从数据到芯片，开发 AI 越来越昂贵，只有科技巨头能“玩得起”？

　　更多的训练数据、更大的模型 、更多的芯片和数据中心 ，这些推动人工智能（AI）进步的“基础设施 ”
，正推高科技公司的成本。

　　5 月，OpenAI 与美国新闻集团（News Corp）签订了一项五年内金额超过 2.5 亿美元的内容授权协议 ，允许前者使用后者的新闻出版物内容来回答用户查询并训练 AI 。此前
，图片提供商 Shutterstock 与苹果
、Meta、谷歌 、亚马逊等大型科技公司签订了 2500 万至 5000 万美元的交易，提供其庞大的图片和视频库用于 AI 训练
。

　　全球经济分析公司 BCA Research 美国股票首席策略师唐克尔（Irene Tunkel）对之一财经记者表示 ，科技公司在 AI 领域开展了大量工作，但除非销售的是 AI 相关的“工具和设备
”或云存储
，否则科技公司更多仍做的是 AI 资本支出，而不是靠 AI 挣钱。

　　然而 ，大量的资本开支需求无疑会将无力承担相应成本的公司甩在后面
，有能力在这场游戏中竞争的玩家仍将是我们熟知的科技巨头 。

　　“基础设施
”很贵 ，资本支出很高

　　唐克尔介绍
，在生成式 AI 的生态系统中，提供芯片和计算机硬件
、云平台和服务、数据库 、 *** 和分析等产品和服务的属于生成式 AI 的“基础设施公司” ，帮助模型的顺利开发和部署
。例如
，OpenAI 的研究员贝特克（James Betker）曾表示，训练模型的数据是越来越复杂、强大的 AI 系统的关键。

　　但数据该从哪来？据报道 ，生成式 AI 模型主要通过从公共网页中获取的图像
、文本、音频 、视频和其他数据（其中一些是有版权的）进行训练 。例如，OpenAI 在未经某视频社交网站或创作者许可的情况下
，转录了超过一百万小时的相关视频，以供其旗舰模型 GPT- 4 使用。元公司（Meta）也一直在使用旗下公司照片墙（Instagram）上的图片和视频来训练其模型 ，并只允许欧盟公民退出这一机制
。

　　随着法律诉讼的增多
，AI 公司开始选择付费。例如，线上社区 Reddit 称 ，该公司已通过向谷歌和 OpenAI 等组织许可数据赚取了数亿美元 。据报道
，AI 训练数据市场预计将在十年内从现在的约 25 亿美元增长到接近 300 亿美元
。

　　模型训练也并不便宜。OpenAI 首席执行官奥尔特曼（Sam Altman）表示，训练 GPT- 4 的成本超过 1 亿美元 。AI 初创公司 Anthropic 首席执行官阿莫代（Dario Amodei）也称 ，目前市场上的人工智能模型的训练成本约为 1 亿美元
。他说：“现在正在训练的模型
，以及将在今年晚些时候或明年年初推出的模型，成本接近 10 亿美元。我认为在 2025 年和 2026 年 ，我们的成本将接近 50 亿美元或 100 亿美元 。 ”

　　芯片支出更是一个大项目
。据报道
，英伟达的 H100 图形芯片售价约为 30000 美元。元公司首席执行官扎克伯格（Mark Zuckerberg）此前曾表示，公司计划在今年年底前购买 35 万块 H100 芯片 ，以支持其人工智能研究工作 。此外，亚马逊公司的云计算部门以每小时约 6 美元的价格向客户租用英特尔公司制造的大型主力处理器集群
。

　　在云服务中心方面
，每一座数据中心的成本都以亿来计算。例如，微软公司与阿联酋 AI 公司 G42 宣布 ，双方将合作投资 10 亿美元在肯尼亚建设一个数据中心
，投资 40 亿欧元在法国建设 AI 数据中心和云基础设施 。过去两年里，亚马逊也已承诺斥资 1480 亿美元在全球建设和运营数据中心 ，以应对 AI 应用和其他数字服务需求的激增。

　　总的来看
，微软在 4 月表示，最近一个季度的资本支出为 140 亿美元 ，比去年同期增长了 79%
，由于 AI 基础设施投资，这些成本“大幅增加”
。谷歌母公司 Alphabet 也表示 ，上一季度支出为 120 亿美元
，比去年同期增长 91%，并预计今年下半年的支出将“达到或超过
”这一水平。与此同时 ，Meta 也上调了对今年投资的预期，目前认为资本支出将达到 350 亿至 400 亿美元
，在这一区间的上限将增长 42% 。

　　反垄断部门怎么看

　　美国艾伦人工智能研究所（AI2）高级应用研究科学家凯尔·洛（Kyle Lo）认为，高额的训练成本将把小公司排除在“开发或研究 AI 模型”之外
。

　　凯尔·洛表示 ，对大规模
、高质量训练数据集的日益重视
，将把 AI 开发集中在少数拥有数十亿美元预算、能负担得起获取这些数据集的公司。合成数据或基础架构方面的重大创新可能会打破现状，但在近些年似乎都不会出现 。

　　“总的来说 ，管理对 AI 开发潜在有用内容的实体有动力锁定他们的材料
。 ”凯尔·洛说
，“随着数据访问的关闭，我们基本上在为一些早期数据获取者开绿灯 ，并且撤掉梯子
，其他人无法获得数据以赶上来。
”

　　目前，欧美英的反垄断机构也已经盯上了科技巨头在 AI 领域的地位 。

　　例如 ，英国竞争与市场管理局（CMA）在今年 4 月发布的报告中称
，AI 基础模型市场中主要参与者的合作关系可能通过其价值链加剧垄断
。5 月，美国司法部（DOJ）也宣布加强对 AI 领域竞争情况的关注。近日 ，美国司法部反垄断部门主管坎特（Jonathan Kanter）表示，过去 40 年的反垄断政策未能有效保护公众利益
，导致了少数公司对市场和信息流的控制 。他强调，内容创作者和开发者在当前市场环境中面临的高额费用 ，在大公司增加对内容创作和分发的控制时尤其如此
。

　　当涉及大科技公司收购 AI 初创公司时
，富而德律师事务所中国反垄断业务部主管杜宁（Ninette Dodoo）对之一财经记者表示：“欧盟和美国的监管机构正越来越具有干预倾向，同时他们具备的执法工具也有能力对所有并购案件发起法律挑战。”

　　金杜律师事务所合伙人吴涵律师告诉之一财经 ，中 、美
、欧在 AI 数字治理领域的监管在一定程度上均具有共性
，比如都重点关注 AI 系统的透明度披露、训练数据治理 、知识产权保护
、内容安全与等 。

　　（本文来自之一财经）

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