两家公司都强调,已签署的合同依然有效,并将这一举动描述为正常的容量管理。微软表示,其财政年度(至 6 月结束)仍计划投入 800 亿美元。AWS 全球数据中心副总裁在 LinkedIn 上写道,“我们近期的扩展计划并未发生任何根本性变化。”
AI 建设确实在进行,但步伐可能正在发生变化。虽然云服务提供商在公开场合坚持扩展计划未变,但最近的租赁暂停暗示幕后正进行更为谨慎的重新调整——这预示着 AI 热潮可能不会以亚马逊和微软预期的那种不懈速度推进。
这种转变的一种解释是单纯的过度投入。根据 CNBC 的报道,上周 UBS 发布的一份报告得出结论,微软此轮撤退可能源于在最初的 AI 热潮期间投入过度。报告称,微软在两年内的租赁资本支出增长了 6.7 倍,目前租赁义务总额约为 1750 亿美元。随着对这项技术实际应用方式和电力需求有了更清晰的认识,微软正在取消那些不再具备即时意义的早期项目。UBS 表示,他们几乎没有发现突发的需求低迷是促使战略调整的主要原因。
AI 生态系统内部的成本压力不断累积。仅在计算能力上,对 OpenAI 最先进模型的一次查询可能就花费高达 1000 美元。尽管 ChatGPT 的高级访问服务每月收费 200 美元,但 OpenAI CEO Sam Altman 在一月份表示,该订阅服务尚未实现盈利。
即便是科技高管也开始承认炒作与实际成果之间存在差距。微软 CEO Satya Nadella 最近坦言,迄今为止,AI 尚未产生多少可衡量的价值。他的言论反映出更广泛的疑虑,即生成式 AI 是否能够带来可持续回报——或基础设施投资是否已远远超前于现实需求。
外部因素正在加剧这一挑战。特朗普总统提出的关税政策使进口设备成本大幅上升的可能性增大,而科技股在更广泛的市场波动中也承受着压力。与此同时,许多地区正面临电网容量的限制,这限制了新增数据中心的能力;各地对大型设施的反对声音也在不断增强,因为社区对不断上升的电力需求、土地使用和水资源消耗表示担忧。
未来 AI 基础设施的规模可能会显著放大这些压力。根据乔治城大学、Epoch AI 与 RAND Corporation 的研究人员近期的一项研究,如果当前趋势持续,到 2030 年,领先的 AI 数据中心每个可能将耗资 2000 亿美元,内含 200 万个 AI 芯片,并需要相当于九座核反应堆的电力。
这一撤退恰逢前所未有的投资热潮。据 Synergy Research Group 表示,目前全球有超过 500 个数据中心设施正处于规划和建设阶段。该机构称,亚马逊、微软和 Google (GOOGL) 现在占据了所有超大规模数据中心容量的 59%。每家公司都承诺将投入数十亿美元于资本支出,主要用于支撑生成式 AI 模型。
与此同时,AI 基础设施支出与 AI 创收之间的差距持续扩大。Sequoia Capital 合伙人 David Cahn 在 2024 年 6 月的一项分析中估计,这一不匹配现已膨胀成一个 6000 亿美元的缺口——而仅在九个月前,这一差距还仅为 2000 亿美元。
目前,云服务提供商仍坚持他们的公开声明:扩展计划保持不变。但那些较为低调的信号——租赁暂停、早期项目取消、成本上升以及快速变化的竞争态势——表明,幕后情况远比表面上看起来更为复杂。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨如何使用生成式AI和大语言模型作为倾听者,帮助用户表达内心想法。许多主流AI如ChatGPT、Claude等被设计成用户的"最佳伙伴",或试图提供心理健康建议,但有时用户只想要一个尊重的倾听者。文章提供了有效的提示词技巧,指导AI保持中性、尊重的态度,专注于倾听和理解,而非给出建议或判断。同时提醒用户注意隐私保护和AI的局限性。
北京大学团队开发出WoW世界模型,这是首个真正理解物理规律的AI系统。通过200万机器人互动数据训练,WoW不仅能生成逼真视频,更能理解重力、碰撞等物理定律。其创新的SOPHIA框架让AI具备自我纠错能力,在物理理解测试中达到80.16%准确率。该技术将推动智能机器人、视频制作等领域发展,为通用人工智能奠定重要基础。
人工通用智能和超级人工智能的出现,可能会创造出一种全新的外星智能形态。传统AI基于人类智能模式构建,但AGI和ASI一旦存在,可能会选择创造完全不同于人类认知方式的新型智能。这种外星人工智能既可能带来突破性进展,如找到癌症治愈方法,也可能存在未知风险。目前尚不确定这种新智能形态是否会超越人类智能,以及我们是否应该追求这一可能改变人类命运的技术突破。
香港大学和蚂蚁集团联合推出PromptCoT 2.0,这是一种让AI自动生成高质量训练题目的创新方法。通过"概念-思路-题目"的三步策略,AI能像老师备课一样先构思解题思路再出题,大幅提升了题目质量和训练效果。实验显示该方法在数学竞赛和编程任务上都取得了显著提升,为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。