户界面，因为人工智能软件越来越多地充当预测和执行系统，而不仅仅是记录系统。我们已经看到了这种转变发生的速度，这意味着那些能够吸引人工智能人才并快速进行分销的灵活公司将处于制胜的有利地位。
长远来看消费者是赢家
无论防御性从何而来，也无论最终谁能获得市场价值，消费者终将是最大的赢家。2019 年的一篇论文发现，消费者对“免费”产品的重视程度令人震惊，他们愿意为搜索引擎支付1.75万美元，为电子邮件支付8.4万美元，为流媒体服务支付1.2万美元。
考虑到已经出现的各种有趣的消费者应用--全天候服务的虚拟治疗师、掌握全部医学知识的医生、处理日常生活中所有单调细节的自动秘书助理--人工智能带来的消费者增加规模肯定会刺激一波难以置信的创新浪潮。如果说软件史告诉我们什么是创新，那就是伟大的企业家总能在每个新技术时代找到建立重要、持久公司的方法。
来源：华尔街见闻 赵颖 共2页 上一页 [1] [2]
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