Google baru -baru ini mengumumkan fase berikut Perjalanan Kecerdasan Buatannya (AI): “Mode AI”.
Fitur baru ini akan segera diluncurkan sebagai opsi baru untuk mesin pencari Google di Amerika Serikat, tanpa garis waktu bahkan untuk seluruh dunia. Perusahaan mengatakan itu akan terjadi Mirip dengan percakapan Dengan ahli yang berpengalaman dalam berbagai topik.
Ini hanya salah satunya Banyak langkah Google mencari pendekatan “all-in” untuk AI.
Pendekatan “all-in” melampaui hanya mengintegrasikan teknologi ke dalam aplikasi yang berbeda. Google menyediakan produk di sepanjang rantai pasokan AI, sebuah proses yang dikenal sebagai “integrasi vertikal”, yang menampung semuanya, dari chip komputer AI hingga antarmuka pengguna yang kami berinteraksi setiap hari, seperti Google Maps atau Gmail.
Google bukan satu -satunya perusahaan dengan ambisi integrasi vertikal. Misalnya, Openai baru -baru ini memperoleh startup perangkat keras yang ditentukan oleh Apple Jony Iveyang akan memusatkan pengembangan perangkat keras di dalam perusahaan. Amazon mengambil langkah serupa. Ini memiliki platform komputasi awan, chip khusus, rencana perangkat dan menggabungkan lebih banyak produk dalam produk.
Ini mungkin merupakan awal dari tren integrasi vertikal antara teknologi besar. Dan itu bisa memiliki implikasi yang signifikan bagi pengguna dan perusahaan secara setara.
AI ‘Technological Pila’
Perangkat keras, perangkat lunak, basis data, basis data, dan server adalah beberapa lapisan yang membentuk apa yang umumnya dikenal sebagai “baterai teknologi AI”.
Ada empat lapisan utama untuk Baterai Teknologi Vertikal Google yang Berevolusi:
1. Lapisan perangkat keras. Google mengembangkan chip IA sendiridikenal sebagai unit pemrosesan tensioner (TPU). Perusahaan menyatakan bahwa chip ini memberikan kinerja dan efisiensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan prosesor tujuan umum.
2. Lapisan Infrastruktur. Perusahaan menggunakannya Infrastruktur cloud sendiri Untuk mendapatkan daya komputer, jaringan, dan persyaratan penyimpanan Anda. Infrastruktur ini adalah dasar untuk melaksanakan dan memanjat kemampuan AI.
3. Lapisan Pengembangan Model. Kapasitas penelitian internal digunakan untuk meningkatkan pengembangan produk dan layanan mereka. Ini termasuk penelitian tentang pembelajaran otomatis, robotika, model bahasa dan visi komputer.
4. Lapisan Data. Data terus diperoleh dari pengguna di semua platform Google, termasuk pencarian, peta, dan mesin email mereka. Pengumpulan data adalah kondisi untuk menggunakan aplikasi Google apa pun.
Beberapa berpendapat bahwa integrasi vertikal adalah a Strategi komersial yang optimal dan menguntungkan Di banyak industri, bukan hanya teknologi. Namun, realitas konfigurasi ini menunjukkan sebaliknya.
Ryo Alexandre/Shuttersock
Feed feed feed custnts
Google dan Openai adalah dua dari segelintir perusahaan yang mendominasi pasar teknologi global.
Terima kasih untuk domain pasar ini, Perusahaan -perusahaan ini dapat membebankan bingkai yang lebih tinggi untuk barang dan jasa dan praktik iklan online Anda.
Integrasi vertikal condongkan ketidakseimbangan daya ini ketika memusatkan lapisan baterai teknologi AI ke perusahaan. Perangkat keras, infrastruktur, penelitian dan pengembangan dan distribusi data di berbagai industri Membantu mendukung lapangan bermain yang lebih adil di seluruh industri.
Hilangnya ekuitas ini menciptakan hambatan masuk yang lebih besar untuk perusahaan kecil, karena konglomerat terbesar mempertahankan segala sesuatu internal.
Ini juga mengurangi insentif untuk berinovasi sehingga menguntungkan konsumen karena Menghilangkan persaingan komersial yang umumnya mempromosikan inovasi.
Data sering kali dijelaskan Seperti emas baru. Ini terutama berlaku dalam kasus AI, yang sangat tergantung pada data. Melalui banyak platformnya, Google memiliki akses ke aliran data yang berkelanjutan. Pada gilirannya, ini memberi perusahaan bahkan lebih banyak kekuatan Di industri.
ACHPF/Shuttersock
Kerentanan integrasi vertikal
Keberhasilan perusahaan yang terintegrasi secara vertikal didasarkan pada hosting pengetahuan dan pengalaman internal terbaik. Mempertahankan tingkat sumber daya ini dalam beberapa perusahaan dapat mengarah pada pengetahuan tentang pengetahuan dan pengalaman.
Penelitian menunjukkan pengetahuan dan pengalaman pengalaman Mengurangi pembelajaran sosial dan meningkatkan perbedaan antara “pemenang” dan “pecundang” di pasar tertentu. Ini menciptakan industri yang rentan secara umum, karena laba bersih hilang dalam pencarian eksklusivitas.
Eksklusivitas juga menghasilkan kurangnya ketahanan. Itu karena titik kesalahan terpusat.
Risikonya Lebih baik dikelola Dengan pengawasan tambahan, transparansi dan tanggung jawab. Kolaborasi di seluruh industri mempercayai proses ini untuk bekerja bersama secara efektif.
Sentralisasi baterai teknologi AI dalam suatu organisasi menghilangkan pengawasan eksternal, karena mengurangi interaksi dengan pemasok eksternal produk dan layanan. Pada gilirannya, ini dapat menyebabkan perusahaan berperilaku lebih berisiko.
Badan pengatur juga dapat memberikan pengawasan eksternal.
Namun, arus Dorong AI Deregular Ini memperluas kesenjangan antara pengembangan teknologi dan regulasi.
Hal ini juga memungkinkan perusahaan teknologi besar menjadi semakin buram. Kurangnya transparansi menimbulkan masalah tentang praktik organisasi; Dalam konteks AI, Praktik di sekitar data menjadi perhatian khusus.
Kecenderungan menuju integrasi vertikal di sektor AI akan meningkatkan opacity ini lebih lanjut dan meningkatkan masalah yang ada di sekitar transparansi.
