本周的科技巨头财报电话会议集中讨论了各家公司在人工智能（AI）领域的进展。谷歌将重点放在了搜索和云服务中的生成式AI上，而微软则详细阐述了其全技术栈中的AI集成。亚马逊推出了AI芯片和Bedrock，并介绍了一款名为Rufus的新型AI购物助手。然而，Meta在公布全面的AI战略方面脱颖而出。
Meta的AI战略以其对开源的承诺和从Facebook及Instagram公共帖子中积累的大量AI训练数据而独树一帜。在Meta的2023年第四季度财报电话会议上，首席执行官马克·扎克伯格强调了公司在AI发展中的有利地位，特别是在计算资源方面。
Meta的“世界级计算基础设施”
扎克伯格概述了一个长期战略，旨在在创建流行且先进的AI产品方面领先。他指出，实现“全面通用智能”需要强大的计算能力。他表示，到今年年底，Meta将部署大约350,000个H100 GPU，总计算能力接近600,000个H100的等效量。这一基础设施的需求主要来自Instagram Reels。
扎克伯格解释道：“我们从Reels中学到了宝贵的教训。起初，我们低估了GPU的需求，这促使我们建立了足够的能力来支持Reels和同样规模的AI服务。”他还指出：“Meta是为了胜利而努力”，并预计未来模型的训练将需要更多的计算资源。“先进的大型语言模型每年用大约10倍的计算资源进行训练，”他补充道。Meta计划在定制的数据中心和专为其工作负载量身定制的硅材料上进行大量投资。
Meta的开源AI策略
扎克伯格重申了Meta在监管审查下仍然坚定不移的开源战略。他解释道：“我们的策略是构建并开源通用基础设施，同时保持特定产品实现的私有性。”这包括Llama模型，尤其是备受期待的Llama 3，以及PyTorch等工具。
他强调开源的战略优势，指出它增强了安全性和保障，促进了行业标准，吸引了开发者。“开源帮助我们招募顶尖人才，这对于在新技术领域领先至关重要，”他表示。提供如Llama等开源工具并不会削弱Meta的竞争优势。
超越Common Crawl的大量训练数据
扎克伯格强调了Meta强大的数据和反馈机制，声称来自Facebook和Instagram的数据，包括“数以百亿计的公共图像和数以十亿计的公共视频”，可能超过Common Crawl数据集。Common Crawl自2008年以来收集了大量网络数据。
扎克伯格进一步指出：“真正使我们与众不同的是，我们能够与数亿用户创造有效的反馈循环，这些用户与我们的AI服务互动。这种互动极大地促进了我们的AI系统，特别是在Reels和广告方面的改进。”
Meta对AI领导地位的承诺
《彭博社》的一篇文章指出，Meta的Llama模型的成功使实际的美洲驼成为开源AI活动的非正式吉祥物。然而，根据Meta最近的财报，该公司似乎准备在AI领导地位的追求上进行大规模投资，金额可能达到数十亿美元，面临快速变化的竞争格局。
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