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人工智能正在扼杀网络。有什么可以拯救它吗?

经济学人: ChatGPT 及其竞争对手的崛起正在破坏互联网的经济交易 大约从去年年初开始,马修·普林斯开始接到大型媒体公司首席执行官们的担忧电话。他们告诉普林斯,他们的公司面临着一个严重的新网络威胁。普林斯的公司Cloudflare为大约五分之一的网络提供安全基础设施。“我问,‘什么?是朝鲜人吗?’”他回忆道。“他们说,‘不,是人工智能’。” 这些高管们已经发现了一个趋势的早期迹象,并且这一趋势后来愈发清晰:人工智能正在改变人们浏览网页的方式。当用户向聊天机器人而非传统搜索引擎提出问题时,他们得到的是答案,而不是需要点击的链接。其结果是,从新闻提供商、在线论坛到维基百科等参考网站等“内容”发布者,其流量正在急剧下降。 随着人工智能改变人们的浏览方式,它正在改变互联网核心的经济交易。长期以来,人流量一直通过在线广告进行货币化;如今,这种流量正在枯竭。内容生产者正迫切地试图找到新的途径,让人工智能公司为信息付费。如果他们做不到,开放网络可能会演变成截然不同的局面。 自2022年底推出Chat GPT以来,人们开始接受一种全新的在线信息搜索方式。Chat GPT的开发者Open AI表示,约有8亿人使用这款聊天机器人。它是iPhone应用商店中最受欢迎的下载应用。苹果公司表示,4月份其Safari浏览器的常规搜索量首次出现下降,因为人们转而向AI提问。Open AI预计将很快推出自己的浏览器。它的崛起如此引人注目,以至于好莱坞正在筹备一部改编电影。 随着Open AI和其他新兴公司的蓬勃发展,占据美国约90%传统搜索市场的谷歌也在其搜索引擎中加入了人工智能功能,力求跟上时代的步伐。去年,谷歌开始在某些搜索结果前添加人工智能生成的“概览”,如今这种功能已变得无处不在。今年5月,谷歌推出了“人工智能模式”,一个类似聊天机器人的搜索引擎版本。该公司承诺,借助人工智能,用户可以“让谷歌帮你完成谷歌搜索”。 图表:《经济学人》 然而,随着谷歌的“谷歌搜索”式推广,人们不再访问那些收集信息的网站。监测超过1亿个网站流量的Sameweb估计,截至今年6月,全球搜索流量(人工搜索)下降了约15%。尽管一些类别,例如爱好者网站,表现良好,但其他类别却受到了重创(见图表)。受影响最严重的网站往往是那些可能经常回答搜索查询的网站。科学和教育网站流失了10%的访客。参考网站流失了15%。健康网...

超级明星程序员赚得盆满钵满,其他人则没那么多

 经济学人: 对于一些 AI 专家来说,薪酬正在飞涨 卢卡斯 ·贝耶尔 并不是名人。但在硅谷机器学习人才济济的世界里,他却被视为名人。贝耶尔曾是 Open  AI的研究员,上个月宣布他将离开 Chat  GPT 背后的人工智能 (  AI  ) 实验室 ,加入社交媒体巨头 Meta, 后者也雄心勃勃地 进军 AI 领域。有传言称,Meta 的老板马克·扎克伯格将开出 1 亿美元的薪酬来挖角 AI 专家,贝耶尔澄清说,他并没有拿到九位数的合同。他之所以需要这么说,恰恰反映了外界对人才的狂热程度。 图表:《经济学人》 然而,对少数超级明星软件工程师的争夺掩盖了其他所有人的低迷。随着 类似Chat  GPT的生成式 人工智能 改变了代码编写方式,各大公司正在重新考虑他们需要多少程序员。根据招聘网站 Indeed 的数据(见图 1),自 2022 年初以来,美国软件开发人员的招聘信息下降了三分之二以上。今年 1 月,商业软件制造商 Salesforce 的老板马克·贝尼奥夫表示,由于人工智能工具提高了生产力,他的公司今年不会再招聘软件工程师 。5 月,科技巨头微软裁员约 6000 人,其中许多是工程人员。 图表:《经济学人》 其结果是薪酬出现了分化。时事通讯《The Pragmatic Engineer》的 Gergely Orosz 和追踪员工薪酬的网站 levels.fyi 分析了 2022 年初至 2025 年初期间入职且至少有五年经验的美国软件开发人员的薪资情况。薪资最高的是Open  AI 等精英 人工智能 实验室,以及同样大力投资机器学习的 Jane Street 等对冲基金。这一层级的开发人员的年薪中位数超过 40 万美元。在此之下的是科技巨头,包括 Alphabet、微软以及直到最近的 Meta,这些公司的中位数薪资接近 30 万美元。大多数其他公司的经验丰富的开发人员的薪水要低得多。他们的中位数约为 18 万美元(见图 2)。 顶级程序员的数量非常少。一位招聘人员估计,全球只有几百人具备开发尖端 人工智能 模型所需的数学能力、研究能力和工程经验。他们往往在几家 人工智能 公司磨练经验,包括 Open  AI 、Anthropic 和 Alphabet 的 DeepMind 实验室...

