AI 模型開發(fā)者需要商業(yè)渠道來創(chuàng)造收入，以支付訓練和運行模型的成本。
一些初創(chuàng)公司從頭開始建立自己的商業(yè)模式，而且還比較成功。例如，OpenAI創(chuàng)建了一個收費的GPT應用商店，還向專業(yè)版 ChatGPT 的用戶收取訂閱費。在 ChatGPT 推出一年內(nèi)就覆蓋了 1 億多用戶。
然而，對于那些網(wǎng)絡效應較弱甚至沒有網(wǎng)絡效應的人工智能初創(chuàng)企業(yè)來說，從頭開始建立商業(yè)模式是很困難的。一種更簡單的創(chuàng)收途徑是與 GAMMAN 合作，將人工智能模型嵌入到他們成熟的商業(yè)模式中。例如，谷歌正在將自己的和第三方的人工智能模型嵌入其搜索引擎和其他服務中，對部分人工智能驅動服務的訪問收取高價。
所以，尚未形成商業(yè)模式的初創(chuàng)企業(yè)也愿意與 GAMMAN 合作，將AI模型嵌入其價值鏈下游端——現(xiàn)有的 GAMMAN 面向用戶的服務中；作為回報，初創(chuàng)企業(yè)在價值鏈上游端進行反向合作，GAMMAN 授予初創(chuàng)企業(yè)訪問計算基礎設施和可能的訓練數(shù)據(jù)的權限。
二、GAMMAN 和 AI 初創(chuàng)企業(yè)之間的“競合”協(xié)議是否屬于 “并購”？
基于以上原因，想要保持技術前沿地位的 AI 初創(chuàng)公司需要與 GAMMAN 簽署競合協(xié)議，以克服訓練成本和獲取客戶的障礙。GAMMAN 可以沿著整個 AI 價值鏈進行垂直整合，而初創(chuàng)企業(yè)主要覆蓋價值鏈的投入和中間部分。
圖：AI初創(chuàng)企業(yè)與GAMMAN的合作競爭模型（來源：Brugel）
競爭管理機構對這些交易和協(xié)議持懷疑態(tài)度，擔心競合協(xié)議可能會成為 GAMMAN 施加影響力并減少 AI 初創(chuàng)公司競爭的木馬。其中一個重要的法律問題在于，GAMMAN從戰(zhàn)略投資到挖走初創(chuàng)公司創(chuàng)始人和技術人才等行為，是否是一種只在規(guī)避反壟斷監(jiān)管的新的并購方式——“準并購”？
但競爭管理機構的幾項調(diào)查迄今為止尚未找到任何確鑿證據(jù)。
盡管歐盟委員會于2024年4月得出結論，認為微軟對OpenAI的投資安排不屬于收購，但它仍在繼續(xù)調(diào)查是否對該安排展開正式的反壟斷調(diào)查，理由是該安排可能會對歐盟內(nèi)部市場產(chǎn)生扭曲影響。德國也是類似，在2023 年 11 月確定該安排不受德國合并控制，但如果微軟未來增加對 OpenAI 的影響力，它保留了重新審查的可能性。
美國反壟斷執(zhí)法機構如今也加入調(diào)查的行列。
三、生成式人工智能反壟斷調(diào)查的突破口
如果“準并購”的概念在法律上難以突破，那么監(jiān)管機構很可能將從生成式人工智能所依賴的一個或多個關鍵構件的控制尋求突破。
1、數(shù)據(jù)
與硬件不同，訓練數(shù)據(jù)是非競爭性的，可以同時被許多人使用。然而，許多高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)來源都受版權和許可費用的約束。
特別是在專業(yè)領域或數(shù)據(jù)監(jiān)管更為嚴格的領域（如醫(yī)療保健或金融）尤其如此。預訓練或微調(diào)一個在這些領域擁有深厚專業(yè)知識的模型可能需要訪問大量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)并不廣泛可用，而且對于市場新參與者來說很難收集。
當然，僅僅擁有大量數(shù)據(jù)并不違法。然而，反壟斷執(zhí)法機構可能對公司對數(shù)據(jù)的控制進行特別關注，以分辨其是否可能減少數(shù)據(jù)的供應、造成獲取的障礙、阻礙公平競爭的充分發(fā)展。
2、人才
