Google想加入AI搜尋大戰,錢夠了嗎?董事長曝成本暴增10倍,一年可能要燒60億
Google想加入AI搜尋大戰,錢夠了嗎?董事長曝成本暴增10倍,一年可能要燒60億

人工智慧戰火熊熊燃燒,隨著Open AI所開發之聊天機器人ChatGPT一砲而紅,各大公司無不使出渾身解數,想搭上這波熱潮。兩大科技巨擎微軟和Google也紛紛響應,旗下搜尋引擎導入AI技術,分別推出聊天機器人Bing和Bard,佔據近期熱門話題。

然而,面對這股勢不可擋的AI大戰,Google母公司Alphabet Inc.董事長約翰.軒尼施(John Hennessy)卻表示,單次使用聊天機器人的成本,為一般關鍵字搜尋的10倍,遠超於傳統搜尋引擎的高昂費用,可能將在未來引爆另一場危機。

聊天機器人好貴!和Bard聊一次背後成本增10倍

Open AI的執行長就曾透過推特表示,ChatGPT的營運成本令人「瞠目結舌」(eye-watering)。根據計算,ChatGPT生成一條資訊或回覆的成本落在1.3美分左右,是目前傳統搜尋引擎的3至4倍。因此為了減緩這樣龐大的開支,ChatGPT在二月初開始向使用者收取每月20美元的訂閱金。

Google身為搜尋引擎產業的龍頭,約佔全球搜尋引擎市場的93%,平均每天要處理85億次的搜尋量,其競爭對手微軟僅佔3%左右。因此若大規模投入人工智慧搜尋,Google所花費的成本恐怕會是驚人的天文數字。

數據分析顯示,Google去年共計3.3萬億次的搜尋中,平均每次的成本僅有0.2美分,若改用AI搜尋,成本將取決於其所生成文本的數量。

舉例而言,如果使用類似於ChatGPT的AI技術,用約50字的回覆來處理其中一半的搜尋量,到2024年,Google將面臨高達60億美元的支出。

即使從不同的觀點來看,依然能大致計算出背後高昂的成本。SemiAnalysis是一家專精於晶片製造技術的諮詢公司,根據其估算,若要將聊天機器人導入搜尋引擎中,由於Google內部晶片(Tensor Processing Units, TPU)的限制,必須額外再花費30億美元來使系統相容。

而在《路透社》專訪的專訪中,軒尼詩也進一步估計,藉由AI語言模型進行搜尋,需要具備更加精密的運算能力及龐大的字彙資料庫,大幅提升晶片與電力成本的負擔,與Google所推出的聊天機器人Bard單次進行交流的成本,可能為一般關鍵字搜尋的10倍。

分析師認為,該技術有可能增加高達數十億美元的額外成本,進而影響母公司Alphabet所能獲得的利潤。

更慘的是,如果聊天機器人答錯了,要付出的代價更大。先前,Google新推出的Bard就因為向用戶展示了錯誤回答,而導致股價下跌近8%,估計市值蒸發1000億美元。

延伸閱讀:Bard答錯1個問題,Google市值慘掉千億美元!太陽系外行星第一張照片是誰拍的?

才剛裁員就要繼續燒錢?Google 2024恐面臨60億美元的支出

上述種種的潛在支出成本都與Google目前的計畫背道而馳。年初Google才大動作解雇1.2萬名員工,並且為了削減支出減少了一部分的員工福利,例如:奢侈的辦公室津貼;然而現今卻為了追趕上這波AI搜尋的熱潮,必須撥出更多經費來支援龐大的開發成本。

google搜尋
Google搜尋引擎

Google也試圖藉助其他方式降低投入經費,例如將使用LaMDA語言模型的「輕型版本」來運作Bard,其所需的計算能力較低,能夠處理簡單的任務。LaMDA是一款由Google開發、為了因應ChatGPT攻勢的對話程式語言模型(Language Model for Dialogue Applications)。

然而,較小規模的運作正代表了較少晶片的投入,也必然導致AI搜尋準確率的下降,如何在確保一定準確度的情況下,同時達成降低成本的目標,是各公司們將要面臨的一大考驗。

跟上AI熱潮前,先考慮成本和搜尋準確率

即使代價昂貴,在多個競爭對手搶占AI領域的情況下,Google仍需咬牙應戰。兩周前,微軟在發布會上宣布將ChatGPT整合進Bing搜尋引擎,同時招募多名測試者搶先體驗,試圖領先Google一步。

微軟財務長表示,隨著新Bing的推出,很快地,用戶支付的費用以及廣告帶來的利潤就會超過支出成本;Google的另一名對手、搜尋引擎You.com的執行長提到,即使加入聊天機器人及其他相關生成技術,會使企業的成本費用增加30%至50%,但「隨著時間推移以及規模的擴張,AI技術會變得越來越便宜。」

不過情況不一定會這麼樂觀,一位Google相關人士指出,想要準確掌握聊天機器人的成本根本還為時過早,投入技術的不同、用戶使用的情形等,都可能產生巨大的成本差異。在衝動地隨波逐流、搶著推出AI搜尋技術之前,在技術的準確性和所需成本間取得平衡,似乎才是王道。

不僅有成本問題,AI搜尋還讓環境汙染更嚴重?

carbon emission
carbon emission

除了龐大的運作成本外,背後產生的汙染問題也引發許多關注。

節能減碳是全世界現在正共同努力的目標,如今「數位碳足跡」也是許多人關注的話題。這是指在使用網路科技的過程中,無論是收發郵件、聆聽音樂、觀看Netflix等任何需要仰賴處理器運轉的行為,運作時消耗的大量能源所製造的碳排放。

