谷歌AI战略 - 谷歌推出"AI mode"新功能 将作为搜索引擎的新选项在美国推出 该功能类似于与专家对话 [2] - 公司采取"all-in"全面投入AI的战略 不仅将AI技术整合到不同应用中 还提供覆盖整个AI供应链的产品 实现垂直整合 [3] - 垂直整合涵盖从AI芯片到用户界面(如谷歌地图和Gmail)的全链条 [3] AI行业垂直整合趋势 - 除谷歌外 OpenAI收购苹果前设计师联合创立的硬件初创公司 将硬件开发集中化 [4] - 亚马逊采取类似策略 拥有云计算平台 定制芯片 设备计划 并在产品中整合更多AI服务 [4] - 这可能是大型科技公司垂直整合趋势的开端 对用户和公司都有重大影响 [5] 谷歌AI技术栈 - 硬件层：开发自有AI芯片TPU 声称比通用处理器具有更优性能和效率 [6] - 基础设施层：使用自有云基础设施满足计算能力 网络和存储需求 [8] - 模型开发层：利用内部研究能力推动产品开发 包括机器学习 机器人 语言模型和计算机视觉 [8] - 数据层：从所有谷歌平台持续获取用户数据 包括搜索引擎 地图和邮箱 [9] 垂直整合的影响 - 加剧市场力量失衡 少数主导公司可对商品服务收取更高溢价 滥用在线广告行为 [10] - 集中AI技术栈各层于单一公司 提高小公司进入壁垒 大公司将一切内部化 [11] - 减少创新动力 消除通常推动创新的商业竞争 [12] - 数据依赖使谷歌等行业巨头获得更大权力 通过多平台持续获取数据流 [12] 垂直整合的脆弱性 - 成功依赖于内部集中最佳知识和专业知识 导致知识囤积 [13] - 知识囤积减少社会学习 加大市场"赢家"和"输家"差距 造成行业整体脆弱 [14] - 集中化导致缺乏韧性 因为故障点集中 [14] - 减少与外部供应商互动 消除外部审查 可能导致公司采取更高风险行为 [15] 监管与透明度问题 - 当前AI放松监管趋势扩大技术发展与监管间差距 [16] - 大型科技公司变得日益不透明 缺乏透明度引发对组织实践(特别是数据实践)的担忧 [16] - AI领域垂直整合趋势将进一步增加不透明性 加剧现有透明度问题 [16]