歐洲的日子不好過,Google將歐洲業務合二為一
歐洲的日子不好過,Google將歐洲業務合二為一
2015.02.27 | Google

WSJ消息,Google正在全面整改其歐洲業務:之前按地區劃分的兩大業務將被合併,新的歐洲總部將位於英國首都倫敦。此前主管Google北歐和西歐業務的Matt Brittin將擔任合併後新機構的負責人,主管業務運營,各國主管直接向他報告。而負責南歐和東歐業務的Carlo d'Asaro Biondo今後將負責Google在歐洲的商業合作夥伴關係。從此,歐洲只有一個Google。

新主管Brittin 表示,單一的結構可以讓Google更好地因地制宜,對各地的形勢和機遇做出反應。

近日來,Google 在歐洲遇到的挑戰恐怕比機遇要多的多。

一方面是監管壓力。去年底,歐洲議會以384票贊成、174票反對的結果通過了要求Google在歐洲將其搜索引擎與其他產品分拆的提案。雖然從法律的角度上,歐洲議會的這一決議只有像徵意義。但這一行為足以向歐盟施壓,而後者正在對Google發起反壟斷調查。據悉,如果Google被認定存在壟斷行為,將面臨最高60億美元罰款。

目前歐洲市場上Google 搜索的份額為90%,遠超美國本土的68%。不過俄羅斯是一個例外。根據研究公司LiveInternet數據,俄羅斯搜索引擎Yandex NV 佔據了該市場的60%。去年12月,受俄羅斯出台的關於互聯網公司用戶數據處理新法的影響,Google宣布關閉其在俄羅斯的工程辦公室。

而關於用戶數據的隱私問題,Google目前還因「被遺忘權」忙得滿頭大汗。去年6月,Google開始執行歐盟最高法院的裁定,允許用戶行使」被遺忘權」,即要求不恰當、不相關或者不再相關”的信息從搜索結果裡移除。據悉,自裁定以來,Google已經收到了來自歐洲的20多萬份請求,影響了70萬個網址。

在英國,Google遭遇最大的麻煩則是避稅之嫌。去年底,英國宣布了新「轉移利潤稅」的徵稅計劃,將企業稅率從21%上調至25%,以此來填補跨國公司將利潤轉移到低稅率地區的納稅漏洞。該政策被戲稱為Google Tax,將於2015年4月生效。

另一方面的挑戰則來自於google的競爭者,尤其是跟Google一樣從矽谷遠道而來的小伙伴們。歐盟就是在接到微軟等10幾家公司的投訴後,對Google發起的反壟斷調查。而對於Google與歐盟委員會簽訂的和解協議,微軟、Yelp、Expedia和TripAdvisor等美國科技公司更是聯合反對,出示調查證據、花錢遊說什麼的都不在話下。

Google 已經感受到了對手們的強大。Brittin表示,歐洲出版商許多都是從Facebook 或Twitter 獲得大部分信息,而非Google。

在歐洲,Google的新聞業務因為版權問題在各國遭到起訴。新聞集團CEO Robert Thomson更是發佈公開信,嚴厲指責Google的壟斷行為。包括德國、比利時、法國、西班牙等的媒體認為,Google未經允許顯示了標題和部分摘要,侵犯了媒體網站的利益。歐洲國家紛紛出台新版權法律,要求Google向報紙等傳統媒體付費。Google目前已關閉在西班牙的新聞搜索服務。

Google目前在全球有5.36萬名全職員工,其中9000人在歐洲工作。Google在歐洲的25個國家設有48個辦公場所。Google稱,過去的4年,其在歐洲的資本投入已達到40 億歐元。而這次整改業務後,Google承諾將在未來兩年培訓100萬俱有「數字技能」的歐洲人。

本文出自36氪/弓長穎

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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