同花顺财经2024年11月17日发布澳门澳彩高手论坛: 从石油到AI:中东经济转型的雄心
作者:井川遥 | 责任编辑: Admin
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作者 | 谢九
编辑 | 李小天
近日,红杉资本的分析师David Cahn,提出了一个引人深思的问题:人工智能(AI)行业是否正站在泡沫破裂的边缘?在他的文章《AI’s 0B Question》中,David深入探讨了AI基础设施建设的巨额成本和实际收入增长之间的巨大差距,并计算出整个行业每年需要赚取 6000 亿美元才能收回最初的支出。
诚然,AI大模型对技术和资金要求颇高,这是一场涉及数字基建、芯片、电力能源、算法、人才等各个维度的全方位竞争。因此,全球AI竞争的焦点,主要聚焦在两个数字大国——中国与美国之间。
数据也印证了这一点:《全球数字经济白皮书(2024年)》显示,目前,全球共有1328个人工智能大模型(包含同一企业、同一模型的不同参数版本),美国大模型数量位居全球第一,占44%,位居第二的中国大模型数量占比为36%;从2023年到2024年第一季度, 全球AI独角兽已有234家,新增数量为37家,占新增独角兽总量的40%,其中,美国AI独角兽120家,中国AI独角兽71家。
而在中美之外,随着全球人工智能产业的不断发展以及其显现出来的巨大优势,各国都加大了在这一领域的研发。
今年2月份,英伟达创始人黄仁勋提出“主权AI”概念,据不完全统计,和英伟达进行“主权AI”合作的国家,包括新加坡、印度、印度尼西亚、日本、德国、法国、荷兰、阿联酋、沙特阿拉伯。
这其中,最值得注意的不是传统发达国家德国、法国,而是阿联酋和沙特阿拉伯这样正在积极寻求经济转型的区域性大国。如今,这两个国家正把发展AI产业设定为一项国家战略,从算力、算法、数据、人才等各个层面构建自身优势。
在全球能源转型的宏观背景下,中东各国,正在经历一场改头换面的经济变革。在过去,石油为这片地域带来丰裕富饶,也带来诸多产业停滞不前的资源诅咒。近几十年,中东地区餍足于石油租金,缠斗于地缘纷争,错失了工业化转型与经济全球化浪潮的发展红利。而5G+AI,正在引领新一轮的全球化数智变革,这一次,中东诸国机不容失。
例如,中东第一大经济体沙特,在国家战略转型纲领“2030愿景”中,将科技产业的发展视为改变沙特单一石油经济模式的重要途径,而AI就是重中之重——在共计96个愿景目标中,共有66项与AI或数据有关。沙特王室成员卢尔娃·阿勒沙特更是在今年2月出席中东首届网络峰会期间直言,沙特想要成为下一个硅谷。
除沙特外,2021年阿联酋建国50周年之际,启动了“面向未来50年国家发展战略”,聚焦数字经济、先进技术应用领域的投资与创业;以及科威特的“2035国家愿景”,卡塔尔的“2030国家愿景”,阿曼的“2040国家愿景”,埃及的“振兴计划”,皆在AI领域有所布局。
在发展AI产业方面,沙特、阿联酋的比较优势在于,巨额现金储备可以负担起顶级“计算机”或计算硬件的开支,实力雄厚的主权基金能够提供优渥条件吸引全球人工智能领域的顶级人才涌入。正如《沙特公司》一书中所言:“沙特是一个善于学习的国家,他们的招数就是从外边买来自己没有的东西,然后再将其据为己有。”
沙特未来城NEOM愿景图。图源:NEOM官网
而从2021年到2023年,阿联酋的人工智能从业者数量翻了两番,达到12万人。阿布扎比先进技术研究委员会(ATRC)负责人Bannai表示:“对于人工智能研究人员来说,这是一个天堂般的地方。”
不过,这场科技转型之路是一场自上而下的革命,存在一些先天不足的制约与局限。
