【觀點】微軟結盟OpenAI最大敵手Mistral!納德拉AI最後一塊拼圖到齊,看懂「大謀略家」最新布局
【觀點】微軟結盟OpenAI最大敵手Mistral!納德拉AI最後一塊拼圖到齊,看懂「大謀略家」最新布局

微軟宣布與 OpenAI 最大的敵手 Mistral 結盟。

不得不再說一次 Satya Nadella 真是大謀略家。Mistral AI 或許在 ChatGPT 叱吒風雲的 2023 年沒有引起太多人的注意,不過這家來自歐洲的 AI 王者在 2023 年底時異軍突起,發表了 Mixture of Experts (MoE) 架構,模型的表現瞬間逼近 GPT-4,因此被喻為是 OpenAI 最大的敵手。

重點是,Mistral 是一家完全走開源路線的公司。

這剛好與 OpenAI 的路線大相逕庭,我在上一篇文章才正好提到 OpenAI 已經完全棄守開源的路線,因此缺了一條可以跟 Google 對抗的路線。沒想到,Microsoft 的執行長 Satya Nadella 馬上把這個缺口補起來了。

延伸閱讀:奧特曼放棄的開源,Google為何派Gemma搶下?解析「複製安卓」AI大計

微軟通吃「開源」、「非開源」路線

在去年爆發 Sam Altman 遭到董事會開除的事件時,我就曾經指出,微軟並不是 OpenAI 的盟友,當時滿多人對於我的說法不以為然,我猜一直到今天這個消息出來之前,大家還是持續認為 Microsoft 和 OpenAI 是鐵桿兄弟吧(笑)。

其實,從去年 7 月 Meta 的 Llama 2 上線時,微軟對於 AI 的戰略就已經揭露得非常清楚,因為微軟第一時間就與 Llama 2 宣布合作,宣布 Llama 2 上架到 Azure,這在當時已經無異是打了 OpenAI 一個巴掌。

後來,微軟也發布了 OpenAI 的競品 Bing Chat,與 ChatGPT 直接競爭,這些都是與 OpenAI 直接競爭的一些舉動。

不過,微軟並不是掌控了 OpenAI 之後,卻得了失心瘋要把自己投資的公司給弄爛,微軟種種的動作,都是為了「分散風險」。

而這個分散風險的 AI 戰略就是海納百川,把市面上最好的 AI 技術和公司透過近乎無限的資本納入自己的掌控當中,這樣一來無論誰的 AI 技術勝出,微軟都會是得利者,或說至少不會在還在劇烈變動的 AI 軍備競賽當中少拿了任何一塊拼圖。

難怪 Sam Altman 在去年 OpenAI 開發者大會時,請來 Satya Nadella 站台,卻冷不防放了一個冷箭問他:「我們跟微軟到底是什麼樣的夥伴關係呢?」這也是我第一次看到 Satya Nadella 尷尬笑了幾秒,顯然被這隻冷箭給射中了,而 Sam 會拋出這個問題,也明顯知道微軟並非真正的朋友。

事實證明,這真的是非常厲害的一個戰略。

現在各家 AI 技術廠商的確漸漸追趕上 GPT-4 了,而 Mistral 更是已經進逼 GPT-4 的表現,在某些測試已經超過 GPT-4 的表現。

Mistral 的表現已經與 GPT-4 旗鼓相當,僅以些微差距落後。.jpeg
圖/ Mistral

對於微軟來說,無論是閉源或是開源,兩條路線都掌握住了。相較於 Google 閉源開源全部自己來,微軟則是透過廣結盟的方式,快速地讓遍地開花的 AI 廠商加到自己的生態系當中。

AI 軍備競賽走到今天,Google 和 Microsoft 已經是兩個明顯的領先者。

至於 OpenAI?如同我一直呼籲的,真的要趕快把 AGI 放出來。

但無論誰領先,或許我們家老黃才是永遠的贏家。

延伸閱讀:OpenAI首屆開發者大會,為何令人憂心?3重點看清Sam Altman真正對手

責任編輯:林美欣

關鍵字: #微軟 #AI #openai
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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