但这同样是一个全球性问题。中国的私营部门可能在开发说服方法方面迅速前进,但它是遵循由 US Big Tech 公司制定的手册来更好地理解其用户并保持他们的参与。解决 Beijing 风险需要我们认真剖析我们如何让技术产品影响我们的生活。但新的国家安全风险,加上人工智能和其他新创新如何迅速提升这些工具的有效性,应该在硅谷的产品设计中已经如此根深蒂固的说服力方面敲响警钟。
位于 Dallas 的 Texas Pacific Land Corp.,拥有100名员工,其股票在今年上涨了超过三倍,市值接近400亿美元。
这比北美最大的油田服务公司 Halliburton Co. 和资产管理公司 State Street Corp. 还要大,且是邻近 Fort Worth 的 American Airlines Group Inc. 的四倍以上,该公司拥有超过100,000名员工。
在 West Texas 的 TPL 874,000英亩土地上,已经开始建设比特币矿场、公用事业规模的电池和可再生能源,这个区域的面积还大于 Yosemite National Park。但这可能只是个开始。位于油气丰富的 Permian Basin,天然气几乎没有成本,这为 Google 的母公司 Alphabet Inc.、Microsoft Corp. 和 Amazon.com Inc. 等科技巨头提供了获取廉价电力的机会,以满足其对能源的高需求。
这一高科技的反弹与 TPL 于1888年成立时的信托根源相距甚远,最初是为了偿还资助从 East Texas 到 San Diego 的失败铁路建设尝试的债券持有人。该信托获得了350万英亩的土地,面积相当于 Connecticut,并在接下来的一个世纪里慢慢将其卖出以偿还债权人。但位于 Permian Basin 干旱、人口稀少的西部地区的土地销售最为困难。
Anthropic 于 2021 年由前 OpenAI 员工创立,已成为 ChatGPT 制造商最亲密的竞争对手之一。其 Claude 系列聊天机器人被广泛认为是生成文本能力最强的产品之一。 Anthropic 在向包括金融和医疗保健公司在内的企业销售 AI 软件方面取得了成功。同时,亚马逊利用与 Anthropic 的紧密关系来增强其在 AI 服务领域的信誉,向 AWS AI 模型提供商市场的客户提供 Claude 模型。
Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 曾表示,他预计开发更大 AI 模型的成本最终可能会增长到 1000亿美元,而今年的成本为 1亿美元。
然而,像其他主要 AI 开发者一样,Anthropic 在其昂贵的努力中也看到了收益递减的现象,之前报道过。
Anthropic 的备受期待的 Claude 模型 3.5 Opus 的发布时程也有所推迟。
Anthropic 和其他 AI 公司也面临监管机构的审查,监管机构担心大型科技公司利用大规模投资和云计算合作伙伴关系来主导新兴的 AI 领域。
英国竞争监管机构最近已批准亚马逊和 Google 对 Anthropic 的先前投资。但美国司法部现在正在寻求解散 Google 对 Anthropic 的交易。
即使是对人工智能最终赚钱潜力持怀疑态度的 Wall Street 人士,如 Goldman Sachs Group Inc. 的股票研究主管 Jim Covello,也表示值得继续投资那些提供基础设施的公司。Silicon Valley 和 Seattle 的科技巨头们渴望获取这些能力,至少在云存储等方面提供了一定的安慰。
银行们正在竞相跟上这一活动的爆发。根据知情人士的说法,JPMorgan Chase & Co. 已成立专门的基础设施团队来整合其资源,Deutsche Bank AG 和其他银行也如此。一位竞争对手的银行家承认,他的公司正在处理如此多的数据中心交易,以至于没有足够的员工来应对工作量。
债务融资的情况也是如此。在晚宴上,Morgan Stanley 表示,银行没有足够的资产负债表力量来满足对信贷的渴望,因此它的提议是与私募资本合作:在这场盛宴中每个人都有位置。
对于投资银行家来说,机会正好在许多人寻找下一个收入来源的时候到来。为公司提供债务融资长期以来是 Wall Street 的重要利润引擎,但最近这一业务经历了一个艰难时期。尽管过去几年公共股本市场因人工智能热潮而蓬勃发展,但投资级信用的回报却微不足道。为风险较高的私募股权收购提供资金的杠杆融资团队在并购活动干涸的情况下受到了影响。
“观点非常乐观,” Deutsche Bank 的 EMEA 基础设施和能源起源负责人 Dominik Thumfart 说。“这个市场在融资方面将继续成为几年的主要增长领域。投资曲线非常向上。”这家德国银行在三年内参与了 170亿美元 的数据中心融资。
而且,人工智能的追随者们仍未想出一个“杀手级应用程序”来匹敌 Web 2.0 时代那些极为成功的电子商务和基于 GPS 的初创企业。即使他们想到了,科技行业最聪明的头脑也在努力使软件和硬件更高效,以减少对规模和电力的需求。
“有很多值得乐观的理由,” Barclays Plc 的 Benjamin Fernandez 说,他是该银行的神秘资产证券化业务负责人,该业务专注于由“非传统”资产(如数据中心)支持的债券。“但是如果出于某种原因,它没有建立起来,人们找不到将这一人工智能投资变现的方法,那可能会带来风险。”
Hyperactive
在管理、处理和操控日益庞大的数据量方面,科技公司如 Amazon.Com Inc.、Microsoft、Alphabet Inc. 的 Google、Meta Platforms 和 Apple Inc. 等被称为“超大规模”(hyperscalers),这反映了他们雄心壮志的巨大规模——以及他们账面上的大量现金。