一条AI指令耗费多少电量?

 WSJ: 它们就在那里。金色的盒子,比红眼航班上的幼儿还吵闹,比热浪中的篝火还要滚烫,比一座私人加勒比海岛还要昂贵。 是的,是货真价实、正在运行的英伟达(Nvidia) GPU。 我被严令“只许看不许摸”,说得好像我会去舔那个金属网罩似的。光是站在那里,我就能听见并感受到电力被吞噬的动静。 我们都听说过AI对能源永不满足的胃口。根据美国能源部和劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Lab)的一份报告,到2028年,像我这次在弗吉尼亚州阿什本参观的这种数据中心,可能会消耗高达全美12%的电力。 是的,我们就是问题所在,是我们自己。每当我们要求AI写一封电子邮件、画一幅动漫风格的乔治·华盛顿(George Washington)肖像,或者生成一段猫咪后空翻的视频时,我们都在那些巨大的GPU机房里引发又一阵轰鸣。 我想知道的是,我的AI任务究竟消耗多少电能?相当于给一部手机充电?还是给一台笔记本电脑充电?用电烤架烤一块牛排?还是为我的整栋房子供电? 在我深入研究、参观了一个数据中心、“骚扰”了几乎所有主要AI公司、以及(没错)在用上了那个电烤架之后,我得到了一些答案。但这还不够。科技公司需要就它们为x x我们所消耗的能源,向我们透露更多信息。 运作过程 让我们从一个近来很受欢迎的例子说起:“生成一段一只猫从奥运会跳板上跳水的视频”。在你敲下回车键的那一刻,该提示词就会被发送到一个巨大的数据中心。 提示词抵达后,便会启动推理过程,也就是由预训练的AI模型来解读并回应你的请求。在大多数情况下,一排排强大的英伟达GPU会开始工作,将你古怪的想法变为更古怪的现实。来自亚马逊(Amazon)、谷歌(Google)或Groq等公司的竞争对手芯片也开始被用于推理。模型训练本身则发生在更早阶段,使用英伟达的芯片完成。 我看到的那个由英伟达H100 GPU组成的“超级计算集群”(SuperPod)所在的设施,由Equinix负责运营。该公司是全球最大的数据中心运营商之一,提供云基础设施,如今也提供AI服务。 Equinix负责客户成功事宜的高级副总裁克里斯·金(Chris Kimm)表示,虽然AI训练几乎可以在任何地方进行,但推理最好在地理位置上更靠近用户的地方完成,以实现最佳的速度和效率。 能源消耗 如果各大AI公司真的愿意分享相关信息,...

人工智能估值濒临失衡

 经济学人: 人工智能编程, 即利用生成式人工智能 (  AI  ) 而非传统编程技能   编写软件的能力,在硅谷风靡一时。但它有一个近亲——氛围估值。氛围估值指的是风险投资家能够为 AI 初创公司提供高额估值,而无需考虑传统电子表格的衡量标准。 最 典型的例证是米拉·穆拉蒂 (Mira Murati),她曾任 Open  AI 的首席技术专家 ,几乎一夜之间就跻身富豪阶层。据报道,她的 人工智能 初创公司 Thinking Machines Lab 在第一轮融资中就以 100 亿美元的估值筹集了 20 亿美元,当时该公司还没有制定出具体的战略,更不用说营收了。 Murati 女士的成功可以归功于其公司拥有一批前开放 人工智能 研究人员。像 Meta 这样的科技巨头正在 为这样的 人工智能巨星 提供巨额资金 。然而,风险投资 (  VC  ) 大佬们表示,即使对于不那么受人尊敬的初创公司,预计收入增长、客户流失和现金消耗等传统估值指标也不再像以前那么神圣了。部分原因是 人工智能 发展太快,很难做出可靠的预测。但这也是大量投资涌入生成人工智能的 结果 。 曾经可靠的指标如今最有可能贬值,那就是年度经常性收入 (  ARR  ),它是许多初创公司估值的核心。对于像大多数 人工智能 公司一样以软件即服务的形式销售的公司来说,ARR 过去很容易衡量。根据用户数量,取一个典型的月订阅量,然后乘以 12。此外,它还拥有强大的留存率。客户流失率通常低于每年 5%。由于边际成本较低,初创公司在开始盈利之前几乎不需要烧钱。总的来说,ARR 为估值奠定了稳定的基础。 但人工智能 初创公司的情况并非如此 。一些公司的收入增长异常迅速。拥有热门编程工具 Cursor 的 Anysphere本月年度经常性 收入 (ARR) 飙升至 5 亿美元,是 1 月份的五倍。另一家软件编写工具 Windsurf 在 5 月份被 Open  AI 以 30 亿美元收购之前,也经历了惊人的增长。 但这种增长的可持续性如何? 风险投资 公司Altimeter Capital的Jamin Ball指出,许多公司都在尝试各种 人工智能 应用,这表明他们虽然充满热情,但并未专注于任何一款产品。他打趣道,这种“来得快,去...