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當大多數有關人工智慧（AI）的討論集中在像是Grok和GPT-4等新模型時，真正的競爭可能發生在AI基礎設施領域。許多大型企業如軟銀（SoftBank）、微軟（Microsoft）和Nvidia投入數十億美元在晶片、計算能力和人才上，以確保它們在這場競賽中的領先地位。

AI模式與基礎設施的競賽

幾乎每過一段時間，我們就會聽到新的AI模型亮相，如Grok、DeepMind、Gemini、GPT-4等隨處可見。這些都隨著轟動效果而來的大型宣布、社交媒體上的熱潮和分析文章一起出現，然而背後卻有另一些角力悄然進行。塑造AI未來的公司不僅在創建AI模型，也在全力佈署支撐這些模型運行的基礎設施。

最大的玩家們不僅在追逐生成式AI的突破，它們正投注巨大的精力與資源在晶片、計算能力和專有的AI基礎設施上。誰掌控基礎，誰就掌控未來AI的命運。

軟銀的AI自適應策略

軟銀最近以65億美元收購了致力於設計基於Arm架構的AI和雲計算最佳化晶片的Ampere Computing。配合對Arm Holdings的多數股權以及去年對AI晶片製造商Graphcore的收購，軟銀積累了AI硬體的關鍵資源。在大眾聚焦於AI軟體的同時，軟銀希望未來的AI能依靠其硬體運行。

該公司的策略由其CEO孫正義明確描繪：掌控AI的基本層面。透過Arm，軟銀控管AI晶片的根本知識產權；通過Ampere，它獲得高性能半導體設計；其與OpenAI達成的5000億美元投資合作進一步穩固了自身的優勢，確保其晶片和基礎設施有能力支持世界最先進的AI模型。

微軟在基礎設施和人才上的賭注

微軟採取了相似的路線，大力投入於AI基礎設施，同時吸納頂尖的AI人才。公司最近從AI視頻初創公司Haiper挖走的關鍵人物，以增強其AI部門。更重要的是，它正在加大計算能力的投資。

為了減少對Nvidia的依賴，微軟開始自研AI晶片，如Maia AI加速器，並確保長期的GPU（圖形處理器）供應。公司也與OpenAI和xAI建立了專屬的合作夥伴關係，確保其雲基礎架構——Azure，是最先進AI開發的中樞。微軟認識到未來AI的成功不僅取決於先進模型，還取決於大規模運行這些模型的能力。

Nvidia：被威脅的AI王者

當前，Nvidia仍然在AI硬體上占據統治地位。其GPU支持來自OpenAI、Google和Meta的最先進AI模型，無可替代。然而，隨著計算需求的飛躍增長，主要科技公司努力降低對Nvidia的依賴，並開始自行研發AI晶片。

例如，亞馬遜推出了Trainium和Inferentia晶片，Google則有自己的Tensor處理單元（TPU），報導指出Meta也在開發內部AI處理器。此趨勢的驅動因素不僅是成本考量，也是為了獲得更大控制權。自有AI基礎設施使這些公司能夠最佳化性能，降低供應鏈風險，並避免受制於外部供應商的價格和供應限制。

AI基礎設施背後的龐大投資

在AI基礎設施上的投資規模令人震驚。Meta、微軟、亞馬遜和Google的母公司Alphabet預計今年共計將投資約3250億美元，主要用於AI專注的數據中心、半導體研究和雲基礎設施。

即便Apple並未處於AI發展的前端，其也正在計劃在四年內投入5000億美元建造數據中心和定制AI服務器。這些投資顯示了一種AI策略的轉變：公司們不再只在模型上競爭，而是在支撐這些模型的硬體和基礎設施上發力。

AI未來的戰爭

從根本上看，這是一場權力的爭奪。AI的突破可能會成為頭條新聞，但若無相應的基礎設施加以支持，這些突破便毫無意義。現在投資於AI硬體的公司正在塑造未來AI的格局。

這也正是軟銀加大晶片投入的原因，微軟內部重點引進人才並建造專有硬體的原因，以及為何Nvidia在AI領域的霸主地位受到挑戰的原因。

這不僅是誰能推出下一個大型AI模型的問題，而是誰掌握構築AI基石的能力。而這場戰鬥才剛剛開始。