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　　在广义上，AI指的是一种基于机器的系统，它通过数据处理来生成决策、预测和建议等输出。其应用范围极为广泛，既可以执行电子邮件的自动填充这样的日常任务，也可应用于无人机战争中的定向武器系统等高端领域。“AI”这个词更像是一个营销术语，或者更确切地说，它是涵盖了计算机视觉、模式识别以及自然语言处理（即对日常语音和文本的处理）等诸多技术的总称。然而，这一概念的外延依然模糊，它既能激发人们对超越人类智能潜力的惊叹，同时也警示我们它可能带来的毁灭性风险。AI已经成为公众热议的话题：有人视其为经济增长的新引擎和科技进步的象征；而另一些人则担忧自动化会导致工人失业，引发不公平的决策，甚至使人类沦为科技的附属品。随着技术浪潮的不断推进，AI的定义也在不断演变和拓展。

　　通过使用AI产品，我们无形中与全球各地的劳动者直接且紧密地相连。不论我们情愿与否，这种联系已经悄然形成。就像品味一杯咖啡时，我们实际上已经参与了一个由咖啡豆到咖啡杯的全球供应链。同样，每当我们使用搜索引擎、与聊天机器人交流，甚至只是简单地使用智能吸尘器打扫卫生时，我们都在触发全球数据和资本的流动，这种流动将全球各地的工人、公司和消费者紧密相连。然而，许多科技公司在对外展示时，只呈现出光鲜、时尚、自主运行的机器形象，让人们认为机器能检索海量数据并自主学习，却刻意隐瞒了这些机器的制造过程，对那些拿着微薄薪水、艰辛训练机器却又被机器所束缚的幕后工作者避而不谈。作为消费者、社会活动的参与者和公民，我们的积极行动能够切实改善这些工作者的工作条件，让他们工作得更舒适。这些工作者站在技术变革的前沿，但AI驱动的监控和生产力工具正席卷各行各业，即使是那些自认为不会受此影响的从业者，也无处可逃。为此，我们首先需要了解AI的生产逻辑与运作机制。只有这样，我们才能清晰地看到AI如何将权力、财富和塑造未来的能力集中到少数人手中。

　　企业只是一味地宣扬AI是多么的智能和便捷，而对于其背后大量的基础投入以及人工劳动只字不提。一提到AI，人们脑海中便浮现出发光的大脑、神经网络和失重的云朵等意象，仿佛AI本身就能飘浮在以太中。我们往往不会去想象这样的真实图景：在高耗能的数据中心里，装在重型机架上嗡嗡作响的服务器，不断释放热量，制造白噪声，以及触须般交错纵横的海底电缆将AI训练数据传输到全球各地。AI是有实体的，它存在于由芯片、服务器、电缆以及各种配件构成的机体中。如同人类身体一样，AI的材料结构也需要源源不断的“营养供给”，它需要电力来维持运转，需要水为服务器降温。无论何时何地，当我们向ChatGPT发问或使用网络进行搜索时，AI便在它的电子躯壳中呼吸着，运行着。

　　另一个常常被忽略的事实是，AI看似自动运行，实际上背后隐藏着人力劳动，以弥补技术的局限性。从标注数据、检查输出到调整参数，AI的运行需要大量人工劳动来维持。一旦它不能正常运行，就需要人工介入，调整算法完成工作。当Siri这样的智能助手不能正常识别语音指令，或者人脸识别系统无法正常运转，这些问题就会被反馈给人类员工，由他们确定哪里出了问题以及如何改进算法。18世纪末，由沃尔夫冈·冯·肯佩伦（Wolfgangvon Kempelen）发明的“机械土耳其人”（Mechanical Turk，亚马逊众包平台以此为名）曾在欧洲巡演。据说它是一个可以自动下棋的真人大小的木雕人偶。实际上这就是一个骗局，因为在人偶的内部藏着一位真人国际象棋大师，他借助机械杠杆和镜子在暗中操作。如今，所谓AI自主运行，也是类似的把戏。事实上，复杂的系统需要依靠大量的人工劳动来维持运转，这种工作耗时长、薪酬低廉、单调乏味，工人们被迫像机器人一样工作，只为使机器更接近人类状态。

