[新科技速遞]
生成式人工智能發展，AI商業應用前景，基礎模型如何落地，幾乎是百花齊放，上周美國AI行業有多項重要公佈，可窺見生成式AI發展。另一方面，OpenAI啟動為期 12 天新產品發佈， 連續公佈多項產品和改進，即場示範OpenAI驚人的推理能力。
AWS公佈加碼投資40億美元在AI初創Anthropic上，其總投資額竟增至80億美元，Anthropic融資額達超過了96億，作為AWS抗衡OpenAI挑戰的最大寄望。OpenAI擁有大量付費用戶，Anthropic有大量企業用戶收入，又是AWS親密夥伴，雙方可說旗鼓相當。AWS加碼投資Anthropic，可見潛力不俗。
軟硬兼施大小通吃
AWS投資在Anthropic，亦有助開發下一代AI晶片，以挑戰Nvidia。Anthropic改動Claude 模型，以便支援AWS的AI晶片Trainium2運行。AWS宣佈AI專用EC2 Trn2的Instance採用Trainium2的AI 晶片，透過Trn2採用NeuronLink互連技術，再建立UltraServers的AI超級電腦。AWS亦正開發下一代3納米Trainium3晶片，以提供更快速訓練服務。
Anthropic採用Trainium2 晶片建立的超級電腦，算力再多出5倍。AWS又公佈多個自研的Nova大模型，語音模型與視頻模型可混合使用，模型之間「任意」輸入和輸出不同格式的內容，通過自研的Trainium2晶片降低成本，以低價搶客。
大模型公關災難
AWS公有雲已採用大量自研晶片，資金雄厚，又有全球最大公有雲，最有希望挑戰Nvidia晶片霸主地位。市場對AWS充滿憧憬，母公司亞馬遜股價，消息公佈後已累升超過成半。不過，Nvidia晶片領先以外，還有CUDA開發平台壁壘，全球擁有超過400萬名開發人員，幾乎固若金湯，Anthropic和Nova採用Trainium2 晶片可降低成本，卻不可能改變AI生態和CUDA獨大。
故此，AWS亦是Nvidia夥伴，正建立超過二萬枚Blackwell GPU晶片的AI超級電腦，Trainium2提供自家大模型訓練和推理，Nvidia則供其他應用，實行大小通吃。
AI競爭白熱化，另一家科企Google，亦乘勢推出多項產品。不過，較早前Gemini大模型深陷多次令人尷尬局面，包括圖像生成出現偏見，AI Overviews的總結功能發生錯誤，最近Gemini出現胡言亂語的現象，甚至是辱罵用戶，反映出基礎模型與人類價值觀要「對齊」，仍存在不少困難，安全性存在隱憂。
Google再宣布，影片生成模型 Veo 以及高品質圖像生成模型Imagen 3，已於 Google Cloud 的Vertex AI 平台開放。Veo由DeepMind團隊開發，可根據文字或圖像提示指令，生成電影和視覺風格的高畫質影片。不過Imagen 3和Veo暫時只開放美國用戶，香港區域暫時只能使用Imagen 2。
OpenAI一騎絕塵
生成式AI發展仍以OpenAI最為矚目，一連12 天新產品發佈，沒有大型會議，每場只是4位OpenAI員工和嘉賓主持聊天，仍然受到高度關注，而且令人耳目一新。
首先，OpenAI發佈了完整版o1模型，新推出ChatGPT Pro定價每月高達200美元，據稱o1 pro具備智慧，回答簡單問題迅速，面對複雜問題，自動加長時間回應。
o1 Pro 推理能力強勁，OpenAI科學家Hyung Won Chung現場示範，只要輸入熱力學課題，詢問o1 Pro在外太空建立數據中心估計散熱板面積，Chung只是通過手繪草圖和文字輸入提問，o1通過簡化熱力量的各種設計變數，包括太陽和太空的輻射熱力之後，再通過公式直接估計散熱板面積，詳細列出思考步驟，以列出公式和步驟。
強化微調再創新尤
為了顯示o1 pro物有所值，OpenAI又介紹最新模型定制技術─「強化微調」（RFT），結合強化學習句監督式微調，大模型可深入學習新知識和推理，經微調後可執行更精細任務，根據參考答案的反應作出評分。
加大柏克萊實驗室計算生物學家Justin Reese 解釋，強化微調可加快罕見疾病診斷，以往診斷罕見疾病的病發基因，需要醫學知識配合生物醫學數據，進行系統分析，診斷往往花數月以至數年。強化微調後AI 能快速預測出致病基因，提供醫學解釋診斷。OpenAI 已完成強化微調在生物化學、法律、醫療等領域內部測試，明年向企業、大學和研究機構開放測試申請。
OpenAI產品研發仍然領先，但虧損令人咋舌。紐約時報估計，2024年OpenAI虧損達50億美元，收人約為37億美元，也就是開支高達87億美元。OpenAI估計明年的收入可達116億美元，不過其他大模型的進步驚人，特別是開源模型快速進步，Meta剛推出Llama 3.3的70B模型，性能可媲美以往的403B模型，Meta宣佈籌建 2GW 的數據中心，投資額達百億美元。OpenAI須保持一定領先，才有望留住用戶，願意支付高昂費用，否則隨時無以為繼。