【兰德】人工智能基础模型市场中的自然垄断条件评估(英)

近日，知名研究机构RAND Corporation发布了一份名为《Evaluating Natural Monopoly Conditions in the AI Foundation Model Market》的新报告。该报告深入探讨了人工智能基础模型市场是否存在自然垄断的特征，并评估了是否需要对此市场进行监管。报告指出，当前的基础模型市场表现出自然垄断的多个特征，包括产品相对同质性、规模经济显著、沉没成本高以及存在网络效应和范围经济。该研究不仅对市场现状进行了评估，还针对2027年的四种假设情景进行了分析，以预测未来市场可能的动态。报告内容丰富，为理解AI基础模型市场的结构和政策制定提供了重要见解。

在当今这个数据驱动的时代，人工智能（AI）正逐渐成为推动社会进步的关键力量。其中，基础模型作为一类经过大规模多样化数据训练、能够执行多种任务的AI模型，其对经济和社会的影响尤为显著。近期，一份由RAND公司发布的研究报告《评估AI基础模型市场中的自然垄断条件》深入探讨了这一问题。

报告首先解释了自然垄断的概念。自然垄断是指单一企业提供全部需求服务的总成本要低于多家企业提供相同服务的总成本。这种市场结构与普通垄断不同，因为自然垄断往往不是由反竞争行为造成的，而是由产品或服务的生产特性决定的。例如，供水、供电等行业往往具有自然垄断的特征。

那么，AI基础模型市场是否也具有自然垄断的特征呢？报告通过一系列经济和生产属性的分析给出了肯定的答案。报告指出，当前一代的基础模型在性能上相对同质，规模经济显著，成本多为沉没成本，且存在网络效应和范围经济。这些特点使得单一企业提供服务的总成本低于多家企业。

以谷歌的Gemini Ultra模型为例，其训练成本高达6.3亿美元，这对于小公司来说是难以承受的。然而，对于像谷歌、亚马逊、苹果、Meta和微软这样的大公司来说，这样的成本仅占其年度研发预算的不到3%。这表明，这些公司理论上有能力开发与Gemini同等水平的基础模型。

报告进一步分析了未来可能的市场动态。如果规模假设成立，即模型性能与模型大小/计算支出之间的关系持续存在，那么自然垄断的情况可能会更加严重。这是因为规模经济和沉没成本的风险随着预训练超大型基础模型的增加而增加。

然而，报告也指出，尽管当前市场具有自然垄断的特征，但监管的理由并不充分。这是因为目前市场结构相关的社会成本较低。如果未来出现显著的社会成本，比如价格高于边际成本、产品质量低下、市场集中度带来的计算成本、大规模训练运行的环境影响和系统性风险，那么监管的问题应该重新考虑。

报告的结论是，尽管当前AI基础模型市场具有自然垄断的特征，但由于社会成本较低，目前对此类市场的监管理由并不充分。报告建议，应持续监测市场价格、产品质量、计算市场竞争、环境影响、系统性风险和模型安全性等方面，以确定市场集中是否会导致社会成本。

文章的灵感来自于这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版（无广告）。

【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。