面对AI浪潮，企业正在权衡云服务商日益增长的影响力
企业技术高管们表示，他们对生成式人工智能的选择可能会产生长期影响，包括对成本的影响。
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想要部署生成式AI的企业需要做一些选择。
市场上已经有不少可以驱动生成式AI的大语言模型，而开发这些大语言模型的许多AI公司已经与大型云计算供应商建立了伙伴关系。当企业的技术高管们决定用哪一家的大语言模型的时候，也需要对其云计算供应商的AI生态系统的利弊加以权衡。
他们说，这是一个可能产生长远影响的重要抉择，除了成本以外，还包括他们是否愿意与一家云服务商的一系列软件、工具与服务深度绑定。
到目前为止，OpenAI、Anthropic和Cohere等AI模型制造商已经率先开发出专有的大语言模型，企业正利用这些模型提高会计和代码编写等领域的工作效率，或是将定制聊天机器人等工具添加到自己的产品中。
大语言模型制造商与大型云计算公司的合作案例包括OpenAI与微软Azure的合作，Anthropic和Cohere与谷歌云(Google Cloud)的合作，以及机器学习初创公司Hugging Face与亚马逊网络服务AWS的合作。此外，数据存储和管理公司Databricks在今年6月份同意收购生成式AI初创公司MosaicML。
数字技术和IT服务公司UST的首席人工智能架构师Adnan Masood。
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数字技术与信息技术服务公司UST的首席AI架构师、微软顾问Adnan Masood说，对许多企业而言，首先要决定的倒不是使用哪种AI模型，而是要不要留在云服务商打造的AI生态系统中。他表示，总部设在加州亚里索维耶荷的UST之所以会选择OpenAI及其云合作伙伴微软Azure的AI模型，一定程度上是因为UST已经在微软的云平台上了。
不过，总部设在休斯敦的BMC Software的首席技术官Ram Chakravarti说，假如一家公司选择了单一的AI生态系统，就可能面临被该供应商的平台和服务“锁定”的风险。这种模式很常见，企业的IT系统、软件和数据都放在一个数字平台上，随着企业在使用生成式AI方面寻求帮助，这种模式可能会变得更明显。
企业认为，与供应商、特别是云计算供应商的锁定，使它们很难将数据转移到其他平台上去，失去了与其他供应商谈判的能力，必须依赖一家供应商保证服务的在线和安全。
云服务商现在提供多种工具，让客户可以在内部不同平台之间转移数据，或是把数据转移到竞争对手的平台上去，这在一定程度上正是对平台锁定所引发的不满情绪的回应。越来越多的企业与不止一家云提供商签约，减少对单一供应商的依赖。
BMC Software首席技术官Ram Chakravarti。
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Chakravarti说，这可能就是企业最终采取的生成式AI发展策略，通过尝试“多个生成式AI渠道”，避免在单一平台上陷得太深。当然也有不少首席信息官表示，与单一技术供应商或云服务商合作比较方便，成本也可能更低，所以他们甘愿承担这种风险。
分析人士说，引入生成式AI的一大挑战是技术迭代太快，首席信息官们不仅要跟上创新步伐，还要筛查潜在的数据隐私和网络安全风险。
Masood说，如果一家企业使用的是云服务商预制的工具和服务，再加上保护公司数据和减少错误输出的“护栏”，可以更快地部署现成的生成式AI。
“这就把隐私、安全和所有合规要素都包含进来了，”Masood说。“从这一点看，人们其实不必太担心物流问题，专心利用模型就好了。”
对另一些公司而言，选择一个他们本来就信任的大型云平台，把公司的敏感数据放上去用于部署生成式AI，这本身就是一种稳妥的做法，Madrona Venture Group的合伙人Jon Turow说。“嗨，要不要在我的平台上部署AI？像这样的开场白很自然就说出来了。”
AI21 Labs联合创始人Ori Goshen说，虽然许多公司表示想利用自己的数据对大语言模型做一些“微调”或定制，但其实大多数公司发现根本不需要做这种投资。他说，很多客户只是想根据自己的数据提一些问题，写一写摘要，而AI21的自有软件能够帮助客户部署模型。
“从概念上说，不妨把语言模型理解成发动机，而企业需要的基本上是汽车，”他说。“我们可以帮助客户大幅缩短从发动机到车的距离。”
对云服务商来说，这也是利用生成式AI提振其核心云服务需求的良机。微软上周公布的业绩显示财季销售增长放缓，尽管AI热潮对微软的业务有所促进。谷歌云计算部门是其AI战略的核心部分，上周出炉的数据显示，该部门财季收入为80亿美元，同比增长28%。
AWS数据和机器学习副总裁Swami Sivasubramanian。
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亚马逊公司(Amazon.com, AMZN)数据和机器学习副总裁Swami Sivasubramanian表示，该公司上周宣布更新Bedrock AI平台，让企业更容易调入自己的数据用于大语言模型，并调用AWS支持的多种AI模型。亚马逊料将于周四公布财报。
与AWS一样，谷歌云的市场定位也越来越像一个中立平台，开发人员在上面可以从不同公司提供的各种生成式AI模型中进行挑选。谷歌的一位发言人说，谷歌云既支持PaLM等自有模型，也支持其他开源、第三方和定制模型。
Sivasubramanian说，客户希望自己选择心仪的AI模型，通常为了一个功能会选择不止一个模型，最后导致叠床架屋，运转不便，只能再找帮手。
微软上个月宣布，Meta的开源Llama 2模型将向使用微软云平台的开发者免费开放。微软还表示，允许开发者构建自己的AI助手co-pilot，企业也可以调入自己的数据，与OpenAI模型配合使用。
从理论上讲，这些合作让首席信息官们有了数量更多也更多样化的AI模型可以部署在他们的企业中。但一些技术高管还是不愿意与单一的云服务商或技术供应商绑定在一起，他们决定静观其变，看哪些AI模型能以最优惠的价格提供最好的性能。
“我们将利用现有的标准技术栈和基础设施，也就是微软的Azure和OpenAI，”生物制药服务公司Syneos Health首席信息和数字官Larry Pickett说。“但我们也清楚，现在的局面有点像群雄逐鹿，我们也想保持一点灵活性。”
包括安永(Ernst & Young)全球首席创新官Jeff Wong在内的其他人也在尽可能多的测试AI模型，试图搞清每种模型的优缺点。“我们基本上来者不拒，而且测试名单每天都在变化。”
强生公司(Johnson & Johnson, JNJ)首席信息官Jim Swanson说，强生正通过几家重要供应商测试各种AI模型，其中也包括来自OpenAI的模型。
“不可能有哪种大语言模型适合所有人，尽管曝光率最高的很可能是ChatGPT，”Swanson说。ChatGPT是OpenAI在其大语言模型基础上开发出来的聊天机器人。