主要观点：随着人工智能（AI）热潮，科技巨头加强了对其发展和使用的控制，这种控制通过多种方式实现，如企业风险投资、提供云服务、吸引AI人才、影响研究方向等。开源虽被视为对抗力量，但也被巨头利用。需有面向人民和地球的非营利性AI替代方案，包括开放数据集和公共研究机构。
关键信息：

• 2019 年微软投资 OpenAI 并获得特权，OpenAI 法律结构变更，部分研究人员离职成立 Anthropic。ChatGPT 成功后微软又投资 100 亿美元，如今拥有其 49%股份。
• 科技公司常采用双重股权结构，如谷歌、Meta 等，这种结构使股东分为多数但控制能力弱和少数统治的两类，且控制可在组织层面实现。
• 谷歌、微软和亚马逊积极投资数百个 AI 初创公司，通过企业风险资本获取能力、知识等，控制多数 AI 初创公司，且投资范围广泛。
• 所谓公共云实则高度集中和盈利的私有业务，亚马逊、微软和谷歌控制全球 65%的云计算市场，云服务为企业带来便利同时也导致更高的资产集中，且巨头通过云信用等方式吸引客户和控制市场。
• AI 依赖数据、计算和代码，科技巨头控制着这些要素，从学术界吸引 AI 人才，通过参与 AI 会议控制研究方向，在 AI 研究中占据重要地位。
• 开源本可作为对抗巨头的方式，但微软收购 GitHub 并利用开源获利，同时将部分解决方案开源以增强控制，如谷歌的 Android 和 Meta 的 Llama，开源虽有好处但仍在巨头控制之下。
  重要细节：
• 2014 年 DeepMind 被谷歌收购，2023 年 11 月 OpenAI CEO Sam Altman 被解雇后又被微软庇护并复职。
• 1980 年以来科技行业双重股权上市比例逐渐增加，2020 年代始终高于 40%。
• 2023 年三大科技公司投资占 AI 初创公司融资的三分之二，谷歌在投资数量上排名第三。
• 亚马逊 AWS 市场份额领先，微软和谷歌增长迅速，公共云服务市场规模不断扩大。
• 科技巨头通过各种云服务获利，如 IaaS、SaaS、DaaS 等，且对云服务提供商有很强的控制力。
• 科技巨头在 AI 研究方面投入巨大，引领世界研发支出排名，还通过与学术界合作等方式控制研究。
• 开源在 AI 领域虽有一定作用，但仍被巨头利用，如 Meta 的 Llama 开源案例。
• 政策讨论应关注 AI 的编码、开发主体和利润分配等，而非仅聚焦基础模型的机构。需提供公共 AI 替代方案，如用于解决重大挑战、数据团结和大型合作等。