鈦媒體App 1月7日消息，在2023年國際消費類電子產品展覽會（CES 2023）上，MediaTek首次展示了其構建的完整Wi-Fi 7全球生態系統，以迎接下一代無線終端設備的規模量產。
MediaTek Wi-Fi 7產品致力於在各種類型的終端上實現穩定且長效的無線連接體驗，包括住宅網關、Mesh路由器、電視、流媒體設備、智能手機、平板電腦、筆記本電腦等。
作為最新一代Wi-Fi標準，Wi-Fi 7性能強大，支持320MHz信道帶寬和4096-QAM調製技術，大幅提升用戶體驗。得益於多鏈路操作（Multi-Link Operation，MLO），Wi-Fi 7能夠聚合多個信道，緩解網絡擁塞環境下的鏈路中斷問題，以提供更高速、穩定、可靠的連接。
MediaTek副總經理暨智能連接事業部總經理許皓鈞表示：「去年，我們在全球率先完成了Wi-Fi 7的現場技術演示。現在，我們十分榮幸地展示MediaTek在構建更為完整的產品生態系統上所取得的巨大進展。這些終端設備其中有許多採用了在CES 2023獲得創新獎的Filogic 880旗艦無線連接平台，印證了MediaTek Filogic系列平台提供出色無線連接體驗的頂尖實力。」
MediaTek的Wi-Fi 7無線連接平台採用6nm製程，與其他解決方案相比，功耗降低50%，MLO切換延遲降低100倍。通過4T5R多天線技術和五頻組網，MediaTek Wi-Fi 7無線連接解決方案的信號覆蓋範圍更廣、支持更多終端連接數量。
MediaTek在CES 2023上展示的多個終端設備均採用了最新的Filogic系列無線連接平台，MediaTek Filogic 880平台支持Wi-Fi 7面向運營商、路由器零售和企業級市場，Filogic 380平台旨在為智能手機、平板電腦、筆記本電腦、電視和流媒體設備等眾多終端帶來Wi-Fi 7連接。-（鈦媒體）
*微軟的AI賭局，谷歌為何沒敢接*
ChatGPT加入搜索後，會顛覆Google嗎？
這是過去幾周里，在科技產業圈裡熱議的話題。
1月3日，科技媒體The Information爆料了人工智能研究實驗室OpenAI與微軟Bing最新的合作計劃。兩位直接參與該計劃的人士稱，微軟正與OpenAI一起研究一款具備AI對話能力的新版Bing搜索引擎，預計將於3月底前公布。該版本將融合了OpenAI最新推出的對話大模型ChatGPT，與以往單純羅列網頁鏈接的搜索模式不同，ChatGPT可以直接回答搜索查詢。
DA Davidson分析師甚至因此給予了微軟「買入」評級，並稱，短期內OpenAI的ChatGPT，將會轉化為Azure的增量。從長遠來看，將ChatGPT功能整合到必應（Bing）可能會為微軟提供十年一次的推翻谷歌搜索主導地位的機會。
在此合作之前，微軟一直出錢出力，支持OpenAI業務。2020年，微軟以10億美元投資OpenAI。同年，微軟Azuer雲也成為了OpenAI的獨家算力夥伴。在此之前OpenAI曾一度成為Google雲的五大企業客戶之一，年單1.2億美元。不過，微軟收購OpenAI之後，似乎從微軟拿到了極低的雲計算折扣。有數據顯示，在2021財年中，OpenAI在微軟產品上的開支僅為92000美元，而以OpenAI運維、研發GPT-3和GPT-3.5等大模型的進度來看，雲計算用量並未有明顯下降。
與Bing的合作被曝出之後，OpenAI在1月6日早些時候又傳出出售股票的消息。據《華爾街日報》報道，OpenAI正在與Thrive Capital、Founders Fund兩家基金談判，以290億美元的估值出售至少價值3億美元的股票。2021年，OpenAI員工向紅杉資本、老虎環球出售股票時的估值約為200億美元。
AI對於搜索行業太超前？
既然通用大模型如此厲害，為何在搜索上積累最深的Google不做，畢竟要論搜索，Google在業內有絕對優勢。
據《紐約時報》報道，ChatGPT發布之後不久，Google首席執行官Sundar Pichai就在內部動員研究人員團隊想辦法應對ChatGPT，並宣布這種情況是「紅色代碼」的威脅。
其實Google也並非沒有嘗試，在2021年5月的I/O大會上Google就展示了語言類通用大模型LaMDA，並持續對其進行迭代研發。然而直至目前，Google都沒有向公眾發布LaMDA，Google方面稱，部分原因在於LaMDA目前尚不完美，其中存在較多錯誤。
事實上，在大模型尚未成熟的時代，搜索引擎就已開始嘗試AI技術了。在查詢過程中，搜索引擎利用自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）分析和理解用戶輸入的查詢詞語。在搜索過程中，利用深度神經網絡（Deep Neural Networks，DNN），解決「隱式搜索」問題。
「隱式搜索是百度內部的說法，也可以叫做『真正的語義搜索』。」一位百度搜索技術專家告訴虎嗅，隱式搜索不再是單純的字面搜索，而是利用AI分析用戶關鍵詞語的深層意思。例如，搜索「現實版鋼鐵俠」，得到的搜索結果就都是馬斯克相關的內容。
