北京
新智元報道
編輯：KingHZ
【新智元導讀】卡內基梅隆揭秘美國AI產業(yè)鏈：誰能扼住AI的喉嚨？
OpenAI和迪士尼如何捆綁，AMD、軟銀和英偉達究竟在下哪盤棋？
卡內基梅隆大學剛剛拋出一顆「產業(yè)核彈」：首個系統(tǒng)刻畫數據、算力、模型、資本乃至人才流向的AI供應鏈數據集。
誰控制上游瓶頸？誰掐住了全球AI產業(yè)的咽喉？
這一次，資本、科技與權力的真實版「關系網」被攤在了陽光下。
傳送門：https://aisupplychains.org/
AI產業(yè)鏈，洞察產業(yè)機密
AI供應鏈描述了AI模型、數據和工件如何在上游生產，以及它們如何在下游進行適配和使用。
為了構建數據集，研究者抓取了數千篇文章、新聞稿、SEC文件等，并繼續(xù)每周更新。
供應鏈上游的市場集中度創(chuàng)造了瓶頸，這可能導致產品或服務中斷時出現(xiàn)連鎖故障。
它也可能助長壟斷行為，少數大公司可以隨心所欲地設定價格、合同條款等。
這些數據可用于發(fā)現(xiàn)AI組織之間的密切財務關系，包括相互投資和循環(huán)投資。
還可以追蹤AI在下游各行業(yè)的使用與采用情況。
??這有助于追蹤AI的危害、同質化等問題。
然而，盡管AI供應鏈在整個生態(tài)中愈發(fā)居于核心位置，它依然難以被清晰地描繪與分析。
市面上的行業(yè)報告多半只點名關鍵機構，卻鮮少刻畫它們之間的關系與依賴。
這個項目正是為彌補這一缺口：通過繪制AI供應鏈，考察各類參與者如何互動。
弄清這些關聯(lián)，有助于展開數項關鍵分析：
瓶頸與行業(yè)韌性：AI行業(yè)倚賴若干關鍵投入（算力、數據、人才等）。所謂瓶頸，即鏈條中依賴度極高的節(jié)點，會為AI產業(yè)帶來脆弱性。
創(chuàng)新與治理：要制定有效的AI政策與治理機制，必須看清知識、資源與能力在生態(tài)中的流動。理解上下游依賴，是設計有關算力、信息披露、責任歸屬與安全監(jiān)管等干預措施的基礎。
市場集中度與競爭格局：供應鏈的繪制能揭示市場力量聚集于何處，也能看出生態(tài)中不同層級的競爭如何演化。
戰(zhàn)略性洞察：對供應鏈的系統(tǒng)性視角有助決策者追蹤生態(tài)演變，識別關鍵節(jié)點，預判戰(zhàn)略優(yōu)勢的轉移。把資本、人才與能力的流動脈絡理清，方能更好預測、并更有效地介入。
百年AI，終成產業(yè)
AI的孕育與落地，前后近百年。
然而自從大語言模型問世，AI產品與服務便如井噴般涌現(xiàn)。
LLM讓人們能用自然語言與AI互動，大大降低了使用門檻，讓更多人得以接觸，也推動了它走向主流。
蓬勃發(fā)展的AI產業(yè)催生了所謂的「AI供應鏈」：
一個由眾多組織交織而成的復雜網絡，共同參與AI系統(tǒng)的研發(fā)、部署與使用。
鏈中有云服務商、數據策展方、可觀測性平臺、模型開發(fā)者、企業(yè)用戶等等。
一般而言，向他方提供產品或服務者為上游，承接的一方為下游。
依此看來，這條鏈最上游可追至人工標注員與反饋提供者，最下游則延伸到各類AI應用的終端用戶。
AI產業(yè)走向成熟
AI供應鏈本身的出現(xiàn)，意義重大。
過去，AI與機器學習系統(tǒng)多半在企業(yè)內部完成，或由少數機構獨立承擔：團隊自行收集數據、自行訓練模型、自行搭建基礎設施。
隨著部分環(huán)節(jié)開始外包（如數據集采集），Amazon Mechanical Turk、Scale AI等數據服務應運而生。
如今，隨著AI行業(yè)的迅猛擴張，專業(yè)化公司開始接管研發(fā)流程中的各個獨立環(huán)節(jié)。
這種拆分帶來更高的專業(yè)度與效率，既標志著行業(yè)走向成熟，也為創(chuàng)新與競爭打開了新的空間。
如果我們看不清AI供應鏈，就只能在技術神話與商業(yè)宣傳之間被牽著走；
一旦把這條鏈條攤開——誰在制造瓶頸，誰在攫取超額收益，誰在把風險層層轉嫁，就無處遁形。
未來的AI治理，不應只盯著某個「出事的模型」，而必須對整條供應鏈問責：
誰提供了算力與數據，誰推動了落地與擴散，誰從中獲利，誰承擔后果。
只有當監(jiān)管者、研究者和公眾都學會沿著供應鏈追問，AI 才有可能從「少數巨頭的權力機器」，變成「多數人共享的基礎設施」。
參考資料：
https://aisupplychains.org/project
https://x.com/cen_sarah/status/1987956473570508893?s=20
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