💼 獨家消息：消息人士透露，OpenAI在與Anthropic的企業級市場爭奪戰中，加強了對私募股權投資的吸引力。 ↗
OpenAI 顯然向私募股權公司拋出了一份相當誘人的橄欖枝——優先股股權，保證最低迴報率 17.5%，外加搶先體驗其最新模型的機會。這比 Anthropic 的方案更具吸引力，也顯示企業級人工智慧領域的競爭日益激烈。 （路透社）
真正的關鍵在於推廣。 OpenAI 和 Anthropic 都希望收購公司將其工具推廣到旗下眾多成熟企業，因為一旦某個模式深入到營運環節，切換就會變得成本高昂、繁瑣，而且有點像黏性陷阱。不過，有些公司仍然持懷疑態度，尤其是在獲利前景以及是否需要投入資金方面。 （路透社）
🌏 美國諮詢機構警告：中國開源軟體的主導地位威脅美國人工智慧領域的領先地位 ↗
美國一家顧問機構表示，即使晶片限制依然存在，中國的開源人工智慧生態系統也在建構自我強化的優勢。其論點是，阿里巴巴、Moonshot 和 MiniMax 等公司推出的更低成本的中國人工智慧產品正在迅速普及，而海量的部署數據正在推動下一輪的改進。 （路透社）
這才是令人不安的地方——或者說，這才是最顯而易見的地方。報告指出，開放模式為通往領先地位開闢了新的路徑，並強調了機器人、物流、自主系統以及其他資料循環至關重要的實體人工智慧領域正蓬勃發展。報告中的一些估算甚至表明，很大一部分美國人工智慧新創公司已經在使用中國的開放模型。如果屬實，這無疑令人震驚地不平衡——路透社援引委員會的調查結果報道了這一說法。 （路透社）
📈 歐洲央行稱，人工智慧或將在10年內將歐元區生產力提升4%。 ↗
歐洲央行總裁菲利普萊恩表示，未來十年，人工智慧可望為歐元區生產力成長貢獻超過4個百分點，具體增幅取決於該技術的普及程度。如果人工智慧的普及速度更接近網路的推廣速度，那麼增幅可能會略小，但仍意義重大——至少可達1.5個百分點。 （路透社）
當然，凡事都有例外。萊恩警告說，能源衝擊可能會減緩模型開發和應用，他還指出，歐洲在人工智慧專利方面落後於其他國家，仍然嚴重依賴外國技術。所以，樂觀是肯定的──儘管這種樂觀就像是半穿外套，一邊警戒地看著電費帳單一邊保持謹慎。 （路透社）
⚡ 谷歌總裁表示，美國需要更多能源開發來支援人工智慧。 ↗
谷歌總裁兼資訊長露絲·波拉特表示，美國在能源供應方面進展緩慢，無法滿足人工智慧的需求曲線。資料中心在訓練和部署過程中消耗大量電力，而瓶頸問題日益嚴重——電網連接延遲、渦輪機短缺以及常見的基礎設施混亂。 （路透社）
波拉特關於能源的論述基本上涵蓋了以上所有面向。路透社報道稱，Alphabet 已經收購了一家電力公司，投資了先進的核能項目，並達成了多項公用事業協議，以支持其資料中心建設的雄心壯志。人工智慧不再只是一場軟體競賽——它也正在演變成一場電力和電力線路的競賽，這聽起來或許有些枯燥，但當你意識到這可能決定誰能率先實現規模化增長時，就會發現其中的意義所在。 （路透社）
🔋 由薩姆·奧特曼支持的聚變新創公司Helion正在洽談向OpenAI出售電力。 ↗
據報道，Helion公司正與OpenAI就出售核能進行初步洽談，隨著這一可能性逐漸明朗，Sam Altman將卸任這家核融合新創公司的董事會主席一職。 TechCrunch稱，如果這項交易最終達成，Helion公司12.5%的核能輸出將分配給OpenAI——坦白說，這是一個相當龐大的數字。 （ TechCrunch ）
這種規模乍看之下幾乎像科幻小說，但轉眼間又變得非常工業化。 TechCrunch 指出，根據 Helion 自身的反應爐目標，該公司需要進行大規模建設才能達到這些目標，這既令人雄心勃勃，又令人瞠目結舌。不過，這傳遞出的訊號意義重大——前沿人工智慧實驗室越來越需要專用能源供應，而不僅僅是更好的晶片。 （ TechCrunch ）
常問問題
為什麼 OpenAI 會向私募股權公司提供如此優厚的條件？
OpenAI 似乎更注重分銷管道，而不僅僅是資金。據報道，其收購方案將優先股權、最低保證回報和早期模型使用權相結合，使其極具吸引力。其目標是讓 OpenAI 的工具部署到大型投資組合公司中，使這些工具能夠深入應用，日後難以撤回。.
私募股權公司究竟能如何幫助企業參與人工智慧競賽？
私募股權公司控製或影響著眾多成熟企業的投資組合，這使它們成為強大的分銷合作夥伴。在許多企業人工智慧部署中，最困難的不是模型質量，而是如何將工具融入實際工作流程。如果收購公司在多個業務部門推廣相同平台，採用速度可能會加快，但隨著時間的推移，轉換成本也會增加。.
為什麼有些投資人仍然對投資企業級人工智慧平台持懷疑態度？
有些公司似乎不認為需要投入資金才能獲得或部署這項技術。文章指出，關於獲利前景以及經濟效益是否足以支撐投資，仍存在一些懸而未決的問題。一個反覆出現的擔憂是，僅僅為了獲得策略性准入機會就值得承擔這樣的財務風險，尤其是在這樣一個快速變化的市場中。.
為什麼中國的開源人工智慧生態系統被視為嚴重威脅？
人們擔心，低成本的中國開源模型可能會迅速傳播，並產生大量真實世界的應用資料。這將形成一個反饋循環，即部署會改進未來的模型，尤其是在機器人、物流和自動駕駛系統等領域。文章中重點提到的報告認為，開源的蓬勃發展可能成為通往人工智慧領導的另一條途徑。.
人工智慧真的能在未來十年內大幅提升歐元區的生產力嗎？
根據此處引用的歐洲央行觀點，如果人工智慧廣泛應用，就能顯著提高生產力。較為樂觀的預測是，未來十年生產力將提高4個百分點以上；即使普及速度較慢，也能帶來可觀的效益。決定性因素不僅在於技術進步，還在於企業和機構應用人工智慧的廣泛程度。.
為什麼能源突然成為人工智慧發展中如此重要的一環？
本文明確指出，人工智慧的競爭正從軟體競賽演變為一場基礎建設競賽。訓練和運作高級系統需要消耗大量電力，而電網延遲和設備短缺等瓶頸會阻礙其發展。這也是為什麼像OpenAI和Helion之間達成的電力合作協議這樣的討論如此重要的原因：領先的實驗室越來越需要專用能源，而不僅僅是更好的模型和晶片。.