此外，Google、百度、Bing等還利用AI實驗了類似ChatGPT的AI功能，使搜索呈現出的結果不只是羅列網頁，更能從搜索結果中篩選內容，直接回答用戶的問題。
例如搜索「ChatGPT是什麼」。
Google會在側邊欄直接引用維基百科：「ChatGPT是由OpenAl開發的一個人工智能聊天機器人程序，於2022年11月推出……」
百度則會篩選搜索內容，並摘取答案直接回答在第一條的顯著位置：「聊天機器人，chatgpt是OpenAl開發的一個大型預訓練語言模型……」
不過這種技術在搜索行業並沒有得到廣泛認可，甚至沒有統一的名字。「你可以管這種技術叫精準搜索，也可以叫唯一答案或阿拉丁。」
即便是ChatGPT搜索，也仍存在一些問題。
首先，AI挑選出的內容很難確保準確性，連OpenAI的CEO Sam Altman都認為，「現在依賴它（ChatGPT）來做任何重要的事情都是錯誤的。」如果把ChatGPT提供的搜索結果作為「唯一答案」呈現給用戶，卻無法保證其準確性的話，那麼在錯誤的答案面前，再好的交互體驗，都會成為笑話。
此外，有的時候用戶使用搜索引擎的目的是直接得到答案，比如你搜「ChatGPT是什麼」時，你想看到的就是一個定義。但當你搜「關於AI通用大模型的技術文章」時，你可能需要的是搜集廣泛、全面的資料，如果AI篩選了部分內容，則可能影響你在搜索結果中博採眾長。
更重要的是經濟賬
不過，雖然搜索引擎很早就融入了AI技術，但卻很難有更深入的應用，其中的原因就是算不好經濟賬。
通用AI大模型的研發、運維投入都不是小數目，更別說加入了搜索。
「搜索」是一項開銷巨大的業務，要利用爬蟲從互聯網海量數據中抓取搜索結果，背後需要大量的算力支持。據業內人士透露，百度搜索處理的網頁數量在七八年前就已達到千億級別。服務器用量超過一萬台，每年純設備成本超50億。如果算上研發、運營和維護的人工成本，總開銷可能會接近100億。雖然近兩年服務器成本或有下滑，但人力成本會一直隨着通脹逐年上升。
而這只是不包含ChatGPT情況下的純搜索成本。
數據顯示，GPT-3的訓練成本約1200萬美元，而ChatGPT的運行成本大概是單輪迴答（Single Turn）幾美分，聽起來不多，但疊加到搜索引擎每天處理的數億、數十億次搜索中，產生的開銷就高得過分了。如果按照每天10億次搜索量來計算，把ChatGPT的回答成本壓到最低的1美分，那麼按照現在的匯率看，這樣一個搜索引擎2天的「答題成本」就要一個半「小目標」。
由於ChatGPT的訓練並不是基於非實時更新的數據庫（數據皆採集於2021年以前），它的搜索功能無法解答2021年以後的新問題。目前要對ChatGPT進行實時訓練，就要面臨新的技術挑戰和成本問題。
不過也有AI行業專家認為，實時更新的AI搜索引擎實用價值並沒有想象中那麼大。雖然互聯網中每天新增的數據量很大，但真正有價值，值得沉澱下來的知識非常有限。用戶對於這些知識的需求，也是隨時間推移階段性增長的。這樣就可以把重新訓練大模型或更新數據庫的時間拉長，從而攤薄成本。
那麼花大價錢融入搜索引擎的ChatGPT能帶來多少回報呢？
與上邊提到過的「精準搜索、唯一答案、阿拉丁」技術相似，ChatGPT也無法直接提供經濟效益。曾經的谷歌廣告團隊負責人Sridhar Ramaswamy就表示，ChatGPT的使用，從一定程度上阻止了用戶點擊帶有廣告的谷歌鏈接。Google在2021年的廣告業務收入為2080億美元，占Alphabet總收入的81%。
為何Bing可以去做與ChatGPT結合的嘗試？
「單看搜索業務，國內頭部搜索引擎的利潤率大概在65%左右。」一位搜索行業專家向虎嗅透露，雖然成本會隨着服務器和人員的多少增減，但要保證搜索引擎可用，單個服務器的成本差距不大，廣告規模卻會差很多。因此營收規模越大，利潤率也越高。放在任何一個成熟的海外市場，頭部搜索引擎的利潤率也都差不多是這個數。
據微軟財報顯示，在截至2022年6月的財年數據中，搜索、MSN.com和其他新聞產品的廣告收入共116億美元，其中搜索業務占比較大。相比之下，Google搜索業務的同期收入至少是Bing的10倍。
據海外多家調研機構的統計顯示，Bing在美國本土的市場占有率遠低於Google，目前全球搜索市場中Bing的市占率不超過10%，而Google的市占率保守估計也不低於80%。從市占率看來，Bing和Goggle二者的競爭關係似乎並不明顯。
因為市場占比小，搜索利潤率相對較低，Bing很自然地不承擔過多的營收壓力，也就可以放心大膽地嘗試ChatGPT這種未來的顛覆式創新，而不需要考慮太多成本。
技術創新的故事就是如此充滿戲劇性和殘酷性。有時候賭對了一個技術路線，就能贏下未來十年甚至幾十年的商業戰爭。而原有技術路線的優勢者，往往由於自身的路徑依賴，反過來被自己的優勢地位掣肘，難以在新技術上勇往直前。正如曾經的光刻機霸主尼康賭錯了技術路線，在浸潤式光刻機上被荷蘭ASML公司捷足先登，喪失了此後幾十年的市場領先地位；諾基亞在智能手機時代被後繼者超越，跌下神壇。ChatGPT大規模商用後會怎麼樣，誰也不知道，而一旦爆發，將是顛覆式創新，誰贏下了這場賭注，誰就能贏下下一個人工智能時代。
-[出品:虎嗅科技組*作者:齊健*編輯:陳伊凡*頭圖:視覺中國/來源:虎嗅]