由于人才稀缺，實力雄厚的公司可能會有動機鎖定員工，從而扼殺來自實際或潛在競爭對手的競爭。為了確保市場競爭和創(chuàng)新，必須允許具有創(chuàng)新想法的人才自由流動，而且至關重要的是，不要受到競業(yè)禁止條款的阻礙。
英國CMA在7月宣布對微軟聘請Inflection AI（OpenAI的競爭對手）核心團隊所進行調(diào)查，就屬于此類。另外，美國FTC于2024年 4 月 23 日宣布的全面禁止所有員工（包括高級管理人員）簽署新的競業(yè)禁止協(xié)議，也是為了促進IT人才的流動。不過很快就被法官挑戰(zhàn)其合法性，前景尚不明朗。
3、計算資源
生成式人工智能系統(tǒng)通常需要大量計算資源。計算通常需要專用硬件，例如帶有圖形處理單元 (GPU ) 等專用芯片的計算機，或者通過云計算服務來獲取計算資源。然而，芯片的運行維護成本和云服務價格都很昂貴，目前也只有少數(shù)公司提供，這增加了反競爭行為的風險。
如今，一些專用芯片市場已經(jīng)高度集中，而且對服務器芯片的需求可能會超過供應。例如，對可用于訓練 AI 的服務器芯片的需求激增導致短缺，促使 AWS、微軟、谷歌和甲骨文等主要云服務器提供商“限制向客戶提供產(chǎn)品”。而高度集中的市場中的公司更容易采取不公平的競爭手段或其他反壟斷法違規(guī)行為。
2022年，美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會針對英偉達（Nvidia）的訴訟進行兩個多月后，英偉達宣布放棄了以 400 億美元收購 Arm 的計劃。此次合并如果成功，可能將扼殺多個處理器市場的競爭，包括云服務提供商的芯片。
四、關注：人工智能供應鏈中不同細分市場
未來反壟斷機構針對人工智能的調(diào)查，將在一定程度上從主要的市場進入壁壘（比如模型訓練成本）轉移到人工智能供應鏈中不同細分市場的潛在競爭問題上。
同時，他們更愿意在反競爭行為之前，向市場提供保持這些細分市場開放和可競爭的方法，讓新企業(yè)可以參與競爭，研究人員可以自由地轉向能夠最好地推進技術發(fā)展的工作，企業(yè)家可以繼續(xù)創(chuàng)新。
英國競爭管理委員會提供的行為規(guī)則指導，可以為相關企業(yè)提供一些指引：包括對硬件和數(shù)據(jù)的開放訪問、向人工智能企業(yè)和消費者提供各種商業(yè)模式、不降低他人競爭能力的合作伙伴關系、不偏向人工智能服務和模型、不搭售或捆綁銷售。
企業(yè)應當在了解正在使用人工智能技術的性質(zhì)、如何使用機密數(shù)據(jù)以及誰有權訪問這些數(shù)據(jù)的基礎上，避免使用有關公司使用人工智能的不精確和不準確的營銷材料。因為這些材料可能會被誤解為暗示公司或行業(yè)對人工智能的使用正在促進反競爭行為。
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參考資料：
Brugel報告：《為什么人工智能對競爭政策構成了根本性挑戰(zhàn)》https://www.bruegel.org/policy-brief/why-artificial-intelligence-creating-fundamental-challenges-competition-policy
美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會（FTC）技術報告：《生成式人工智能引發(fā)競爭擔憂》https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2023/06/generative-ai-raises-competition-concerns
Debevoise & Plimpton LLP：《人工智能時代的反壟斷探索：全球監(jiān)管審查及其影響》https://www.debevoise.com/insights/publications/2024/06/navigating-antitrust-in-the-age-of-ai-global
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