為了追求AI自主權,瑞典五大巨頭阿斯利康、愛立信、薩博、北歐聯(lián)合銀行和瓦倫堡投資公司聯(lián)合成立了Sferical AI公司,旨在將人工智能控制權保留在歐洲境內。
這家總部位于斯德哥爾摩的新企業(yè)并非要成為另一個OpenAI競爭對手,而是專注于構建創(chuàng)始人所說的安全透明系統(tǒng),確保在歐洲治理框架下運營。其核心理念是將數(shù)據(jù)、模型和基礎設施都保留在歐洲大陸。
Sferical的創(chuàng)始團隊覆蓋了瑞典工業(yè)的各個領域。阿斯利康帶來制藥研究專長,愛立信提供全球電信基礎設施,薩博貢獻軍事防務知識,北歐聯(lián)合銀行提供金融專業(yè)技能,瓦倫堡投資則提供資本和長期戰(zhàn)略支持。這種組合為初創(chuàng)公司提供了其他AI實驗室需要多年才能獲得的即時項目和數(shù)據(jù)集。
**主權AI日益重要的原因**
主權AI運動興起源于對美中在先進AI領域主導地位的擔憂。隨著生成式AI模型成為像電力或電信一樣的基礎設施,依賴OpenAI、Anthropic或Google DeepMind等美國提供商被政府和企業(yè)視為風險。
從法國的馬克龍到布魯塞爾的馮德萊恩,歐洲領導人都公開表示需要本土化模型。瓦倫堡投資董事長馬庫斯·瓦倫堡表示:"通過這一舉措,我們?yōu)槿鸬湟恍╊I先企業(yè)創(chuàng)造了機會,讓它們在AI發(fā)展帶來的商業(yè)格局快速結構性轉型中處于前沿位置。"
Sferical AI首席執(zhí)行官珍妮·諾德勒表示:"我期待與合作伙伴一起在瑞典建立下一代AI基礎設施,增強瑞典工業(yè)的競爭力。"
**全球主權AI發(fā)展趨勢**
Sferical并非孤例。法國的Mistral AI已籌集超過6億歐元,正在構建針對歐洲語言和法律的大語言模型。獲得SAP、博世和施瓦茨集團資助的德國Aleph Alpha將自己定位為主權替代方案。印度的BharatGPT正在開發(fā)針對金融、農業(yè)和醫(yī)療保健的多語言模型。
**從研究實驗室到實際應用**
Sferical的優(yōu)勢在于其創(chuàng)始者的多樣性組合。阿斯利康將AI應用于藥物發(fā)現(xiàn)和臨床結果,愛立信探索關鍵電信基礎設施和網(wǎng)絡優(yōu)化,薩博專注于防務應用和實時軍事分析,北歐聯(lián)合銀行測試AI欺詐檢測和風險建模。這種廣泛的現(xiàn)成應用為Sferical提供了相對于純研究實驗室的優(yōu)勢。
**主權AI面臨的挑戰(zhàn)**
然而,構建主權AI并不自動意味著更安全。當每個國家都構建自己的基礎模型時,結果可能不是增強韌性,而是創(chuàng)造孤立且不兼容的AI生態(tài)系統(tǒng)。
此外,運行高質量、大規(guī)模的競爭性AI系統(tǒng)需要歐洲目前仍缺乏的基礎設施。即使Sferical將集群保留在歐洲數(shù)據(jù)中心,GPU仍然是在國外設計和制造的。人才也是另一個制約因素,許多頂尖AI研究人員仍在美國或中國。
訓練達到當今GPT模型水平需要驚人的數(shù)據(jù)和計算量。Sferical要么推動歐洲范圍內的國際數(shù)據(jù)共享,要么嘗試更精簡高效的架構,兩條路徑都不容易。
**戰(zhàn)略布局而非規(guī)模競賽**
Sferical并非試圖在模型規(guī)模上匹敵硅谷,而是專注于信任。如果能提供歐洲政府、實驗室和企業(yè)愿意采用的系統(tǒng),即使沒有匹敵美國玩家的原始規(guī)?;蛏a(chǎn)速度,該項目也將被視為成功。
這一戰(zhàn)略符合更大的轉變:AI不再只是商業(yè)問題,而是國家安全的一部分。瑞典聯(lián)盟能否維持資金、人才和政治意愿來保持Sferical的生存力仍是未知數(shù),但可以確定的是,爭奪AI主權的競賽正在加速。
Q&A
Q1:Sferical AI是什么?它的主要目標是什么?
A:Sferical AI是由瑞典五大巨頭阿斯利康、愛立信、薩博、北歐聯(lián)合銀行和瓦倫堡投資公司聯(lián)合成立的AI公司,旨在構建安全透明的AI系統(tǒng),將數(shù)據(jù)、模型和基礎設施保留在歐洲境內,確保AI控制權不依賴美國或中國提供商。
Q2:主權AI為什么變得越來越重要?
A:隨著生成式AI模型成為像電力或電信一樣的基礎設施,過度依賴美國的OpenAI、Google DeepMind等提供商被視為風險。歐洲政府和企業(yè)希望擁有本土化的AI能力,以避免在關鍵技術上的對外依賴,這關系到國家安全和經(jīng)濟獨立。
Q3:Sferical AI相比其他AI公司有什么優(yōu)勢?
A:Sferical的優(yōu)勢在于其創(chuàng)始團隊覆蓋了制藥、電信、軍工、金融等多個關鍵行業(yè),能夠提供現(xiàn)成的應用場景和數(shù)據(jù)集,包括藥物發(fā)現(xiàn)、網(wǎng)絡優(yōu)化、防務分析和金融風控等,這比純研究實驗室更容易獲得實際應用和收入。
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