　　AI时代的到来催生了一个新的主要参与者格局，这一格局与平台时代有所重叠，但又有所不同。21世纪第2个10年占据主导地位的大型科技公司逐渐被一群新兴的“大AI”公司所取代，成为新时代的核心力量。这些公司包括亚马逊、谷歌母公司Alphabet、微软和Meta等传统科技巨头，以及OpenAI、Anthropic、Cohere和英伟达等AI初创企业和芯片制造商。如果将目光转向中国，AI时代举足轻重的第二梯队科技巨头有阿里巴巴、华为、腾讯和百度。尽管这个群体的具体成员可能会发生变化，但这些公司的共同特点是将AI视为可以为公司赢利的商品，其相关技术需被严格保密。它们试图封闭有关训练AI的知识，这样它们就能保持先发优势继续开发AI产品。随着ChatGPT的公开亮相，传统科技巨头与AI初创企业之间掀起了一波新的战略合作浪潮：微软向OpenAI注资100亿美元，谷歌向Anthropic投资了20亿美元，亚马逊对Anthropic投入了40亿美元，Meta与微软及AI初创公司Hugging Face展开合作，微软在AI初创公司Inflection中建立了一个新的AI部门。与此同时，英伟达已经成为一家市值2万亿美元的公司，占据机器学习领域图形处理器（GPU）95%市场份额。

　　在平台时代，社交媒体和广告平台占据主导地位，它们有极大的网络效应，即平台用户越多，服务效率越高、价值越大，所获利润也就越高。大量的用户数据既让平台更加深入了解数字世界，又让平台通过收费和打广告等形式具备了更高的变现能力。在AI时代，软件所有权仍然重要，但底层硬件的重要性也日益突显。平台时代公司的一大特点就是轻资产。爱彼迎名下没有实际房产，优步名下也没有汽车。它们卖的是服务，依靠用户网络来运营和赢利。而大AI得益于我们所说的“基础设施力量”，即拥有用于训练大型基础模型所需的计算能力和存储资源。这主要通过控制大型数据中心、海底光缆以及用于训练模型的AI芯片来实现。全球大型数据中心有一半以上属于三家大公司，只有少数几家公司能够提供训练尖端AI模型所需的硬件。这种基础设施力量吸引各路AI人才，行业中的拔尖人才都想加入顶尖企业，从事最前沿的AI开发。AI非但没有为社会提供更多创新机会和多元化可能，随着新入局的人大多选择加入行业内的成熟公司，财富和权力进一步集中在一小部分人手中。

　　这就导致企业融资模式和初创公司的股权结构发生变化。AI公司起步就要几百万美元，后期还需要上亿美元的资金来维持云平台运行以训练基础模型。因此，许多初创公司选择与现有的云服务提供商建立战略合作关系，这些提供商通常会购买初创公司的少数股权。大型科技公司拥有大量现金储备，能够为初创公司提供数十亿资金支持。在平台时代，第一代平台获得了风投的资金支持，但创始人会对平台业务决策拥有控制权。这样一来，许多平台变成了由一位身家上亿的创始人统治的庞大帝国。但在AI时代，这种事不太可能发生，因为任何新“帝国”都必须与现有的大型公司合作或合并。AI产品的商品化导致AI行业形成了多足鼎立之势，老牌科技公司会与有能力的初创公司结成新联盟，以击败竞争对手。

　　或许最有趣且尚未为人所知的转变要算领先的AI公司的商业模式的改变。在平台时代，留下最大恶名的是广告平台，典型代表就是Meta和谷歌，肖莎娜·祖波夫（Shoshana Zuboff)提出监控资本主义理论，对广告平台进行了批判。监控资本主义是指一些大型科技 公司通过为用户提供免费数字服务来向用户推销定向广告。这是平台时代的典型特征，但广告并不是唯一的商业模式，比如，亚马逊可以利用自己的垄断市场赚钱，爱彼迎和优步会收取交易佣金，网飞和Spotify（美国流媒体音乐服务平台）采取付费订阅模式。目前，尚不清楚监视模式是否会对新一代AI公司产生同样的影响，毕竟祖波夫提出的是一种商业模式，而不是资本主义新形态。科技公司也愿意通过其他方式赢利，具体会出现什么形式还有待观察，但从目前来看，早期AI公司的赢利方式大多是付费授权、收取会员订阅费、提供AI嵌入服务和出租AI云服务。