在 7 月 12 日发表的一篇广为流传的文章中，微软 ( MSFT 1.67% ) 首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 指出，公司部署人工智能 (AI) 的方式存在根本性失衡。他认为，企业本质上为情报支付了两次费用，第一次是通过代币，第二次是通过他们必须公开的专有知识来使人工智能变得有用。
组织向模型提供的每一次提示和纠正都变成了“废品”，是关于组织如何运作的洞察的踪迹，“逐条痕迹”地泄漏出来。为了应对这种“反向信息悖论”，纳德拉认为公司必须通过在自己的“租户边界”内运行人工智能来控制自己的数据。
微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉。图片来源：微软公司。
保护企业知识产权的成本
如今，公司使用三种主要途径来访问前沿人工智能模型。他们可以使用大型云平台，例如 Azure OpenAI 服务或亚马逊 (AMZN 0.91%) AWS Bedrock、来自模型提供商的直接应用程序编程接口 (API)，或两者的混合。
云路径不需要昂贵的硬件，直接路径是由像 Anthropic 这样的公司建立的，该公司通过直接企业合同建立了数十亿美元的业务。无论采取何种方式，纳德拉所描述的风险仍然存在。
模型提供商的基础设施不可避免地会捕获揭示企业运营方式的使用模式和查询数据。作为回应，主权国家和受监管实体越来越多地投资于自己的硬件。
惠普企业 (HPE +1.53%) 第二季度末，AI 服务器积压金额达 60 亿美元，其中约 60% 来自主权国家和企业客户。通过去年收购瞻博网络，HPE 现在可以向构建自己的 AI 功能的组织出售由服务器、存储和网络组成的集成本地堆栈。
与此同时，戴尔科技集团 (DELL +1.46%) 的积压订单继续增长。该公司上季度公布的人工智能订单超过 240 亿美元，并以 510 亿美元的积压订单退出。管理层指出，客户正在寻求可以在他们控制的基础设施上部署的集成解决方案，以及旨在将敏感数据和 IP 保留在本地的特定产品。
无论哪种方式，超大规模企业都可以获利
一旦企业拥有了硬件，他们就需要编排工具在模型之间进行路由，而不必局限于单一提供商。 Microsoft 的 Azure AI Foundry、AWS Bedrock 和 Alphabet 的 Vertex AI 提供与模型无关的功能。
该架构支持混合采用，使公司能够跨多个云和本地系统运行工作负载。纳德拉的文章在这种背景下更有意义，因为他的公司将自己定位为从他警告的转变中获取价值。
在市场经历了一周的波动之后，人工智能相关股票在经历了历史性的上涨后正在喘口气。鉴于其股价仅为今年盈利预期的 13 倍，HPE 值得进一步关注。
纽约证券交易所代码：慧与
该公司组装人工智能服务器系统，但利润增长取决于其附加网络和存储合同的能力。按此估值，该股票为寻求企业基础设施支出的投资者提供了一个合理的切入点。