首先,中东地区整体仍是全球“数据低地”,尚无法为人工智能发展提供有力的数据支撑。总部位于迪拜的Hadaara咨询公司的资深行业顾问Carl Roberts指出,“AI发展需要数百吉瓦的电力供应,支撑数据中心的日常运转,但地区现有的电力基础设施还远远不够”。正因如此,“我们谈论发展AI产业还为时过早,至少要先建立起足够数量的数据中心”,他补充说道。
在数据中心建设方面,海湾阿拉伯国家虽然在“大干快上”,但在存量方面仍远逊于欧洲国家。根据市场研究公司DC Byte的数据,截至2023年底,阿联酋境内的数据中心装机容量为235兆瓦,沙特为123兆瓦,而德国则为1060兆瓦。
更艰巨的任务在于从0开始创建一个AI技术的生态系统。咨询公司Data Center Nation的负责人Davide Ortisi表示,为了填补某些技术方面的短板,阿联酋和沙特都曾试图通过承诺提供算力资源和税收优惠来吸引美国、欧洲等地的初创公司,但只有少数企业接受了来自海湾地区的邀请。
而在资金的可持续性方面,虽然目前沙特的国家财政负债不高,但这个国家需要花钱的地方实在太多了:根据全球房地产咨询公司莱坊的数据,沙特即将成为世界上最大的建筑工地,在基础设施和房地产项目上预计投资将达1.1万亿美元。沙特近期在资本市场上的一系列举措也让外界怀疑其是否确实存在资金压力:一是沙特公共投资基金PIF已经清算了部分美股投资组合;二是沙特将在国际市场上发售伊斯兰债券,希望借此募集至少50亿美元;三是重新出售沙特国家石油公司(沙特阿美)的部分股权。
除了在基础设施和长期稳定资金方面存在问题外,中东发展AI产业也面临着网络上可供训练的阿拉伯语数据相对有限的瓶颈。
阿联酋政府发布的《生成式人工智能应用指南》中就指出,目前全球有超过4.2亿人使用阿拉伯语,但适应于这一语种的应用模型研发却未及时跟进。缺乏阿拉伯语训练的人工智能工具,在理解文化特性和敏感性方面存在偏差与缺陷,有可能生成文化上不恰当或具有攻击性的内容,造成在政治、文化与伦理上出现误解的风险。
即使阿联酋、沙特等中东少数国家推出了阿拉伯语语言处理系统,如2023年8月,阿联酋发布了被誉为世界上质量最高的阿拉伯语人工智能软件Jais,但由于实测效果较短,这些人工智能应用的稳定性与实用性尚待观察。
在中东下注AI浪潮中,沙特与阿联酋正展开激烈竞争,力图崛起为中东地区的人工智能大国。据全球咨询公司普华永道的数据显示,到2030年,人工智能将占阿联酋国内GDP的近14%,占沙特GDP的12.4%;人工智能将为沙特经济贡献1350亿美元,使其成为中东地区该技术的最大受益者。
由于相近的地理区位和发展路径,两国在发展AI产业中存在诸多相似的竞争条件,但各自也具备不同的竞争优势。
相较而言,沙特占据了中东地区55%的通信市场和51%的IT产业份额,互联网渗透率更是高达98%。
沙特阿美今年3月发布了2500亿参数的AI工业大模型Metabrain AI,模型使用沙特阿美积累了90年的7万亿个数据点进行训练,能够对钻井计划、地质数据、历史钻井时间和成本进行分析,并推荐最理想的钻井方案。而这只是个起点,沙特阿美今年还打算开发一个万亿参数的AI模型,向“石油工业GPT-4”的目标狂奔。
在垂直大模型领域,沙特目前的应用场景集中于石油工业,或有望向美国、加拿大、中国以及非洲地区等石油、天然气资源丰富的国家推广。IDC预测,到2025年,全球油气工程软件市场规模将接近120亿美元。
但阿联酋也有自己的优势,比如起步较早、数据中心配套较为齐全。DC Byte公司指出,早在20多年前,当地就开始兴建数据中心,起初是作为迪拜互联网城(Dubai Internet City)计划的一部分。除了数据中心外,该计划还涉及建设若干创新中心及配套办公场地。目前,阿联酋国内已有52个此类设施正在运营中。
