人工智慧的發展速度如此之快，以至於連科學家都難以跟上。在過去的一年裡，機器學習已經可以生成真假難辨的照片和基本的小短片，甚至開始在編寫程式與文章。
根據倫敦風險資本投資者Ian Hogarth和Nathan Benaich每年都會發布的《人工智慧狀況》報告，可以看到今年人工智慧的蓬勃發展，各大巨頭與新創在AI軟體百花齊放；但也可以發現，反而是AI硬體被Nvidia單獨佔有主導地位。
AI軟體市場與硬體市場的競爭大不同
今年的AI觀察報告提出的一點就是，老牌科技巨頭及其附屬AI研究實驗室尚未壟斷人工智慧的開發，而是有大大小小的軟體公司與新創團隊專攻各領域的人工智慧模型。
雖然Alphabet（其旗下包含Google Brain和Deepmind）、Meta、Microsoft和OpenAI（現在與 Microsoft 密切合作）正在開發以自然語言處理圖像和影片生成的基礎模型，但他們並不是人工智慧領域中少數的玩家。不少小型組織的AI研究人員，或資金充足、風險投資支持的初創公司正在用自己的模型挑戰這些科技巨頭及他們的實驗室；例如以色列初創公司AI21Labs擁有大型語言模型 Jurassic、韓國網路軟體公司Naver的人工智慧研究實驗室Clover等等。
「軟體業的傳統『教條』都是要求集中化，」Benaich說，「例如Google、蘋果、Facebook勝出並打造了最好的產品，因為成功會再帶來成功，且他們會持續吸納所有人才，並擁有最多的計算能力。」但人工智慧軟體沒有顯示出同樣的趨勢。「去年和今年，我們從許多研究團體中看到了很多顯卓的成果。進步並不是集中的。」
較新的參與者也讓他們的人工智慧模型成為開源的資源，這樣任何人都可以在使用這些資源來開發。例如Eleuther AI建構了GPT-NeoX，可以說是使用OpenAI的GPT開源資源來跟OpenAI對抗；且Eleuther AI是在Google數據中心免費使用Google的處理器。
今年成為話題的AI製圖軟體Stability AI也推出了相當受歡迎、由文字生成圖像的開源系統Stable Diffusion，其程度不輸OpenAI的DALL-E。而DeepMind模擬蛋白質折疊的模型AlphaFold也已提供開源版本。
市場也還是對商業AI軟體的初創公司抱有相當大的興趣。儘管經濟疲軟，風險資本市場普遍撤回資金，去年對這類公司的投資總額下降了33%，但預計到2022年底，總額仍將達到415億美元，高於了2020年。在其產品中使用人工智慧的公共和私營軟體公司的企業總價值目前總計2.3兆美元，比2021年下降了約26%，但仍高於2020年。
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雖然AI軟體的競賽對新玩家仍然敞開著大門，但談到運行這些AI的硬體設備時，情況就大不相同了。在AI的硬體領域，Nvidia的圖形處理器維持著主導地位，而AI專用晶片新創公司似乎較難取得大步的進展。
《人工智慧狀況》報告指出，僅Nvidia的數據中心年收入就有130億美元，SambaNova（51億美元）、Graphcore（28億美元）和Cerebras（40億美元）等晶片新創公司的估值都比不過。使用Nvidia硬體設備的論文數量是使用Google的TPU的78倍，而使用Graphcore的居次。
Benaich表示，Nvidia成功的關鍵與其說是硬體本身，不如說是應用程式介面讓開發人員能夠在Nvidia的GPU上直接運行AI應用程式，而這種GPU被稱為Cuda。正是Cuda使Nvidia能夠持續吸引客戶，Nvidia也仍在改進Cuda，使其更快運行更大的AI模型。
未來AI展望：生成聲音、硬體獨佔、與內容平台合作
每年，Hogarth和Benaich都會以對下一年的預測來結束報告。今年的報告中有幾個有趣觀點：
- 2023年9月前，將會開發出人工智慧生成的音效，且人工智慧產業將吸引超過 100,000名開發人員投入。
- AI專用晶片新創公司無法與Nvidia競爭市占率，可能將導致一些晶片新創公司被關閉或被收購。
- Reddit等大型用戶生成內容的平台，可能將與AI生成模型的主要公司（如 OpenAI）達成商業許可協議，讓這些網站的數據語言資料提供給AI作為訓練。
責任編輯：錢玉紘
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