矽谷巨頭瘋狂投資AI領域達12.3兆 分析曝「怕錯失良機」心態
 
                                                【編譯張翠蘭/綜合報導】人工智慧(AI)熱潮席捲全球,根據美媒周四(10/30)報導,矽谷最大的幾家公司計劃今年在人工智慧領域投入4000億美元(約12.3兆元台幣),金額空前高漲。然而各家公司仍表示這遠遠不夠。分析指出,科技巨頭們都抱持著「害怕錯失良機」的心態,擔心投入不足而導致競爭劣勢。
《華爾街日報》10月30日報導,在過去48小時內,社群龍頭臉書母公司Meta、搜尋龍頭Google母公司Alphabet、軟體巨擘微軟(Microsoft)和電商龍頭亞馬遜(Amzaon)都向投資人宣布,將在2026年增加在AI領域的支出。
Meta表示,由於同時要訓練新的AI模型並為其現有產品提供支持,該公司仍面臨產能限制。微軟表示,由於客戶對資料中心驅動型服務的需求旺盛,計劃在未來兩年內將其資料中心規模擴大一倍。亞馬遜也表示,正在加快推動雲端容量的快速成長。
微軟財務長胡德(Amy Hood)說:「我們已經連續幾個季度面臨運算能力不足的問題。原以為我們能夠迎頭趕上,但事實並非如此。需求正在不斷增長。」因此他表示,「當我們看到這種需求信號,並且意識到自身落後時,我們就必須加大投入。」
投資人對Google和亞馬遜的計畫表示支持,但對Meta和微軟的計畫則有所擔憂。30日,Meta股價收盤下跌11%,微軟下跌近3%。盤後交易中,Google和亞馬遜股價分別上漲約6%和10%。
報導指出,投資人發出的矛盾訊號,源自於對各科技巨額支出最終走向的不確定性。然而科技公司和一大票AI支持者均認為,這些投資對於機器學習系統能達到通用人工智慧(AGI)來說是不可或缺的;AGI是假想的智慧型體,泛指比人類聰明的AI系統。
 
                                                            「誰先實現AGI,就擁有巨大競爭優勢」
Truist Securities首席網路分析師史夸利(Youssef Squali)說:「誰能率先實現AGI,誰就將擁有巨大的競爭優勢,而所有參與者都深受這種『害怕錯失良機』的心理困擾。」史夸利進一步稱「而更大的風險在於投入不足,最終導致競爭劣勢」。
但有懷疑論者質疑,在目前最受歡迎的AI系統、大型語言模型(large-language model,LLM)投入數以十億計美元,是否真的能夠實現這一目標;另一項擔憂是,現有技術的付費用戶數量有限,並且需要多年的訓練才能讓世界各地的許多勞工有效利用這些技術。
在微軟的電話會議上,一位分析師提出似乎每個人都想知道的問題:「我們是否處於泡沫之中?」而在Google母公司Alphabet的電話會議上,另一位分析師則問道:「您看到了哪些早期跡象,讓您相信這些支出確實會在長期內帶來更好的回報?」
科技巨頭則深信這些投資將會回收。
Google表示,全年資本支出將從850億美元增加到910億美元,再增加至930億美元,並表示這些投資已經開始產生回報。財務長阿什肯納茲(Anat Ashkenazi)說:「我們本季度已經從AI領域獲得了數十億美元的收入。此外,我們有一套嚴格的框架和方法,來評估這些長期投資。」
 
                                                                                             
                                                                                             
                                                                                            
 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                                         
                                                         
                                                         
                                                         
                                                         
                                                        