如今,阿联酋以数据中心容量领先,主要得益于其不断增长的数字人口,以及迪拜作为国际商业中心的地位。阿联酋目前是中东地区最大的数据中心集中地,Kazna 数据中心是阿联酋最大的数据中心,拥有 46% 的市场份额和相对较高的实时 IT 容量。
去年 5 月,一款叫Falcon(猎鹰)的大模型横空出世,力压Meta推出的Llama(美洲驼)登顶了“开源大语言模型排行榜”。“猎鹰”的开发者不是哪家科技公司,而是位于阿联酋首都阿布扎比的科技创新研究所,一个25人的团队。
迪拜街景
Falcon 180B版本发布第二天,阿联酋人工智能部长奥马尔就入选了《时代周刊》评选的“AI领域最具影响力的100人”;与这张中东面孔一同入选的,还有“AI教父”辛顿、OpenAI的阿尔特曼,以及李彦宏。
全世界的计算机科学家都注意到了这一点。“在这之前,阿联酋在训练模型方面并不出名,”德国机器学习平台Hugging Face的人工智能研究员Philipp Schmid说。“但Falcon发布后,我们知道他们可以训练模型,他们将模型开源,发表关于模型的研究,这使所有人受益。”
但最终决定AI发展水准的,是当地的数字生态建设水平和硬件算力。阿联酋虽然在中东地区领先,但放眼全球,依然稍逊一筹。
如今,阿联酋在AI领域正在加强与美国的合作。在美国政府的积极推动下,科技巨头微软近期已向总部位于阿布扎比的AI领军企业G42注资高达15亿美元。根据双方协议,G42获准使用微软公司的Azure云服务开发AI应用,还可以获得其他美国科技企业的技术和服务来支持自身AI业务的发展,比如英伟达的芯片、OpenAI开发的ChatGPT等。
2023年6月,OpenAI联合创始人山姆.奥特曼在访问阿联酋首都阿布扎比时,盛赞这个国家所具备的远见卓识,“在AI还没这么引人关注的时候,阿布扎比就开始讨论这项技术了”。
在大国科技竞争背景下,中东国家拒绝“选边站队”加入阵营对抗的序列,而是寻求多方合作,以促进自身人工智能产业的技术进步和普及运用。
“因为沙特有很多领域还处于低发展阶段,甚至有些领域在沙特还不存在,我们要找到和激活这些领域。”沙特PIF董事总经理鲁马扬在早期接受采访时说,“如果可以将公司的业务开拓至沙特,这个回报将会是双倍的。”
中东国家在AI领域的万丈雄心,尤其需要大量有AI技术和AI项目经验的人才来落地本土,所以在延揽AI人才方面他们不遗余力。
2019年10月,阿联酋在首都阿布扎比设立全球首所人工智能大学MBZUAI,并在次年挖走CMU(卡内基梅隆大学)计算机科学学院机器学习系副主任、华人教授邢波,出任校长一职,此后,更是在CMU、GeorgiaTech、Oxford、南洋理工等多所知名院校和研究机构频繁延揽人才。业内人士透露,为了招揽这些人才,中东“土豪”们给出的优待令人咋舌,教授们前往当地面试的机票是价值5万的阿联酋航空头等舱票。
主要承担沙特AI规划任务的阿卜杜拉国王科技大学(Kaust),也招揽了大量人才。它的人工智能和数据分析实验室开发者曾表示,该实验室主要由中国研究人员组成。
在中东各国数字化愿景推动下,当地市场对云的需求也逐年攀升。调研机构MarketsandMarkets报告预测,中东地区的云计算市场规模预计将从2021年的142亿美元增长到2026年的314亿美元,复合年增长率(CAGR)为17.2%,增长潜力巨大。
中国云厂商如华为云、阿里云、腾讯云也都已相继进入中东市场:2022年6月,阿里云与沙特电信公司(STC)、易达资本、沙特人工智能公司、沙特信息技术公司成立合资公司沙特云计算公司(Saudi Cloud Computing Company,SCCC),为沙特提供高性能的公共云服务;2023年9月,华为云利雅得节点正式开服,这一举措标志着华为在推动沙特数字经济增长方面迈出了坚实的一步;而在今年3月举办的沙特LEAP科技展上,腾讯云宣布与沙特阿拉伯领先的电信服务商Mobily达成战略合作,共同推出“走进沙特”计划。
