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主权AI真正战场浮现:三星把欧洲大模型装进晶圆厂
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周砚之联系作者:13764468101
那些永远不会公开的数据
这会进一步改变整个AI产业的竞争结构。
第一阶段大模型革命,本质上建立在一个极其互联网化的假设上:
世界上最有价值的数据,可以被集中起来。
网页、书籍、论文、代码、论坛、图片、视频——模型公司尽可能把整个人类公开知识压进一个模型,于是模型越大、数据越多、算力越强,能力就越强。
这天然有利于巨头。
因为数据可以集中,算力也可以集中。
但工业世界不是这样。
全球最有价值的一批数据,可能根本不会出现在互联网上。
ASML几十年积累的光刻设备数据不会公开。
TSMC和三星最核心的制程数据不会公开。
Airbus的飞机工程数据不会公开。
药企的实验数据、银行的风险数据、电网的实时运行数据、汽车公司的道路数据也不会公开。
而随着公开互联网数据越来越接近被充分利用,AI进一步深入现实世界,恰恰越来越依赖这些“不可能公开的数据”。
于是大模型产业可能出现一次非常重要的范式转换:
过去竞争的是谁能够把世界的数据集中到自己的模型里;
未来竞争的则可能是谁能够让自己的模型被允许进入世界最重要的数据里。
两者看起来只是语序颠倒,商业模式却完全不同。
前一种模式天然走向中心化:几家超级AI公司拥有最大的数据中心和最强模型,为全世界提供API。
后一种模式却天然更加分散:三星有三星的AI,ASML有ASML的AI,银行有银行的AI,电网有电网的AI。
基础模型仍然可以由几家公司提供,但真正创造价值的推理过程越来越多发生在客户自己的边界以内。
这也是为什么开源模型、本地部署、私有云和模型可迁移性,在工业AI时代可能比消费者AI时代重要得多。
不是因为工业企业喜欢开源。
而是因为它们不愿意把命门变成别人的API。
AI竞争的下一步是“信任半径”
因此,在ChatGPT月活、模型跑分之外,未来评价一家企业AI公司,也许需要增加一个新的指标:信任半径。
一个AI供应商究竟能够进入客户多深的地方?
最外围,是公开互联网信息。
再进去,是邮件、文档和会议记录。
再深一层,是企业源代码、研发资料和财务系统。
继续向内,则是产品设计、实时订单、供应链、客户数据库。
而最里面,是晶圆厂设备参数、电网调度、军事系统、银行核心交易、药物研发数据等直接关系企业乃至国家竞争力的数据。
AI越往里面走,市场规模越大,替代传统劳动的能力越强,但企业提出的控制要求也会指数级提高。
此时竞争的就不只是“谁的模型更聪明”。
而是谁可以本地运行,谁能够接受企业掌握密钥,谁能够被审计,谁容易替换,谁能够在断开公有云以后继续工作,以及出现极端地缘政治冲突时,谁不会突然停止服务。
这些问题在消费者AI时代看起来都很无聊。
到了工业AI时代,却可能比Benchmark重要得多。
所以三星同时大量使用ChatGPT、又把Mistral部署进半导体制造,并不矛盾。
恰恰相反,这很可能就是未来大型企业的标准AI架构。
外围使用全球最强、最方便的公有云AI。
中间层使用经过企业治理的模型服务。
到了最核心的数据和生产环节,则使用本地部署、可控制甚至可以与互联网物理隔离的模型。
一个企业内部最终可能同时存在十几个模型,就像今天同时存在Windows、Linux、Oracle、SAP和无数内部系统。
如果这个判断成立,“一个超级模型吃掉所有AI需求”的故事就需要打一个很大的折扣。
未来真正价值最高的AI,未必天天出现在消费者面前。
它可能藏在一座没有窗户的晶圆厂里,根据数十亿条设备数据调整一道工序;
可能运行在银行内部,实时判断资金和风险;
可能进入电网,根据几千万个节点调整供需;
也可能跟着航空发动机、药物实验室和军工研发系统一起运行。
这些系统不会有十亿月活,也不会每天登上App Store排行榜。
但是它们控制的是现实世界最值钱的资产。
所以,真正成熟的“主权AI”,也许并不是每个国家都再造一个ChatGPT。
它甚至不要求所有模型都由自己制造。
主权真正意味着:不是所有东西都必须自己造,但最重要的东西必须始终由自己控制。
三星可以使用美国的ChatGPT,也可以使用法国的Mistral。
关键不是模型来自哪里。
关键在于,当AI终于进入晶圆厂最深处时,三星仍然知道数据在哪里、模型在哪里,以及那个最终决定自己制造能力的开关,究竟握在谁手里。
标签- 责任编辑: 周砚之
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