在專訪過程中,軒尼詩提到,若結合搜尋引擎與AI語言模型,會大幅增加晶片和電力成本的負擔,這些額外產生的耗電量,會帶給有碳足跡目標的公司巨大壓力。光是訓練單個人工智慧的運作,就會排放數十萬磅的碳排放量。若將AI和搜尋引擎結合,需要更龐大的計算處理能力、大型的數據儲存中心、和更有效率的搜尋模式,勢必會為環境帶來巨大的影響。

根據專家統計,網路科技的使用每年約排放16億噸溫室氣體,若這場AI搜尋大戰越演越烈,未來環境汙染將變得更加嚴重。

ChatGPT,Google Bard,OpenAI
圖/ shutterstock

在科技浪潮一波波襲來的情況下,如何跟進最新技術、搶奪市場先機,同時兼顧公司收支之間的平衡和永續議題的考量,對於如Google、微軟、Open AI這些大企業而言,仍有許多問題尚待改善。

資料來源:Insider、FirstPost、Fortune、Reuters、Wired

責任編輯:錢玉紘

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【AI時代的成熟決策學】當技術更新越來越快,為何科技領袖反而轉向推崇「基礎系統」的極致穩定與進化?
【AI時代的成熟決策學】當技術更新越來越快,為何科技領袖反而轉向推崇「基礎系統」的極致穩定與進化?

在生成式AI與軟體定義一切的科技浪潮下,「快速更新」成為企業顯學,卻也帶來前所未有的焦慮。當技術以「月」、甚至是「天」為單位被淘汰時,頂尖科技決策者的思維也同步更新。真正決定企業深度與產品生命週期的,並非花俏的表面功能,而是歷經時間考驗、具備彈性與擴充度的「基礎架構」。這種對成熟基礎的信仰,也完美延伸至他們的移動選擇上。

大技術時代的焦慮與解藥!科技決策者如何定義「永續演進的核心架構」?

走進科技園區的玻璃帷幕大樓,或是金融總部的會議室中,科技業高階主管或創業家們正討論著大型語言模型的部署、邊緣運算演算法的優化,以及下一代商業模式的翻轉。在此「軟體定義世界」的時代,企業面臨著極度快速的科技新陳代謝。新技術看似絢麗,但若缺乏強大的系統基礎支援,往往隨時面臨被市場淘汰的風險。

國際知名諮詢機構 McKinsey在最新的全球人工智慧調查中指出:超過72%的全球企業已在至少一個業務功能中部署了生成式AI或軟體自動化。然而,Gartner的科技趨勢報告亦警告:高達85%的企業數位轉型或新技術導入未能達到預期成效,雖然背後有著諸多因素值得探討,但其中不可忽視「過度追逐單一噱頭,忽視基礎架構的穩定性與擴充彈性」此原因。

新技術與演算法看似絢麗,但若缺乏強大的系統基礎支援,往往隨時面臨「過時與崩潰」的風險。

觀察當代頂尖科技領袖與高階決策者的思維演變,會發現他們正在展現一種「成熟的理性」:比起無休止地追逐未經驗證的短期趨勢,他們更看重基礎架構是否具備極高的擴充性、穩定度與縱向深度。因為真正的技術典範,通常不是頻繁更新的應用層面,而是歷經時間考驗、可持續無縫升級的基礎平台。

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Porsche Cayenne
Porsche Cayenne 是當代頂尖決策者的終極選擇,以歷經世代淬鍊的極致平台與完美工藝,完美詮釋了「唯有強大且經過時間驗證的成熟基礎,方能輕鬆駕馭快速變化的未來」。
圖/ 數位時代

從科技園區到海岸 解構科技領袖的「多工相容性」

當代科技領袖與創業家的人生,就像是一台高負載運作的高效伺服器。晨間穿梭於內湖科技園區,處於高節奏的商業決策與跨國連線會議;週末則需要迅速切換狀態,帶著家人遠離城市喧囂,前往北海岸享受海景與戶外生活。

Porsche Cayenne
從高負載的商業決策,到週末北海岸的家庭時光,當代科技領袖跨越場景的無縫切換,Porsche Cayenne展現了兼具極致效能與高度彈性的「多工相容性」。
圖/ 數位時代

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Porsche Cayenne
Porsche Cayenne 以極致奢華靜謐與瞬時釋放的強悍性能,成為科技領袖無縫切換商務沉澱與駕馭樂趣的旗艦移動平台。
圖/ 數位時代

技術與設計分析 Cayenne GTS Coupé如何以「軟硬體深度整合」詮釋現代工藝?

對於當代科技人而言,絕對最為了解「軟硬體協同」的難度與迷人之處。要讓一台擁有極佳空間的五人座SUV同時兼具跑車的動態極限,背後靠的是極其精密的調校能力。Porsche Cayenne GTS Coupé正是軟硬體深度結合的典範:

動力與動態控制演算法: 搭載500 PS V8雙渦輪增壓引擎,配合PASM主動式懸載調整系統與降低10公釐的主動氣壓懸吊,以毫秒級的微處理速度即時修正阻尼軟硬與動態反應,展現物理極限與演算法調校的完美結合。

Porsche Cayenne
圖/ 數位時代

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圖/ 數位時代

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Porsche Cayenne
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圖/ 數位時代

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