2024年3月,在沙特首都利雅得举办的中东地区最大规模科技盛会 LEAP
在沙特有个说法,看懂了沙特“2030愿景”的人,才能找到投资和商业机会。易达资本的管理合伙人黄烁子曾告诉霞光社:沙特是一个典型的to B和to G的市场,许多出海企业的首要客户就是当地的政府、国企与银行;沙特缺乏本土人才沉淀与产业基础,已有的营商环境受欧美公司影响较大,市场过往的的商业规则、商业习惯跟中国大相径庭,本国习惯以高溢价采购全球最好的解决方案与产品,对于外资外企的落地,直到其真正开放后才开始形成新的制度,但这需要企业付出一定的时间成本。
科技创新公司海康威视出海沙特,便切中了本国打造AI智能城市项目的需要。2024 年 1 月,海康威视宣布与 Tahakom(沙特技术与安全综合控制有限公司)签订谅解备忘录,双方将共同努力,共享和开发前沿技术,特别是在视频安全和人工智能驱动解决方案领域;合作优化交通管理系统,提高道路安全,减少拥堵,为沙特阿拉伯的智能城市项目提供技术支持。
而早在2021 年,商汤科技与沙特国家主权基金 PIF 共同成立合资公司 SenseTime MEA,为中东地区提供创新人工智能解决方案,构建当地人工智能生态系统;2022 年,商汤科技宣布与沙特人工智能公司(SCAI)达成合作协议,SCAI 将为 SenseTime MEA 投资 7.76 亿沙特里亚尔(约 14.29 亿元人民币),并以此为主体在当地建设高端人工智能实验室,为沙特优秀人才创造高端就业机会,强化沙特作为中东区域领先的人工智能技术中心的战略定位。
“出海赚时间差”的时代,随着中东市场愈发开放成熟,已经一去不返。如果只是提供标准化的AI服务和产品,除了要面临价格战的问题,在中东的生存空间也日趋狭小。而只有因地制宜地提供定制化的本地产品解决方案,才能扎根市场、长期主义。
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最新评论
卓熙 2024-11-16 23:22
“猎鹰”的开发者不是哪家科技公司,而是位于阿联酋首都阿布扎比的科技创新研究所,一个25人的团队。
IP:83.60.2.*
高祖 2024-11-16 19:23
中国云厂商如华为云、阿里云、腾讯云也都已相继进入中东市场:2022年6月,阿里云与沙特电信公司(STC)、易达资本、沙特人工智能公司、沙特信息技术公司成立合资公司沙特云计算公司(Saudi Cloud Computing Company,SCCC),为沙特提供高性能的公共云服务;2023年9月,华为云利雅得节点正式开服,这一举措标志着华为在推动沙特数字经济增长方面迈出了坚实的一步;而在今年3月举办的沙特LEAP科技展上,腾讯云宣布与沙特阿拉伯领先的电信服务商Mobily达成战略合作,共同推出“走进沙特”计划。
IP:76.82.1.*
艾伦·巴金 2024-11-16 15:13
但最终决定AI发展水准的,是当地的数字生态建设水平和硬件算力。
IP:22.92.6.*
Talbott 2024-11-16 22:14
在垂直大模型领域,沙特目前的应用场景集中于石油工业,或有望向美国、加拿大、中国以及非洲地区等石油、天然气资源丰富的国家推广。
IP:88.72.7.*
埃文·霍夫 2024-11-16 17:17
在他的文章《AI’s 0B Question》中,David深入探讨了AI基础设施建设的巨额成本和实际收入增长之间的巨大差距,并计算出整个行业每年需要赚取 6000 亿美元才能收回最初的支出。
IP:39.23.8.*